肖 昶，張 莉

(1. 湖北省基礎(chǔ)地理信息中心，湖北 武漢 430074； 2. 湖北省測繪成果檔案館，湖北 武漢 430074)

地理國情監(jiān)測已經(jīng)進(jìn)入到了常態(tài)的動態(tài)監(jiān)測階段，其主要工作方式為在統(tǒng)一底圖上，使用最新的遙感數(shù)據(jù)對既有成果進(jìn)行變化檢測和數(shù)據(jù)更新[1]。而隨著遙感事業(yè)的飛速發(fā)展，越來越多的新型設(shè)備和新的處理方法不斷涌現(xiàn)，使遙感數(shù)據(jù)來源多樣，質(zhì)量不斷提升，推動遙感數(shù)據(jù)在地理國情監(jiān)測中廣泛應(yīng)用[2]。但遙感數(shù)據(jù)源的復(fù)雜性和龐大數(shù)據(jù)量，使選擇地理國情監(jiān)測數(shù)據(jù)源成為難題，有必要對各種遙感數(shù)據(jù)源進(jìn)行對比評價，以選擇成本更低、精度更高的數(shù)據(jù)源，更好地為地理國情監(jiān)測服務(wù)[3]。

許多專家學(xué)者對相關(guān)問題進(jìn)行了研究。文獻(xiàn)[4]基于空間分辨率和成圖比例尺提出了選擇航天遙感數(shù)據(jù)源的依據(jù)，選擇出了適用于第二次全國土地調(diào)查的航天遙感數(shù)據(jù)源，但其適用范圍具有一定的局限。文獻(xiàn)[5]討論了可見光、多光譜及高光譜數(shù)據(jù)的波譜特征、云量，以及光照、價格等因素，為公路區(qū)域生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中數(shù)據(jù)的選取提供了依據(jù)，但其僅針對公路進(jìn)行了研究。文獻(xiàn)[6]依據(jù)地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查中的區(qū)域類型、精度要求及解譯效果、最佳成圖比例尺等提出數(shù)據(jù)選取原則，對滑坡災(zāi)害不同時期的數(shù)據(jù)實現(xiàn)選取和處理，但其方法適用于災(zāi)害研究及其數(shù)據(jù)的處理，所得的方法也并不適用于常態(tài)的地理國情監(jiān)測研究。

本文對地理國情監(jiān)測數(shù)據(jù)源的種類、光譜特性、時相、分辨率、影像質(zhì)量及價格等影響其質(zhì)量和實用性的主要因子進(jìn)行分析，針對不同需求提出對應(yīng)的指標(biāo)體系。在此基礎(chǔ)上提出一種結(jié)合主觀專家評價和客觀熵值計算的比選方法。首先綜合人工賦權(quán)和熵值法自動賦權(quán)兩種方法，對各因子給予相應(yīng)的權(quán)重；然后加權(quán)求和，得到比選指標(biāo)結(jié)果；最后比較分析，選擇評分最優(yōu)的數(shù)據(jù)源作為待選數(shù)據(jù)源。

1 地理國情監(jiān)測的遙感數(shù)據(jù)源

數(shù)據(jù)源對地理國情監(jiān)測的生產(chǎn)效率和產(chǎn)品精度都具有決定性作用。近年來，遙感數(shù)據(jù)源種類不斷增加，由于其特征參數(shù)存在諸多差異，如何從大量復(fù)雜的遙感數(shù)據(jù)中選取最佳地理國情監(jiān)測的數(shù)據(jù)源成為亟需解決的問題。

地理國情監(jiān)測的數(shù)據(jù)源主要有以下幾類：中、低分辨率遙感影像數(shù)據(jù)，包括衛(wèi)星影像如Landsat 7和Landsat 8衛(wèi)星的影像數(shù)據(jù)等；高分辨率影像數(shù)據(jù)，如航空像片、Spot 5、高分一號、高分二號、資源三號數(shù)據(jù)等；無固定分辨率的數(shù)據(jù)，如Google影像等[7]。各類遙感數(shù)據(jù)源見表1。

表1 地理國情監(jiān)測的主要遙感數(shù)據(jù)源

2 遙感數(shù)據(jù)源比選

2.1 據(jù)源質(zhì)量因子

評價遙感數(shù)據(jù)源主要有兩類指標(biāo)，一類為遙感研究對象的地理特性，即地物的空間分布、波譜特性、數(shù)據(jù)的時相等，對應(yīng)了空間分辨率、光譜分辨率、輻射分辨率和時間分辨率[8]4個分辨率指標(biāo)；另一類為具體應(yīng)用特性，包括精度要求、類型、成本等。若需要提取幾何結(jié)構(gòu)參數(shù)，通常使用航空像片、激光雷達(dá)或多角度觀測數(shù)據(jù)；若需要提取非表面信息，通常使用微波遙感；若需要獲取生化參數(shù)，通常選擇高光譜數(shù)據(jù)。實踐中可基于這兩類指標(biāo)，建立評價體系對數(shù)據(jù)源進(jìn)行綜合評價選取[9]。

