基于中分辨率遥感影像的地表覆盖分类数据精度评定方法研究

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　　摘  要：地表覆盖分类数据是地理国（省）情普查成果数据的重要内容，文章以四川省地理省情监测地表覆盖分类数据为例，通过在选取抽样县域、布设抽样点以及精度评定各检查工序所的技术方法，实现了对基于中分辨率遥感影像获取的地表覆盖分类数据成果的精度评定。
　　关键词：遥感影像;地理国（省）情监测;地表覆盖分类;精度评定
　　中图分类号：P208          文献标志码：A         文章编号：2095-2945（2020）19-0150-03
　　Abstract： The land cover classification data is an important part of the national （provincial） geographic conditions census data. This paper takes the land cover classification data from the provincial geographic conditions monitoring data in Sichuan province as an example， based on the technical methods constructed by selecting sampling counties， sets sampling points， and assesses the accuracy of each inspection process， thus realizing the accuracy evaluation of the results of land cover classification data acquisition based on medium-resolution remote sensing images.
　　Keywords： remote sensing images; national （provincial） geographic conditions monitoring; land cover classification; accuracy evaluation
　　1 概述
　　地理国情普查是获取国情国力信息的重要手段，是掌握自然资源、生态环境以及人类活动基本情况的综合性、基础性工作。其目的是全面获取各类地理国情信息，并进行综合统计分析，揭示经济社会发展和自然资源环境的空间分布及内在关系，实现地理国情信息对政府、企业和公众的服务。
　　地理国情普查及监测数据是制定和实施国家发展战略与规划、优化国土空间开发格局和各类资源配置的重要依据，是推进生态环境保护、建设资源节约型和环境友好型社会的重要支撑，是做好防灾减灾工作和应急保障服务的重要保障，也是相关行业开展调查统计工作的重要数据基础。
　　地表覆盖分类数据是地理国情普查和监测成果数据的重要内容，是开展普查数据统计分析和应用的基础性数据。不同于第一次全国地理国情普查，四川省地理省情监测是基于15米分辨率的ETM影像采集的地表覆盖分类数据。地表覆盖分类数据成果精度包含数学精度和分类精度两个方面，通过分析判断地表覆盖分类图斑与所使用遥感影像的套合程度来判定其数学精度，同时以图斑地类判读正确性来判定其分类精度，两者综合进而判定数据的成果精度。该方法对于以高分遥感影像为数据源获取的地表覆盖数据成果精度判定是没有问题的，但由于数据生产采用技术方法的不同和影像可识别性较差等原因[1]，在对基于中低分辨率遥感影像采集的地表覆盖分类数据进行精度判定时存在不足，不能准确评定其成果精度。
　　本文以四川省作為研究区，以基于2014-2015年15米分辨率的ETM影像获取的全省地表覆盖数据作为精度评定对象，选取抽样区域，构建相应的成果精度评定方法，实现对基于中分遥感影像的四川省地表覆盖分类数据精度评定。
　　2 研究区域和数据
　　文章以四川省作为研究区域，位于中国西南地区内陆，界于北纬26°03′～34°19′，东经97°21′～108°12′之间，总面积48.6万平方公里，辖18个地级市、3个自治州。四川地形分为四川盆地、川西高原和川西南山地三大地形区，地势西高东低，由西北向东南倾斜。地形复杂多样，东部为四川盆地及盆缘山地，西部为川西高原及川西南山地。四川省地处中纬度亚热带地区，具有气候类型多、山地气候垂直差异大、季风气候明显、季节气候区域特色鲜明和气象灾害种类多的特点。
　　地表覆盖分类数据是本文的主要研究内容和对象，高分辨卫星遥感影像数据、遥感影像解译样本数据是数据成果精度评定的主要依据，以上数据均来自于四川测绘地理信息局基础地理信息中心;ETM影像数据是地表覆盖分类数据生产的主要数据源，来自于中国科学院计算机网络信息中心地理空间数据云平台（http：//www.gscloud.cn/sources/）;其他辅助数据包括来自于网络的影像数据以及其它相关部门的专题资料。
　　3 研究方法
　　3.1 确定抽样单元
