高分辨率遥感植被制图技术指南(试行)

高分辨率遥感植被制图技术指南(试行)1范围

本指南规定了利用空间分辨率≤5m的高分辨率光学遥感影像开展植被制图的技术流程、数据处理、信息提取、制图整饰、精度验证与成果归档要求，适用于1:1万-1:10万比例尺的区域植被类型专题图编制，可为植被资源调查、生态保护修复、国土空间规划、生物多样性保护等工作提供技术依据。

2规范性引用文件

下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。

GB/T19997-1999森林资源调查主要技术规定

GB/T21010-2007土地利用现状分类

GB/T20257.1-2017国家基本比例尺地图图式第1部分：1:5001:10001:2000地形图图式

GB/T14721-2010林业资源分类与代码森林类型

CH/T3013-2018高分遥感影像地表覆盖分类技术要求

GB/T22021-2008国家大地坐标系

3术语和定义

3.1高分辨率遥感植被制图

利用空间分辨率≤5m的光学遥感影像，结合地形、野外调查等辅助数据，提取植被类型、空间分布与结构信息，编制植被专题地图的技术过程。

3.2面向对象影像分类

以影像分割得到的同质影像对象为基本分类单元，整合光谱、纹理、空间等多维度特征实现植被类型提取的分类方法，适配高分辨率遥感影像空间信息丰富的特点。

3.3最小上图面积

专题地图上允许标出的最小图斑的实地面积，由制图比例尺决定，是植被分类体系构建和制图综合的核心依据。

3.4Kappa系数

一种衡量分类结果一致性的定量指标，用于评价植被分类精度，取值范围为[0,1]，数值越高表示分类一致性越好。

4总体技术流程与基本要求

4.1总体技术流程

本指南采用的标准化流程为：资料收集与质量检查→遥感数据预处理→植被分类体系构建→植被信息提取→人机交互修正→制图综合→专题制图整饰→精度验证与质量评价→成果整理与归档。

4.2基本要求

（1）坐标系统统一采用2000国家大地坐标系（CGCS2000），高程基准采用1985国家高程基准，投影根据制图区域范围选择高斯-克吕格3度带投影或UTM投影；

（2）遥感影像时相应优先选择植被生长旺盛季，北方区域为6-9月，南方区域为3-11月，云覆盖度≤10%，地形阴影覆盖度≤5%，影像无明显条带、坏线等噪声；

（3）分类体系需与现有国家/行业标准衔接，满足应用需求，符合最小上图面积要求；

（4）所有环节需保留过程数据，可追溯、可复现。

5资料收集与质量检查

5.1遥感数据收集

根据制图比例尺和精度要求选择合适分辨率的遥感影像：1:1万比例尺制图选择空间分辨率优于1m的影像，1:5万比例尺选择优于2.5m的影像，1:10万比例尺选择优于5m的影像。常用数据源包括：

（1）国产数据源：高分二号（1m全色/4m多光谱）、高分七号（0.6m全色/2.6m多光谱）、资源三号02/03星（2m全色/6m多光谱）、高景一号（0.5m全色/2m多光谱）；

（2）国外数据源：WorldView-2/3（0.3m全色/1.24m多光谱）、PleiadesNeo（0.3m全色/1.2m多光谱）、QuickBird（0.6m全色/2.4m多光谱）、GeoEye-1（0.4m全色/1.65m多光谱）；

