林业工作遥感影像及处理要点

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1遥感影像概况

1.1遥感影像基本定义及介绍

遥感技术自诞生之日起，应用逐步延伸至我们日常生活的每个角落。1943年德国开始利用航空相片制作各种比例尺的影像地图。1945年前后美国开始产生影像地图，我国在20世界70年代开始研制影像地图。[1]在日常工作中，我们常常接触到遥感影像，谈及遥感技术及其应用。那么具体是指什么呢？所谓遥感影像，是指纪录各种地物电磁波数据而生成的各种格式的影像数据，在遥感中主要是指航空影像和卫星影像。目前遥感影像图无论在农业的土地资源调查，农作物生长状况及其生态环境的监测，还是在林业的森林资源调查，监测森林病虫害、沙漠化或是在海洋资源的开发与利用，海洋环境污染监测都有着非常重要的应用。[2]

1.2遥感影像的四个基本特征

遥感影像有其四个基本的影像特征：空间分辨率、光谱分辨率、辐射分辨率、时间分辨率。通常意义上，我们平时最多谈及精度的问题，常常是指空间分辨率（SpatialResolution），又称地面分辨率。后者是针对地面而言，指可以识别的最小地面距离或最小目标物的大小。前者是针对遥感器或图像而言的，指图像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小，或指遥感器区分两个目标的最小角度或线性距离的度量。它们均反映对两个非常靠近的目标物的识别、区分能力，有时也称分辨力或解像力。光谱分辨率（SpectralResolution）指遥感器接受目标辐射时能分辨的最小波长间隔。间隔越小，分辨率越高。所选用的波段数量的多少、各波段的波长位置、及波长间隔的大小，这三个因素共同决定光谱分辨率。光谱分辨率越高，专题研究的针对性越强，对物体的识别精度越高，遥感应用分析的效果也就越好。但是，面对大量多波段信息以及它所提供的这些微小的差异，人们要直接地将它们与地物特征联系起来，综合解译是比较困准的，而多波段的数据分析，可以改善识别和提取信息特征的概率和精度。辐射分辨率（RadiantResolution）指探测器的灵敏度——遥感器感测元件在接收光谱信号时能分辨的最小辐射度差，或指对两个不同辐射源的辐射量的分辨能力。一般用灰度的分级数来表示，即最暗——最亮灰度值（亮度值）间分级的数目——量化级数。它对于目标识别是一个很有意义的元素。时间分辨率（TemporalResolution）是关于遥感影像间隔时间的一项性能指标。遥感探测器按一定的时间周期重复采集数据，这种重复周期，又称回归周期。它是由飞行器的轨道高度、轨道倾角、运行周期、轨道间隔、偏栘系数等参数所决定。这种重复观测的最小时间间隔称为时间分辨率。

2常用遥感影像

2.1一般遥感影像

目前，常用的中分辨率资源卫星有LandsateTM5、中巴资源卫星；以及常用的高空间分辨率的Spot5、Rapideye、Alos、QuickBird、WorldviewⅠ、WorldviewⅡ等。高分辨率遥感影像图信息丰富、成本低、可读性和可量测性强、客观真实的反映地理空间状况，充分表现出遥感影像和地图的双重优势，具有广阔的发展前景。[3]LandsateTM5、中巴资源卫星对大区域范围内的资源变化、国土资源变化、自然或人为灾害、环境污染、矿藏勘探有着较大的优势，但是因为分辨率低，所以在林业遥感判读中误判率相较于其他几种高精度遥感影像高，适合大面积地区的使用，譬如内蒙草原的退化变化以及荒漠化变化的监测等。其中ALOS因卫星故障已经于2011年4月开始较少使用。QuickBird虽然精度较高，但它一般对城区影像的覆盖较多较集中，对山区覆盖较少，而且存档数据很少，需要提前预定。不仅如此，QuickBird数据费用较高，综合以上原因，QuickBird数据一般很难大范围使用，所以在林业项目中使用较少。

