遙感影像技術范文

《中國新通信》2014年第十期

一、計算機硬件方面的關鍵技術

我們需要解決的就是計算機的實際存儲量的問題。我們一直強調的重要問題就是遙感影像處理的信息量太大的問題。計算機在處理該方面問題所需要的最大的問題就是計算機的硬盤內存的大小問題，硬盤的大小直接決定計算機在處理相關方面的信息的數量和速度。而且計算機在進行具體的處理的過程中也需要調動多方面的系統軟件等工具，因此操作的效率也會大大下降。因此在實際的計算機的選擇上我們要確保計算機硬盤的存儲空間盡可能的大、讀寫方面的速度盡可能地快、磁盤盡可能地穩定、擁有充足的擴展空間。

最后在網絡環境方面該項技術也有較高的要求。在整個遙感影像的處理過程中信息的傳輸所依賴的主要是計算機的網絡。如果網絡環境不好而導致網絡運行速度過慢就可能直接導致計算機運行的速度的下降甚至是計算及處理結果的偏誤。因此在具體的網絡環境塑造方面我們要盡可能地保證計算機所擁有的寬帶的容量。盡可能的保證計算機的運行的單一網絡環境。

二、系統軟件方面的關鍵技術

我們在遙感影像的處理過程中一般將整個處理過程看做一個完整的系統，這個系統的主要功能就是處理我們所接收到的遙感影像信息。在這個系統中也有許多我們需要進行關注的問題。在相關的系統軟件的關鍵技術中我們需要注意的問題也是多方面的。概括起來有以下三個方面：集群調度軟件、多進程影像處理軟件和斷點恢復功能。從具體情況來看就是要確保整個計算機系統在運算過程中首先具備集群處理的功能，然后就是在具體的運行過程中要能夠對遙感影像進行多層次多方面的處理。最后就是要確保處理過程的連貫性，杜絕在網絡故障以后發生的不必要的信息斷層等方面的問題。

三、在遙感影像處理中采用一些新的技術

我們在前面介紹的比較多的是集群式遙感影像處理中有關計算機方面的技術與問題，接下來本文就從其他技術方面介紹該項處理技術。我們這里所要介紹的是GPU集群技術和超線程技術。所謂GPU集群技術就是在對傳統的集群技術改造以后的得到的一種新的技術，這種技術的優越性表現在擁有大量的GPU并行計算處理能力，從而能夠為我們解決遙感影像處理的海量信息問題。超線程技術指的是通過一些特殊的硬件指令來將單處理器轉化為雙處理器功能的技術。

《江西測繪》2017年第2期

摘要：遙感技術已經成為一項快速、準確地監測土地利用變化的重要手段，全國地理國情普查是一項重大的工程項目，在全國范圍內，遙感影像在整個地理國情中占有很大的比重。

關鍵詞：遙感影像；地理國情；目視解譯；人工解譯；時效性

引言

地理國情主要是指地表自然和人文地理要素的空間分布、特征及相互關系，是基本國情的重要組成部分。開展全國地理國情普查，系統掌握權威、客觀、準確的地理信息，是制定和實施國家發展戰略和規劃、優化國土空間開發格局和各類資源配置的重要依據，是推進生態環境保護、建設資源節約型和環境友好型社會的重要支撐，是做好防災減災工作和急救保障服務的重要保障，也是相關行業開展調查統計工作的重要數據基礎。為了全面把握當前中國的地理情況和滿足經濟社會發展需要和生態文明建設，國務院決定開展2013~2015年國情第一次國家地理的調查。遙感圖像信息提取技術能夠很好的利用遙感圖像中豐富的光譜、紋理、形狀等信息，提取的結果更適合于提取地理國情信息。這種技術在地理條件監測中的應用，不僅可以提高地理國情普查的地理條件的速度，而且還可以減少工作量，大大提高普查的效率。廣州市需完成覆蓋行政區域范圍內約7434m2地理國情普查數據采集，開展廣州市地理國情調查是了解廣州市城市化進程和社會經濟發展中的基本矛盾及發展趨勢的基本手段，是制定發展政策的重要支撐。通過全面獲取多尺度、多時相的歷史數據資料、遙感影像、土地利用信息以及社會經濟統計信息等普查成果資料，結合遙感、遙感影像等空間技術，對廣州市發展過程中的地理國情特征進行動態監測與分析，包括：城市擴張動態監測分析和生態空間動態監測分析等兩部分內容。

