摘要：地理国情监测是一项复杂的系统工程。本文介绍了地理国情监测的概述，分析了遥感影像的分割与分类方法及作用，并探讨了遥感影像信息获取技术在地理国情监测中的应用。
关键词：遥感影像；地理国情监测；应用
地理国情监测工作具有长期性、艰巨性，充分利用先进的技术、丰富的数据资源和人才优势，快速开展地理国情监测，提供真实准确的地理国情信息，对促进经济社会的全面协调可持续发展具有重要意义。
一、地理国情监测概述
地理国情监测是一项针对与自然环境、社会经济环境、资源等相关的地理要素的基本属性进行监控和预测的工作。它主要通过运用各种先进的测绘地理信息技术来实现，包括地理信息系统技术、遥感技术、全球导航卫星定位系统等技术，同时还需参考往年的测绘记录资料，这样才能对人文、自然等地理要素进行全面化、动态化的监测，并分析各地理要素的变化程度、频率、特征及趋势等，最终编制出相关的监测数据研究报告，使国家的地理国情在空间上得到充分展示。具体而言，地理国情监测的对象主要包括区域交通状况、资源和能源的分布状况、土地利用情况、地形地貌条件等，这些数据信息能为城市规划部门、灾害防治部门等相关部门提供准确的参考资料，同时也能为政府作出科学的决策提供依据。
二、遥感影像的分割与分类方法
1、分割方法。遥感影像分割是指依照特定的算法，把一幅影像划分为互不重叠的一组区域的过程，它要求得到的每个区域的内部具有某种一致性或相似性，而任意两个相邻的区域则不具有此种相似性。由此可见，影像分析的关键在于影像分割，它关系到影像分析的结果。经过多年的发展，影像分割技术目前已有近千种算法，包括基于特定理论的分割方法、基于边界技术和域相结合的分割方法、基于边缘检测的分割方法、基于区域的分割方法、基于边界的分割方法等。
2、分类方法。遥感图像信息提取是基于各种样本的内在相似性。遥感图像同一物体在相同的外部条件（地形、照度、季节等）上具有相同或相近的光谱特征、纹理特征和空间特征，从而表现出相同的某种固有的相似性。同一类的像素特征在同一特征空间区域内具有不同的光谱特征或纹理特征，并在不同的特征空间区域进行聚类。传统的图像分类方法主要针对中低分辨率图像的设计，由于低空间分辨率的遥感图像本身就是混合像元的单像素。光谱分辨率和低空间分辨率遥感图像普遍较高，高分辨率遥感影像光谱特征相对不丰富，应采用自上而下的综合处理方法。高分辨率遥感影像通过建模可从分割图像的光谱信息中获取空间特征、形状特征、纹理特征等信息。
三、遥感影像在地理国情的作用
1、提供地理方面信息，提高政策分析的科学。在国土资源决策管理、农业资源信息、区域农业规划、农作物研究、区域农业可持续发展研究、农业生态环境监测、基于GPS和遥感影像的精细农业信息处理系统研究、森林资源的开发、利用和保护、土地利用与土地覆被现状分类与制图，以及土地利用与土地覆被动态监测等方面收集、存储了大量数据信息，建立相应地理数据库，实现空间数据的浏览、检索、分析等，并产生专题地图，建立各种模型，利用遥感影像的模型功能和空间动态分析及预测能力，实现资源管理的信息化。我国资源短缺、环境污染严重、区域发展不协调等问题的存在使建设资源节约型社会更加紧迫。因此，需要监测地理国情通过获取地形、土地利用、粮食生长、交通状况、污染物分布、能源资源分布等地理国情信息，加强对资源环境的调查、监测、评估和预测，为政策分析提供更多定量化的重要资料和科学依据，使政策分析结果更加准确和切合实际。
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2、遥感影像技术保证了地理国情监测工作的准确性。地理国情监测不仅需要掌握各时期的历史档案数据，更需要快速动态掌握最新地理信息。因此，要加强测绘基础建设，加快构建内容丰富、更新及时、服务高效的数字中国。充分利用先进卫星定位技术手段，提供高精度、高效率的导航定位服务；加快实施国家重大测绘工程，积极推动数字省区、数字城市建设。
