全 文 ：© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net
林业科学研究　2008, 21 (增刊 ) : 80～84
Forest Research
　　文章编号 : 100121498 (2008)增刊 20080205
基于 CBERS影像的土地覆盖动态监测方法研究
周　翔 , 林　辉 , 薛晓坡
(中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心 ,湖南 长沙　410004)
摘要 :准确地从遥感影像通过分类方法获取土地覆盖信息是一项基础性的重要课题。在建立土地覆盖分类体系的
基础上 ,对株洲市 1999年、2003年和 2007年 3个时相 CBERS星 CCD数据进行监督分类 ,提取土地覆盖信息 ,并分
析其动态变化过程。结果表明 :在我国中部丘陵地区 ,利用多时相 CBERS星 CCD数据开展土地覆盖变化遥感动态
监测取得了较理想的效果 ; 1999年至 2007年间 ,株洲市林地、水体和城镇居民点面积所占比重逐渐提高 ,林地和城
镇居民点面积增幅较大 ,增速呈放缓趋势 ,从而造成农用地和其他土地面积减少 ,这可为株洲市合理利用土地资源
和地区可持续发展提供一定的科学依据。
关键词 : RS;土地覆盖 ;动态监测 ; CBERS;株洲市
中图分类号 : S771. 8 文献标识码 : A
收稿日期 : 2007210228
基金项目 : 国家自然科学基金 (30471391) ;中南林业科技大学大学生科技创新基金
作者简介 : 周翔 (1982—) ,男 ,湖南湘潭人 ,硕士 ,主要从事国土资源遥感与地理信息系统研究.
M ethods of Land2cover D ynam ic M on itor ing Ba se on CBERS Da ta
ZHOU X iang, L IN Hui, XUE X iao2po
( The Research Center of Forestry Remote Sensing and Information Engineering, Central South
University of Forestry & Technology, Changsha　410004, Hupinan, China)
Abstract:Obtaining land2cover information by classification method from remote sensing images was a basic and
important p roject. The CBERS images of Zhuzhou City in 1999, 2003 and 2007 were classified with supervised
classification methods based on the establishment of land2cover classification system, the land2cover information was
extracted and its dynam ic changes were analyzed. The results indicated that: it was effective to use CCD data of
CBERS to monitor land2cover dynam ic information by remote sensing in hilly areas in the m iddle of China. From
1999 to 2007, the p roportion of forest land and water body and construction land were gradually increased in
Zhuzhou City, resulting in the decrease of farm land and other land. The increases of forest land and construction
land was sharp but the increasing rate became slightly. In conclusion, the results could p rovide some scientific
evidence for the government of Zhuzhou City to make decision in land resources use and the
sustainable development.