2.2前沿遥感影像

WorldviewⅠ、WorldviewⅡ均为Digitalglobe公司的商业成像卫星系统，被认为是全球分辨率最高、响应最敏捷的商业成像卫星。这两颗卫星还将具备现代化的地理定位精度能力和极佳的响应能力，能够快速瞄准要拍摄的目标和有效地进行同轨立体成像。其中WorldviewⅠ为0.5米分辨率。相较于WorldviewⅠ，WorldviewⅡ载有多光谱遥感器不仅将具有4个业内标准谱段（红、绿、蓝、近红外），还将包括四个额外谱段（海岸、黄、红边和近红外Ⅱ），能够提供0.4米全色图像和1.8米分辨率的多光谱图像。需要特别一提的是，WorldviewⅡ提供的四个额外谱段（海岸、黄、红边和近红外Ⅱ）可进行新的彩色波段分析：（1）海岸波段，这个波段支持植物鉴定和分析，也支持基于叶绿素和渗水的规格参数表的深海探测研究。由于该波段经常受到大气散射的影响，已经应用于大气层纠正技术。（2）黄色波段，过去经常被说成是yellow-ness特征指标，是重要的植物应用波段。该波段将被作为辅助纠正真色度的波段，以符合人类视觉的欣赏习惯。（3）红色边缘波段，辅助分析有关植物生长情况，可以直接反映出植物健康状况有关信息。（4）近红外Ⅱ波段，这个波段部分重叠在NIR1波段上，但较少受到大气层的影响。该波段支持植物分析和单位面积内生物数量的研究。林业工作对遥感影像的植被信息较为关注，以上提及的四个额外谱段能提供较多的植被信息。国外相关机构已经将四个特色谱段应用于前沿科学研究，譬如生物量遥感估测应用等等。美中不足的是，相较于其他类型的遥感影像，WorldviewⅠ，WorldviewⅡ影像费用较高，在质量和技术上领先但价格上不占优势，不易于大范围的使用。

2.3林业工作中应用较多遥感影像

除去以上谈及的几种类型的遥感影像，在工作中较多使用到的是Spot5和Rapideye这2种遥感影像。Spot5是由法国发射的一颗卫星，常规提供2.5米全色影像和10米多光谱影像。SPOT5卫星影像的专业制图比例尺为1:25,000，概览成图比例尺极限为1:10,000。工作中，我们通常将2.5米全色影像与10米多光谱影像在正射纠正完后进行融合，生成2.5米空间精度的影像用于林业应用。Rapideye卫星为德国所有的商用卫星，主要性能优势：大范围覆盖、高重访率、高分辨率、5米的多光谱获取数据方式，省去了其他种类遥感影像需要全色影像与多光谱影像融合的步骤，这些优点整合在一起，让RapidEye拥有了空前的优势。RapidEye是第一颗提供“红边”波段的商业卫星，结合4个业内标准谱段（红、绿、蓝、近红外）适用于监测植被状况和检测生长异常情况，在林业领域应用中较为有利。

3遥感影像准备及处理过程

3.1遥感影像准备

每种遥感卫星对地面覆盖范围不同，轨道不同，重访周期不同，拍摄时间、角度不同等等原因，还常受天气影响。因此根据实际需要使用的日期，来查询各景遥感影像是一件颇费周章的工作，一般需要向影像公司提前预定。实际工作中往往要求前后两期遥感影像对比，前后两期遥感影像对时间上的要求较为苛刻，因而这些工作往往经由熟悉遥感业务的高级技术人员执行。另外，遥感影像的购买、使用、存储需要考虑到保密工作，这一点也是需要谨慎对待。工作经验总结出Spot5、Rapideye有时因侧视角度过大原因，导致某些区域拉伸变形，尤其是高海拔山区部分；影像角度需要提前检查，侧视角度最佳保持在20以下。而较小侧视角可以保证邻近2景影像良好的接边，并能保证正射纠正后空间位置的准确性。