四、遥感影像信息获取技术的具体应用
1、分割参数设置。影像分析的关键在于影像分割，它关系到影像分析的结果。要想得到令人满意的成果，影像分割结果就必须符合相关要求。因此，设置合理的分割参数至关重要。在对各个分割尺度参数进行设置时，一般采用控制变量法。需注意以下两点：①当紧致度因子权重为中间值，且在一定尺度下时，形状因子参数不宜过小。其原因在于当形状因子参数逐渐增大时，影像对象的边界锯齿逐渐减少，对应地物的综合尺度逐渐增大，影像对象数目逐渐减少；而若形状因子参数较小，分割边界就会过于细腻，影像对象的边界锯齿增加。②在一定尺度下，设置的紧致度因子不能偏小。由于当紧致度因子过小时，影像对象的锯齿较多，使影像对象的边界相对来说不是很准确。总之，对不同地物的提取，应设置不同的分割参数并多次分割影像，分割分类再分割分类，直至达到最好的解译效果。
2、分类精度评价。在人工编辑修改分割分类的遥感影像前，还需对其进行分类精度评价。分类精度评价是指真实影像包含的地物与导出的矢量结果间的吻合度，即评价分类结果，确定分类的可靠性和精度。若导出的矢量包含的要素与真实影像中所对应的地物类型接近，那么解译结果就具有很高的精度。因此，对遥感影像的分类结果，分类精度评价非常重要，它将直接影像解译结果其他分析的可靠性。精度验证一般有两种方式，即ROC曲线和混淆矩阵。ROC曲线采用图形的方式来表达分类精度，较为形象；而混淆矩阵则为较常用的方式。需进行精度评价的因子主要有以下几个：①混淆矩阵。混淆矩阵用于比较地表真实信息与分类结果，可在一个混淆矩阵里面显示分类结果的精度，是通过将分类图像中的分类和相应位置与每个地表真实影像的分类与位置进行比较得出的。②总体分类精度。它是指正确分类的像元总和与总像元数的比值。③Kappa系数。它是通过将影像像元总和乘以混淆矩阵对角线像元总和，再减去某一类中地表真实像元总数与被误分成该类像元总数之积对所有类别求和的结果，再除以总像元数的平方差减去某一类中地表真实像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果所得到的。④漏分误差。它指原本属于地表真实分类，却没有被分到相应类别的像元数。⑤错分误差。它是指被分为用户感兴趣的类，而事实上属于另一类像元。⑥用户精度。它是指假设将像元归到A类，相应的地表真实类别是A类的概率。⑦制图精度。它是指假设地表真实为A类，分类器能将一幅图像的像元归为A类的概率。
3、分类后处理。分类后处理是指先运用模型生成器建立模型，然后进行人工编辑修改。人工编辑修改的主要任务是人工编辑自动解译完的数据，严格匹配不准确的影像和边界，并且修改相应的属性。人工编辑修改完成后，再使用相邻面属性检查工具检查人工编辑修改完成的数据。若检查出错误，还应继续人工编辑修改，直至没有错误为止。
五、结语
综上所述，地理国情监测是一项关系国计民生的重大项目，开展地理国情监测工作不仅要在实践经验的基础上不断改进和完善，同时还要注重对各种新技术的研究和应用，这样才能更加快速、高效地实现预期目标。
参考文献：
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[3]周树旺.地理国情监测内容及方法研究[J].城市地理，2015（18）：84-86.
论文作者:陆洲
论文发表刊物:《基层建设》2019年第1期
论文发表时间:2019/4/2
标签：影像论文; 遥感论文; 国情论文; 地理论文; 精度论文; 特征论文; 信息论文; 《基层建设》2019年第1期论文;