1遙感影像的分類與信息提取方法

1.1遙感影像的分類方法

遙感圖像信息提取是基于各種樣本的內在相似性。遙感圖像同一物體在相同的外部條件（地形、照度、季節等）上具有相同或相近的光譜特征、紋理特征和空間特征，從而表現出相同的某種固有的相似性。同一類的像素特征在同一特征空間區域內具有不同的光譜特征或紋理特征，并在不同的特征空間區域進行聚類。傳統的圖像分類方法主要針對中低分辨率圖像的設計，因為低空間分辨率的遙感圖像本身就是混合像元的單像素。光譜分辨率和低空間分辨率遙感圖像普遍較高，高分辨率遙感影像光譜特征相對不豐富，應采用自上而下的綜合處理方法。高分辨率遙感影像通過建模可以從分割圖像的光譜信息中獲取空間特征、形狀特征、紋理特征等信息。如圖1簡單的遙感影像圖。

《南方國土資源雜志》2015年第五期

1遙感影像的信息提取方法

①目視解譯法。目視解譯法是由解譯員依據影像中各種目標地類的光譜特征、紋理特征、空間特征等幾何成像原理以及解譯員所掌握的各種地類的結構規律和發展規律，通過分析地類在影像上的特征對目標地物進行目視識別，從而提取特征信息。②基于像元的分類方法。基于像元的分類方法是計算機分類的傳統方法，應用比較廣泛，技術發展也比較成熟。主要包括監督分類和非監督分類：監督分類是自頂向下的知識驅動法，先進行訓練再進行分類，也就是先學習再分類。包括有最小距離分類法、多級切割分類法、特征曲線窗口法、最大似然比分類法；非監督分類是一種自底向上的數據驅動方法，前提是假定遙感影像上同類物體在同樣條件下具有相同的光譜信息特征。非監督分類主要采用聚類分析方法，聚類是把一組像素按照相似性歸成若干類別，即“物以類聚”。它的目的是使得同一類別的像素之間的距離盡可能的小而不同類別上的像素間的距離盡可能的大。非監督分類常用的方法有分級集群法和動態聚類法。③面向對象的分類方法。面向對象的分類技術在遙感影像光譜特征的基礎上，充分考慮了地物的形狀、大小、紋理、位置、結構等幾何特征，利用目標對象與周圍環境之間的語義關系等因素，再根據對象特征建立合適的分類規則，完成對影像信息的提取，這樣可以充分利用影像中的信息，提高分辨精度，有效地避免了傳統基于像元分類方法的信息損失現象的發生，并同時可以有效地避免噪聲影響，通過設定適合的分割尺度，噪聲區域將和其周邊像元一起分割合并到特定的影像對象中去，而不是被單獨的提取分類，從而避免了“椒鹽現象”的產生。

2面向對象分類方法的研究現狀

20世紀90年代以來，面向對象的信息提取技術得到了快速發展，Hofmanne為了提取IKONOS影像中非正式居民地采用了面向對象的分類方法，并充分利用影像對象的光譜、紋理、形狀等信息，取得了較高的分類精度；Willhauck等通過集合多種數據源，采用面向對象的分析方法，完成了印尼在1997與1998年森林火災后的制圖任務。在國內，面向對象的信息提取研究起步比較晚，近幾年才得到大力地推廣和應用，杜鳳蘭利用面向對象的分類方法對IKONOS影像的土地覆蓋信息進行提取；莫登奎等也采用面向對象的分類方法提取了株洲市城鄉結合部的土地利用信息；黃慧萍等以高分辨率遙感影像為數據源，以多尺度影像分割與面向對象影像分析方法為主要技術，自動提取了大慶市城市綠地覆蓋信息，達到了清查城市綠地的目的。

3幾種遙感影像分類技術的應用和對比

為了對比幾種遙感影像信息提取技術的優劣，筆者選擇賀州地區，以2010年的0.6m分辨率2.5全色波段與多光譜融合后的QuickBird影像作為實驗數據。研究區域像素大小為1980*1980，面積約1km2，該區域內的地面要素包括耕地、園地、林地、河流、建筑物和道路。

