孫玉超,楊帆,田松,李雪瑞,涂植鳳

(國家海洋局南海規(guī)劃與環(huán)境研究院 廣州 510300)

0 引言

隨著經(jīng)濟(jì)社會的快速發(fā)展,我國沿海地區(qū)工業(yè)化和城鎮(zhèn)化進(jìn)程加快,圍填海成為拓展發(fā)展空間和緩解人-地矛盾的重要途徑[1]。填海造地指筑堤圍割海域填成土地,并形成有效岸線的用海方式;圍海指通過筑堤或其他手段,以全部或部分閉合的形式圍割海域,進(jìn)行海洋開發(fā)利用活動的用海方式[2]。

圍填海屬于完全改變海域自然屬性的用?；顒?同時對周邊海域資源條件和開發(fā)利用活動造成較大影響[3]。根據(jù)《填海項目竣工海域使用驗收管理辦法》,海域使用權(quán)人應(yīng)當(dāng)自填海項目竣工之日起30日內(nèi),向相應(yīng)的竣工驗收組織單位提出竣工驗收申請,并提交填海項目竣工海域使用驗收申請和施工過程海域使用動態(tài)監(jiān)測報告等材料[4-5]。開展圍填海工程的海域使用動態(tài)監(jiān)測是海洋管理部門加強海域監(jiān)管、規(guī)范項目用海和施工以及保護(hù)海洋資源環(huán)境的有效手段[1]。本研究所述圍填海項目監(jiān)視監(jiān)測主要針對圍填海項目的填海界址,監(jiān)測其是否在批復(fù)范圍內(nèi)進(jìn)行圍填海施工。

1 圍填海遙感監(jiān)測

近年來,遙感技術(shù)尤其是衛(wèi)星遙感技術(shù)以其低成本、宏觀、快速和實時動態(tài)連續(xù)監(jiān)測等優(yōu)勢受到廣泛關(guān)注[6],并成為國家海域使用動態(tài)監(jiān)視監(jiān)測的重要手段[7]。利用遙感技術(shù)能夠快速獲取圍填海信息,在一定程度上解決圍填海實地調(diào)查難的問題,并能廣泛和及時地掌握圍填海的變化過程及其存在的問題[8]。

目前對圍填海遙感監(jiān)測的研究主要集中在海岸線遙感提取和變遷監(jiān)測、長時間序列遙感影像圍填海演變監(jiān)測以及圍填海遙感分類等方面。劉芳蕾[9]提出基于海岸線類型差異的海岸線綜合提取方法,并對大連市海岸線進(jìn)行遙感提取和變化監(jiān)測;柯麗娜等[10]基于多源遙感影像,對錦州灣附近海域的圍填海信息進(jìn)行動態(tài)演變分析;孫書翰[11]利用Landsat影像以及運用決策樹分類和監(jiān)督分類方法,對錦州灣附近海域的圍填海信息進(jìn)行分類提取和變化分析。

已有研究為圍填海和海岸線的遙感提取、影像分類和動態(tài)監(jiān)測提供技術(shù)支撐,但主要研究對象為低精度和大尺度范圍的遙感監(jiān)測,無法滿足對大量圍填海項目長時期、高頻率和精細(xì)化的動態(tài)監(jiān)測工作需求。本研究基于多源遙感影像,采用ArcGIS與ENVI一體化開發(fā)方式,設(shè)計圍填海項目監(jiān)視監(jiān)測系統(tǒng),以期實現(xiàn)對重點圍填海項目的有效管控。

2 多源遙感影像數(shù)據(jù)

近年來,以高分一號、高分二號和資源三號為代表的國產(chǎn)高分影像在海島海岸帶監(jiān)視監(jiān)測工作中發(fā)揮著越來越重要的作用,航空影像、商業(yè)衛(wèi)星影像和谷歌地球影像等也為海島海岸帶遙感監(jiān)測提供重要的數(shù)據(jù)來源。本研究涉及的多源遙感影像數(shù)據(jù)主要包括4類:①國產(chǎn)高分影像數(shù)據(jù)主要為資源三號、高分一號和高分二號衛(wèi)星,空間分辨率為1～2 m,包括紅、綠、藍(lán)以及近紅外波段;②航空影像數(shù)據(jù)主要為2008年前后獲取的沿海地區(qū)0.5 m航空影像,經(jīng)過幾何精校正可作為遙感監(jiān)測的參考影像;③商業(yè)衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)主要包括World View、Quick Bird、Geoeye、Pleiades和IKONOS等高分辨率影像,空間分辨率為0.5～1 m,包括紅、綠、藍(lán)以及近紅外波段;④谷歌地球影像數(shù)據(jù)主要為發(fā)布在“谷歌地球”上的高分辨率商業(yè)衛(wèi)星影像,空間分辨率約為1 m,僅包括紅、綠、藍(lán)可見光波段。

3 系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)

