天津市测绘院 天津 300381
摘要：本文采用面向对象空间分类方法实施堤坝信息的提取，形成海上堤坝遥感判别规则，实现在遥感影像上的快速判读。本文研究对于提高海上堤坝的遥感识别效率，促进海域使用自动分类有现实意义。
关键词：面向对象；堤坝；遥感影像
1、引言
目前，随着人类对海域开发活动的增强，尤其是海上堤坝工程日益增加，如何有效监管成为海域使用动态监管的主要任务之一。常规的人工监测方法已经不能满足海域使用动态监测业务的需求，取而代之的是高分辨率、高光谱、多平台的遥感监测技术。遥感技术作为海域使用动态监管技术手段被广泛应用，针对不同填海造地、渔业、工业码头建设中作为防波、隔水的各类海上堤坝，如何建立有效的遥感判别指标，用于区分各类海上堤坝与海水的区别，并识别其用途，成为当前海域监管部门亟待解决的关键问题。
2、研究方法及过程
传统的遥感影像信息提取对于信息提取的精度和效率不能兼顾，它主要是通过目视判读或是基于像素的计算机分类方法对中低分辨率的遥感卫星数据或航片进行信息提取。而高分辨率的遥感影像虽然结构、纹理等信息非常突出，但由于所含波段较少，光谱信息不足，所以仅依靠像素的光谱信息进行分类，忽略整片图斑的纹理、结构等信息，会造成分类精度降低，空间数据大量冗余，并且其分类结果常是椒盐图像，不利于进行空间分析。
为了解决这些问题，从而产生了面向对象的分类方法，面向对象的分类方法是一种智能化的自动影像分析方法，它的分析单元不是单个像素，而是由多个像素组成的像素群，即目标对象。目标对象比单个像素更具实际意义，特征的定义和分类均是基于目标进行的。它对图像进行分类并不以像素作为识别的基本单元，而是充分利用图像对象及其相关信息，对地物特征进行详细划分。可用于对象分类的特征主要有：形状特征、纹理特征、灰度特征和层次特征等。这很容易的通过提取这些特征来区分不同类型的对象，例如利用对象之间的距离特征，可以区分出水体和房屋的阴影。
根据《海域使用分类遥感判别指南》可知堤坝从目视指标上看，堤坝依托海岸线，圈围海域或向海突出，细长，影像颜色与周围海水反差较大。有的大范围圈围海域，为围填海围堰。有的呈现网格状结构，为围海养殖、盐田、蓄水池和填海隔堤。有的一端连接陆域，一端入海，为防波堤或导流堤，其中与相邻堤坝平行分布形成渠道形式的，为取排水口导流堤；与相邻堤坝成合围之势掩护内部水域的，为港池防波堤。从影像特征测算指标上看，堤坝归一化水体指数较低，条形系数极大，面积略小。独立堤坝无洞，延伸率较大或很大。网格状堤坝多洞，密实度极小。从用海环境指标上讲，堤坝离岸距离为零。水深极小的可能为围海养殖、盐田、蓄水池和填海隔堤，前段水深较大的可能为导流或防波堤。也可根据其内围割水面或围海滩地的用途确定用海类型。
3、应用分析
以中国海域TM8遥感影像资料，结合中国海域遥感影像收集海域遥感信息为研究资料。
遥感影像辐射矫正：通过对遥感影像进行一系列的算法设计，大气辐射矫正主要目的是去除地球的大气和光照等因素对地面上的地物反射的影响，使被校正后的图像像元亮度值比较准确的反映出地物的反射率、辐射率和地表温度等参数。
遥感影像几何校正：利用地面的控制点（GCP）进行校正，然后借助坐标转换函数，再通过把各个控制点从地理空间上投影到图像空间上去。我们在地面上选取的控制点的精度、数量和分布直接决定于图像几何校正的精度。
遥感影像图像增强：增强图像是为了改善图像的视觉效果或者是把图像变成更加适合计算机或人们进行分析的形式。本文研究将对图像进行彩色合成，本文选择TM6、5、4波段组合，依次赋予红、绿、蓝色进行合成。彩色合成可以突出大量的影像信息，反映出防波堤、导流堤和围堰的影像特征。
采集堤坝的遥感影像，提取样本数据的光谱特征，通过对图像进行彩色合成，从目视分类上看，我们将陆域外围多条堤坝，有的一端连陆，一端入海，有的离岸独立布置，与相邻堤坝成合围之势掩护内部水域，呈线性，延伸率很大的堤坝归为港口防波堤；两条堤坝大体平行，间隔一定距离，呈钳嘴状分布的堤坝归为导流堤；多条堤坝平直交错布置，间距不一，有断头现象，部分穿越原有养殖池塘的堤坝归为围堰。
运用Arc Map对TM8影像进行配准截图，为了使影像上的水体反映效果清晰，本文采用6、5、4波段进行彩色合成，具体图像如下：
图1彩色合成影像
由于要使得截取的样本数据转换为tif格式，研究将采用ENVI 4.7将从Arc Map中截取的样本进行转换，保存成tif格式，之后试用ENVI EX打开转换好格式的文件，进行面向对象的分割与合并的处理，根据目视解译分类方法进行人为分类。由于部分堤坝在TM8影像上不是很清晰，为了降低误差，提高实验的准确性，本研究还使用网络影像，进行截图，先用Arc Map将TM8底图打开，之后在网络影像上找到TM8影像数据地，进行截图，保存，再使用Arc Map打开截图，将截图与TM8影像底图进行地理配准，具体图像如下：
图2 配准后导流堤
将配准后的影像导出为tif格式，再使用ENVI EX打开影像，提取堤坝。以建成围堰为例，提取后的图像如下图所示：
根据IBM SPSS得到的直方图，可以得出有些数据偏离均值较大，会造成实验结果的一定偏差，为了确保实验数据的合理有效，研究将依据直方图剔除掉偏离均值较大的数据，再使用IBM SPSS将剩余的集中数据做出直方图，计算其平均值和方差，最后用平均值加减方差得到研究所需的判别指标阈值。
4、结束语
本文使用IBM SPSS软件对数据做出直方图和正态分布图，由于部分影像是由Google Earth截图所得，没有波段比值，因此波段比值水体指数不在有效判别指标之内。经过分析，本文得出堤坝有效判别指标包括：SOLIDITY坚固性、ELONGATION延伸性、SATURATION饱和度和INTENSITY亮度。
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论文作者:及金声,张驰
论文发表刊物:《基层建设》2018年第15期
论文发表时间:2018/7/23
标签：堤坝论文; 遥感论文; 影像论文; 海域论文; 图像论文; 特征论文; 国家海洋局论文; 《基层建设》2018年第15期论文;