遥感影像技术在资产离任审计的应用

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近年来，在总书记“绿水青山就是金山银山”的“两山”理论指导下，我国政府审计的重要内容由财政资金审计不断向自然资源资产的管理保护情况审计扩展。特别是2017年11月中央两办印发《领导干部自然资源资产离任审计规定（试行）》以后，各地审计机关已将自然资源资产离任审计纳入常态化审计事项，并对审计反映问题的广度和深度提出了新的要求。但是，面对这一全新的审计领域，各地审计工作开展总体还处于探索阶段，审计人员专业知识欠缺、数据处理能力弱和审计取证难的问题普遍存在。因此，如何在审计手段上实现转型升级，充分利用大数据分析、遥感影像分析、CAD测绘制图等新技术手段，已成为目前提高自然资源资产离任审计客观性、准确性和审计深度的重要抓手。

一、遥感影像分析技术在审计中的应用情况

（一）3S技术在自然资源资产离任审计中的应用

3S技术是遥感技术（RS）、地理信息系统（GIS）和全球定位系统（GPS）的统称，是目前对地观测信息获取、存储和分析应用的三大主要支撑技术。近年来随着各地自然资源资产离任审计的深入探索，3S技术已经成为审计项目开展必不可少的辅助工具。其主要功能包括但不限于：一是利用遥感技术（RS）提供被审计单位大范围、多时期、高精度的遥感影像信息，提供被审计领导干部任职期间自然资源资产变化情况的最直接的一手资料；二是利用地理信息系统（GIS）测量、统计、分析自然资源资产地理信息的变化情况，从而为评价被审计领导干部任期资源保护情况提供证据支撑；三是利用全球定位系统（GPS）提供不同历史时期、不同来源影像数据的嵌套分析技术支持，以便于审计人员对特定目标区域开展实地延伸取证和田野调查。本文主要就地理信息系统（GIS）如何开展地物影像信息的提取和分析进行研究。

（二）在审计中开展遥感影像分析的难点和应用前景

目前在各地审计机关开展的自然资源资产离任审计实践中，已普遍实现与自然资源和规划部门的数据共享，能够获取高分辨遥感影像数据并使用统一的投影坐标系（如北斗卫星的CGCS_2000坐标系）开展嵌套分析。但在实际操作中，审计人员受制于专业性限制，基本还依赖人工肉眼识别，存在效率低下、判断标准不一、容易误判漏判等问题。目前，基于高分辨率遥感影像的光谱分析是地理信息科学领域较为成熟的技术，能够精准定位并提取审计所需要的地物内容，相较传统目视比对做法具有速度快、精准度高的优势。

二、技术原理简介

（一）遥感影像分析的原理

遥感影像是指利用卫星、航空器、无人机等设备对地面记录的各种反应地物电磁波大小的胶片或照片。而对遥感影像分析的本质，就是对三维地理空间在二维影像投影对应关系的研究。这种对应关系主要依赖地物电磁波辐射的光谱特征分析、地物空间分布分析和时间尺度分析。遥感影像光谱属性如表1所示。遥感影像分析原理过程如图1所示。

（二）开展遥感影像分析的关键技术

1.影像分割技术影像分割是指根据遥感影像内像素的相似性和不连续性两大特征，判断影像信息所代表的地物内容与周边的区分度，并通过控制影像分割的尺度参数和均质标准（包括颜色和形状）使得计算机对影像的分割结果最大程度符合肉眼对地物内容的判断。如图2所示。从目前实践来看，如图3所示，影像分割的准确性很大程度上影响了遥感影像分析成果是否具有实践价值，其分割变量的控制与自然资源资产离任审计的目标有十分紧密的联系。例如：假设审计目标为统计区域内绿色植被的覆盖面情况，那么应当扩大尺度参数，避免影像分割过细，降低小面积非绿植影像（如机耕路）对整体区块的干扰；假设审计目标为寻找侵占基本农田问题，那么应当适当缩小尺度参数，并提高均质标准中颜色的权重，以期发现零散的侵占情况。图3不同分割尺度参数下的不同分割结果（左400像素，右50像素）2.阈值分类技术阈值分类属于基于对象分类方法中规则分类法的一种，即通过观测和设定某地物的特征阈值（此处我们主要讨论地物的光谱阈值），由机器遍历所有对象像素进行逻辑判定，将符合阈值条件的影像对象进行归类。

（三）影像分析软件介绍

1.eCognition软件该软件核心理念是不基于单个像素，而基于影像对象的交互关系，实现自动化分析。其先进的影像分析能力大大提升了审计对遥感数据的利用效能，提高地物判断的效率和准确率。2.ArcGIS产品-ArcMap组件ArcMap是ArcGIS用户桌面组件（ArcGISDesktop）中一款强大的集地图制作、空间分析、空间数据建库等功能为一体的地理信息制作和展示工具。在审计实践中，主要应用了该软件的叠加分析功能来直观有效地审查地物信息在不同时间节点的变化情况以及是否符合土地或其他自然资源利用规划。

