基于遥感的城市地表覆盖变化检测获奖科研报告

基于遥感的城市地表覆盖变化检测获奖科研报告【摘

要】本文首先介绍了城市地表覆盖变化检测的基本内涵，分析了城市地表覆盖变化检测的数据和方法，并结合相关实践经验，分别从对高分辨率图像的变形纠正等多个角度与方面，探讨了城市地表覆盖变化检测中的相关问题。

【关键词】遥感技术;城市地表;覆盖变化;检测方法

引言

随着经济社会的持续快速发展，城市建设与发展进程持续加快，对城市地表覆盖变化检测提出了更高要求，如何采取科学合理的遥感技术方法，全面促进与改进城市地表覆盖变化检测整体成效，备受业内人士关注。本文就此展开了探讨。

1、城市地表覆盖变化检测简述

城市是人们活动与各类社会行为聚集的核心，对土地资源等要素具有较强的依赖性，在当前快节奏、连续性的城镇化发展背景下，城市用地规模不断扩大，城市地表覆盖变化较快。当前形势下，有必要精准把握城市地表覆盖变化检测中遥感技术的关键应用环节，宏观审视遥感技术在地表覆盖变化检测应用中的不足之处，有创造性地开辟城市地表覆盖变化检测新路径。近年来，国家相关部门高度重视城市地表覆盖变化检测的推进与创新，在遥感技术应用方法标准化、遥感技术实施过程规范化等方面制定并实施了一系列重大方针政策，为新时期城市地表覆盖变化检测提供了基本遵循与技术导向，在相应检测领域取得了令人瞩目的现实成就。同时，广大遥感检测技术单位同样在创新地表覆盖变化检测模式，优化遥感检测技术应用流程等方面进行了大量卓有成效的研究与探索，構建形成了以城市土地利用变化为主要面向对象，以时间变化与空间变化为重要载体的遥感检测技术体系，为现代城乡规划提供了科学依据与参考[1]。

2、城市地表覆盖变化检测的数据和方法

2.1变化检测对象与遥感数据

在当前技术条件下，城市市域被细化分解为建成区及其他区域等不同类型，上述不同类型的区域在检测方法应用与遥感数据处理等方面存在显著差异，应根据城市地表覆盖实际状态予以差异化处理。现代遥感技术的快速发展，为城市地表覆盖变化检测提供了更为丰富的技术手段，使检测技术人员在工具与方法选择方面更具灵活性，使得传统技术条件下难以完成的地表覆盖变化检测任务更具可操作性，因此应搭建基于现代遥感技术为主要核心内容的系统平台，对常用的遥感数据进行精准化分析与处理，构建立体化遥感检测数据模型。

2.2变化检测方法

2.2.1基于简单图像运算的变化检测

简单图像运算利用不同时相的、经过相对校正的遥感影像进行代数运算，生成差异影像结果图，然后通过自动阈值选择算法或手动确定阈值，选取变化区域。在当前城市经济发展与基础设施建成背景下，基于简单图像运算的变化检测计算方法更加简便，可将相关技术方法细化分解为图像差值法、图像分析法、层次分析法等，并准确选择最优阈值（如图1所示）。

2.2.2基于图像空间特征的变化检测

在不同时间与空间跨度环境下，城市地表覆盖变化状态相对分散，相应的集中性特征不甚明确，这为实施基于图像空间特征的变化检测创造了良好环境。在此过程中，应首先划定城市区域内需要进行地表覆盖变化检测的特定区域，运用相关算法对其基础图像与图层信息进行提取，分析了统计特征、纹理特征及性能特征等，准确获取地表覆盖变化的数据结果。

2.2.3复杂的变化检测方法

部分情况下，城市地表覆盖变化在时间与空间要素内极为频繁，以往相对简便的检测方法与算法难以起到预期作用，这就需要运用复杂的变化检测方法。一方面，对于基于对象的变化检测而言，可根据检测图像分解尺度标准的不同，将检测对象细化分解为多个基本单元，结合遥感技术数据获取原理，得到地形数据信息。另一方面，对于基于统计模型的变化检测而言，可构建具有针对性的数据处理模型，运用遗传算法等对多分辨变化影像进行融合，消除可能存在的检测数据影响。

2.2.4基于统计模型的变化检测

随着遥感技术基础理论研究方法的日趋成熟，多类型、多维度的地表变化覆盖检测方法开始被运用于检测实践，并在数据处理、图像分析、模型关联等方面取得了卓有成效的检测结果。在空间关系模型变化检测中，可对覆盖变化信息进行准确定位，运用多种类算法与准则分析地表覆盖变化的准确数据，在传感器相应变量的导向作用下，建立地表覆盖变化数据的动态化链接方式，对遥感检测数据进行纵向与横向对比，具有智能化特征。

3、城市地表覆盖变化检测中的相关问题分析

3.1对高分辨率图像的变形纠正

在遥感技术环境下，如何对高分辨图像的变形问题做到精准化处理与纠正，提高遥感数据的准确性与可靠性，一直以来都是城市地表覆盖变化检测的关键难点问题之一。部分情况下，地表覆盖变化检测中的高分辨率影像受多种客观因素的影响，比如传感器硬件设备、地表起伏幅度等，若不对相关变形问题进行纠正处理，则容易导致相应的图像变形问题。对此，可采用多项式纠正法、共线方程法等对图像检测中的不可停数据进行滤除，对图像几何精度进行校正，构建形成相应的共线方程，生成变形纠正处理完成后的正射影像。

3.2云和阴影

受云和阴影的影响，城市地表覆盖变化检测中所形成的图像将面临信息缺失的风险，导致检测数据信息不全面，无法准确客观体现地表覆盖变化的客观状态。随着当前遥感检测数据处理技术的日益精细化，遥感图像空间分辨率也得到相应提高，对云和阴影的处理技巧也更为灵活。基于遥感影像技术，云和阴影的处理技术方法包括平均反射率匹配法、空间维度平均法等，可对相关数据或图像进行割补和替换。通过云和阴影的处理，大大提高高分辨率遥感影像的可靠性，形成二维直方图。

3.3不确定性问题

高空间分辨率遥感影像的数据信息具有同谱异物、同物异谱特征，尽管通过各类数据处理方法，可对相关数据做出差异化与针对性处理，但经过校核后的数据依旧可能存在残差，这便形成了地表覆盖变化检测的不确定性问题。为了有效控制不确定性问题的影响，应对城市地表覆盖变化的虚假变化进行分析处理，对不同精度的图像模型进行去伪处理，运用数理统计理论、模糊分析理论、灵敏度系统理论等，最大限度上降低与避免地表覆盖变化检测中的不确定性问题，提高空间分析