多期时序数据可用于区分季相差异明显的植被类型，需保证相邻时相间隔不超过30天。

5.2辅助数据收集

（1）地形数据：分辨率不低于30m的数字高程模型（DEM），大比例尺制图优先选择10m及更高分辨率DEM，用于提取高程、坡度、坡向等生境特征；

（2）基础地理数据：土地利用现状数据、路网、居民点、水系矢量数据，现势性不超过5年；

（3）专题数据：已有的植被分布图、植物群落调查数据、生态功能区划数据、保护地边界数据，野外调查样点数据要求每个样点记录GPS坐标、植被类型、盖度、优势种信息；

（4）其他：区域植被志、植物名录等文献资料，用于分类体系构建和错分修正。

5.3质量检查

（1）遥感数据：检查云量、噪声、时相符合度，不合格数据需更换或去云处理，去云后残留云量不超过总面积的2%；

（2）辅助数据：检查坐标系统一致性、数据完整性、现势性，坐标不统一的需重新投影转换，缺失数据需补充收集。

6遥感数据预处理

6.1辐射校正

首先开展辐射定标，将影像DN值转换为大气顶层辐射亮度，定标系数优先采用卫星官方提供的定标参数；然后开展大气校正，消除大气散射、吸收对反射率的影响，常用方法包括FLAASH、6S、MODTRAN模型，校正后地表反射率误差控制在±5%以内，输出地表真实反射率影像。

6.2几何校正

采用地面控制点（GCP）开展几何校正，GCP需选择道路交叉口、大坝端点等永久性明显地物点，均匀分布在整景影像，每景影像GCP数量不少于15个，校正后均方根误差（RMSE）满足：分辨率优于1m的影像RMSE≤0.5个像元，分辨率1m-5m的影像RMSE≤1个像元。

6.3影像融合

将全色影像的高空间分辨率与多光谱影像的光谱信息融合，常用融合方法包括PANSHARP、Gram-Schmidt、NNDiffuse，融合后需满足：光谱角距离≤0.1，平均梯度≥10，既保持清晰的空间细节，又保留原始光谱特征，无明显色彩畸变。

6.4镶嵌与裁剪

多景影像拼接镶嵌时，重叠区域接边误差≤1个像元，采用直方图匹配实现影像整体色彩均衡，消除拼接缝，拼接缝宽度≤1个像元；最后按照制图区域边界裁剪得到研究区影像。

7植被分类体系构建

7.1构建原则

遵循科学性、系统性、实用性原则，与GB/T14721-2010、中国植被分类系统等现有规范衔接，满足应用需求，分类类目边界清晰、不重叠，每个类目可通过遥感特征区分，符合最小上图面积要求。

7.2分类分级

一般采用三级分级体系：一级按照植被型划分，共8个基本类：针叶林、阔叶林、灌丛、草原、草甸、荒漠、沼泽、人工植被（含农田、经济林、人工绿地）；二级按照群系组划分，根据区域植被特征细化，如针叶林可细分为常绿针叶林、落叶针叶林；三级按照群系划分，可细化到优势种群落，如油松常绿针叶林、栓皮栎落叶阔叶林。根据应用需求可调整分级粒度，大区域宏观制图可只保留一二级，小区域精细制图可细分到四级。

7.3最小上图面积要求

根据制图比例尺确定最小上图面积，符合行业规范：1:1万比例尺最小上图面积为0.04hm²（400m²），1:5万为0.2hm²（2000m²），1:10万为1hm²（10000m²），保护物种分布区、重点生态区域的小斑块可适当放宽最小面积要求，允许夸大上图。

8植被信息提取

8.1方法选择

高分辨率遥感植被制图优先采用面向对象分类方法，避免椒盐效应，充分利用空间纹理信息；根据分类复杂度、样本数量选择具体提取方案：分类体系简单（一级分类）、样本量少的采用规则集分类；分类体系复杂（二级及以上）、样本量充足的采用机器学习分类；分辨率优于1m的超高分辨率影像、需要提取精细边界的采用深度学习分类。

8.2影像分割

采用多尺度分割算法，参数设置根据影像分辨率调整：1m分辨率影像分割尺度为10-50，形状因子为0.2-0.4，紧致度因子为0.5-0.7；分割后满足：对象内部平均光谱变异系数≤10%，对象平均异质性≤0.3，避免过分割或欠分割。

8.3特征选择

提取多维度特征用于分类，主要包括：

（1）光谱特征：各波段反射率、归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）、土壤调整植被指数（SAVI）、归一化水指数（NDWI），其中NDVI可用于区分植被与非植被，阈值一般为NDVI>0.2判定为有植被；

