李振玉

摘 要：隨著國土資源、測繪、遙感等一系列遙感衛(wèi)星的發(fā)射，影像時間、空間和光譜分辨率越來越高，高分辨率遙感影像解譯技術(shù)實現(xiàn)工程化操作已成為當(dāng)務(wù)之急，文章介紹了通過對高分辨率遙感影像的解譯來實現(xiàn)對長江支流烏江流域武隆縣的水土流失情況調(diào)查數(shù)據(jù)。文章主要內(nèi)容包括了以現(xiàn)有矢量數(shù)據(jù)為標(biāo)準(zhǔn)的高分一號遙感影像的幾何糾正，人機交互式的武隆縣高分一號遙感影像的解譯，以及基于解譯成果對試驗區(qū)域的水土流失程度的統(tǒng)計。

關(guān)鍵詞：水土保持；圖像解譯；水土流失；遙感影像

引言

我國是世界上水土流失最嚴(yán)重的國家之一，自改革開放以來，隨著中國經(jīng)濟快速發(fā)展，西南山區(qū)的長江流域受人為因素影響山丘地區(qū)生態(tài)環(huán)境急劇惡化，開墾山林使得水土流失加劇，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件不斷惡化，嚴(yán)重阻礙著當(dāng)?shù)亟?jīng)濟社會的發(fā)展，也給長江的中下游流域帶來了很大的負(fù)面影響。合理利用流域水土資源，遵循可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略，防止水土流失，維護良好經(jīng)濟生態(tài)環(huán)境，是合理利用開發(fā)長江的一項重要內(nèi)容。近年來，為更好地開展水土保持工作，科學(xué)合理進(jìn)行水土保持工程規(guī)劃設(shè)計，有效防治水土流失，須進(jìn)行水土保持調(diào)查與勘測，收集項目區(qū)及工程區(qū)地形地貌、地質(zhì)、土壤植被、土地利用、DEM，slope等數(shù)據(jù)。

隨著遙感影像分類技術(shù)的發(fā)展到現(xiàn)在人工目視解譯技術(shù)已經(jīng)很成熟，但是人工目視解譯卻有極大的局限性：人工投入大、結(jié)果不確定性高、生產(chǎn)周期長、費用高、精度控制比較困難、對解譯人員的解譯經(jīng)驗要求高等缺點的存在，使得目視解譯技術(shù)不適合在大規(guī)模的高分辨率遙感數(shù)據(jù)處理，文章以長江支流烏江貫穿的武隆縣為實驗樣區(qū)，以高分一號高分辨率遙感影像為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)做水土流失統(tǒng)計的研究。在對武隆縣實驗區(qū)域水土保持生態(tài)建設(shè)情況和水土侵蝕監(jiān)測尺度及基于分類結(jié)果的水土流失計算模型的基礎(chǔ)上，選擇4-5月份的兩米分辨率的高分一號遙感數(shù)據(jù)源；采RPC有理函數(shù)模型方法進(jìn)行高分辨率遙感影像糾正操作；由于水域流失具有數(shù)據(jù)量大、表現(xiàn)的地物類型復(fù)雜等特點，加之存在異物同譜和同物異譜等光譜現(xiàn)象，因此自動解譯分類往往難以滿足實用精度要求，故利用外業(yè)采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)督分類和人機交互解譯實現(xiàn)對實驗區(qū)的高分辨率影像的遙感影像解譯?；贕IS的人機交互式的遙感衛(wèi)星影像解譯成圖系統(tǒng)，是利用了計算機和人機的優(yōu)勢，克服了傳統(tǒng)的目視解譯和現(xiàn)代的計算機自動分類兩種方法的明顯缺點，為大面積的遙感衛(wèi)星影像的解譯提供了使用快捷精確的方法。

