遥感影像技术在农田保护方面的应用

遥感影像技术在农田保护方面的应用

袁润攀

广东维都土地规划咨询有限公司广东省湛江市524000

摘要：随着遥感影像技术的研究不断深入、发展不断成熟，遥感影像技术必将农田保护管理领域中大展拳脚。由于遥感影像技术不仅具有覆盖面积广、效率高、空间信息丰富、技术水平高、功能强大的优点，而且能够获得更多的、更多层次的、现势性较强的国土资源与环境信息，所以在农田保护领域中，应用遥感影像技术具有的优势不言而喻。

关键词：遥感影像技术；农田保护；应用

一、遥感影像技术

1、遥感影像变化监测方法

遥感影像可以综合分析多时相的地理图像信息，然后提取出动态的地理信息，实现地理遥感的变化监测。目前主要的地理信息变化监测方法主要有比较分类结果法、光谱变异法、分析主成分法、提取动态信息法、分析矢量变化法、植被指数互减法、图像数据运算法等，可以将这些遥感地理信息变化监测方法总结成基于分析空间模型方法、基于结果比较的分类方法、基于变换空间信息方法、和基于运算图像信息数据方法。

2、遥感影像变化图像信息方法

遥感影像利用不同时相的地理图像变化信息，将多种图像变化信息变换之后进行动态检测和变化监测，主要方法有变换对应成分法、分析频率域法、变换典型成分法、变换KT法、变换主成分法等。以变换主成分法为例，其方法主要是变换不同时相的地理图像变化信息数据的主成分，突出变化信息数据的主要成分。变换主成分法又可以分为：变换多时相主成分法、变换动态主成分法、主成分差值法。

3、遥感数据挖掘技术的应用

与传统的图像数据分析相比，遥感数据挖掘技术对于地理图像信息数据的处理是一种模型识别化的图像数据处理过程，主要的研究方向在于具体图像信息的特征和模式，主要强调经过数据对比、分析和处理，从大量的地理图像信息数据中，发现整合出这些地理图形信息数据中有意义的数据，总结出这些信息数据的知识和规律，找出他们之间的特征和共性，实现相互促进、相互协作。遥感数据挖掘技术在更新地理信息中的应用，可以对基本的地理图像信息进行特征计算和有效分割，为遥感影像提供地理信息规则和知识。

二、遥感影像的配准

为了能够使得提取的数据与历史数据相匹配，能够直接反应出影像的地理位置，首先要把新的遥感影像进行配准。本次试验区域利用2006年第二次土地调查的数字正射影像作为基础数据，坐标系统为1980西安大地坐标系，中央经线111°，分别把2009年和2010年的QuickBird影像进行配准。

配准采用ESRI公司的ERDAS9.2中Datapreparation模块中的Imagegeimetriccorrection子模块，配准方式采取栅格对栅格（RastertoRaster）的方式，配准模型采取多项式变换polynomial。然后在Quickbird影像和基础影像上选取部分控制点（GCP），在配准的过程中，GCP点的选择是十分重要，工作量也是最大的，控制点分布越均匀，数量越多，配准的精度就越高。悬着的控制点应该具有固定的特征，不会随时间变化而变化，如城市十字路口和田埂交叉处，并且能在配准影像和基础影像上都能清晰的分辨出来，尽量不要选在地势起伏较大的区域。根据配准的总误差确定配准精度（RMS）是否合格，当RMS在一个合理的值的时候，可以输出配准影像。输出配准影像采用最邻近像元法，这种方法不引入新的像元值，适合在影像分类前使用，有利用植被的分类，并且计算简单，速度较快。此时输出Quickbird影像就配准到了与数字正射影像一致的坐标系统下。

三、遥感影像的融合

把QuickBird遥感影像的全色波段和多光谱波段分别配准以后，需要把2个波段的影像进行融合，形成高分辨的彩色遥感影像。快鸟影像的融合同样在ERDAS9.2中进行。利用ERDAS下的分辨率融合工具（ResolutionMerge）。通过几种融合结果对比，不难看出采用乘积变化法融合会导致边界发虚、几何结构信息丢失和地物波谱特性发生巨大变化；BROVEY算法清晰度好，但是却会造成波谱特性严重衰退；IHS变换融合的影像纹理清楚，清晰度高，具有高亮的特点，但是会出现噪音，附带了部分干扰信息，有部分信息丢失；最近邻采样法（NearestNeighbor）容易改变原图像的纹理信息，而后期分类信息提取时纹理特征是重要提取依据；主成份变换（PrincipalComponent）融合的影像，保留了2副图高光谱和高空间分辨率的特征，原图像的高频信息在融合后细部特征更加清楚，光谱信息也更加丰富，但是主成分变化后容易产生地物边界发虚的现象；综合考虑了几种方法产生的结果，和对信息提取效果的影像，融合的方式用主成分变换，重采样方式采取三次卷积内插法（CubicConvolution）。

四、影像信息提取

利用遥感影像信息提取技术是对配准和融合遥感影像内包含的信息进行分类，通过对影像的解译，对影像的光谱特性和波谱特性进行分析，建立一定的分类规则从而把影像中的植被、水体、建筑、道路等信息提取出来。从选取的影像图2可以看出，本实验区主要存在上述表格中的几种地类。具体分析实验区，影像主要处于基本农田保护区，影像主要由耕地构成，道路成路网贯穿整个影像，还有零星的坑塘和成线状的水渠，该地理位置比较靠近八步区城区，由于经济发展等问题，许多农民往城市靠拢，所以把房子、厂矿建在了耕地上，这些房屋部分为没通过合法手续，也就是我们所说的非法建筑。

影像主要由耕地构成，耕地是本文研究的主要对象，耕地保护的另外一个主要对象是破坏耕地的地物，本研究区域占用耕地的主要是建筑物，本文也是主要针对农用耕地以及建筑物信息的提取。耕地和建筑物在高分辨率遥感影像的特征主要表现为：

（1）光谱特征：耕地的色调相对比较均匀，在不同的季节由于种植农作物的品种不同而呈现出不同的色调，特别是广西这种南部地区，农作物轮种频率比较多，可能相同的季节出现不同的作物，或同种作物处于不同的生长状态。因此。耕地的光谱特性会因为时间和地域的不同而不同。

（2）纹理特性：遥感影像上的细部结构按照一定的频率重复出现构成了纹理特征，它是某一种单一特征的组合。本测区的主要农作物有水田、旱地、甘蔗以及其他一些经济作物，其纹理特征主要包括光滑的、波形的、斑纹的、线性的以及一些不规则的纹理。

（3）形状特征：即耕地的外形和轮廓，实际中的耕地大部分为比较规则的多边形。建筑物的形状特征包括建筑物屋顶形状的轮廓线、屋顶轮廓边缘的夹角、屋顶面积、侧墙棱线等，大部分的建筑物形状比较规则。

结束语

遥感技术作为一门迅速崛起的新兴科学技术，在国土资源管理中得到了较为广泛的应用，从土地详查到城镇地籍调查以及耕地动态监测，几乎所有土地管理基础业务都离不开遥感技术的支持，可以讲遥感技术对国土资源管理工作的发展起了巨大的推动作用。

参考文献

[1]孙家柄遥感原理与应用[M].武汉，武汉大学，2009.

[2]贾永红数字图像处理[M].武汉，武汉大学，2010