基于光学卫星影像的填海区变化检测研究
摘 要：近年来，随着沿海城市经济发展迅速，城市人口不断增长，常常面临土地资源紧缺的问题，为此，许多沿海地区通过填海造地来扩展土地资源，从而促进社会经济更好的发展。本文结合位于沿海的漳州填海区，提出了应用多时相的多源遥感影像自动配准的方法进行填海区的变化检测。
关键词：光学遥感影像;填海造地;变化检测
由于影像配准在变化检测中的重要性，该研究课题在遥感领域非常活跃，目前为止，许多遥感图像的自动配准方法的新方法新技术不断被研究出来[29]。当前影像配准的方法主要有三种：基于灰度信息的影像配准，基于特征的影像配准，以及基于变换域的影像配准[10]。本文提出应用多时相的多源遥感影像自动配准的方法进行填海区的变化检测研究意义重大。
1 理论和方法
在卫星技术的应用中，高精度的地理定位和多源遥感数据联合观测已成为摄影测量和遥感领域的核心问题。在应用多源遥感数据进行变化检测时，必须对遥感图像进行配准。自动多源图像匹配（Automatic multisource image matching，AMSIM）技术在摄影测量和遥感中得到了广泛的研究与应用[4，1114]。与人工测量控制点相比，图像匹配可以有效地减少工作量，适合于海量数据的处理。本研究中采用AMSIM实现了多时相多源遥感数据的精确配准，利用配准后的遥感影像数据对填海区进行变化检测。
根据多源卫星影像的自动匹配（AMSIM）方法，首先根据有理多项式系数（Rational Polynomial Coefficients，RPCs）模型得到图像空间中的对应点对。基于这些图像点对，计算出图像之间的旋转和尺度方差。然后基于所获得的旋转和尺度方差，对待配准图像进行重新采样。通过用基准正射影像阻断全相位相关（the overall phase correlation，OPC）来处理重采样图像，采用归一化互相关（Normalized crosscorrelation，NCC）和最小二乘匹配（eastsquares matching，LSM）方法对重采样的图像和基准图像进行图像匹配。
2 数据来源与处理
2.1 研究区域概况与数据源
本文研究选择了位于中国福建省东南部沿海地带的漳州填海区，研究区域主要分为两个填海地块，地块1和地块2。根据获得的多时相光学遥感数据分别进行填海区面积的变化检测。本研究采用的光学遥感影像数据源于多个传感器，包括SPOT5、QB2、GE1，分辨率分别为2.5m、1m、0.5m。时间序列为从2003年到2014年。
2.2 数据预处理
根据多源卫星影像的自动匹配原理，对所获取的两个填海地块的多源多时相不同分辨率的光学遥感影像数据进行配准处理，处理结果如下：
2.3 变化检测
变化检测的方法有很多，而本研究主要是根据多时相光学遥感影像通过目视解译和人工手动勾画的方法检测填海区的面积变化并进行统计和分析。根据地块分布特征，为了便于人工勾画，本文主要通过描绘地块区域内不同年份海区的面积并进行统计，以分析该地块内填海区面积的变化。
2.3.1 地块一处理结果
地块一的区域总面积约为1543528.30m2。根据对区域内海洋面积的勾画，统计了该区域内的2003—2014年间的填海区的面积变化情况。
通过检测结果来看，可以发现从2003年到2014年间，填海面积总体呈现增长趋势，从2003年1月30日到2013年9月6日增长速率较快，尤其是在2012年的8月8日到2013年的9月6日，呈现出垂直增长趋势，而在2013年9月6日以后增长速率趋于平稳。直到2014年9月份以后，地块一区域内的土地面积占据了该区域总面积的80%以上。
2.3.2 地块二处理结果
地块二的区域总面积约为2040309.91平方米。根据对区域内海洋面积的勾画，统计了该区域内的2005至2014年间的填海区的面积变化情况。
通过检测结果来看，可以发现，从2005年到2010年的11月20日，地块二区域内的总体填海面积总体呈现增长的趋势，2010年的11月20以后，区块二内的海洋已经被完全填充为陆地，区块二区域内面积不再发生变化。
3 结论
本文应用多时相的多源遥感影像自动配准的方法对漳州填海区进行填海区的变化检测。研究取得如下结论：
（1）通過应用多时相的多源遥感影像自动配准的方法对所获取的影像数据进行了自动配准，以实现基于光学遥感影像的填海区域的变化检测。
（2）通过目视解译和人工手动勾画的检测方法，对填海区的面积变化进行了统计和分析。就研究区域来说，2003年开始填海力度较大，填海区的土地面积不断增长，当最后研究区域的面积土地填充率超过80%，土地面积增长速度趋于平缓。证实了利用光学卫星影像进行填海区变化检测研究的可行性。
（3）本研究的不足之处在于虽然对多时相的多源遥感光学影像实现了自动配准，并基于配准后的影像进行了填海区的变化检测，但是变化检测采用的方法还是人工的目视解译方法，进一步提高变化检测的全自动化将是下一步的研究重点。
参考文献：
[1]彭本荣，洪华生，陈伟琪，等.填海造地生态损害评估：理论、方法及应用研究.自然资源学报，2005（05）：714726.
[2]Gianinetto M：Automatic CoRegistration of Satellite Time Series，The Photogrammetric Record，2012，27（140）：462470.
[3]Wang B，Peng J，Wu X，et al：Automatic Matching of MultiSource Satellite Images：A Case Study on ZY102C and ETM+，Applied Sciences，2017，7（10）：1066.
[4]张继贤，李国胜，曾钰.多源遥感影像高精度自动配准的方法研究.遥感学报，2005（01）：7377.
作者简介：徐彬（1975— ），男，汉族，湖南长沙人，本科，工程师，研究方向：填海造地处理、市政工程。
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