3.1人工目視判讀分類提取影像信息人工目視判別分類就是解譯者通過肉眼觀察遙感影像，先總結目標物的影像特征和特征影像，進而建立各種目標物的解譯標志，再根據解譯標志和解譯工作者的經驗分辨地物種類并對各類地物的邊緣進行矢量化。人工目視判別的分類在ARCGIS9.3下進行，根據土地利用現狀分類表的種類，先設置地類為耕地、林地、水體、建筑物、道路。通過人工目視判別分類的結果顯示，分類的地物比較清晰，不同的地類之間有著比較明確的分界，并且劃分出來的圖斑邊緣比較光滑。由于是通過人為肉眼的分類，判斷和分類的主要依據就是紋理及色彩，這樣就容易造成漏分和錯分的情況發生。一些細長或者面積偏小的地類容易遺漏，以及一些紋理區別比較微小但又明顯不同的地物容易錯分，并且人工采集的時間相對較長，特別是針對大面積影像要花費較多的時間和人力。

摘要：長期以來，礦產開采造成大量礦山環境被破壞，對當地的生態環境、區域經濟造成了較大影響。利用遙感解譯技術開展礦山地質環境遙感動態監測，實現對礦山地質環境的有效監控和管理，為礦山地質環境的執法監督和科學管理、礦山地質環境保護與恢復治理規劃的制定、礦山地質環境重點治理工程的實施提供依據。

關鍵詞：遙感解譯；礦山；地質環境

由于歷史原因，長期以來礦產開采造成大量礦山環境被破壞。近年來，河南省各類礦產資源開發對礦山地質環境影響和破壞嚴重區的面積達1.2×104km2，主要分布于京廣鐵路以西、豫南丘陵、山區和豫東的煤田。各類礦山開采活動，造成大量的植被破壞、揚塵揚沙，廢石渣堆及大量土地資源被占用，對當地的生態環境造成較大影響。這些不僅影響礦山的正常生產活動，而且威脅著礦區周圍居民的生命財產安全，制約區域經濟的發展，甚至會引發嚴重的社會問題。礦山開采多處于山區，交通不便、分布零散，依靠人力監測效率低且效果差。衛星遙感監測具有視點高、視域廣、數據采集快和重復、連續觀察的特點。開展礦山地質環境遙感動態監測，建立礦山地質環境動態監測信息系統和數據庫，實現對礦山地質環境的有效監控和管理，及時了解和掌握礦山地質環境動態變化，為礦山地質環境的執法監督和科學管理、制定礦山地質環境保護與恢復治理規劃、實施礦山地質環境重點治理工程提供依據。

1技術路線

在充分收集工作區已有礦山地質環境、采礦權、探礦權、礦山復綠工作區、前期礦山遙感調查與監測解譯成果等資料基礎上，采用遙感數據與其他多源數據相結合、人機交互解譯相結合、室內綜合研究與實地調查相結合的技術方法完成遙感技術在環境監測方面的應用。根據監測目的和礦山地質環境監測相關技術標準及要求，獲取合適的遙感數據及其相關輔助資料；通過遙感圖像預處理、圖像增強處理和遙感解譯等方法提取礦山開采地的地質環境信息；借助衛星定位技術，輔以適量的野外實地調查驗證，加強室內綜合分析，圈定礦山地質環境現狀、地質災害等礦山信息的范圍，達到礦山地質環境遙感解譯的預期效果。

2解譯方法

2.1遙感數據獲取遙感數據采用衛星2.5m高分辨率遙感影像，全省影像數據采用西安1980坐標系，地圖投影采用高斯-克呂格投影，3度分帶，帶號38。影像局部有少量云層，約占整體的1%，且未覆蓋主要礦產開采區，影像整體清晰可辨，可解譯程度較高［1，2］。

2.2野外踏勘

摘要：規劃是國家治理體系的重要組成，國土空間是國家發展秩序與動力的根本基石。新一輪國務院機構改革推進國土空間規劃，旨在“優化協同高效”，亟待技術進步。國土資源整理是改革的基礎，遙感技術在土地整理開發中有著時空分辨率高、現勢性好的優勢，有效利用提升該技術，能夠及時快速準確地反應國土資源變化，為土地開發整理工作提供科學依據。

