土地利用/覆盖变化混合动态监测方法研究_地理论文文章摘要：摘要：针对当前土地利用/覆盖变化动态监测中常用的分类后比较法中存在的误差累积，夸大变化程度的缺陷，提出了把变化矢量分析和分类后比较法相结合进行混合动态监测的新方法。从北京市海淀区的实例研究来看，尽管该方法对单景图像分类精度提高不明显，却可以大大降低常规分类后比较法中误差累积的程度，改善了常规分类后比较方法中误差累积、出现不合理变化类型的缺陷，从而得到较为准确的土地利用/覆盖变化定量信息。关键词：变化矢量分析；分类后比较；土地利用/覆盖变化；北京；海淀：F301.2文献标识码：A：1000－3037(2001)03－0255－081前言当前，基于卫星遥感的土地利用/覆盖变化动态监测方法基本上可以分为光谱直接比较法和分类后比较法两大类，二者各有所长。光谱直接比较法对变化比较敏感，可以避免分类过程所导致的误差。但需要进行严格的辐射标准化，排除大气状况、太阳高度角、土壤湿度、物候等“噪声”因素对图像光谱的影响，由于目前对各种干扰（尤其是物候）导致的辐射差异的校正方法仍不成熟，因此，只能通过选择同一传感器、同一季相的数据来尽可能减小“噪声”。这种对数据和预处理的过高要求极大地限制了光谱直接比较法的广泛使用。同时光谱直接比较法只注重变化象元的提取，而不能提供各时期土地利用/覆盖类型信息。与之相对照，分类后比较法对辐射纠正要求相对较低，适用于不同传感器、不同季相的数据的比较，同时该方法不仅可以提供变化信息，而且还能够给出各时期的土地利用/覆盖类型信息。但由于不同时期的分类结果误差的累积，最终对土地利用/覆盖变化信息的判别精度较低[1，2]。因此，在目前的土地利用/覆盖变化遥感监测研究中，结合光谱直接比较和分类后比较的混合动态监测方法逐渐受到重视，并有了一些成功的案例研究。Jenson通过对湿地变化的动态监测研究表明：先利用光谱直接比较探测变化区，再进行图像分类确定变化类型的混合法是一种非常有效的变化检测方法[3]；Macleod和Congalton的工作也表明以差值法为基础的混合动态监测法优于传统分类后比较法[4]。已有的研究表明混合法成功的关键在于准确合理的提取变化象元，变化象元的确定直接决定了最终的动态监测精度[2]。但现有的研究一般以单波段的差值或比值的比较结果划分变化和非变化象元，往往忽略不同地物在不同波段敏感性存在差异的特点，此外，在变化和非变化象元的划分时多使用经验判定的方法，缺乏一套成熟有效的变化阈值确定方法。鉴于以上混合法的问题，本文提出了把变化矢量分析和分类后比较法相结合进行土地利用/覆盖变化动态监测的新方法。变化矢量分析法是一种非常有效的光谱直接比较法[5]，它可以利用较多甚至全部的波段来探测变化象元，以避免单一波段比较所带来的信息不完整性。此外针对变化阈值的确定问题，我们提出了双窗口变步长阈值搜寻的方法。它可以较为准确地确定变化象元阈值，划分变化和非变化象元[6]。本文重点介绍应用以上新方法对北京市海淀区土地利用/覆盖变化监测的实验结果。2研究区和数据本工作的研究区是位于北京市西北部的海淀区。该区人口124.9万，面积426km2，地势西高东低，平均海拔50m左右的平原占全区面积的3/4，是首都北京的科研文化中心和重要的蔬菜副食品生产基地，也是全国有名的高新技术开发区[7]。使用的数据是季相一致的，质量较好，无云，完全覆盖研究区的编号为123/32的两期LandsatTM数据(1991－05－06，1997－05－16)。3方法基本思路是首先利用变化矢量分析和双窗口变步长阈值搜寻方法提取从1991到1997年的变化象元，然后对变化象元进行分类和比较研究。主要包括遥感图像预处理、单景图像分类、变化象元提取和分类、动态信息提取4个步骤，依据图1所示的流程进行。图1变化矢量分析和分类后比较法相结合的动态监测流程图Fig.1FlowchartofthecombinationofChangeVectorAnalysisandPost-classification3.1遥感图像的预处理遥感图像的预处理主要包括几何校正、相对辐射校正和研究区提取3个步骤。首先以1∶5万的地形图为基准，在图像指北旋转后，利用二次多项式和双线形内插法对1991年的TM图...