1 試驗區(qū)域簡介

武隆縣位于長江上游地區(qū)、重慶東南部，處烏江下游，在武陵山與大婁山結(jié)合部，內(nèi)有“世界自然遺產(chǎn)”和“國家AAAAA級旅游景區(qū)”。東鄰彭水縣、酉陽縣，南接貴州省道真縣，西靠南川區(qū)、涪陵區(qū)，北與豐都縣相連。屬于中國南方喀斯特高原丘陵地區(qū)。地處東經(jīng)107°13'-108°05'、北緯29°02'-29°40'之間。武隆縣屬渝東南邊緣大婁山脈褶皺帶，多深丘、河谷，以山地為主。武隆縣有草場174萬畝、耕地面積2.95萬公頃、林地19.05萬公頃。

2 高分辨率衛(wèi)星遙感影像特點

隨著各種空間分辨率在10m以內(nèi)的高分辨率的衛(wèi)星遙感影逐漸進(jìn)入商業(yè)和民用領(lǐng)域的范圍如：高分一號、SPOT系列、快鳥等，并迅速地發(fā)展起來。與傳統(tǒng)的低時間和空間分辨率衛(wèi)星遙感影像相比，高分辨率衛(wèi)星遙感影像具有如下等特點：（1）單幅影像的數(shù)據(jù)量呈幾何式增加。（2）成像光譜波段變窄可以獲得高光譜分辨率的遙感影像，因此光譜空間特征在區(qū)分和判定地物的類別的作用顯著提高。（3）空間分辨率的提高使得地物的幾何形狀和紋理特征更加明顯。（4）重復(fù)軌道周期都縮短在1-3天之內(nèi)，使得同一區(qū)域成像時間周期顯著縮短，降低了天氣原因?qū)τ跋褓|(zhì)量的影像，使得動態(tài)監(jiān)測植被覆蓋度的運動變化和人類活動成為可能。

3 準(zhǔn)備階段

2.5米分辨率的高分一號2、3、4三波段的假彩色影像，外業(yè)樣本采樣，共選取30個樣本點均勻分布在武隆縣整個縣界，一臺裝ECognitive軟件和ARCGIS10.0軟件臺式機。

4 衛(wèi)星影像解譯實現(xiàn)流程

（1）影像矯正：采RPC有理函數(shù)模型方法進(jìn)行高分辨率遙感影像糾正操作；用搜集的矢量圖糾正衛(wèi)星影像，選取14個控制點進(jìn)行二次糾正，糾正結(jié)果精度在3個相元10米的范圍內(nèi)，由于搜集的矢量圖會有一定的誤差在選取控制點的時候選取建筑物的拐角或者道路的交匯處。（2）解譯流程。首先將影像導(dǎo)入到ECognitive，利用外業(yè)采樣的樣本數(shù)據(jù)實現(xiàn)建筑物、林地、坑塘、河流的監(jiān)督分類統(tǒng)計各類地物的面積與圖斑個數(shù)，將分類結(jié)果導(dǎo)出為shp文件。將生產(chǎn)的shp文件導(dǎo)入arcmap中，在ARCMAP中以線緩沖面的形式實現(xiàn)對農(nóng)村道路、公路和鐵路的提取，農(nóng)村道路和公路分別以1.5和3個單位進(jìn)行緩沖。以目視判讀的方式實現(xiàn)對坡耕地、梯田、水田、坪地、灌草地的分類，首先配合slope坡度數(shù)據(jù)實現(xiàn)坡耕地和梯田的提取，坡度大于5度沒有明顯紋理特征的為坡耕地有紋理特征的為梯田，在梯田附近有坑塘或者河流卻顏色紋理特征與水田的樣本特征相近的為水田，坡度小于5度為水田或者坪地，在坑塘或者河流附近卻顏色紋理特征與水田的樣本特征相近的為水田，其余為坪地。

根據(jù)外業(yè)調(diào)會的經(jīng)驗草地一般分布在到路邊山腳和河流邊上；另外灘涂、工礦用地、裸圖、裸巖、碼頭用地等特征特別明顯可以簡單的識別出來。

5 解譯成果統(tǒng)計（總面積為804平方千米）（如表1所示）

6 水土流失計算

用特定的計算模型根據(jù)測區(qū)范圍的高分辨率影像解譯成果進(jìn)行計算。

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