關鍵詞：國土空間規劃；遙感技術；土地調查；資源整理

1引言

2015年9月，《生態文明體制改革總體方案》提出，到2020年構建起由自然資源資產產權制度、國土空間開發保護制度、空間規劃體系等八項制度構成的產權清晰、多元參與、激勵約束并重、系統完整的生態文明制度體系。隨后包括多規合一在內的系列規劃改革推進，至2017年1月《省級空間規劃試點方案》提出：“以主體功能區規劃為基礎，全面摸清并分析國土空間本底條件，劃定城鎮、農業、生態空間以及生態保護紅線、永久基本農田、城鎮開發邊界，為實現“多規合一”、建立健全國土空間開發保護制度積累經驗、提供示范。”這其中，土地是最核心的資源要素，利用遙感技術整理國土資源，能夠科學有效提高基礎工作效率。

2遙感技術在國土資源整理工作中的應用優勢

過去在國土資源整理工作中，通常采用幾年前的土地利用現狀圖作為基礎圖件，并對已經變化的土地利用情況進行實地調查，對部分部件進行變更，進而開展規劃工作。但是，土地利用現狀圖時效性不足，再加上主客觀條件影響，導致土地規劃設計的精度得不到有效保障。近年來，國土資源整理工作對項目區地形圖的現勢性及精度存在很高要求，通過野外數字化采集獲取的數據雖然精度高，但是工作量太大，受地形、地貌及植被覆蓋影響，采集難度較高。在這種情況下應用遙感技術能夠有效解決以上難題，對于國土資源整理項目區的多時相數據能夠做到及時、迅速獲取，大大減少人為因素對監測結果的影響，準確反映項目區的實際情況。不僅如此，遙感技術受地形地貌、氣候海拔等自然因素影響較小，實現了人力、物力及財力的有效節約。近年來，遙感技術取得很大進步，數字影像分類技術、高分辨率遙感影像技術在國土資源整理工作中得到廣泛應用，通過構建專業化地理信息系統平臺實現人機交互，工作人員能夠直觀感受到地物及地類的形狀、顏色、紋理和位置等，對全域范圍內的地類地物邊界進行直接繪制，并賦予其基本屬性，為后續數據統計、整理和分析工作奠定良好基礎，有效提高了基礎工作效率。總的來說，在國土資源整理工作中應用遙感技術，不僅能有效提升基礎工作質量、縮短基礎工作周期，還能迅速提取和更新信息，具備較強的可操作性[2]。

3遙感土地調查過程中的國土資源整理技術分析

3.1遙感影像數據源的選擇

1數碼照片作為遙感影像的預處理

1.1全景圖拼接近地遙感影像拼接通常無需借助地面控制點，只需獲得影像匹配點便可直接拼接生成全景圖。使用這種粗糙的全景圖可以檢驗遙感作業中是否出現漏拍，影像重疊度是否符合要求等。

1.2空中三角測量對區域網進行空中三角測量，獲得控制點和檢查點的精度，從而對近地遙感作業所得數據精度進行評估。必要時，還可以通過提高地面控制點數量和精度來提高全景圖平面坐標和高程的準確性。

1.3正射影像制作在以上工作基礎上就可以進行正射影像的生成了。利用獲取的方位數據和匹配點對影像進行處理，利用人機交互法得到研究區DEM，最終生成精確的正射影像。得到正射影像后，還需抽取一定數量的地面控制點，對比其在屏幕上的坐標與實測坐標間的誤差，對正射影像的精度進行評估［12］。實際應用中，因研究目的不一，區域范圍各異，拍攝視角多變，以上各項處理步驟并不都是必需的。

2基于數碼照片可提取的遙感植被指數

經預處理的RGB色彩模式數碼照片只有紅綠藍3個顏色通道;使用經過改造(即拆除相機內部紅外濾光片并在鏡頭前加裝可見光濾鏡)或專用的紅外相機還能再獲取1個近紅外通道———在此基礎上，構造植被指數就是用R、G、B、NIR4個波段進行數學變換，最大化植被信號，最小化非植被信號。因為RGB圖像為真彩色，因此僅用RGB三通道構造的指數又被稱為植被顏色指數(Colorindices)［13］。

