全球30m地表覆盖遥感制图的总体技术陈军

　　第４３卷　第６期测　绘　学　报Vol．４３,No．６　２０１４年６月ActaGeodaeticaetCartographicaSinicaJun,２０１４引文格式:CHENJun,CHENJin,LIAOAnping,etal．ConceptsandKeyTechniquesfor３０mGlobalLandCoverMapping[J]．ActaGeodaeticaetCartographicaSinica,２０１４,４３(６):５５１Ｇ５５７．(陈军,陈晋,廖安平,等．全球３０m地表覆盖遥感制图的总体技术[J]．测绘学报,２０１４,４３(６):５５１Ｇ５５７．)DOI:１０．１３４８５/j．cnki．１１Ｇ２０８９．２０１４．００８９全球３０m地表覆盖遥感制图的总体技术陈　军１,陈　晋２,廖安平１,曹　鑫２,陈利军１,陈学泓２,彭　舒１,韩　刚１,张宏伟１,何超英１,武　昊１,陆　苗１１．国家基础地理信息中心,北京１００８３０;２．北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室,北京１００８７５ConceptsandKeyTechniquesfor３０mGlobalLandCoverMappingCHENJun１,CHENJin２,LIAOAnping１,CAOXing２,CHENLijun１,CHENXuehong２,PENGShu２,HANGang１,ZHANGHongwei１,HEChaoying１,WUHao１,LUMiao１１．NationalGeomaticsCenterofChina,Beijing１００８３０,China;２．StateKeyLaboratoryofEarthSurfaceProcessesandResourceEcology,BeijingNormalUniversity,Beijing１００８７５,ChinaAbstract:Globallandcover(GLC)characterizationandmonitoringatfineresolutionisakeytaskandbigchallengeforbothearthobservationandgeomaticssocietiesintheworld．Recentlythefirstoperational３０mGLCmappingprojecthasbeencompletedbyChina．ItisbasedontheoptimumselectionandprocessingoflandsatＧlikesatelliteimageryforfullglobalcoverage,serviceＧorientedintegrationofallavailablereferencedataandauxiliaryinformation,objectＧbasedpreciselandcovercharacterization,andknowledgeＧbaseddataqualitycontrolling．ThekeytechniquesdevelopedincludethemultiＧtypeimagerygeometricprocessingandradiometricreconstruction,integrationofheterogeneousdataandexternalservices,objectＧbasedthematicＧlayerclassification,andknowledgeＧbasedspatioＧtemporalconsistencyverification．Thetechnicalguidelinesandsoftwaretoolshavebeenfurtherdevelopedforsupportingtheoperational３０mGLCmappingoftheyears２０００and２０１０．Keywords:globallandcover;mappingwithimagery;３０meterresolution;objectＧbasedclassifiＧcation;serviceＧorientedintegration摘　要:针对全球３０m分辨率地表覆盖遥感制图这一世界性难题,提出了以多源影像最优化处理、参考资料服务化整合、覆盖类型精细化提取、产品质量多元化检核为主线的总体研究思路,研发了影像几何与辐射重建、异质异构服务化集成、对象化分层分类、知识化检核处理等主体技术方法;用于制定了相应数据产品规范、生产技术规范,研发了多项生产型软件,用于研制了２０００和２０１０两个基准年的全球３０m地表覆盖数据产品,将空间分辨率提高了１个数量级.关键词:全球地表覆盖;遥感制图;３０m分辨率;对象化分层分类;服务化集成中图分类号:P２８２　　　　文献标识码:A　　　　文章编号:１００１Ｇ１５９５(２０１４)０６Ｇ０５５１Ｇ０７基金项目:国家８６３计划重点项目“全球地表覆盖遥感制图与关键技术研究”(２００９AA１２２００１;２００９AA１２２００３)１　概　述地表覆盖及其变化是环境变化研究、地理国(世)情监测、可持续发展规划等不可或缺的重要基础信息和关键参量[１Ｇ５].国内外主要是利用航天、航空遥感影像中蕴含的丰富光谱和纹理及时相特征,结合各种参考资料和知识,采用数理统计、交互解译等方法,提取类型分布及变化信息,进行地表覆盖制图[６Ｇ９].２０世纪９０年代以来,国际科学界一直高度关注全球地表覆盖遥感制图问题[１０Ｇ１２].June２０１４Vol．４３No．６AGCShttp:∥xb．sinomaps．com美国和欧盟曾利用包括NOAA/AVHRR、MODIS在内的粗空间分辨率(２５０m~１km)航天遥感资料,为地球系统模拟、气候变化研究等研制了６套空间分辨率为３００m或１km的粗分辨率全球地表覆盖数据产品[１３Ｇ１８].