基于ENVI的高分辨率遙感影像城市綠地信息提取研究-陳陽(yáng).pdf.doc

第卷第期測(cè)繪工程，年月， 基于的高分辨率遙感影像城市 綠地信息提取研究陳 陽(yáng)，趙俊三，陳應(yīng)躍（昆明理工大學(xué) 國(guó)土資源工程學(xué)院，云南 昆明 ）摘 要：近年來(lái)眾多高分辨率遙感衛(wèi)星的發(fā)射為城市綠地信息提取提供了高效的手段 ，如何充分利用高分辨率遙感 影像對(duì)現(xiàn)代城市進(jìn)行規(guī)劃和生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)具有重要意義。文中介紹一個(gè)完整的遙感工程在 下的實(shí)現(xiàn)過(guò)程， 包含高分辨率數(shù)據(jù)的處理、高分辨率信息提取流程的合理安排、模塊面向?qū)ο笮畔⑻崛〉葍?nèi)容，可全面快速掌握 城市綠地總量與分布現(xiàn)狀，為綠地系統(tǒng)規(guī)劃與日常管理決策提供參考，對(duì)生態(tài)城市建設(shè)具有重要意義。關(guān)鍵詞：城市綠地；信息提取；中圖分類號(hào)： 文獻(xiàn)標(biāo)志碼： 文章編號(hào)：（） ， （ ， ， ，）： ， ， ， ， ：； 城市綠地作為城市中唯一有生命的基礎(chǔ)設(shè)施， 在改善城市生態(tài)環(huán)境和人居環(huán)境方面起著積極的 作用，它是城市的氧源，更是電磁輻射、噪音及有 害氣體的良好吸收體，在城市生態(tài)平衡中扮演著 重要的角色，準(zhǔn)確掌握其分布結(jié)構(gòu)及變化規(guī)律，預(yù)測(cè)其發(fā)展走向，對(duì)于維護(hù)區(qū)域生態(tài)平衡，保護(hù)城市 。生態(tài)環(huán)境具有不可忽視的作用 城市綠地的規(guī) 劃須先立足于對(duì)城市綠地現(xiàn)狀的了解，傳統(tǒng)的綠地 調(diào)查采取實(shí)地測(cè)量與統(tǒng)計(jì)相結(jié)合的方法，它效率低收稿日期：基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（）作者簡(jiǎn)介：陳 陽(yáng)（），男，碩士研究生下而且統(tǒng)計(jì)結(jié)果受人為影響。隨著遙感技術(shù)的發(fā) 展，近年來(lái)眾多高分辨率遙感衛(wèi)星的發(fā)射為城市綠 地信息提取提供了高效的手段，如何充分利用高分 辨率遙感影像對(duì)進(jìn)行現(xiàn)代城市規(guī)劃和生態(tài)環(huán)境評(píng) 。價(jià)具有重要意義高分辨率遙感技術(shù)為城市生態(tài)環(huán)境的監(jiān)測(cè)方 法和評(píng)價(jià)指標(biāo)的改進(jìn)提供了有力的支持。獲得的 城市綠地覆蓋信息與其他資料結(jié)合可以進(jìn)行城市 綠地空間分布分析評(píng)價(jià)，為合理進(jìn)行城市綠地規(guī)劃。提供決策支持 高分辨率遙感技術(shù)具有很多特 點(diǎn)：多傳感器提供高分辨率全色波段及多光譜數(shù) 據(jù)，通過(guò)圖像融合方法，可以得到色彩信息豐富的測(cè) 繪 工 程 第卷高分辨率光譜數(shù)據(jù)；衛(wèi)星控制技術(shù)，可使重訪周期 控制在數(shù)天以內(nèi)；使地物內(nèi)部組成要素更豐富，能更好反映空間信息、地物尺寸形狀、地物之間的關(guān)系。 衛(wèi) 星 是 公 司 于 年月日發(fā)射升空，運(yùn)行在 高的太 陽(yáng)同步軌道上的高分辨率商業(yè)遙感衛(wèi)星，它能夠?yàn)?世界各地的商業(yè)用戶提供滿足其需要的高性能圖像產(chǎn)品。在空間分辨率（），多光譜成像（個(gè)全色通道、個(gè)多光譜通道）、側(cè)擺速度、掃描寬度等方面具有顯著的優(yōu)勢(shì)，能夠滿足更 廣領(lǐng)域的遙感用戶，為其提供更好的遙感信息源服 務(wù)，在數(shù)字城市建設(shè)、自然資源的管理和監(jiān)控、自然 災(zāi)害的評(píng)估及精細(xì)農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域中具有應(yīng)用潛力。本文介紹了使用遙感圖像處理軟件，采 用 高分辨率遙感影像，對(duì)城市綠地信 息提取的方法，其技術(shù)路線如圖所示。