本研究采用ArcGIS與ENVI一體化開發(fā)方式,實現(xiàn)對圍填海項目填海范圍的監(jiān)視監(jiān)測。系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)主要包括ArcGIS與ENVI一體化開發(fā)、影像數(shù)據(jù)批量處理、填海范圍自動提取以及監(jiān)測成果圖件批量輸出。

3.1 ArcGIS與ENVI一體化開發(fā)

C#是微軟公司推出的基于.NET框架的面向?qū)ο蟮母呒壘幊陶Z言,以其強大的操作能力、優(yōu)雅的語法風(fēng)格、創(chuàng)新的語言特性和便捷的面向組件的編程支持而成為.NET開發(fā)的首選語言。ArcGIS Engine是完整的嵌入GIS的組件庫和工具,開發(fā)人員可用來創(chuàng)建新的獨立的GIS應(yīng)用程序。通過C#調(diào)用ArcGIS Engine組件,可快速構(gòu)建功能強大的GIS應(yīng)用軟件。

交互式數(shù)據(jù)語言(IDL)是美國ITT VIS公司推出的第四代交互式、跨平臺、面向矩陣處理的編程語言,具有快速的數(shù)據(jù)分析和圖像處理功能以及強大的可視化功能。ENVI遙感影像處理軟件是美國RSI公司推出的由專業(yè)遙感科學(xué)家基于IDL開發(fā)的功能強大的遙感影像處理系統(tǒng)[12],其平臺所具有的圖像處理功能大部分以函數(shù)方式提供,可通過IDL直接調(diào)用并進(jìn)行二次開發(fā)。

通過C#調(diào)用ArcGIS Engine組件以及C#與IDL混合編程技術(shù),訪問ENVI函數(shù)或ENVI Tasks接口,可實現(xiàn)在C#+IDL混合開發(fā)環(huán)境下對ArcGIS與ENVI的一體化開發(fā)[13],并將所有功能集成到同一個系統(tǒng)中。

3.2 影像數(shù)據(jù)批量處理

影像數(shù)據(jù)批量處理主要包括批量大氣校正、影像批量融合、影像自動配準(zhǔn)和影像批量裁剪。ENVI提供FLAASH大氣校正和快速大氣校正(QUAC)2種大氣校正方法,由于使用FLAASH大氣校正的方法相對復(fù)雜,且須進(jìn)行輻射定標(biāo),不便于批量化處理。QUAC可自動從圖像上收集不同物質(zhì)的波譜信息并獲取經(jīng)驗值,以完成高光譜和多光譜的快速大氣校正,校正結(jié)果滿足水體提取要求。本系統(tǒng)主要調(diào)用QUAC進(jìn)行批量大氣校正。

ENVI提供6種影像融合算法,即HSV變換、PC變換、Brovey變換、CN變換、Gram-Schmidt變換和NNDiffuse變換,其中Gram-Schmidt變換能保持影像融合前后波譜信息的一致性,是高保真的遙感影像融合方法。本系統(tǒng)主要調(diào)用Gram-Schmidt變換進(jìn)行影像批量融合。

ENVI提供影像配準(zhǔn)工作流,可在少量或無須人工干預(yù)的情況下自動、快速而準(zhǔn)確地實現(xiàn)影像自動配準(zhǔn),具體流程包括匹配點自動尋找、匹配點過濾、影像配準(zhǔn)和配準(zhǔn)結(jié)果輸出,依次調(diào)用相關(guān)函數(shù)便可實現(xiàn)影像批量自動配準(zhǔn)。

ENVI提供基于Shp.文件矢量范圍的影像裁剪工具,可實現(xiàn)影像批量裁剪。

通過使用IDL調(diào)用ENVI函數(shù)或ENVI Tasks接口,生成pro.文件供C#調(diào)用,可實現(xiàn)影像數(shù)據(jù)批量處理。影像數(shù)據(jù)批量處理須調(diào)用的函數(shù)或接口如表1所示。

表1 影像數(shù)據(jù)批量處理須調(diào)用的函數(shù)或接口

3.3 填海范圍自動提取

填海范圍提取可理解為對水體范圍的提取。目前已有許多學(xué)者利用多光譜遙感數(shù)據(jù)對水體提取進(jìn)行研究并提出多種算法,主要包括單波段閾值法[14]、多波段譜間關(guān)系法[15]、歸一化差異水體指數(shù)法[16]和面向?qū)ο蠓诸惙╗17]。

ENVI提供面向?qū)ο蟮目臻g特征提取模塊,包含3個工具,分別是基于樣本的特征提取、基于規(guī)則的特征提取和分割式特征提取。該模塊可根據(jù)影像空間和光譜特征,從高分辨率全色或多光譜數(shù)據(jù)中提取特征信息,其中基于規(guī)則的特征提取工具可采用單波段影像(如航空影像和谷歌地球影像)和多波段影像(如商業(yè)衛(wèi)星影像和國產(chǎn)高分影像),用于水體范圍的自動提取。水體范圍提取須調(diào)用的函數(shù)或接口如表2所示。

