謝金苗，楊亮亮，張哲，曹里

摘? 要：為測試X米光學(xué)02星光學(xué)業(yè)務(wù)衛(wèi)星在自然資源執(zhí)法監(jiān)測業(yè)務(wù)中的適應(yīng)性，本研究以湖南省張家界市永定區(qū)為研究區(qū)域，通過比較不同比例尺精度下，不同新增建設(shè)用地要素類型的可識別性和解譯精度，探索X米光學(xué)02星在自然資源執(zhí)法檢查中的應(yīng)用效果，并對其進行評價。結(jié)果表明：X米光學(xué)影像具備較高的地物識別能力，能夠滿足各類型自然資源執(zhí)法監(jiān)測需求。

關(guān)鍵詞：X米光學(xué)02星；自然資源執(zhí)法監(jiān)測；可識別性；解譯精度；應(yīng)用效果

中圖分類號：P236? ? ? ? ? ?文獻標志碼：A? ? ? ? ? ? ? ?文章編號：1672-5603（2023）03-109-07

Research on the Application Effect of X-meter Optical 02 Satellite in Natural Resource Law Enforcement Monitoring

Xie Jinmiao 1，2， Yang Liangliang1，2， Zhang Zhe1，2， Cao Li1，2

（1.Key Laboratory of Natural Resources Monitoring and Supervision in Southern Hilly

Region， Ministry of Natural Resources，Changsha Hunan 410119；

2. Hunan Second Institute of Surveying and Mapping，Changsha Hunan 410119）

Abstract： In order to test the adaptability of the X-meter-optical 02 optical operational satellite in the natural resources law enforcement and monitoring business， this study takes Yongding district， Zhangjiajie prefecture， Hunan Province as the study area， and explores the application effect of X-meter optical 02 in the natural resources law enforcement inspection by comparing the identifiability and interpretation accuracy of different types of new construction land elements under different scales of precision， and evaluates it. The results indicate that X-meter optical images have high ground object recognition capabilities and can meet the needs of law enforcement and monitoring of various types of natural resources.

Keywords： X-meter optical 02 satellite;natural resources law enforcement monitoring;identifiability;interpretation accuracy;application effect

0 引言

隨著社會經(jīng)濟的快速發(fā)展和資源日益緊缺，自然資源的合理利用和保護已成為全球各國政府的重要任務(wù)。而自然資源執(zhí)法監(jiān)測作為確保資源合法使用和環(huán)境保護的重要手段，其準確性和及時性對于資源管理和執(zhí)法工作的有效開展至關(guān)重要。近年來，高分辨率衛(wèi)星遙感技術(shù)的快速發(fā)展為自然資源執(zhí)法監(jiān)測提供了新的可能性。

在此背景下，本研究旨在探索X米光學(xué)02星光學(xué)業(yè)務(wù)衛(wèi)星在自然資源執(zhí)法監(jiān)測業(yè)務(wù)中的適應(yīng)性，并以湖南省張家界市永定區(qū)作為研究區(qū)域。通過比較不同比例尺精度下，不同新增建設(shè)用地要素類型的可識別性和解譯精度，旨在評估X米光學(xué)02星在自然資源執(zhí)法檢查中的應(yīng)用效果，為資源執(zhí)法監(jiān)測工作提供科學(xué)依據(jù)和技術(shù)支撐[1]。

1 試驗區(qū)選擇

本研究選擇湖南省張家界市永定區(qū)作為試驗區(qū)，該地區(qū)自然資源分布復(fù)雜、用地類型多樣，以其為研究區(qū)域可以更全面地考察X米光學(xué)02星在自然資源執(zhí)法監(jiān)測中的適應(yīng)性?；谇皶r期2米級衛(wèi)星正射糾正影像產(chǎn)品為基期底圖，按照自然資源執(zhí)法檢查對新增建設(shè)用地要素監(jiān)測的時相要求，選擇覆蓋試驗區(qū)范圍的影像數(shù)據(jù)作為監(jiān)測數(shù)據(jù)源，從新增建設(shè)用地變化數(shù)據(jù)成果的更新角度對X米02星光學(xué)業(yè)務(wù)衛(wèi)星應(yīng)用于自然資源執(zhí)法檢查監(jiān)測項目中的可用性，以及監(jiān)測結(jié)果進行評價分析（圖1）。

（1）評價數(shù)據(jù)：L1B級別的X米02星多光譜數(shù)據(jù)。根據(jù)示范區(qū)數(shù)據(jù)覆蓋情況以及數(shù)據(jù)質(zhì)量目視評價結(jié)果，結(jié)合示范區(qū)本底數(shù)據(jù)覆蓋情況，在永定區(qū)示范區(qū)進行應(yīng)用評價的L1B級別的X米02星影像數(shù)據(jù)分別為：31540、31541、30626、30627，數(shù)據(jù)采集時間分別為2022年6月8日、2022年6月11日（表1）。