但用户普遍认为其空间细节不够、分类精度不高,不同产品之间一致性较差,远不能满足应用需求[１２,１９Ｇ２０].２０１０年１１月,政府间对地观测组织(GEO)第八次全会发布北京宣言,呼吁国际社会合作研制全球高分辨率地表覆盖数据产品[２１].美国马里兰大学利用空间分辨率为３０m的LandsatTM/ETM＋多时相遥感影像,完成了２０００年至２０１２年全球森林增减情况的变化制图与分析[２２Ｇ２３],但其仅限于森林这一单一类型,没有考虑水体、耕地等其他地表覆盖类型.究其原因,主要是全球３０m地表覆盖全要素制图涉及到精细化提取、产品质量控制以及海量影像最佳覆盖与有效处理等诸多困难,是一项因素众多、难度极大的遥感科技工程.面对这一世界性科技难题和重大应用需求,在国家８６３重点项目的支持下,笔者于２０１０年初率先开展了全球高分辨率地表覆盖遥感制图的总体技术研究与数据产品研制[２４].２　总体研究思路与MODIS等粗分辨率遥感影像相比,以Landsat系列为代表的３０m遥感影像提供了更为丰富的纹理细节和空间结构信息,能较好地反映或刻画大多数人类土地利用活动及其所形成的景观格局[２１].为了解决高质量影像的全球优化覆盖、同物异谱和异物同谱现象、数据产品质量控制等诸多问题,笔者以“多源影像最优化处理、参考资料服务化整合、覆盖类型精细化提取、产品质量多元化检核”为主线,开展并完成了全球３０m地表覆盖遥感制图的总体技术研究.２．１　多源影像的最优化处理要铺满地球陆地表面,需近万景幅宽约为１８０km×１８０km的LandsatTM影像.为了实现２０００和２０１０两个基准年的全球３０m影像最佳覆盖,首先根据地表覆盖信息提取的要求,优选季相适宜、云覆盖较小的LandsatTM/ETM＋影像,而对２０１０基准年尽可能地收集国产环境减灾星(HJＧ１)和北京１号小卫星(BJＧ１)资料.其次是对多源原始影像资料进行几何校正或配准、辐射校正、缺失数据插补等处理,利用２５０m分辨率MODISNDVI数据生成３０m分辨率的多期NDVI数据,为物候信息挖掘、季相差异校正等提供依据.２．２　参考资料的服务化整合DEM、生态分区等辅助资料和物候特征等专业知识是克服遥感影像分类同物异谱和异物同谱难题的重要途径[９,２５Ｇ２６].为此,一方面要最大限度地收集各种可资利用的参考资料和专业知识,包括现有的全球粗分辨率地表覆盖数据、区域及国家的较高分辨率地表覆盖数据(如欧洲的COＧRINE)、全球DEM和地名数据、红树林分布和湿地名录等专业数据,另一方面要发展参考资源整合及与遥感分类器有效集成方法,以充分利用各种参考资料和在线外部资源(如天地图、GeoＧWiki等).２．３　覆盖类型的精细化提取国内外同行在LandsatETM/TM影像分类制图方面提出了许多自动化或半自动化分类模型、算法[９],在小范围、试验型研究中均能取得良好效果,但在大范围工程化应用中应用效果较差[２７].例如,文献[２８]曾采用５种不同的监督分类方法,对全球TM/ETM＋影像进行了自动化分类,但最高的分类精度仅为６０％左右.这是由于全球地理景观复杂多样,单一的自动化分类算法难以奏效.因此,需从产出高质量全球地表覆盖数据产品的要求出发,将自动化分类与专家影像分析能力有机结合,发展类型信息的精细化提取方法.２．４　产品质量的多元化检核高质量数据产品研制质量控制提出了特殊要求[２７].应针对产品规范和分类精度要求,制定地表覆盖类型信息的相关技术规定,对最小制图单元和容错指标、多类型集成的接边处理等进行统一规范;作好同期产品的空间一致性、两期产品的时间一致性等检核,最大限度地降低分类的误判率和漏判率.３　主体技术方法根据上述总体设计,研究提出了多源影像的几何与辐射重建、参考资料的网络化服务集成、对象化分层分类和知识化检核处理等主体技术方法.３．１　多源影像几何与辐射重建依据全球地表覆盖制图对多源、多分辨率遥感影像的需求,研发了几何纠正与配准、缺失数据处理、辐射重建等一组处理模型与方法,如图１所２５５第６期陈　军,等:全球３０m地表覆盖遥感制图的总体技术示.在几何处理方面,针对HJＧ１影像长轨道、宽视场角、大倾角特点所带来的姿轨参数不稳、相机畸变差大等不足,设计了适合宽视场角卫星影像几何纠正的定向片法共线方程解算模型.它是将拉格朗日插值函数集到共线方程模型中去,插值函数节点组成定相片,对不同像控分布情况,自动定向片分布和函数次数,同时在共线方程模型中增加像机畸变差改正参数,并利用谱修正迭代法克服模型解算收敛速度较慢的问题[２９].图１　全球３０m影像的几何与辐射重建方法Fig．１　Geometricandradiometricreconstructionof３０mglobalimagery缺失数据处理包括云污染去除和LANDSAT８数据条带插补等.前者是根据空间相邻的同类型地物像元光谱相似性特征及空间关系的时间不变性原理,利用邻近相似像元插补法(neighborhoodsimilarpixelinterpolator,NSPI)[３０].对Landsat７ETM＋的条带(SLCＧoff)问题,采用对应的区域中光谱相似度最高的像元,进行开窗插补和条带修复,使插补后的影像呈较好的空间连续性.后者是应用NSPI模型,对云污染较严重地区进行插补处理[３１].辐射重建处理包括多时相TM多光谱数据生成、阴影区光谱弱信息恢复以及３０mNDVI时序数据重建.多时相TM多光谱数据生成是采用文献[３２]提出的ESTARFM(enhancedspatialandtemporaladaptivereflectancefusionmodel)算法,生成任意时相TM多光谱数据;对于阴影区域,通过图像分割的阴影识别,基于连续统去除的非阴影类型匹配,进行阴影区弱信息恢复,以挖掘与恢复阴影区的光谱信息[３３];对于粗分辨率(２５０m)MODIＧSNDVI时序数据与３０m影像之间的有效匹配与利用问题,则是提出了MODISNDVI时序数据降尺度方法,生成３０mNDVI时序数据.３．２　异质异构服务化集成提出了