Keywords: remote sensing; land2cover; dynam ic monitoring; CBERS; Zhuzhou City
土地覆盖一般指地球陆地表层自然属性或物
理特性 ,存在于地表的植被、人工建筑等都可以
认为是具体的一种土地覆盖形式 [ 1 ] 。全球及区
域范围的土地覆盖研究需要借助遥感方法 ,因
此 ,准确地从遥感影像通过分类方法获取土地覆
盖信息是一项基础性的重要课题。本文探讨了
利用多时相 CB ERS星 CCD数据监测湖南省株洲
市土地覆盖变化信息的遥感技术方法。利用遥
感多时相的特点 ,通过同一地区不同时相的卫星
遥感数据 ,进行土地覆盖遥感动态监测研究 ,旨
在为地区合理利用土地资源和区域可持续发展
提供一定的科学依据。
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增刊 周 　翔等 :基于 CBERS影像的土地覆盖动态监测方法研究
1　数据源概况
从 1999年 10月 14日发射 CBERS201至今 ,中
巴地球资源卫星已经连续发射了 CBERS202 和
CBERS202B 共 3 颗卫星。其中 , CBERS201 已于
2003年 8月 13日停止工作 ; 2003年 10月 21日发
射的 CBERS202 设计寿命 2 a, 现已超期服役 ;
CBERS202B于 2007年 9月 19日成功发射。CBERS
系列星搭载的 CCD传感器提供从可见光到近红外 5
个波段的数据 ,波段参数与 TM相似 ;空间分辨率为
19. 5 m,与 SPOT相似 ;应用范围覆盖了我国农、林、
水、国土资源、城市规划、环境保护、灾害监测等众多
领域 [ 2 ]。选取的研究区 3个时相 CCD数据接收时
间分别为 1999年 12月 10日、2003年 12月 23日、
2007年 10月 23日 ,图像质量较好。
2　研究区概况
株洲市位于湖南省中东部 , 112°57′30″～114°
07′15″E, 26°03′05″～28°01′07″N,东与江西省井冈
山交界 ,南与湖南省桂东、安仁毗邻 ,西与湖南省衡
东、衡山、湘潭相连 ,北与湖南省长沙市、浏阳为邻 ,
有京广、浙赣、湘黔 3大铁路交汇于此 ,为江南最大
铁路枢纽 ,也是湖南省工业重镇和农业强市。株洲
市属典型江南红壤丘陵地貌 ,海拔多在 100 m以下 ,
最高 328 m,地势南高北低 ,全市总面积 11 272 km2 ,
其中规划区面积 536 km2 ,年均降水量 1 280 mm,年
均气温 17. 6 ℃,属亚热带季风性湿润气候 ,季节性
气候变化明显。
3　遥感图像处理
3. 1　辐射校正
理论上 ,当太阳辐射相同时 ,图像上像元亮度值
的差异直接反应了地物目标反射率的差异 ,但实际
测量时 ,辐射强度值还受到传感器本身产生的误差
和大气辐射传输的影响。CBERS星 CCD数据在中
国资源卫星应用中心进行了辐射校正。
3. 2　波段选择
为了更好地表达图像信息 ,需要对遥感数据各
种波段组合进行分析 ,选择最佳组合方式。图像数
据的标准差越大 ,所包含的信息量也越大 ,而波段间
的相关信息越小 ,表明各波段的独立性越高 ,信息的
冗余度越小。采用美国查维茨 Chavez等 1984年提
出的最佳指数 (O IF)概念 [ 3 ] ,即 :
O IF = ∑
3
i = 1
σi /∑
3
j = 1
R ij (1)
式 ( 1 )中 :σi 为第 i波段的标准差 ; R ij为 i, j
波段的相关系数。根据 CB ERS影像各波段的相
关系数矩阵 ,分别求出所有可能 3个波段组合的
O IF。O IF越大 ,则相应组合图像的信息量越大。
计算各组合的最佳指数 (O IF)得到最佳波段组合
方式 ,结合地物类别最容易区分的原则 ,确定最
终波段组合方式为 3 ( R ) 4 ( G) 1 (B ) ,这种方案信
息量大而且接近自然颜色 ,有利于获取区域土地
覆盖变化信息。
3. 3　假彩色合成
利用 ER MAPPER专用图像处理软件将 CBERS
星 CCD数据的红、近红外和绿 3波段分别赋予 RGB
3个通道进行假彩色合成 ,假彩色合成前做线性拉
伸和平滑处理。
3. 4　几何校正
采用 W GS284大地基准面和 UTM 地图投影体
系 ,以校正好的历史 TM数据对 CBERS星 CCD影像
进行几何校正。图像几何校正均采用二次多项式法
进行坐标变换、采用双线性内插法进行灰度值重采
样。经精度分析 ,点位误差控制在半个像元以内 ,精
度较高。
3. 5　拼接裁剪
由于 2007年株洲市覆盖 2张 CBERS星 CCD影
像 ,首先 ,需要对其进行图像的拼接处理 ,在 ER
MAPPER专用图像处理软件中实现 ;然后 ,按照株洲