地理國情監(jiān)測數(shù)據(jù)源選擇時，不僅需要考慮數(shù)據(jù)自身屬性，還需要考慮數(shù)據(jù)處理分析及相關(guān)產(chǎn)品的要求，如比例尺、覆蓋面積、地形特征、地物類別及分布等[10]。若同一年不同季節(jié)的影像，應(yīng)選擇適宜時相的影像以更好地反映地物特征；若影像數(shù)據(jù)源的時相適宜但分辨率較低，可用分辨率較高的舊影像作為輔助；為保證數(shù)據(jù)覆蓋，需要選擇同一地區(qū)不同時相的影像進(jìn)行對比研究[11]。地理國情監(jiān)測中常用的數(shù)據(jù)源選擇指標(biāo)包括分辨率、時相、價格、覆蓋范圍、地形、經(jīng)濟(jì)、人文等要素。

2.2 地理國情監(jiān)測數(shù)據(jù)源評價體系

本文研究從反映影像質(zhì)量、解譯和應(yīng)用效果等方面出發(fā)，選取空間分辨率、時相、波段特征、含云量和價格指標(biāo)，通過賦權(quán)，建立指標(biāo)體系，評價數(shù)據(jù)源，實現(xiàn)地理國情數(shù)據(jù)源的選取。由于不同的研究對象對指標(biāo)有不同的需求，本文分別針對水體、植被、建筑3種地理國情監(jiān)測對象，對遙感數(shù)據(jù)源進(jìn)行分析和評價[12]。

水體會隨季節(jié)變化，對其進(jìn)行研究時需要得到較為完整的信息，故時相選擇尤為重要[13]。同時，無論在哪一波段，水體的圖像特征均呈現(xiàn)深色調(diào)，與周圍地物相比反差較大，且這種特性不會隨區(qū)域與時相變化，反差大時分辨率適當(dāng)降低也能由于其差別過大而被識別，因此對于分辨率的要求可適當(dāng)降低[14]。而含云量與價格可以看作固有屬性，云量會影響后續(xù)研究，而價格較為固定，但選擇可以多樣，研究者可以根據(jù)經(jīng)濟(jì)狀況作出選擇，其重要程度相對較低。

植被分析上與水體大致相似，時相要求高。選擇植被茂盛、信息量豐富的影像較為重要[15]。分辨率方面在信息豐富的程度上能準(zhǔn)確判別其與其他地物的差別即可。含云量與價格考慮相同。

由于環(huán)境較為復(fù)雜，建筑物比選有別于前兩者，包含各種主次干道、房屋、地物，且在城市中排布緊密，故空間分辨率要求較高。建筑物體隨時間變化不大，時相考慮上主要受周邊水體、植被影響，因此權(quán)重值不與水體和植被一樣大?？紤]到城市建筑較為集中，較大云量會遮蔽大量信息，因此含云量給予較大權(quán)重。價格同樣是作為輔助參考[16]。

2.3 數(shù)據(jù)源評價方法

本文綜合專家評價法和熵值法對各數(shù)據(jù)源的評價指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)并計算得綜合分值，通過比較分值得到最佳數(shù)據(jù)源。操作流程如圖1所示。

2.3.1 專家評價法

不同的研究對象對指標(biāo)有不同的需求，本文針對水體、植被、建筑3種研究對象，根據(jù)參考文獻(xiàn)和專家評價調(diào)研結(jié)果，依據(jù)研究對象的不同，對相應(yīng)數(shù)據(jù)的指標(biāo)賦予不同權(quán)重。

水體的范圍會發(fā)生季節(jié)性變化，因此數(shù)據(jù)的時相信息尤為重要，賦予40%的權(quán)重。由于水體反射作用較強(qiáng)，在大多數(shù)波段的圖像都呈現(xiàn)深色調(diào)，與周圍地物反差較大，且不產(chǎn)生區(qū)域性與時間性的變化，因此對于數(shù)據(jù)源分辨率的要求可適當(dāng)降低，將其權(quán)重定為20%。波段數(shù)過少或過多對于信息的提取都有影響，將其權(quán)值定為10%。含云量與價格可以看作固有屬性，云量會影響研究效果，設(shè)權(quán)重為20%，以保證數(shù)據(jù)完整性與可用性。影像數(shù)據(jù)價格相對便宜，重要程度相對較低，權(quán)值定為10%，以提供參考。