　　自然因素和人文因素是造成地表覆盖分类数据差异的主要原因，自然因素主要包括地形地貌、地表切割度、地表破碎程度以及地形起伏度等，人文因素主要包括经济发展程度、城市化水平、人口分布与流动以及交通通达程度等，其中以自然因素为主，人文因素为辅。
　　为了能够真实反映四川省地表覆盖分类数据的总体特征，在自然因素和人文因素中分别选取有代表性的因子作为抽样单元确定依据，文章选取地形地貌类型和经济发展程度分别作为其代表性因子。具体按照5种地形地貌类型和3种经济发展程度，选取相应的县级行政区划作为抽样单元，按照该原则共选择了7个县域作为抽样单元，其空间分布如图1所示，各抽样单元具体特征情况见表1。 　　從表1可以看出，经济发展程度和地形地貌类型直接存在明显的相关性，随着地形地貌类型中的海拔越高、地形起伏越大、地表越破碎，其经济发展程度水平越低，反之则越高，这也与实际情况相吻合。在后文分析中，将以地形地貌类型来分析不同区域数据成果精度的差异。
　　3.2 抽样点布设方案
　　空间合理布设的抽样点对空间数据成果精度评价结果的影响是显著的[2-3]，为客观定量准确评价地表覆盖数据的成果精度，必须在抽样单元内按照一定的原则合理布设抽样点。抽样点的布设应综合考虑各抽样区域的数据特征，对四川地表覆盖分类数据来说主要需要依据图斑密度和地类复杂程度来确定具体的抽样点布设密度，同时要保证抽样点在抽样单元内具有典型性，在抽样单元外具有普适性。针对不同的地形地貌在抽样单元内分别按照1个/20km2、1个/30km2、1个/40km2、1个/80km2、1个/100km2的密度布设抽样点，在7个抽样单元内共布设抽样点655个，具体抽样结果见表1。
　　3.3 精度评定与评估
　　结合数据生产方式和采用的中分辨率遥感影像数据源，采用地理信息系统（GIS）技术按照一定的规则进行随机抽样。
　　为了保证采集的样本点能真实反映地表覆盖类型，不能跨越两个或两个以上地类的分界线，即该样本点只能反映一种地表覆盖类型的特征，需要对空间均匀布设样本点的位置进行预处理。预处理方法为：以样本点周边3个像元范围作为样本点图斑，若该图斑距相应地类边界线位置小于3个像元，则将样本图斑垂直于地类边界线向该地类范围内部移动直到样本图斑距边界线距离达到3个像元或以上，具体抽样节点空间分布如图2所示。
　　具体成果精度评定和验证时，以样本点图斑所在位置的高分辨率遥感影像、遥感影像解译样本、专题资料以及权威网络数据等，作为判定每一个样本点数学精度和分类精度的依据，综合判定相互补充，判定抽样单元中每个抽样点图斑的成果精度。
　　以抽样点图斑的二级类和一级类精度来综合评定抽样单元内地表覆盖分类数据的最终成果精度。以抽样单元数据成果精度为基础，结合全省地形地貌类型实现对全省数据成果精度的评估。
　　4 结果分析
　　4.1 精度评价结果
　　通过对各抽样单元抽样点地表覆盖数学精度和分类精度的判定，各抽样单元内地表覆盖分类总体精度如表2所示。
　　从表2可知，一级类总体精度整体上明显优于二级类总体精度，最大达到9个百分点，主要是由于二级类的破碎程度相较于一级类要大得多。不同的地形地貌分区内，成果精度存在一定的差异，在一级类总体精度中，平原和丘陵-低山区精度相对比较低，均不足80%，高山区和高原区精度相对较高，最高达到93%，在二级类总体精度中同样存在此规律。
　　4.2 全省总体精度评估
　　抽样单元的精度评价是为了对全省地表覆盖分类数据成果精度进行评估，由于不同地形地貌类型中成果精度存在较显著的差异，因此在评估全省数据成果精度时，应顾及全省地形地貌类型的分布情况。根据四川省5种地形地貌类型在全省的面积占比[4]，确定各种地貌类型在全省数据成果精度评估中的权重值，以此对全省地表覆盖数据的总体精度进行评估。具体如表3所示。
　　从表3可知，覆盖四川全省的地表覆盖分类数据成果总体精度估算值较高，不仅能够满足项目设计要求，也能够满足地理国（省）情数据统计分析与评价的要求。其一级分类数据总体估算精度超过85%，一级分类数据总体估算精度超过80%，两者差值在4.7%，与抽样单元间差值吻合，也从侧面反映出该评估方法的可靠性。
　　5 结束语
　　文章结合数据生产方式和采用的中分辨率遥感影像数据源特征，制定了一种大区域内地表覆盖数据成果精度评估方法，实现了对基于中分遥感影像省级区域地表覆盖分类数据成果精度评估。具体使用时，抽样单元的选择应充分结合所选择评价区域的自然和人文特点，抽样点的布设应充分考虑数据特征;同时在最终评价总体精度时，应获得准确的地貌分区数据，才能准确客观的反映评价区域内数据的成果精度。
　　该方法具有一定的普适性，可为后续同类数据成果的精度评定提供参考。
　　参考文献：
　　[1]孙金萍.大洋洲地表覆盖分类及精度评价技术研究[D].山东农业大学，2012.
　　[2]李岩，王旗，李自力.采样方案对遥感分类精度评价的影响研究[J].淮海工学院学报，2011，12：67-69.
　　[3]周佳，赵东玲，何宇华，等.基于中巴卫星影像的土地利用分类精度评价[J].测绘科学，2007，32（6）：27-30.
　　[4]曹伟超，陶和平，孔博，等.利用最佳地形特征空间进行地貌形态自动识别——以西南地区为例[J].武汉大学学报·信息科学版，2011，36（11）：1376-1380.
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