表2 水體范圍提取須調(diào)用的函數(shù)或接口

3.4 監(jiān)測成果圖件批量輸出

監(jiān)測成果圖件須采用事先設(shè)計好的出圖模板,通過對ArcGIS進(jìn)行二次開發(fā),調(diào)用有關(guān)函數(shù),自動加載項目已填范圍、新增填海范圍、海岸線和對應(yīng)的遙感影像等數(shù)據(jù),并進(jìn)行符號化和出圖設(shè)計,批量導(dǎo)出填海監(jiān)測成果圖和填海變化分析圖等圖件。

4 系統(tǒng)設(shè)計

4.1 總體思路

系統(tǒng)設(shè)計的總體思路如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)設(shè)計

建立圍填海項目本底數(shù)據(jù)庫,包括填海批復(fù)范圍、海岸線信息、完成精校正的參考影像、經(jīng)過實驗的水體范圍提取規(guī)則文件和成果圖件繪制模板等。將填海批復(fù)范圍和海岸線信息等矢量數(shù)據(jù)以PGDB格式存儲在MDB數(shù)據(jù)庫中,建立每個圍填海項目的文件夾,用于存放處理后的遙感影像、提取的圍填海矢量范圍和監(jiān)測成果圖件等。

在獲取最新的遙感影像后,使用遙感影像處理模塊完成正射校正、大氣校正以及影像融合、自動配準(zhǔn)和批量裁剪等處理,并將已配準(zhǔn)和裁剪后的遙感影像存放到對應(yīng)的圍填海項目文件夾中。基于已配準(zhǔn)和裁剪的遙感影像,使用填海范圍提取模塊提取圍填海的矢量范圍,并使用成果圖件制作模塊自動繪制監(jiān)測成果圖件。

4.2 功能模塊

系統(tǒng)主要包括三大功能模塊,分別是遙感影像處理模塊、填海范圍提取模塊和成果圖件制作模塊(圖2)。

圖2 功能模塊

5系統(tǒng)應(yīng)用

本系統(tǒng)在Visual C#2010+IDL 8.5混合編程環(huán)境下,通過調(diào)用ArcGIS Engine 10.2和ENVI 5.3 SP1的函數(shù)和接口,將遙感影像處理、填海范圍提取和成果圖件制作等功能集成到1個軟件系統(tǒng)中,實現(xiàn)對圍填海項目填海范圍的監(jiān)視監(jiān)測。

系統(tǒng)主界面包括菜單欄、工具欄、圖層列表、地圖窗口、制圖窗口和狀態(tài)欄等,其中主要功能模塊存放在菜單欄中,地圖窗口主要加載填海批復(fù)范圍、海岸線信息和地理底圖等數(shù)據(jù)。

遙感影像融合和自動配準(zhǔn)工具可在較大程度上實現(xiàn)對遙感影像的自動化批量處理。對遙感影像進(jìn)行處理后,采用基于規(guī)則的水體提取工具提取水體范圍,針對不同圍填海項目設(shè)置不同的掩膜范圍以消除不必要的干擾,并設(shè)置相應(yīng)的水體提取規(guī)則,供不同類型的影像調(diào)用。對提取的水體矢量范圍進(jìn)行去空洞和平滑等處理,并基于海岸線和上次監(jiān)測已填范圍等數(shù)據(jù),提取已填范圍和新增填海范圍。

將已填范圍和新增填海范圍疊加批復(fù)用海范圍、海岸線信息和遙感影像等數(shù)據(jù),批量自動繪制填海監(jiān)測成果圖和填海變化分析圖。通過查看填海監(jiān)測成果圖,可檢查已填范圍和新增填海范圍的提取是否準(zhǔn)確。已填范圍能大致反映最新的圍填海情況,但受影像質(zhì)量等因素的影響,已填范圍鋸齒較多,與影像有不少出入,也無法識別圍填海和施工船只,因此須后期人工修改完善。

6 結(jié)語

通過對ArcGIS與ENVI進(jìn)行一體化開發(fā),實現(xiàn)遙感影像正射校正、大氣校正以及影像融合、自動配準(zhǔn)和裁剪等操作的批量處理,圍填海范圍的自動提取以及監(jiān)測成果圖件的批量輸出,對提高圍填海項目遙感監(jiān)視監(jiān)測的自動化水平具有實際意義。

本系統(tǒng)在應(yīng)用過程中仍存在3個問題:①基于遙感影像的圍填海范圍提取未考慮潮汐等因素的影響,也無法監(jiān)測圍填海水下坡腳線,因此監(jiān)測結(jié)果僅供參考;②基于遙感影像的圍填海監(jiān)視監(jiān)測無法區(qū)分圍填海、構(gòu)筑物和船只等,須結(jié)合目視解譯或現(xiàn)場核查結(jié)果判斷;③由于遙感影像來源多樣、時相差別較大且質(zhì)量參差不齊,基于遙感影像的圍填海范圍提取的準(zhǔn)確率不夠高,提取結(jié)果須人工修改完善。上述問題亟須進(jìn)一步研究和解決。