（2）輔助數(shù)據(jù)：前時期2米級衛(wèi)星正射糾正影像數(shù)據(jù)。

2 技術(shù)路線

2.1數(shù)據(jù)獲取

本研究使用X米光學(xué)02星獲取的高分辨率遙感影像作為研究數(shù)據(jù)。通過與相關(guān)機構(gòu)合作，獲取針對湖南省張家界市永定區(qū)的適時、適量的衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)。

2.2數(shù)據(jù)預(yù)處理

對獲取的衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，包括大氣校正、輻射校正和幾何校正等。大氣校正采用多光譜遙感模型，對影響影像亮度的大氣散射和吸收效應(yīng)進行校正，提高影像的準確性和一致性。輻射校正則通過估算地物反射率和輻射率，將影像數(shù)值轉(zhuǎn)換為反射率數(shù)值，以消除地表反射率差異對影像的影響。幾何校正對影像的像元位置和角度進行校正，提高影像的幾何精度和空間分辨率[2]。

2.3影像解譯方法

采用數(shù)字圖像處理技術(shù)結(jié)合地學(xué)信息系統(tǒng)的方法進行數(shù)據(jù)處理和分析。首先，通過影像分割和分類算法，將衛(wèi)星影像劃分為相應(yīng)的地物類別，如水體、農(nóng)田、林地等。然后，通過像元級解譯和像素級解譯方法，對不同比例尺下的新增建設(shè)用地要素進行識別和分類。使用知識庫和專家規(guī)則進行解譯驗證，提高解譯結(jié)果的準確性和可靠性[3]。

2.4精度評估

針對研究區(qū)域內(nèi)不同比例尺下的影像數(shù)據(jù)，進行解譯精度評估。通過設(shè)置參考樣本點集和驗證樣本點集，對解譯結(jié)果進行精度驗證。利用混淆矩陣和評價指標，如整體精度、Kappa系數(shù)等，評估X米光學(xué)02星在自然資源執(zhí)法監(jiān)測中的解譯效果和精度[4-5]。

2.5數(shù)據(jù)對比分析

通過比較不同比例尺下的解譯結(jié)果，分析X米光學(xué)02星在自然資源執(zhí)法監(jiān)測中對不同新增建設(shè)用地要素的可識別性和解譯精度差異。根據(jù)對比分析得出的結(jié)果，進一步探討X米光學(xué)02星在自然資源執(zhí)法檢查中的應(yīng)用效果和潛力。

3 數(shù)據(jù)對比分析

（1）X米光學(xué)業(yè)務(wù)衛(wèi)星全色、多光譜及融合影像數(shù)據(jù)在不同比例尺下對新增建設(shè)用地類型的識別精度比對評價。

主要對X米光學(xué)業(yè)務(wù)衛(wèi)星全色、多光譜以及融合影像數(shù)據(jù)，在1∶5000、1∶10000和1∶25000三個比例尺尺度下，對典型土地利用類型的識別進行比對[6]。通過對比分析，三種比例尺尺度下，影像整體質(zhì)量較好，各類地表要素間易區(qū)別、邊界清晰（圖2、圖3、圖4），具體結(jié)果如下：

在1∶5000尺度下，全色影像上，能有效識別較小的地表要素，尤其是對于建設(shè)用地能精準識別，但地表要素的灰度差異不明顯；多光譜影像上，地表要素間色調(diào)差異明顯，但各地表要素邊界較模糊；融合影像上，各地表要素間的色調(diào)差異明顯、地表要素的識別能力強。

在1∶10000尺度下，全色影像上，能有效識別“線性地物”，但地表要素的灰度差異不明顯；多光譜影像上，地表要素間色調(diào)差異明顯，能精準識別“線性地物”；融合影像上，各地表要素間的色調(diào)差異明顯、地表要素的識別能力強，地表要素間的邊界清晰。

在1∶25000尺度下，全色影像上，能有效識別各地表要素，但地表要素的灰度差異不明顯；多光譜影像上，地表要素間色調(diào)差異明顯，能精準識別各地表要素；融合影像上，各地表要素間的色調(diào)差異明顯、地表要素的識別能力強，地表要素間的邊界清晰。

（2）X米光學(xué)業(yè)務(wù)衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)區(qū)域不同土地利用類型解譯應(yīng)用評價

實驗采用2022年度6月份X米光學(xué)業(yè)務(wù)衛(wèi)星數(shù)字正射影像數(shù)據(jù)為當期影像，以2021年度9月份2米級衛(wèi)星正射糾正影像產(chǎn)品為前時相，進行信息提取，評估X米光學(xué)業(yè)務(wù)衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)在自然資源執(zhí)法監(jiān)測項目中的信息提取能力。

（3）地物的識別能力分析

為了更加準確、全面地反映X米光學(xué)業(yè)務(wù)衛(wèi)星影像對地物的識別能力，本次分析過程中，采用人機結(jié)合的方式進行變化區(qū)域檢測，分別準確識別變化區(qū)域，并對識別的結(jié)果進行對比分析（表2、表3）。

