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对地理国情普查中地表覆盖信息提取技术的几点探讨

作者：周正玉

来源：《西部资源》2017年第01期

摘 要： 国情反映出一个国家的社会经济发展状况、人文地理环境以及国际关系基本情况的总和，其作为国家的发展战略、政策的制定依据，是执行发展战略、政策的基础，是必不可少的一个环节。同时，地理国情也是国情重要组成部分之一。本文从地理国情普查出发，简述了其进行普查的技术方法，并对地表覆盖信息要素的提取方法进行了一定程度的探讨。 关键词： 国情普查； 地表覆盖； 信息提取； 技术探讨 1. 地理国情普查的技术方法 1.1 多源遥感影像和处理

多源遥感影像是指将高分卫星影像、DEM数据以及控制成果作为基本资料，正射纠正全色影像，并将纠正后的全色影像作为参考资料，配准纠正多光谱影像，再将纠正后的全色影像和多光谱影像进行融合，融合后的影像再按照图幅来镶嵌、裁切，通过影像增强、色彩调整等方法对分幅影像进行相应的处理，制作出DOM成果，这为地理国情高精度的信息打下了坚实的基础。多源遥感影像的获取一般是通过卫星遥感技术及高分辨率的全数字航空摄影灯遥感影像技术来完成，其中对于遥感图像类型的选择来说，一般要根据区域的大小以及研究的目的、意义等综合情况来考虑，以免造成不必要的资源浪费。比如，对于地表覆盖信息数据的获取来说，大区域范围内的研究可以采用分辨率较低而比例尺也小的AVHRR图像，而对于一些范围较小的局部区域时一般采用分辨率、精度都较高的TM图像等来完成。 1.2 地表覆盖分类数据生产

地理国情地表覆盖一般是以高分正射影像为基础，以地理国情普查的内容要求为依据，根据各地理要素的相异特点，进行图斑的自动提取，并与地理信息的成果数据集以及各种专题数据相结合，将得到的自动解译数据进行分类、修正，就可得到地表覆盖的业内数据，而要形成地理国情地表覆盖数据，还需对照外业调查得到的数据对LCA层进行一定的编辑和修改。地表覆盖的数据可进行自动分类，也可进行人工分类，但由于自动分类所采用的软件局限性较大，且对设备的要求也很高，所以目前依然是以人工分类为主，计算机为辅。例如，对于水面等影像文理较为清晰的可以使用计算即来进行自动提取，不仅方便快捷，而其分类精度也较为可靠，对于一些依靠光谱特性来反映地物差异的数据，则需要依靠人工提取技术才能够保障其分类的精度。

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1.3 地理国情要素数据生产

地理国情要素数据的生产是以遥感的正射影像作为依据，将收集并整合过的数据进行地理国情要素的分类，其中，一般是采用人工判读、解译的方式来进行要素数据的生产。由于一些地区的差异较大，因此需要不同时相的影像来保证分辨的准确性，时相的准确与否直接影响着影像的判读，同时，当利用遥感影像来进行数据的采集时，一定要将地域、季节等的差异考虑在内，尽量使用多时段的影像进行对比，以提高准确性。 1.4 外业核查

外业核查主要以调查底图为基础，然后根据任务区的地理特点以及区域内的气候等特征采用合适的技术手段，按照预定的核查。调查路线对相应的要素内容和其地表覆盖分类图斑进行核查，还要进行样本数据的采集，核查区域的内业核查主要包括全部的疑问图斑矢量数据以及疑问图斑的核查记录，对于核查的内容要进行相应的记录。其中，对于一些新增以及发生了变化的信息要素和图斑，则需要进行补测或是补调，最后形成外业核查成果。 1.5 业内数据整理及建库

在业内数据整理时，需将外业调查成果与专业资料相结合，对采集的地表覆盖信息以及地理国情数据信息的要素根据其几何位置、要素接边，影像解译的样本数据等进行相应的整理编辑，使其形成一个能够满足国家地理国情普查所规定技术的普查数据，并为基础建立相应的成果数据库。再以此数据库为基础，将之与社会、经济等数据相结合，通过不同的统计单元，对地理国庆要素进行相应的统计和分析，最后形成数据集以及统计报表和评估报告等。 2. 地表覆盖信息的提取方法