植被的評價指標(biāo)賦權(quán)與水體大致相似，在本文中需選擇植被茂盛、信息量豐富的影像。植被的研究對時相要求較高，設(shè)定比重為40%。分辨率上在信息豐富的程度上能準(zhǔn)確判別其與其他地物的差別即可，權(quán)重設(shè)為20%。波段數(shù)的權(quán)重設(shè)為20%，含云量為10%、價格為10%。

建筑物所處環(huán)境復(fù)雜，且排布緊密。準(zhǔn)確識別建筑物對象需要較高的分辨率，將其權(quán)值賦為40%。由于建筑物隨時間變化較小，其時相因素主要受周邊水體、植被影響，所賦權(quán)重略小，為20%。由于城市建筑較為集中，較大云量會遮蔽大量信息，影響較大，其權(quán)重設(shè)為25%。波段數(shù)和價格同樣是作為輔助參考，波段數(shù)權(quán)重為10%，價格權(quán)重為5%。

將各評價指標(biāo)值轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的分值，再依據(jù)權(quán)重進(jìn)行加權(quán)求和。計算過程如下：

針對不同的研究對象，空間分辨率的閾值設(shè)定差別較大，水體閾值為30 m；植被為5 m；建筑物為2.5 m?？臻g分辨率等于閾值時，其轉(zhuǎn)換評分值V1為1，分辨率為其他值時，評分等于閾值R與當(dāng)前空間分辨率R1的比值，本文方法中，分辨率值越接近閾值，評分越高。

V1=1-0.01·|R1-R|

(1)

時相評分值M1以月份為單位，不同地物對應(yīng)的最佳研究值M為：水體：5、8月；植被5、6月；建筑1、2月。時相為最佳值時，轉(zhuǎn)換評分值V2為0.7；時相為其他值時，轉(zhuǎn)換評分值V2均以每間隔最優(yōu)值一個月遞減0.2計算。

V2=1-|M1-M|·0.1

(2)

含云量低于10%時，評分值V3為1，高于10%時，評分值V3的計算以含云量C越高，評分值越低為原則。

V3=1.1-C

(3)

設(shè)定波段數(shù)為B1，其最佳值B在3～15之間，在此范圍內(nèi)，波段數(shù)評價值為1，若不在此范圍內(nèi)，則距離兩邊界值越遠(yuǎn)，得分值越低。計算公式為

V4=1-0.1·|B1-B|

(4)

經(jīng)調(diào)研，設(shè)定價格閾值為500元，其他值評分V5為最能接受的代價值P除以當(dāng)前代價值P1所得。

V5=P/P1

(5)

最終得分值V為4種評價值進(jìn)行加權(quán)運算得到。

V=V1·a+V2·b+V3·c+V4·d+V5·e

(6)

式中，a、b、c、d、e為各評價指標(biāo)對應(yīng)的權(quán)重。

一般而言，專家評價法具有較高的可靠性，但是專家的權(quán)威性、專家小組組成的合理性、專家們評價的主觀傾向性等是選擇專家組合設(shè)計評價模型時需要解決的問題[17]。

2.3.2 熵值法賦權(quán)計算

熵值法是指利用評價指標(biāo)自身的信息來確定其價值的一種方法。熵是一種信息無序度的度量，熵值越大，信息的無序度越高，反之，熵值越小，信息的無序度越小，信息的有效度越大，可以用信息熵值來判斷評價指標(biāo)的有效性。其原理為：

將數(shù)據(jù)存儲為矩陣Xij(m×n)，進(jìn)行最大標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到矩陣Yij(m×n)，即Yij=Xij/max(Xij)。通過下列公式[12]計算第j項指標(biāo)的熵值ej(0≤ej≤1)和信息效用值dj。

(7)

式中，k=1/lnm；dj=1-ej。

則各指標(biāo)的權(quán)重為

qj=dj/∑dj

(8)

所有數(shù)據(jù)源的評價值為

(9)

2.3.3 綜合主觀評價法和客觀評價法的數(shù)據(jù)源比較評價

根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)統(tǒng)計，武漢市武昌區(qū)的各種地形類物中，水體占約43.43%，植被占約15.02%，將剩余占41.55%部分均按照建筑物的評分方法進(jìn)行評價。根據(jù)多次試驗和與實際情況對比結(jié)果，將主觀評價法所得結(jié)果M1賦予55%的權(quán)重，將客觀評價法所得結(jié)果M2賦予45%的權(quán)重，則各數(shù)據(jù)源的最終得分M的計算結(jié)果為

M=M1×55%+M2×45%

(10)