三、遥感影像分析技术在审计中的应用案例

（一）永久基本农田被侵占情况分析案例

1.审计目标和研究数据C市审计局在某镇党政领导干部自然资源资产离任审计中，将基本农田保护情况作为重要审计事项，重点关注基本农田保护制度是否执行到位，任期是否存在新增违规侵占等情况。针对上述审计目标，审计组向该市自然资源和规划主管部门取得了领导干部任期内（如3个年度）某镇高分辨率遥感影像底图（TIF未压缩格式，包含红、蓝、绿3个影像图层，内置CGCS_2000坐标系）和永久基本农田划定矢量图数据（SHP格式，内置CGCS_2000坐标系）。2.遥感影像数据处理（1）影像分割。通过ArcMap软件打开某镇高分辨率遥感影像底图，总体分析该镇地貌布局发现，某镇北面靠海，全镇均属平原地貌，北面建筑较少，耕地占比较大。南面建筑物密集，耕地较少。因此，审计分析基本农田被侵占较大可能性存在两种情况：一是在耕地区域违规硬化土地、挖塘养殖；二是在房屋与农田交界区域违建侵占。对地形地貌的总体分析和对可能存在的基本农田被侵占方式的推导，为如何使用eCognition软件对遥感影像底图进行影像分割提供了指导依据。以本案例中对农田密集区影像分割为例，因为农田区建筑物不密集，存在的违建疑点一般面积较大，为了减少疑点椒粒化情况，尺度参数不宜过小（实际设置在100~200像素之间）。因农田区基本农田被侵占问题一般表现为违规堆场、挖塘养鱼、土地硬化等，其影像表达中，一般对土地边界影响较小，波段反射影响较大（如鱼塘反映为蓝色、深绿色；土地硬化反映为灰色、白色）。因此在均质性条件设置中，颜色比重适当提高（默认为10%，可提高至60%），如图4所示。图4eCognition软件影像切割进程参数设（2）阈值分类。经过影像分割，计算机软件已通过审计人员设置参数，对地物影像信息进行了归纳，生成了影像对象。下一步可以利用eCognition软件的对象特征值查看功能，了解不同地物类型的光谱波段特征。如图5所示。利用eCognition软件的样本选择功能，以一块包含水域、植被、建筑的图斑为例，分别选择4处水体对象样本、4处植被对象样本和3处建筑（其他）对象样本，将其光谱波段特征输出为数据表格，如表2所示。由样本对象的光谱波段分布（见图6）可知，非水体和植被类的地物，其光谱波段均值（RGB）均大于100，因此可以设置阈值特征值中，蓝色波段值大于等于100的分类对象为疑似违建类别。使用分类算法重新分割影像后，将疑似违建类别的对象矢量图层输出到ArcMap底图，并嵌套永久基本农田矢量图后，进行叠加分析，即可清晰显示疑似违建物的分布情况。如图7所示。3.结论利用地物遥感影像的光谱波段特征，可以较为便捷地训练计算机识别审计所需要的地物类别，并能高效、直观地在高分辨率底图上进行标识。ArcGIS软件的面积计算、经纬度定位等功能，能够很好地辅助开展现场延伸取证工作。但同时，影像分割参数设置、阈值分类设置的科学性和智能性很大程度上会左右影像分析结论的可靠度，这将是今后需要进一步研究的重点内容。

（二）土地出租面积核实案例

1.审计目标和研究数据C市审计局在某镇党政领导干部经济责任审计中，需验证某镇属渔场对外出租土地面积的真实性，但碍于现场测量难度大、耗费时间长，决定利用该市自然资源和规划主管部门取得的遥感影像底图数据（参数与上一案例相同，此处略）进行远程测量。在传统模式下，一般使用Arc⁃Map软件的多边形测量工具进行测量，但仍存在精度差、易遗漏等问题。该案例利用影像分析技术精准提取目标物矢量图，实现面积快速核实。2.遥感影像数据处理（1）影像分割。如图8所示，通过初步影像分析发现，某镇渔场土地出租后，主要用于水产养殖，每块水田四周都以机耕路区分，形状十分工整，水田内部注水用于鱼虾养殖，呈现明显的水域特征。对于该地块的影像分割参数设置应突出对形状的把控。其中：尺度参数不宜过小，以实际分割结果不大于1块水田面积为宜（实际设置80像素）；考虑到水田形状工整，因此在均质性条件设置中，形状比重提高（设置为70%）。（2）隶属分类。对小面积的特定对象开展地物提取，可不通过训练计算机计算光谱波段的方式识别对象，而是可以手动归类对象并导出矢量图。具体方法是在eCogni⁃tion软件分类进程窗口中建立“水田”类别，并将分割完整的水田对象，参照土地租赁合同编号，选入该隶属类别中，再导出到ArcMap软件，利用面积计算功能，计算矢量嵌套对象的对应面积。

作者：毛彬斌 单位：浙江省慈溪市审计局