（4）最小可識別圖斑分析

基于X米光學(xué)業(yè)務(wù)衛(wèi)星影像提取識別地物類型，進行圖斑地類劃分，建設(shè)用地最小上圖面積為0.3畝，新增推填土最小上圖面積為0.9畝，新增線性地物最小上圖面積為1畝。在實驗過程中發(fā)現(xiàn)，提取新增建設(shè)用地的最小圖斑能夠滿足最小0.3畝的要求，最小可識別圖斑可以滿足項目要求[7-10]（表4）。

（5）圖斑面積及屬性精度分析

將提取的變化圖斑，按照不同分類標準進行統(tǒng)計，分析不同類型圖斑的面積精度與屬性精度（表5）。

4 總結(jié)

本研究通過對湖南省張家界市永定區(qū)的實地試驗數(shù)據(jù)進行分析和比較，評估X米光學(xué)02星在自然資源執(zhí)法監(jiān)測中的應(yīng)用效果。根據(jù)實驗結(jié)果，總結(jié)如下：

通過對X米光學(xué)衛(wèi)星數(shù)據(jù)的測試結(jié)果分析發(fā)現(xiàn)，基于X米光學(xué)影像提取的圖斑能夠較好地識別新增線性地物和新增推填土，并能清晰表現(xiàn)各類地表要素間的接觸邊界。對于新增建（構(gòu)）筑物和新增疑似別墅的提取，雖能滿足提取要求，但與其他類型圖斑的接觸邊界相對模糊。最小圖斑識別面積能夠滿足自然資源執(zhí)法監(jiān)測的技術(shù)規(guī)程要求，并具有較高的識別精度?？傮w來看，X米光學(xué)影像展現(xiàn)出較高的地物識別能力，滿足各類型自然資源執(zhí)法監(jiān)測的需求。同時，從X米高光譜衛(wèi)星數(shù)據(jù)的測試結(jié)果來看，高光譜衛(wèi)星在自然資源執(zhí)法監(jiān)測方面展現(xiàn)出良好的效果，尤其在植被、水體和人工建筑群方面具有較好的識別效果。這進一步證實了X米光學(xué)02星在自然資源執(zhí)法監(jiān)測中的適應(yīng)性和廣闊的應(yīng)用前景。

綜上所述，本研究結(jié)果表明，X米光學(xué)02星在自然資源執(zhí)法監(jiān)測中具備較高的地物識別能力，能夠滿足各類型自然資源執(zhí)法監(jiān)測需求。通過對不同比例尺下的數(shù)據(jù)解譯和分析，該衛(wèi)星在自然資源執(zhí)法監(jiān)測中展現(xiàn)出良好的適應(yīng)性和廣闊的應(yīng)用前景。同時，該光學(xué)衛(wèi)星影像的應(yīng)用仍有改進空間，如進一步提高新增建（構(gòu)）筑物和疑似別墅邊界的清晰度。因此，在今后的研究中，可以進一步優(yōu)化解譯算法和提取方法，從而進一步提高自然資源執(zhí)法監(jiān)測的效果。

參考文獻/References

[1]廖堅. 贛州市違法用地問題及其對策探討[D].南昌∶江西農(nóng)業(yè)大學(xué)，2013.

[2]陳姣姣.武漢市古田老工業(yè)區(qū)地表覆蓋類型變化遙感監(jiān)測[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)研究， 2022， 28（10）：37-39.

[3]周治武，鞏垠熙.基于形狀指數(shù)的時序地表覆蓋數(shù)據(jù)偽變化圖斑過濾方法[J].測繪標準化， 2021， 37（2）：5.

[4]趙秀珍.基于地理省情監(jiān)測數(shù)據(jù)的地表覆蓋多年期變化統(tǒng)計分析：以種植土地為例[J].經(jīng)緯天地，2019（6）：49-53.

[5]滕玲玲，吳武，廖玉斌.基于分類變化檢測方法的地表覆蓋影像特征數(shù)據(jù)更新處理研究[J].測繪與空間地理信息，2020，43（11）：159-161+165.

[6]李志盛，周曉光，任常青.基于OSM的地表覆蓋變化數(shù)據(jù)提取[J].地理信息世界，2017，24（2）：83-87.

[7]曾海波，駱檢蘭，王偉，等.自然資源湖南省衛(wèi)星應(yīng)用技術(shù)體系建設(shè)現(xiàn)狀及發(fā)展思考[J].國土資源導(dǎo)刊，2023，20（2）：1-10.

[8]趙少華，劉思含，劉芹芹，等.中國城鎮(zhèn)生態(tài)環(huán)境遙感監(jiān)測現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢[J].生態(tài)環(huán)境學(xué)報，2019，28（6）：1261-1271.

[9]居祥，饒芳萍.耕地生態(tài)環(huán)境關(guān)鍵要素遙感監(jiān)測研究進展[J].自然資源信息化，2022（3）：59-65.

[10]靳文憑，周烽松，張玉冰.基于GF7衛(wèi)星影像生產(chǎn)DSM數(shù)據(jù)及精度驗證[J].國土資源導(dǎo)刊，2023，20（2）：18-22.