2.1 地表覆盖分类和国情要素信息提取的核心原则

原则一，所见即所得。因为地表覆盖并不依靠土地利用中的土地属性来分类，而是根据地表覆盖物的物理特性来分类的，地表覆盖分类最终是根据对遥感影像的判读得到最后的结果，因此可以说“所见就是所得”。但是该原则也并不是绝对的。因为地表覆盖与土地利用之间存在的耦合关系，所以对于地表覆盖与土地利用之间类型的界定与区别是很难的。比如从地表覆盖的角度出发，耕地的应该是通过是否生长农作物这一客观状态来反应是否是地表覆盖，而是否生长额农作物则需要根据多个影像才能确定，因为每个季节是否耕种也是一个不确定因素。目前的技术以及经济的可行性等客观原因，让地表覆盖的数据采集不能够按照被政策法律等因素掺杂了的土地利用来定义，只能够按照土地的外在表现来进行。 2.2 信息提取技术的核心

首先，遥感影像的捕获即通过卫星等设备来对捕获地域的遥感影像，获取之后再根据需要进行相应的合成及纠正处理，为后续的资料需要进行形影的加工提取，得到一个准确、可靠的

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数据成果；其次，以地表覆盖基本要素为主线，明确光谱、空间位置分布以及形状特点等特征在提取核心信息的过程中所起的作用；其三，为了能够让信息更加的精确，更加的高效，就需要确定与核心信息要素相关的辅助信息的标识；其四，提取样本，提取样本主要是为了让不同类型的地理因素能够通过与样本的比对进行自动的分类，而要实现自动分类，就需要有一个充足、多样的样本库；其五，提取信息，该环节是整个过程当中最最重要最核心的一步，信息的提取需要采用多种方法来对地表覆盖核心要素信息的提取；最后，结果评估，在样本采集完成以及评估完成后，得到最后的评价，还应该辅以人工处理，来保证该数据的实用性和适用性。对地表覆盖信息提取的主要步骤如下图： 2.3 基于道路要素的信息提取

提取道路要素信息主要是将收集到的影像资料根据地理要素的采集要求，将达到要求的交通道路进行空间位置和属性的采集，进而形成完整的道路信息数据。首先，对基础的地理信息数据和交通路网数据即兴提取并进行一定程度的整合，从而生成道路普查所需的基础数据和参考数据；其次，将其嵌在捕获的遥感影像上，再根据影响进行相应的调整和更新，找出其属性信息，对于一些无法直接获得的便捷则需要人工的对其进行勾绘解译；最后则是通过相应的技术来形成道路的要素数据集，并且将一些有待商榷、有待考究、无法辨认以及需要核查的道路进行相应的标记，以便于国情要素调绘底图的制作，而对于那些无法确定的信息，则需要根据外业核查来确定、修改，最后形成完整及准确的道路普查数据。其中，在进行道路中心线采集时要将高级公路相连内的城市道路以及在路网中起到连通作用的乡村道路进行采集。采集范围广、数据详细也是道路要素采集的一大特点。 2.4 基于水系要素的信息提取方法

提取水系要素，主要四将捕获的遥感影像与其他的一些基础数据结合后，对该资料进行专业的处理、翻译，将其与自然分布区域的一些特征比对后，进行要素的提取，在水系要素信息的提取过程中，无法通过专业的处理对各类信息的属性进行确定，只有通过后续一系列的核查之后，才能够对其进行更正、补充，以得到完整、准确并且能够应用到实际当中的水系要素信息。

2.5 基于地理单元要素的信息提取

提取地理单元要素信息，以遥感影像为基础，通过已收集并且整合的专题数据、土地利用数据以及统计资料等，以人工判读以及勾绘的方法，对其进行解译和判读，提取出相关的属性并且形成所需要的数据层，再进行内也分了集合判读时，如果遇到一些无法确定的边界和属性时，先要对其进行标注，并对缺失的地理单元要素要进行相应的补调，整理之后形成数据。 3. 总结