3S技术在土地利用调查中的应用

武帅莹，敬小东

（四川建筑职业技术学院 测绘工程系，四川 德阳618000）

1 无人机遥感简介

无人机遥感是由多门技术相结合而形成的一种整合性技术体系，主要包括全球定位系统、航空遥感信息获取、计算机系统控制技术以及电子信息工程等方面的内容。相对于传统遥感技术，它具有响应速度快、操控简易、资金投入少、获得的图像分辨率高等特征，在国内外已获得广泛关注，并已开始进行相关研究。同国内相比较，国外起步更早、发展更为快速，已形成了体系，并且其产品也已经投入使用。

目前，在土地利用中，多采用卫星遥感影像或航空像片对目标土地的使用变更情况进行监测，却较少涉及土地详查方面的应用。国外较早地应用无人机遥感技术进行土地动态监测，如植被检测系统等。

2 无人机遥感在土地利用快速详查中的优势

卫星遥感影像是进行土地利用监测的主要手段，但其对遥感影像的处理费时、费力，不能够满足土地检测在快速详查中的要求，而且容易受天气和自然环境等因素的干扰，相比之下无人机具有明显的优势:

1）通常无人机的飞行高度较低，不必担心天气及地理因素的影响，且不受空域管辖限制；

2）系统的构建较容易，而且维护成本低，具有很强的灵活性，可随时起飞执行遥感任务；

3）无人机的飞行高度、飞行路线可以随任务需要任意调整，可操作性较强；

4）空间分辨率较高，可以对地面的破碎地块进行监测，土地详查的质量和精度较高；

5）可以直接判读出监测地块的利用类型，进行分类检测。

伴随着我国新农村建设的快速发展，今后会越来越重视乡、村级的土地规划利用，主要是对区域耕地和林地进行动态监测，并实时更新土地利用的数据库，这将是未来土地调查的重点，无人机的遥感优势可以很好地满足上述要求。

3 无人机遥感数据的后处理技术

作为低空遥感技术，无人机遥感是以小幅获取的方式来获得遥感影像，但影像所包含的数据却很丰富，因此，需要对所获取的图像进行拼接才能获得全区的整体影像。由于无人机属于重量较轻的低空飞行物，如果遇到气流，在飞行过程中容易出现不稳定状况，因此，对无人机拍摄的影像进行纠正和配准就显得尤为重要。

3.1 无人机影像拼接

无人机所获取的影像为小范围的高分辨率影像，必须先对其进行拼接从而获取区域的整体遥感影像。该项技术是无人机遥感数据处理中的重要环节，也是现在的研究热点。到目前为止，还没有开发出专门用于无人机影像拼接的专业软件，当前多采用ERDAS、ENVI等通用遥感软件进行图像拼接，但效果不是太好，如果能有专业的遥感拼接软件，将会对无人机遥感技术的发展起到极大的促进作用。

3.2 影像的几何纠正与配准

采用高分辨率的影像或者地形图作为遥感影像几何纠正与配准的标准影像，将新获取的影像数据纠正到对应的图像空间中。选取无人机影像与标准图像匹配的同名控制点，采用控制点数据对原始无人机影像的几何变形过程进行数学模拟，建立原始无人机图像空间与地理制图用标准空间的对应关系，从而实现对无人机影像的几何纠正并赋予地理信息。每次土地详查中都采用统一的标准图像（即基于相同的空间参考），从而保证了后期影像叠加的正确性。

3.3 图像融合

目前，大部分无人机使用光谱中的可见光部分进行对地观测，因此，无人机上往往搭载有高分辨率的CCD数码相机、多光谱成像仪等作为配套设备。虽然对单一的高分辨率图像也可以进行图像分类和信息提取，但依靠的条件过多，不易操作。如果有多光谱遥感影像，则可以将获取的无人机影像与多光谱影像进行融合，根据多光谱成像仪的波段设置，选择不同的融合变换方法，处理后的影像既有高分辨率，又不丢失丰富的光谱信息，还可以选择把影像不同的波段融合起来，清晰地显示耕地、植被等地物信息。