（2）纹理特征：灰度共生矩阵计算得到的对比度、熵、角二阶矩、相关性，计算窗口为3×3-11×11，用于区分结构不同的植被类型；

（3）地形特征：高程、坡度、坡向，用于区分不同生境的植被；

（4）空间特征：对象面积、周长、形状指数、邻接关系，用于区分人工植被与自然植被。

采用递归特征消除法或互信息法筛选特征，保留显著性P<0.05的特征，降低维度，避免过拟合。

8.4分类提取

（1）规则集分类：根据植被的特征差异设定阈值规则，逐层分类，例如：NDVI>0.2区分植被与非植被，NDVI年变化<0.2区分常绿林与落叶林，坡度>25°区分山地灌丛与平原农田，该方法操作简单，分类稳定性高，一级分类总体精度可达85%以上；

（2）机器学习分类：常用算法包括随机森林、支持向量机、LightGBM，训练样本要求每个类别至少10-30个分割对象，总样本量不少于分类类别数的10倍，样本覆盖研究区不同生境，采用5折交叉验证优化模型参数，该方法适配复杂分类体系，二级分类总体精度可达88%-95%；

（3）深度学习分类：常用语义分割模型包括U-Net、DeepLabv3+，以原始影像块为输入，直接输出分类结果，要求标注样本量不少于10000个像元，采用翻转、旋转、亮度调整等方法做数据增强，该方法可适配超高分辨率影像，提取的植被边界精度更高，总体精度可达90%以上。

8.5人机交互修正

所有自动分类结果都需要开展人机交互修正，修正内容包括：错分的非植被图斑（如阴影、硬化地面）、漏分的植被图斑、错误的边界，调整后图斑拓扑错误率低于1%。

9制图综合与专题制图

9.1制图综合

（1）图斑取舍：小于最小上图面积的非重要植被图斑予以舍去，或合并到相邻同类型植被图斑；重点保护植被、特有植被的小斑块可夸大后上图；

（2）图斑化简：图上弯曲度小于0.5mm的细小弯曲予以化简，保持植被分布的整体轮廓和自然边界，不改变原有分布格局；相邻同类型植被图斑间隔小于图上2mm的予以合并；

9.2专题制图整饰

（1）颜色设计：遵循植被制图通用视觉习惯，针叶林用深绿色、阔叶林用嫩绿色、灌丛用黄绿色、草原用浅绿色、草甸用蓝绿色、荒漠用浅黄色、沼泽用浅蓝色、人工农田用米黄色，不同类型色差ΔE≥20，保证颜色区分度明显，符合印刷要求；

（2）要素配置：图件需包含图名、图例、指北针、比例尺、制图单位、制图时间、坐标系说明、精度说明，图例按照分类体系一级-二级顺序排列，符号符合GB/T20257.1要求；

（3）输出要求：矢量成果采用SHP或FileGDB格式存储，栅格成果采用无压缩TIFF格式，分辨率不低于300dpi，纸质印刷图分辨率不低于300dpi，元数据记录全部生产信息。

10精度验证与质量评价

10.1样点布设

采用分层随机抽样法布设验证样点，样点数量计算公式为：n=(Zα/22×P×(1-P))E2，其中置信度95%时Zα/2=1.96，P为预估总体精度，E为允许误差，一般取E=5%，因此最少布设384个验证样点，每个植被类型至少布设5个验证样点，样点均匀分布覆盖整个制图区域。

10.2精度指标与要求

采用总体精度（OA）、生产者精度（PA）、用户精度（UA）、Kappa系数作为精度评价指标，精度要求为：一级分类OA≥85%，Kappa≥0.80；二级分类OA≥80%，Kappa≥0.75；三级分类OA≥75%，Kappa≥0.70；面积误差要求：总面积相对误差≤5%，单个一级类型面积相对误差≤10%。精度不