其中，通過對水體、植被、建筑物3種地物的評價結(jié)果分別按照地物分布比例賦權(quán)重，再加權(quán)計算，得到主觀評價法的總得分計算結(jié)果，相應(yīng)公式為

M1=Mwater×43.43%+Mvegetation×15.02%+Mbuilding×41.55%

(11)

式中，Mwater、Mvegetation和Mbuilding分別表示針對水體、植被和建筑物的數(shù)據(jù)評價結(jié)果。

3 試驗及結(jié)果分析

3.1 試驗數(shù)據(jù)

本文采用的數(shù)據(jù)范圍為武漢市武昌區(qū)，包括Landsat 8影像、Planet影像、資源3號影像、高分1號影像、高分2號影像、航攝影像及Google影像數(shù)據(jù)，詳細(xì)參數(shù)見表2。

表2 遙感數(shù)據(jù)源參數(shù)

3.2 結(jié)果分析

本文分別采用綜合專家評價法和熵值法的方法，對各數(shù)據(jù)源的空間分辨率、時相、波段數(shù)、含云量、價格5個參數(shù)進(jìn)行權(quán)重和評分計算，并基于Windows10系統(tǒng)和VS2017平臺開發(fā)了系統(tǒng)，實現(xiàn)了通過依次輸入多個數(shù)據(jù)源的參數(shù)，計算相應(yīng)的評價結(jié)果并將結(jié)果錄入文檔中。評價對比結(jié)果如圖2所示。

可見，針對不同地物目標(biāo)，各數(shù)據(jù)像的評價結(jié)果不盡相同，采用不同的評價方法得到的結(jié)果也不相同。其中，數(shù)據(jù)1為進(jìn)行水體和植被研究的最優(yōu)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)6為進(jìn)行建筑物研究的最優(yōu)數(shù)據(jù)。若提取3種地物，基于專家評價法可得數(shù)據(jù)1為最優(yōu)數(shù)據(jù)源；根據(jù)熵值法數(shù)據(jù)2為最佳數(shù)據(jù)源；綜合主觀評價法和客觀評價法可得，數(shù)據(jù)6為最佳數(shù)據(jù)源。

分析數(shù)據(jù)參數(shù)可知，數(shù)據(jù)1的時相和分辨率均滿足水體研究的閾值，在水體研究中具有明顯優(yōu)勢；數(shù)據(jù)1的時相也是植被研究的最佳時相，而時相對于植被的研究權(quán)重較大，同時數(shù)據(jù)1的分辨率也與植被研究分辨率閾值接近，因此數(shù)據(jù)1提取植被也有優(yōu)勢。雖然數(shù)據(jù)3分辨率最接近建筑物提取的分辨率閾值，但其時相與閾值相差較大，而數(shù)據(jù)6的時相與建筑物提取時相閾值最接近，其他參數(shù)相差不大，因此數(shù)據(jù)6為更適合建筑物研究的最優(yōu)數(shù)據(jù)。在實際生產(chǎn)中，由于航空影像分辨率較高，且其獲取時分辨率、時相等參數(shù)可控性更高，其應(yīng)用也最為廣泛。因此本文研究所得結(jié)果與實際研究相符，評價結(jié)果較為合理。

4 結(jié) 語

本文綜合選取遙感數(shù)據(jù)的分辨率、時相、波段數(shù)、含云量和價格5項指標(biāo)，設(shè)計和實現(xiàn)了一種結(jié)合主觀專家評價和客觀熵值計算的地理國情監(jiān)測數(shù)據(jù)源比選方法。得到如下結(jié)論：

(1) 利用熵值法賦權(quán)，不受主觀因素的干擾，可基于數(shù)據(jù)的物理特性，對數(shù)據(jù)源進(jìn)行總體評價。

(2) 利用專家評價法賦權(quán)，可充分利用先驗知識，明確各因素的應(yīng)用價值，對數(shù)據(jù)源的應(yīng)用價值進(jìn)行總體評價。

(3) 數(shù)據(jù)源對不同種類地物的提取的影響程度不同。需要針對不同研究對象制定不同的評分標(biāo)準(zhǔn)。綜合主觀評價法和客觀評價法對數(shù)據(jù)源進(jìn)行評價比選，可充分發(fā)揮兩種方法的優(yōu)勢，彌補各自的不足，使評價體系和方法更加科學(xué)有效，獲得的評價結(jié)果更加合理可靠。

后續(xù)工作將對數(shù)據(jù)源的評價比選標(biāo)準(zhǔn)和方法展開進(jìn)一步優(yōu)化，以使參數(shù)挑選更加合理，賦權(quán)更加科學(xué)，計算更加自動化，更大程度地實現(xiàn)地理國情監(jiān)測數(shù)據(jù)源比選的自動化和智能化。