4 土地利用快速详查数据库的建立

4.1 土地利用快速详查程序

进行土地利用快速详查时，运用无人机遥感技术大致包括以下三部分:原始数据采集；所获取数据的加工处理；处理后的数据入库及系统更新。

对零散图像进行拼接以获取全区的遥感图像，通过对影像进行几何纠正与配准，求得土地利用的变更信息并生成图像，运用专业的GIS软件对其进行矢量化处理并输入数据库。对于获取土地利用详细分类的图像和变更图像，都可以运用土地统计的方法进行相关统计分析，在拼接过程中，同名控制点的精度和采用的拼接方法，将直接影响到全区的图像精度。

4.2 土地利用信息提取

遥感分类是土地利用动态监测的工作重点，其中面向对象的影像分类与提取具有许多优势特征。2003年在法国的IGARSS年会上提出了面向对象的遥感影像分类方法，以及相适应的专题信息提取技术来满足新形势的需要。运用多分辨率分割的方式，形成同质区域影像对象，可引入除光谱特征之外的其他特征，还可以融入一些领域知识和专家经验，使得经过处理的影像具有比像素更加丰富的自定义语义信息。这种方法能够模拟人脑的认知过程，通过与多种地学数据库的信息结合，可以自动进行智能式空间推理，使最终形成的影像数据中相同性质的区域图斑具有更好的完整性。

4.3 建立土地利用数据库

土地利用数据库的建立是无人机遥感运用中的关键环节，由于更新频繁，选用何种方式来建立数据库会关系到整个系统的运行是否能够成功和高效率，GIS能够很好地实现上述要求。在GIS中将分类后的图像转换为矢量格式（如ArcGIS的空间分析转换功能），按照预定义的地理编码格式对每一地块进行唯一编码，并存储其地类代码和地类名称，如111（耕地）、112（园地）等。

由于土地信息采集和更新的频率较高，数据库中会存放两幅完整的分类影像（即包含该行政区划内所有地块的信息），包括基年土地利用信息和上一次详查的土地利用信息。以后每采集一次信息，通过图像叠加获取与上一次详查发生变更的图斑，并作为本次的详查数据存储在计算机中，其数据库存储结构如图1所示。

图1 土地利用数据库存储结构

通过上面的数据处理，避免了大量存储空间的浪费，而且使得数据更加清晰，可以方便地读取每次详查中发生变更的地块，以尽可能减少数据冗余为目的，提高数据库中有效信息的比重。

针对土地利用快速详查，构建土地利用数据库模型，如图2所示。

图2 土地利用数据库时空模型

由于数据库中只存储了两幅完整的分类图像，其他详细分类图像在提取变更图像后都被删除，决策人员如果查看之前的全区详细分类图像，数据库的存储结构就可实现其功能。通过将基期图像与变更图像1进行叠加分析得到一幅影像，然后再将该影像与变更图像2进行叠加分析得到一幅影像，依次往下叠加就可以得到某次详查的完整土地利用信息，可将该方法称为对土地详查的追溯，如图3所示。

图3 土地详查追溯

5 结 语

无人机遥感作为遥感领域的新技术，同传统的卫星遥感和航天遥感相比，具有自己独特的优势，无人机具有更强的可操作性和灵活性，获取的遥感影像分辨率高，并且获取速度快，尤其适合对地面破碎的地块进行检测。未来的土地利用趋势是向小范围的乡村规划发展，这就要求具有快速、高效、高精度和高质量的检测手段。随着无人机成像设备的提高、无人机影像自动拼接技术的发展、专业

的高效拼接软件的研发与面向对象分类方法的进步，以及无人机飞行稳定性的不断提高，无人机遥感技术将会不断完善，并广泛地运用于土地调查、城市规划、新农村建设、各类动态监测等领域。

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