基于优化理论的遥感影像湿地信息提取

基于优化理论的遥感影像湿地信息提取

①

兰樟仁1,张东水2,邱荣祖2,陈亨霖1

(11福建省空间信息工程研究中心,福建福州350002;21福建农林大学,福建福州350002)

摘要:在湿地遥感动态监测中,需处理大量时间序列的数据,带来了时间、成本、技术、精度

4个指标此消彼长的矛盾,是其遥感数据应用向产业化发展迈进存在的问题之一1针对上述问

题,在闽江口湿地动态监测和专题信息提取过程中,建立了提取方法优选模型,构建了基于优化理论的湿地信息提取分层分类模式1该模式在试验区其它数景不同时相图像的湿地信息提取过程中,取得了最佳的时间、成本、技术、精度综合效用1

关键词:遥感影像;优化理论;湿地;产业化;优选模型

中图分类号:TP79 文献标识码:A 文章编号:10012389X (2004)042308204

R emote Sensing Im age Wetland Classif ication

Extracting B ased on Optimization Theory

LAN Zhang 2ren 1,ZHAN G Dong 2shui 2,Q IU Rong 2zu 2,CHEN Heng 2lin 1

(11Spatial Information Research Center ,Fujian Province ,Fuzhou 350002,China ;

21Fujian Agriculture and Forestry University ,Fuzhou 350002,China )

Abstract :A large amount of multi 2temporal data need to be processed in the wetland dynamic monitoring based on satellite remote sensing ,which brings the contradiction among time ,cost ,technology ,and data accuracy 1This is one of the baffles to the industrial 2ization of the dynamic monitoring in the long run 1During the processing of the wetland remote sensing image in Minjiang River Estu 2ary ,an optimal selection model of wetland classification and the multi 2layer information extracting method based on optimization theo 2ry are established 1The best synthetic effectiveness of integrating the above 2mentioned four driving factors is gained using this mode to process the other temporal remote sensing images 1

K ey w ords :remote sensing image ;optimization theory ;wetland ;industrialization ;optimal selection model

在湿地遥感动态监测中,不仅要获取历史连续时间序列的湿地状况,而且在未来也要不断更新湿地信息,所要处理的卫星影像数据时相多,耗费时间长、成本高,并存在着大量的重复性工作1如何在时间、成本、精度、技术难度多种目标中取得最佳综合效用,优化湿地信息提取过程,构建适合大批量、长期的卫星数据信息提取模型,是湿地遥感动态监测从理论研究向产业化迈进的关键性问题之一1以福建省闽江流域湿地为研究对象,以时间、成本、精度、技术难度为主导因子,应用优化理论,展开湿地遥感影像信息提取优化模型研究1对遥感信息提取,如何应用优化理论实现遥感产业化方面的研究进行创新性地探索1

1　试验区概况

闽江发源于武夷山脉,上游有沙溪、富屯溪和建溪3大支流,自西向东流经闽清、闽侯、福州、长乐,分别从长门水道和梅花水道注入东海,是福建省第一大河流1闽江口为喇叭形河口海岸,118°08′～120°31′E ,25°15′～26°29′N ,属南亚热带海洋性季风气候类型,海岸线长180km ,分隶于福州、连江和

长乐3个县市,该流域湿地在地理位置和水禽种类数量上具有典型性和稀有性,是候鸟南北迁徙的重要中转站[1,2]1

①　基金项目:福建省教育厅科学基金资助项目(JA03018)1

第1作者简介:兰樟仁(19572),男,福建上杭人,教授,博士,从事森林工程、3S 技术应用研究1

收稿日期:2004205214;修回日期:20042062151

福建林学院学报　2004,24(4):308～311

Journal of Fujian College of Forestry

2　基于优化理论的湿地信息提取

211　基于优化理论的分层分类

基于优化理论的遥感图像分层分类,就是以分层分类法[3]为基础,在各层分类之间,加入以时间、成本、精度、技术为指标的多目标决策遥感信息提取优选模型,对技术、精度、时间、成本进行层层控制,由简入到繁,达到在整个遥感信息提取过程中获得最佳综合效用1

图1　基于优化理论湿地信息提取分层分类

Figure 1　Remote sensed wetland information extracting

procedure based on optimization theory

基于优化理论的湿地信息提取分层分类提取过程如图1所示1212　条件设定在遥感工作中多源、多分辨率等特点造成信息提取方法复杂多变,这就给研究带来巨大困难1为了方便研究工作的进展,本次研究中只选取了最常用、成本较低的美国陆地卫星TM 影像单源数据为研究对象1该影像成像时间为2000年5月4日,涨潮时刻,水田处于灌溉期1

依据《湿地公约》和《全国湿地资源调查与监测技术规程》对研究区进行分析,该区包含的主要湿地类型有河流、浅水海域、河口、滩涂、泛洪平原湿地、湖泊、水田、库塘、沼泽地1河流、浅水海域、滩涂、河口难以用一景TM 影像区分界线,若提取,将不利于分类方案综合效用的比较,研究时将其统称为河海类1经过以上分析,根据影像特征和研究的需要,将闽江口地类分为2大类,一大类为所研究的湿地类,分为河海、泛洪平原湿地、湖泊、水田、库塘5种湿地类型;另一大类为植被、其它地类两小类1213　数据预处理

为了消除图像几何畸变,选择了16个控制点,应用3次多项式对该图像进行了几何精校正,均方根误差小于015个像元,采用双向线性插值法进行重采样,并进行了线性拉伸图像信息增强处理1214　原理与方法21411　分类方案优选模型的构建　湿地遥感动态监测湿地信息提取主要存在技术、精度、时间、成本4个此消彼长的矛盾冲突,以决策者对它们的满意度为目标,使每个目标尽可能地大,其数学表达式为

(V P )

V =max (u 1(x ),u 2(x ),u 3(x ),u 4(x ))

u i (x )≥u 0(x ) i =1,…,4

(1)

式中:u 1(x ),u 2(x ),u 3(x ),u 4(x )分别为技术、精度、时间、成本满意度目标函数;u i (x )≥u 0(x ),i =1,…,4为约束条件,u 0(x )为满意度下限,x 为湿地提取方案1

依据多属性效用函数理论[4～6],应用线性加权法构建分类方案优选模型

max x ∈R

u =∑4

i =1

λi u i (x ) i =1,…,4

(2)

式中:R 为提取方案集,u i 为第i 个指标的满意程度值,λ1,…,λ4为反映各指标间相对重要性的权系数1

21412　求权系数　在湿地遥感动态监测中,对技术、精度、时间、成本重视程度都差不多,相对而言,遥感动态监测由于强调监测的长期性与延续性,成本显得最为突出,时间其次,而技术与精度在长期监测随工作人员经验的积累与技术的提高将不是太大问题1经过以上分析,研究中对4个指标做成对比较后的判断矩阵为

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03　第4期 兰樟仁等:基于优化理论的遥感影像湿地信息提取