基于3S技术的海城市地表信息的提取

时间:2022-02-22 02:39:25

基于3S技术的海城市地表信息的提取

摘 要:利用遥感和地理信息系统技术分析了卫星遥感影像的各种地物影像特征信息,采用直接判读法与综合分析法相结合的解译方法,对海城市的土地利用类型地表信息进行了综合解译。实现了海城地表信息的分类查询、面积计算、专题图制作等功能。该成果为分析海城市的土地利用、水土流失等动态变化提供了依据。

关键词:土地利用;解译;遥感影像;Arc View

中图分类号:S127 文献标识码:A DOI:10.11974/nyyjs.20160332073

1 前言

Arc View是由ESRI(美国环境系统研究所)公司研发能够提供使用者对地理信息系统(GIS)进行组织管理、显示、存储、编辑、修改、查询、分析等,并提供交互式制图功能的CIS软件。该软件为用户提供了一个简便有效使用地理数据的方法,是目前最为常用的GIS初级桌面软件之一。利用其大量的符号和强大的地图功能,用户能够方便地创建高质量地图。Arc View主要技术特点体现在其面向对象、数据可视化、数据管理方便及具有空间分析的功能[1]。遥感(RS)作为一条取得实时地理信息和建立其数据库的高效途径,为GIS提供了实时、直观、准确的地理信息基础数据,是GIS重要信息源之一,此外RS获取的信息资源需要借助于GIS加以科学管理和有效利用[2]。本研究以海城市2005年的卫星遥感映像为数据源,利用GPS建立用于解译的实地标志地物并进行野外现场校验,以ArcView3.2为主要工具,对海城市的地表信息加以提取,实现了海城市地表信息的分类查询、面积计算、专题图制作等功能。

2 研究区概况

海城市位于辽宁省南部,处于辽东半岛与内陆的连接地带,东接本溪及边城丹东,北靠钢都鞍山和省会沈阳,西依油城盘锦,南邻港口城市营口和大连。地处E122°18′~123°08′,N40°29′~41°11′之间。东西长80km,南北宽44km。海城全境面积为2732km2。海城市地貌复杂,全市范围内东南高、西北低,由东向南向西北倾斜,地貌类型有洼地、平原、丘陵、山地。海城市东部为丘陵山地区,海拔在60~500m之间;西部主要为平原,由最高海拔60m呈缓坡逐渐绵延至太子河、浑河平原。

3 基于3S技术的海城市地表信息提取

3.1 地表信息提取准备

3.1.1 基础资料的准备

本研究所用的基本资料有:卫星遥感获取的2005年海城陆地卫星影像,行政界限图、水系图、海城地区的相关调查资料,比例尺较大的纸质地图。对海城地表具体信息进行人工现场勘查,利用手持GPS接收机对不同地表进行点位标定,并记录标定点的经度、纬度及周围自然特征,利用相机拍摄其周围地物,将点位编号与所拍摄照片一一对应。在标定点位中,应有目的性选择典型的地物。

3.1.2 解译方法的选取

影像解译也称判读或判释,是从遥感影像中提取各种信息的基本过程。实际运用中主要采用直接判读法、相关分析法、分层分析法、综合分析法4种方法[3]。本次探讨运用了直接判读法并结合综合分析法进行解译。因为直接判读法简单省时、便于操作,综合分析法则会提高信息判读提取精度和准确度,两者结合可以使地表信息判读简单方便,减少工作量,提高解译精度。直接判读法是依据地表类型特征在遥感影像上的不同显示特点而建立直接解译标志[4]。综合分析法就是综合遥感数据、地形图、历史调查资料、现场图片资料以及实地走访调查资料,利用地理地图学、林学、生态生物学等有关专业知识进行综合判别分析,结合遥感与非遥感信息,通过综合对照分析,来确定不同类型地表属性特点及边界。

3.1.3 解译标志的建立

3.1.3.1 海城地表分类系统建立

建立地表信息分类系统是本研究的关键步骤,它对遥感影像的处理、判读和成品地图的绘制均有重要影响。土地类型分类以“全国土地利用分类系统”标准为基础框架结合海城区域具体情况及相关资料,建立了海城地表信息分类判读代码,具体划分为林地、草地、水域、城镇农村居民地、建设用地、沼泽、裸岩砾地、水田、旱地等几大类。海城市地表土地分类解译代码如表1所示。

3.1.3.2 直接判读法建立解译标志

在遥感影像判释时,利用解译标志来表现不同的遥感影像特征。建立解译标志对准确判释地表信息、提高区域划分准确度尤为关键,它可以更大程度地缩小现场调查的工作时间和强度,从而提高信息提取效率。判读时,根据遥感影像显示特性,即区域大小、形状、阴影、颜色、色调、图案、纹理及边界、位置及布局建立海城地区主要地表土地类型解译标志,如表2所示。

3.1.3.3 通过GPS建立解译标志

为了使对海城市土地利用类型的判读结果更准确,利用手持GPS接收机的现场实地调查资料,选取不同的地表特征中具有代表性的8个标定点及对应的照片,利用菜单中Project命令将其变换成统一识别的等面积割圆锥投影坐标系统[5],然后再转化成能够被ArcView3.2识别的COVER点文件,最后将其覆盖在遥感影像数据层上,作为辅助的解译标志。

3.2 基于Arc View 3.2遥感影像解译过程

在Arc View 3.2软件系统中,通过添加遥感图像操作将其调入作为底层基础信息图,利用遥感以形象的特征,结合其他相关各类非遥感信息数据,利用地理学、生态学相关知识,进行由表及里、由此及彼、去伪存真的综合分析和逻辑推理的方法判别土地类型,利用操作鼠标直接细致而准确地勾画出相同影像特征斑块的轮廓边缘作为土地类型边界线,同时标上系统数据库识别点位,依据已确定的解译标志,编辑输入相应属性,建立遥感影像属性数据库。本研究历时约2个月,共勾画了3888个土地利用斑块。