市规划区界线分别对 3期 CBERS星 CCD影像进行
裁剪 ,结果见图 1。
3. 6　影像质量分析
3. 6. 1　色彩评价 　影像的色彩质量评价通过色别、
饱和度和明度三个方面展开 [ 4 ]。
(1)色别 :以水体为例 ,在 3 (R) 4 ( G) 1 (B )假彩
色合成影像上 ,清而深的水体一般呈现深蓝至蓝黑
色 ,浅而混浊的水体呈现浅蓝紫色。水体的颜色有
深有浅 ,层次分明。
(2)饱和度 :影像上彩色的饱和度表示一种颜
色的浓淡程度。色彩越鲜艳 ,饱和度越大 ;反之 ,饱
和度越低。以水体、植被为例分析 ,影像的饱和度
较好。
(3)明度 :明度表示物体反射光线强弱的不同。
水体在近红外波段上吸收很强 ,在 CCD数据的第 4
波段图像上 ,水体表现为黑色 ,能很容易地提取出水
体信息。
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林 　业 　科 　学 　研 　究 第 21卷
图 1　株洲市各时期 CBERS影像
　　从以上分析可知 , CBERS星 CCD 数据经过 3
(R) 4 ( G) 1 (B )假彩色合成后 ,影像色彩鲜艳 ,层次
分明 ,纹理特征较丰富。在影像上 ,农用地、林地、水
体、城镇居民点等地物有很好的显示 ,光谱特征有较
明显的差异 ,能够容易地区分。
3. 6. 2　噪声分析 　从总体上看 , CBERS星 CCD数
据第 4波段图像质量很好 ,几乎没有条带噪声 [ 5 - 7 ]。
其他 4个波段都不同程度地存在着条带噪声 ,这种
规则的条带噪声在水体等内部结构较均一的地物中
表现得更为明显。
4　遥感影像监督分类
4. 1　建立训练样地
分类前需要建立分类体系 ,参照国家通用的土
地利用现状分类体系和株洲市的具体情况 ,将土地
覆盖类型划分为农用地、林地、水体、城镇居民点和
其他土地共 5类。根据株洲市地类分布特点 ,选取 7
个农用地训练区、8个林地训练区、5个水体训练区、
7个城镇居民点训练区和 5个其他土地训练区。
根据所选择的训练样地进行监督分类 ,打开分
类后的影像与原影像进行对比。根据影像判读知识
以及实地调查得知 ,有些林地和城镇居民点被分类
为水体 ,这主要是由于一些阴坡的林地和楼体的阴
影被识别为水体。农用地和其他土地也有一定程度
的混分 ,农用地在株洲市 12月份的时候 ,植被稀少 ,
与其他土地的光谱反射特性相似。对分类发生错误
的地区重新选取训练区 ,发现大部分分类错误都是
由于训练用地选取不够 ,不足以代表各地类的组成。
于是 ,增选 5个农用地训练区、3个林地训练区、2个
城镇居民点训练区和 3个其他土地训练区 ,进行监
督分类。
4. 2　分类后处理
对影像的分类是按照图像光谱特征进行聚类
的 ,带有一定的盲目性 ,需要对分类结果再进行一次
处理 ,称为分类后处理 [ 8 ]。影像分类会产生很多面
积较小的图斑 ,其实相当数量的图斑是错误分类的
产品 ,或者分类出的地类太过细微 ,无论从专题制图
的角度还是从实际应用的角度 ,都有必要对这些小
图斑进行剔除。在 ENV I图像处理软件中 ,设定被
剔除图斑的大小为 3 ×3象元 (即最小图斑的尺寸 ) ,
将符合删除条件的图斑归并到相邻的最大类别中。
4. 3　分类精度评价
监督分类用到最小距离法和最大似然法。最小距
离法是利用训练样本中各类别在各波段的均值 ,根据
各像元离训练样本平均值距离的大小来决定其类别 ,
其主要缺点是此方法没有考虑不同类别内部方差的不
同 ,从而造成一些类别在其边界上的重叠 ,引起分类误
差 ,因此需要一些更高级、更复杂的测量距离的方法。
最大似然法可以同时定量地考虑两个以上的波段和类
别 ,是一种广泛应用的分类器 ,其基本的数学公式是基
于正态分布的假设 ,这种算法的计算量相对来说比较
大 ,而且对不同类别的方差变化比较敏感 [9 ]。
以 2003年遥感图像为例 ,利用研究区土地利用
现状数据结合野外调查获取验证数据 ,采用混淆矩
阵的方法对 CBERS影像监督分类结果进行精度检
验 ,对同样的区域分别用这两种方法进行分类后 ,分
别统计各种土地覆盖类型的用户精度 ,并计算两种
分类方法的总体分类精度 ,见表 1。
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表 1　精度检验 %
分类方法 农用地 林地 水体 城镇居民点 其他土地 总体精度
最大似然法 80. 32 91. 20 97. 16 84. 74 76. 41 85. 87
最小距离法 77. 15 84. 09 96. 36 74. 54 80. 04 80. 74
　　由表 1可以看出 ,用最大似然法分类效果较好 ,
林地、水体和城镇居民点分类具有较高的用户精度 ,