行融合處理，使融合后的影像既保留多光譜特征又 擁有較高的空間分辨率，如圖所示。中的融合方法有 變換、 變換、乘積運(yùn)算、變換和，融合方法的選用十分重要， 不同方法有不同的適用范圍，同樣的融合方法應(yīng)用 在不同影像中所得結(jié)果也往往不一樣。本文選擇 適于最新高空間分辨率影像的 方 法，改進(jìn)了 中信息過(guò)分集中的問(wèn)題，而且不受 波段限制，可以較好地保持影像的紋理和光譜信息。圖 技術(shù)路線 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)本文選擇成像時(shí)間為夏季，植被長(zhǎng)勢(shì)較好的含 信息的 級(jí)數(shù)據(jù)，該數(shù) 據(jù)包括 分辨率的全色影像和 分辨率 的多光譜影像。其中多光譜影像包含個(gè)波段，除 含有藍(lán)、綠、紅、近紅個(gè)業(yè)內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)波段外，還含有海 岸、黃、紅邊、近紅個(gè)彩色波段，增加的波段信息為 用戶提供進(jìn)行精確變化檢測(cè)和制圖的能力，其中非 可見(jiàn)光近紅外波段，波長(zhǎng)較長(zhǎng)，受大氣影響較小。 因紅和近紅外波段是對(duì)綠地敏感的波段，為了提高 工作效率，故本文在圖像分類時(shí)僅選擇個(gè)業(yè)內(nèi)標(biāo) 準(zhǔn)波段參與圖像分割。 數(shù)據(jù)預(yù)處理 圖像融合將高空間分辨率的全色影像與多光譜數(shù)據(jù)進(jìn)圖 融合后圖像與多光譜圖像對(duì)比在 中分別打開(kāi) 多光譜圖像 和全色圖像，選擇 ，選擇適當(dāng)?shù)目臻g裁剪及波譜裁剪然后進(jìn)入融 合參數(shù)面板，該面板會(huì)自動(dòng)識(shí)別其傳感器類型，重采樣方法選擇精度最高的三次卷積。 自定義坐標(biāo)系為避免坐標(biāo)來(lái)回轉(zhuǎn)換時(shí)產(chǎn)生較大誤差，應(yīng)首先 統(tǒng)一控制點(diǎn)和輸出正射校正圖像的坐標(biāo)系。本文 因 數(shù)據(jù)為北京坐標(biāo)系，所以統(tǒng)一坐標(biāo)系為 北京坐標(biāo)系。該步驟在 中進(jìn)行， 從網(wǎng)上獲取北京坐標(biāo)系相應(yīng)投影、基準(zhǔn)面、中央 經(jīng)線長(zhǎng)度比等參數(shù)，將其添加至軟件中并保存。 正射校正在衛(wèi)星影像和航空影像中會(huì)有一些幾何誤差， 主要由比例尺變化、傳感器姿態(tài)的變化、傳感器的 系統(tǒng)誤差引起。對(duì)于分辨率較高且具有 信息 的圖像可以用正射校正的方法完成幾何校正以消 除這些誤差達(dá)到更高的精度要求。在本文中，采取 的方法完成正射校正，其中控制點(diǎn)從參考圖像 中選擇。首先將參考圖像 和 數(shù)據(jù)進(jìn)行綁定，這樣可以在 上獲取， 及該點(diǎn)的高程值。在選控制點(diǎn)時(shí)，不能選擇建筑物的頂點(diǎn)，因?yàn)閭鞲?器若有傾斜角度，建筑物頂點(diǎn)將會(huì)偏移，所以確保 選點(diǎn)時(shí)選擇地面上的控制點(diǎn)。選好同名點(diǎn)（鏈接第期 陳 陽(yáng)，等：基于的高分辨率遙感影像城市綠地信息提取研究點(diǎn)）后，在參考圖像中右鍵選擇像元位置，可將參數(shù) 導(dǎo)出至控制點(diǎn)選擇面板并添加點(diǎn)。添加點(diǎn)完成之 后可查詢控制點(diǎn)的誤差，若太大可進(jìn)行刪點(diǎn)重選。 因圖像融合時(shí)丟失了信息，進(jìn)行正射校正時(shí)需 要選擇相應(yīng) 文件，可以使用全色影像的 信息進(jìn)行補(bǔ)充。 快速大氣校正因提取綠地信息所需精度不用太高，故本文使用大 氣 校 正 擴(kuò) 展 模 塊 中 的 快 速 大 氣 校 正 工 具（ ），可以提高 和光譜屬性值的精度，還可以消除部分大氣影響。 完成大氣校正后定位到綠地并分別打開(kāi)大氣校正 前后的光譜曲線，發(fā)現(xiàn)校正后的光譜曲線更為真 實(shí)，如圖所示。圖 快速大氣校正前后綠地波譜曲線對(duì)比 面向?qū)ο缶G地信息提取綠地信息提取使用到特征提取（ ，）這個(gè)擴(kuò)展模塊，中該模塊含 有個(gè)工具：基于樣本選擇的特征提取、基于規(guī)則的 特征提取與分割式特征提取。