2.1比值植被指數數碼照片色相中綠色的比例已經能在一定程度上直觀地反映區域植被的好壞———綠色強度指數(Sgreen，Strengthofgreen)，也即綠色的比例系數或色度坐標。因葉綠素對紅光的強吸收和葉肉組織對近紅外光的強反射，植被在R和NIR波段的光譜差異最顯著。兩者之比即比值植被指數(RVI，Ratioveg-etationindex)能有效反映植物的這種特殊光譜響應特征。

2.2差值植被指數與Sgreen不同，超綠指數(ExG，excessgreenindex)以差值的形式表征綠色在色相中的富余度。ExG圖像是天然近二值灰度圖像，呈現明顯的黑白效果，通過自動閥值分割易于完成二值化處理，區分出植被與非植被，是近年來使用最多的顏色指數之一［17］。Woebbecke等［18］對比分析了ExG與r-b、g-b、(g-b)/(r-g)、HUE等植被指數對草地的識別能力，發現ExG效果最佳。它有很多改進型(MExG)。DVI的缺點是受土壤背景影響很大，會隨土壤的含水量、有機質含量、表面粗糙度等，以及光照條件、植被蓋度、作物排列方向的變化而變化。尤其是當植被過于濃密(蓋度≥80%)時，它對植被的靈敏度會顯著下降，因此只適用于植被發育早中期或低中覆蓋度植被的檢測。

摘要：將遙感技術應用在退耕還林工程項目建設中，完成工程項目的規劃、驗收與監測任務，其經濟性與科學性十分明顯，具有一定的推廣價值。在對遙感技術應用的過程中，特別是空間分析技術，能夠對某區域退耕還林面積進行定期地獲取。基于此，文章將遙感技術作為重點研究對象，闡述其在退耕還林工程項目建設中的運用，希望有所幫助。

關鍵詞：退耕還林工程；工程項目建設；遙感技術；運用；分析

退耕還林工程項目的主要目標就是盡快恢復植被，盡量減少水土流失，對生態環境予以有效地改善，使得農民經濟收入不斷增加。但目前階段，人工現場調查測定始終是退耕還林工程項目主要的檢查方法，實際的工作量極大，要消耗一定的人力物力與財力，直接影響了工作效率的提升。而將遙感技術應用在退耕還林工程當中，能夠盡快完成任務。由此可見，深入研究并分析退耕還林工程建設與遙感技術運用具有一定的現實意義。

1遙感技術在退耕還林工程項目中的應用現狀

目前階段，林業科技工作人員針對森林資源、天然林保護以及退耕還林等相關工程項目的遙感監測關鍵技術研究力度不斷加大，并取得了理想的研究成果。其中，遙感技術在退耕還林工程項目中的應用集中表現在以下幾個方面。

1.1借助遙感影像科學規劃退耕還林區域

因退耕還林工程項目的實時周期相對較長且政策的兌現時間也很長，所以在工程項目建設之前，應結合遙感影像規劃并布局退耕還林的區域，為工程項目實施區域內部的全局性戰略落實提供必要的保障。其中，在對遙感與地理信息系統技術應用的過程中，即可對退耕還林還草耕地數量與空間分布進行確定。但需要事先具備數字高程、土地利用、植被指數與生態環境質量以及坡向等方面的數據庫[1]。與此同時，要在土地利用數據庫當中提取旱地的數據信息。在此基礎上，基于遙感技術的幫助，還要對退耕還林還草面積與空間分布進行確定。在對降雨數據使用的過程中，也可以對退耕還林或者是還草面積與空間分布加以確定。當合理規劃退耕還林區域以后，即可對退耕還林工程項目進展狀況與耕地質量形成系統化地了解，進而以通用土壤蝕工程為參考依據，貫徹落實適宜性評價。其中，可以結合評價的結果，科學合理地采取不同等級，對退耕還林地區的規劃方案進行制定，而等級集中表現為高度適宜、中度適宜、低度適宜與不適宜4個方面。與此同時，結合SPOT-5數據本身所具備的融合性，與SPOT-5、ETM+數據相互融合，將遙感技術應用于其中，借助不同形式的變化方式，找到方便識別植被的融合手段。除此之外，對QuickBird遙感影像數據處理分析的合理化運用，可以獲得更為豐富的退耕地區樹冠信息。而且，基于面向對象圖像信息提取的技術，還能夠對退耕還林地區的樹冠信息加以提取，以保證退耕還林規劃管理工作的順利開展。