Arc View 3.2软件系统中设定了3种不同的操作图层:Point、Line与Polygon,用来分别绘制类型代码等点状标注,公路、铁路、河流等线状要素,草原、坑塘湖泊等面状要素。上述各个图层都是一个相对独立的视图专题,即Shape file文件。本研究中,由于不同土地利用类型斑块界线关系复杂、形式多样,在绘制轮廓时不能连续操作完成。鉴于上述原因为方便斑块轮廓的绘制,对多边形要素的绘制也设置为Line图层来表达[6]。

3.3 解译成果的验证

为了验证解译结果精确性,初步判读完成后,利用GPS手持机去现场实地验证。随机定位若干验证点,并记录了各点的经、纬度及其周围的地形地貌特征。然后将其转成Arc View 3.2解译遥感影像时所设置的坐标系统,并进行配准,再将配准后文件叠加在影像判读后的图层上,检验验证点的属性特征是否与对应位置解译属性相同,若相同则说明判读准确,不同则需修正[7]。本研究的解译成果见图1。

3.4 地表信息查询

3.4.1 属性查询

以Arc View 3.2为操作平台,利用已建立的海城地表信息系统数据库能够实现对不同图层(点、线、面)和解译区域范围内不同地物属性进行查询操作。例如可以根据某类地物的位置而查询其对应的属性信息,也可根据特定的属性查询对应的地物在域内的分布情况等。激活海城土地利用主题,鼠标单击“Identify(查询)”命令对需要查询的点、线、图斑等对应属性信息进行查询操作。鼠标在“Identify”命令下单击查询点、线、图斑等地物时,会以弹出对话框的形式给出该地物所对应的土地利用类型名称、编码和面积等信息,并且能够调出该地物所对应的地貌特征信息及图片,查询区域以高亮度显示。该系统能够使使用者方便快捷直观地获得研究区域内的各种地理信息,进而提高相应工作效率。

3.4.2 建立热链接查询信息

利用Arc View 3.2软件提取海城地表信息后,建立了相应的图形及属性数据库,并通过建立热连接来查询对应图片信息。这样不仅生动而且更加直观。例如:首先鼠标单击 “点图层”使其处于激活状态,打开与“点对象”所对应的属性信息表,选择菜单中“Start edit”命令。再通过“Theme properties”将点对象链接到图片。再建立一个字段写入对应图片路径然后保存。运行Arc View,就可通过点击“hot link”命令查询相应点的图片信息。通过热连接建立的某点数码信息查询见图2。

3.4.3 面积计算

利用Arc View 3.2软件统计生成了海城市不同地类面积汇总数据,根据其相应类型的属性得出面积数据及汇总。根据面积统计结果进而分析海城市的生产结构、土地利用现状、水土流失状况等。比如想要知道研究区林地的总面积,可进行如下操作:单击土地利用主题使之处于当前状态,在工具栏中选择“Open theme table”命令,打开属性表。点击“Query Builder”命令,出现条件统计对话框,双击“Landhe_id”字段然后点“=”再双击“21”ID代码,点“OK”就能够筛选出区内所有林地记录。然后在“Field”菜单下选“Calculate”命令,在对话框中单击“Shape”输入“.returnarea”计算式得出所选地块面积。再在“Field”菜单下选“Statistics”命令得出林地面积汇总。

通过同样的操作形成土地利用类型面积汇总表见表3。通过数据分析,得出了海城市土地利用定量数据,如海城市森林覆盖率为21.7%。该数据为海城市土地管理部门优化配置土地资源提供基础数据。

3.4.4 绘制专题地图

通过Arc View 3.2的图版功能可以绘制“专题地图”,首先单击图版窗口,设置成品图所需格式,加入土地利用图层数据,设置指向标、图例等完成专题地图绘制。专题地图能够直观地展现海城市土地利用类型现状,为海城市土地管理提供地图数据库资料。海城市土地利用类型专题地图见图3。

4 结论

本文基于3S技术对海城市的高空间分辨率卫星影像进行了地表信息的提取,主要采用了直接判读法与综合分析法相结合的解译方法。结果表明,该方法充分发挥了专家的经验,又利用计算机自动分类方法的一些优点。但这种判读方式也存在着一些缺点,比如耗费时间精力等。因此为实现高空间分辨率遥感影像的全自动智能、高精度判译,还需要积极的探索与研究。

参考文献

[1]秦其明,曹五丰,陈杉. Arc View地理信息系统实用教程[M].北京:北京大学出版社,2001.

[2]张占睦,芮杰.遥感技术基础[M].北京:科学出版社,2007:26-27.

[3]童庆喜,周上益.遥感应用的实践与创新[M].北京:测绘版社,1990.

[4]许殿元,丁树柏.遥感图像信息处理[M].北京:宇航出版社,1990.

[5]吴信才.地理信息系统原理与方法[M].北京:电子工业出版社,2002:43-54.

[6]沈非,查良松.基于Arc View的人机交互式土地资源遥感解译方法[J].资源开发与市场,2007,23(3):204-206.

[7]杨培奇,周林飞,王铁良等.利用“3S”技术建立盘锦湿地信息系统的研究[J].中国水土保持,2007(5):56-58.

作者简介:陈东(1984-),男,辽宁沈阳人。工程师,主要从事水土保持及3S技术应用。

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