提取植被選用基于 規(guī)則的特征提?。?）。歸一化植被指數(shù)（ ，）計(jì)算可以將多光譜數(shù)據(jù)變換成 一個(gè)單獨(dú)的圖像波段，用于顯示植被分布。較高的 值預(yù)示著包含較多的綠色植被。中的 使用標(biāo)準(zhǔn)算法 （：近紅外波段，：紅波段） 值的范圍為。 調(diào)整分割尺度與合并尺度創(chuàng)建發(fā)現(xiàn)對(duì)象時(shí)，分割尺度越大則分割的塊越 大，值越小則分割的塊越多，勾選預(yù)覽可實(shí)時(shí)預(yù)覽 分割效果圖，根據(jù)提取地物的大小選擇適合的分割 尺度。分割時(shí)，發(fā)現(xiàn)分割的對(duì)象相對(duì)零碎，使用合 并尺度對(duì)其進(jìn)行合并，合并的值越大被合并的塊越 多。通過(guò)預(yù)覽和經(jīng)驗(yàn)調(diào)整分割尺度值為，合并尺 度值為時(shí)效果較為理想。 建立規(guī)則建立規(guī)則時(shí)需建立兩種規(guī)則，一種是把需要的 地物提取出來(lái)，一種是把不需要的地物去掉。新打 開(kāi)一個(gè)工程文件并打開(kāi)經(jīng)過(guò)處理過(guò)的研究 區(qū)圖像，以 標(biāo)準(zhǔn)假彩色顯示波段使綠地植被 顯示為紅色，利于目視解譯找綠地植被。使用 （感興趣區(qū)域）選擇感興趣區(qū)域時(shí)，可在研究區(qū)域各 個(gè)地方，選擇一些長(zhǎng)勢(shì)不太好的植被進(jìn)行標(biāo)注，注意在建筑物陰影中的植被（在圖像上顯示為近黑色 但確定為植被）不要標(biāo)注，若選擇會(huì)使結(jié)果數(shù)值很 小，失去研究意義，統(tǒng)計(jì)可得綠地對(duì)應(yīng)的 的最小值為 ?；氐侥K預(yù)覽窗口設(shè)置該值發(fā)現(xiàn)有部分顯 示為紫色屋頂?shù)牡匚锉粍澐诌M(jìn)綠地里面，故再次建 立一個(gè) 的規(guī)則以去除紫色屋頂。新建感興趣 類型，放大窗口可參考之前預(yù)覽時(shí)被錯(cuò)分的地物目 視選擇出一些覆蓋人造涂料的地物作為樣本，統(tǒng)計(jì) 得出在綠地區(qū)域的最大值與紫色屋頂?shù)淖?小值基本接近，為 ，如圖所示。故使 用 作為剔除紫色屋頂?shù)拈撝?。再次預(yù)覽發(fā) 現(xiàn)紫色屋頂被剔除。由此獲得比較理想的面向?qū)?象分類規(guī)則如下： ： ：測(cè) 繪 工 程 第卷：（ ）： ：）（） ： ：（）： ）（） 圖 綠地樣本與非綠地樣本的統(tǒng)計(jì)結(jié)果 結(jié)束語(yǔ)像道路提取測(cè)繪工程， （）： 陳利，林輝，孫華 基于影像城市綠地信 本文介紹了一個(gè)完整的遙感工程在 下息提取研究 西北林學(xué)院學(xué)報(bào)， ， （）： 的實(shí)現(xiàn)過(guò)程，包含高分辨率數(shù)據(jù)的處理、高分辨率 宋仁波，李文慧，王細(xì)元，等 基于雙張影像的城市建筑信息提取流程的合理安排、模塊面向?qū)ο?物高度提取方法測(cè)繪工程， ， （）： 信息提取等內(nèi)容。提取出綠地信息后，能以 黃穎 基于遙感的城市綠地提取研究西部探礦工格式輸出至中進(jìn)行矢量結(jié)果檢查與編 程，（）： 輯、矢量數(shù)據(jù)拼接與裁剪及屬性賦值等操作，從而王野 基于資源三號(hào)衛(wèi)星影像的城市綠地信息提取方 全面快速地掌握城市綠地總量與分布現(xiàn)狀，為綠地法探討測(cè)繪工程， （）： 系統(tǒng)規(guī)劃與日常管理決策提供參考，對(duì)生態(tài)城市建賴志斌，夏曙東，承繼成 高分辨率遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)在城 設(shè)具有重要意義。市生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)中的應(yīng)用模型研究 地理科學(xué)進(jìn)展， （）： 參考文獻(xiàn)： 楊寶龍，夏斌，馮里濤，等影像在城市綠地提取中的應(yīng)用：以石家莊市為例安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，鄭光，田慶久