其总体分类精度比用最小距离法分类结果高 5. 13
个百分点。用最大似然法进行监督分类后 ,林地信
息可应用于森林覆盖调查 ,而城镇居民点信息对于
监测城镇变动也具有较好的效果。
5　数据统计与分析
由分类结果图像导出矢量文件 ,这样可以获得
分类图中的矢量信息 ,从量化的角度对地表的状况
进行研究。首先 ,在 ENV I图像处理软件中 ,分别将
1999年、2003年和 2007年共 3期分类结果图像转
换成矢量数据 ,然后 ,将矢量数据导入 ARC / INFO软
件中 ,建立属性数据库 ,并制作出株洲市各时期的土
地覆盖图 ,见图 2。
这样可以很直观地看到株洲市土地覆盖动态变
化情况 ,还可以根据不同的需求计算各种统计信息 ,
比如 :计算出区域内各种地类面积及其变化情况等。
统计出 3时期各种土地覆盖类型的面积变化情况 ,
见表 2。
图 2　株洲市各时期土地覆盖图
表 2　株洲市各时期地类面积变化
年份 项目 农用地 林地 水体 城镇居民点 其他土地 合计
1999 面积 / km2 124. 13 184. 66 16. 64 72. 61 137. 99 536. 03
面积比例 /% 23. 16 34. 45 3. 10 13. 55 25. 74 100
2003 面积 / km2 115. 94 205. 72 17. 49 91. 21 105. 67 536. 03
面积比例 /% 21. 63 38. 38 3. 26 17. 02 19. 71 100
增减 ( + / - ) - 8. 19 + 21. 06 + 0. 85 + 18. 60 - 32. 32 0
年均增减 /% - 1. 65 + 2. 85 + 1. 28 + 6. 40 - 5. 86 -
2007 面积 / km2 110. 31 222. 84 17. 54 98. 05 87. 29 536. 03
面积比例 /% 20. 58 41. 57 3. 27 18. 29 16. 28 100
增减 ( + / - ) - 5. 63 + 17. 12 + 0. 05 + 6. 84 - 18. 38 0
年均增减 /% - 1. 21 + 2. 08 + 0. 07 + 1. 87 - 4. 35 -
　　由表 2可知 , 1999年至 2007年间 ,株洲市林地、
水体和城镇居民点面积所占比重逐渐提高 ,其中林
地和城镇居民点面积增幅较大 ,水体面积所占比重
较小 ,增幅也小 ;农用地和其他土地面积所占比重逐
渐减少。对表 2中的数据进一步进行分析 ,见图 3。
由以上分析可知 ,株洲市各种土地覆盖类型面
积变化的总体趋势和特征为 : ①1999年至 2007年 ,
林地、水体和城镇居民点的面积增加 ,农用地和其他
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图 3　株洲市地类面积变化曲线
土地的面积减少 ; ②2003年至 2007年 ,林地、城镇居
民点和水体的面积增长速度低于其 1999年至 2003
年的面积增长速度 ,年均增幅减小 ,其中城镇居民点
面积的年均增幅由 6. 4%降低到 1. 87% ,增长放缓
趋势明显 ; ③2003年至 2007年 ,农用地和其他土地
的面积减少速度低于其 1999年至 2003年的面积减
少速度 ,减少呈放缓趋势 ; ④1999年至 2007年 ,其他
土地面积减少的总量和速度都大于农用地面积减少
的总量和速度。
随着株洲市经济社会的发展 ,在城镇化的进程
中 ,城镇居民点占用了大量的土地资源 ,从而造成农
用地和其他土地所占比重减少 ,林地面积快速增加
得益于退耕还林政策的实施 ,株洲市退耕还林政策
取得了明显成效 ,当地的生态环境有了进一步的改
善 ,全市的土地利用方式正在向合理、可持续性方向
发展 ,但是对农用地和其他土地的开发利用应该保
持更加谨慎的态度。
6　结束语
利用卫星遥感数据 ,结合遥感技术和地理信息
系统技术 ,对湖南省株洲市土地覆盖变化遥感动态
监测方法进行试验研究。研究表明 :在中部丘陵地
区 ,利用 CBERS星 CCD数据进行区域土地覆盖特
别是林地、水体和城镇居民点的动态变化监测取得
了较好的效果 ,利用最大似然监督分类法分类的总
体精度为 85. 87 %。
在一定情况下 CBERS影像的监督分类能得到
较高的精度 ,与实际情况相差不大 ,试验所用的分类
体系较粗 ,研究区域的地物类型也不复杂 ,因此分类
精度也较高 ,至于对 19. 5 m分辨率的 CBERS影像
能否较好地进行宏观土地覆盖更高级别类型及更为
细致的识别 ,还需进一步的研究。
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