1.2宏觀驗收并監測退耕還林還草保存狀況

目前地質遙感判釋常用的數據主要有LandsatTM、SPOT以及高分辨率的QuickBird、WorldView等衛星影像以及大比例尺航空影像數據等。為了宏觀上了解工作區地形地貌特征、可溶巖與非可溶巖的分布、褶皺及斷裂構造的展布等背景信息，微觀上詳細調查不良地質類型及數量，特別是巖溶的分布及發育規律，分析影響和控制線路方案選擇的主要地質問題［8］，選用了中小比例尺的LandsatTM5、SPOT5衛星影像以及大比例尺黑白航空影像3個不同尺度層次的影像數據［9］。

為了提高判讀的精度及效率，對衛星影像數據進行了輻射增強、灰度及線性拉伸等增強預處理，進行了幾何精糾正使衛星影像與相關數字高程模型數據、地質圖相吻合［10］，在此基礎上創建基于DEM數據及衛星影像數據的三維判讀環境;而對于黑白航空影像數據，其比例尺一般都較大，低精度DEM數據不能滿足三維建模的要求，根據數字攝影測量的原理，進行航空影像數據的內定向，相對定向，恢復相對的立體關系，建立真三維的航片判讀環境。不同尺度層次數據的坐標系統均統一。在地質信息提取過程中遵循從宏觀逐步過渡到微觀的判讀方法，衛星影像數據和航空影像數據相結合，多尺度、多角度逐級提取地質信息(圖1)。

中小比例尺衛星影像數據主要用于工作區宏觀背景的調查，從宏觀上初步查明控制線路方案的巖帶、構造、富水帶及主要不良地質問題，滿足鐵路勘察預可研階段設計的需求;而大比例尺的航空影像或高分辨率的衛星影像數據則是進一步詳查線路走向一定范圍的地質情況，查明影響線路工程的不良地質分布情況，滿足鐵路勘察初測階段設計的需求。地質遙感調查按不同階段側重點的不同有以下幾個方面。

1構造的判釋

衛星影像覆蓋范圍大的特點使地質構造的解譯標志在影像上都比較明顯，褶皺構造一般呈現地層相間分布的特點，具有核部和翼部的景觀特征，而斷裂構造多呈線性負地形展布。經遙感判釋，本工作區以褶皺構造為主，在衛星影像上可識別的大型褶皺構造有數十條左右，在SPOT510m尺度影像中均具有典型特征，如分布于龍山縣的猛必向斜(圖2、圖3)，地層條帶呈北東向展布，核部呈負地形，而兩翼逐漸抬升，各地層間界線明顯。工作區內斷裂構造多以褶皺過程中形成的半生斷裂為主，多呈現線性負地形展布或有強烈的地貌差異指示。

2巖性的判釋

巖性的判釋過程一般難度較大，特別是在植被覆蓋率較高的區域。巖性判釋具有明顯的區域性特點，不同地區的巖性判釋標志很難相互引用，應根據區域特點，通過遙感圖像的地貌狀況、紋理色彩、水系徑流、地表分化差異、植被覆蓋的迥異等綜合因素建立各時代地層的解譯標志［8］。本工作區廣泛發育有可溶性巖層，這是影響線路走向的主要因素之一。在衛星影像上，與其他非可溶性巖層相比，可溶性巖層表現為典型的溶丘洼地、峰叢溝谷或峰叢洼地的景觀特征，山體一般呈串珠狀分布，地表水系則呈樹枝狀、格狀或角狀分布，并廣泛發育有巖溶漏斗等不良地質現象。另外，同一可溶性巖層在影像上的解譯標志也呈現不同的特征，如可溶性三疊系巖層，巴東組(T2b)呈現為中低山地貌，有明顯地表水徑流，河網自由擺動，沖溝短陡，切割較淺;嘉陵江組(T2j)則呈現為典型的峰叢溝谷及峰叢洼地的景觀特征，廣泛發育巖溶漏斗;大冶組(T1dy)則呈現為大型峰叢地貌(圖4、圖5)。

3巖溶的判釋