3.2遥感影像处理

3.2.1DOM及DEM数据准备通常，在条件良好的情况下，工作中使用1∶10000或更高精度的航片或是已经经过处理的高精度卫片作为DOM参考；但也可以使用的是1∶50000或1∶10000地形图作为参考。在实际工作中，我们往往会遇到DOM参考影像的空间分辨率不一致。在参考选用时，应该按照优先使用高精度DOM参考影像，然后再退而求其次的原则，保证校准的精度。一般地形图需要通过扫描形成DRG数据，在扫描图基础上进行逐公里网定位纠正处理，以达到精确的地理定位。DEM数据一般采用国家标准的1：50000DEM，或采用1∶10000、1∶50000矢量数据生成。DEM覆盖范围要大于遥感影像覆盖范围，这样才能保证遥感影像的有效纠正。

3.2.2影像定位校准及正射纠正使用常用的遥感影像处理软件PCI、ERDAS等，对遥感影像进行定位校准。最理想的情况是同类型遥感影像，同时相影像数据的处理。但实际工作往往只能采用不同类型遥感影像联合使用，譬如有Spot5、Rapideye、LandsateTM5三种影像数据，优先校准Spot5全色影像，然后是Rapideye，最后LandsateTM5。合理安排顺序，优先校准高精度遥感影像，然后再往低精度遥感影像过渡的优先级原则。一般来说，不同时相的影像数据采用相同的地面控制点进行校准配准。以对应比例尺的地形图为地理参照进行控制点查找工作。控制点先在高分辨率的图象上查找，分辨率较低的图象的控制点参照高分辨率的图象查找，后期参照前期查找。每景图像因为所覆盖范围不同控制点数量不一致，单重叠部分的控制点应采用同名点。控制点总体残差控制在规定的范围（与图像的空间分辨率和调查精度要求相关）。如果图象的空间分辨率较高（地面分辨率高于5米），且工作区地形起伏较大，需要采用DEM对图像进行正射纠正，以减少地形的影响。[4]

3.2.3遥感影像融合、拉伸、增强处理针对林业工作中，以植被信息为主，遥感影像通常采用假彩色，以RGB方式融合处理。假彩色针对林业植被的波段特点，能对比明显的反映出地表植被的变化。融合过程中，有着多种算法，一般多采用Brovey算法。通常，融合时，需要全色影像和多光谱影像。以ALOS的组合R（4）、G（3）、B（2）为例，为更好显现植被效果，各通道组合为：Ri4*i5/(i1*0.2+i2*0.8+i3+i4)*3Gi3*i5/(i1*0.2+i2*0.8+i3+i4)*3B(i1*0.2+i2*0.8)*i5/(i1*0.8+i2*0.2+i3+i4)*3；使用Ermapper等处理软件进行假彩色融合后，对图象进行增强拉伸处理。因为图像的多样性，需要先通过线形拉伸处理再辅以人工调节提亮、增强等工作对细节图像纹理信息加以强化，以利于判读人员的判读与勾绘。完成多景图象处理之后，对项目内所有图像进行拼接、镶嵌、裁切工作。

4结束语

随着遥感技术的快速发展，高精度遥感影像以及市场应用的不断扩大，其价格会随着影像种类的增加，普及度的提高而下降，从而进一步提升其在各领域的应用。制约Quickbird和worldviewⅠ、worldviewⅡ等广泛应用的瓶颈问题得以突破。在使用国外遥感影像资源的同时，也欣喜的看到我国的资源3号卫星即将发射，国产的高精度遥感影像的广泛使用也是指日可待。在诸多利好消息面前，遥感在人民生产建设中的广泛应用是可以预期的。我国林业领域应用遥感技术走在其他行业之前，已成功将遥感技术作为一项有效地辅助手段，实际应用效果显著。而在遥感技术强有力的支撑之下，以传统外业工作基础为依托，林业工作能够得以更为科学地、有效地发展。