方 芳， 向 浩， 張 亮

（1.湖北省航測遙感院，湖北 武漢 430074；2.湖北省測繪工程院，湖北 武漢 430074）

1 研究背景

受城市化擴(kuò)張的影響，區(qū)域自然生態(tài)系統(tǒng)和農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)不斷向城市生態(tài)系統(tǒng)轉(zhuǎn)化，自然資源違法占用問題越來越突出，特別是部分新增建設(shè)用地問題已嚴(yán)重觸碰永久基本農(nóng)田、生態(tài)保護(hù)紅線、城鎮(zhèn)開發(fā)邊界3 條控制紅線，同時(shí)自然資源用途管制已成為優(yōu)化國土空間開發(fā)的主要手段[1]。自然資源部在《關(guān)于健全建設(shè)用地“增存掛鉤”機(jī)制的通知》中專門提出，要求國家土地督察機(jī)構(gòu)要將批而未供和閑置土地及其處置情況納入督察工作重點(diǎn)。為了有效提高自然資源督察能力，實(shí)現(xiàn)自然資源督察工作“察”的范圍更廣、力度更大、時(shí)效更強(qiáng)、效率更高、距離更遠(yuǎn)的目標(biāo)，迫切需要利用遙感影像提取與變化發(fā)現(xiàn)技術(shù)對自然資源的發(fā)展變化信息進(jìn)行提取，實(shí)現(xiàn)對城市的建設(shè)用地、綠化用地、湖泊、山體等的持續(xù)監(jiān)測，為自然資源督察工作提供科學(xué)準(zhǔn)確的依據(jù)。

2 遙感影像智能化提取技術(shù)

遙感影像智能化提取技術(shù)主要是根據(jù)遙感影像的特征，制定適用于特征知識庫的樣本類別體系和樣本采集方案；以面向?qū)ο蠓治龅慕嵌?，整理歸納光譜特征、形狀特征、紋理特征、指數(shù)特征等常見解譯特征，并對這些特征進(jìn)行量化表達(dá)和存儲(chǔ)；根據(jù)信息自動(dòng)提取分析的要求，構(gòu)建以深度學(xué)習(xí)技術(shù)為核心的開放式地理要素訓(xùn)練平臺(tái)，以多源遙感數(shù)據(jù)、標(biāo)簽數(shù)據(jù)為輸入，內(nèi)置樣本采集、調(diào)度引擎和集成框架，適配多種深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架，通過訓(xùn)練模型構(gòu)建和深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練來實(shí)現(xiàn)遙感影像的智能分析。

1）遙感解譯知識庫是支持智能遙感解譯的重要基礎(chǔ)，主要包括專題圖斑樣本庫、外業(yè)采集信息庫、地物光譜庫、解譯樣本庫和訓(xùn)練模型庫等。其中，圖斑樣本庫是由圖像分割生成的，負(fù)責(zé)對分割圖斑進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)分類，包括光譜、幾何、紋理等特征；外業(yè)采集信息庫是由外業(yè)采集獲取的，包括支持解譯的實(shí)地照片、視頻等；地物光譜庫包括實(shí)測地物光譜和高光譜數(shù)據(jù)像元光譜；解譯樣本庫包括灰度直方圖、邊緣、形狀因子、粗糙度、信息熵、紋理、目標(biāo)均值和方差等。

2）自動(dòng)提取深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺(tái)的搭建。深度學(xué)習(xí)是近年來機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)，在語音識別、計(jì)算機(jī)視覺等方面均取得了良好效果。在遙感影像處理方面，深度學(xué)習(xí)能應(yīng)對高空間分辨率的數(shù)據(jù)，對其進(jìn)行有效的模式識別與分類，已成為處理遙感大數(shù)據(jù)分析與挖掘問題的有效手段。自動(dòng)提取深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺(tái)主要是根據(jù)遙感監(jiān)測的具體要求，利用遙感解譯知識庫成果進(jìn)行自動(dòng)提取的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺(tái)。在自然資源新增建設(shè)用地督察中，一般需要采集新增商服用地、工礦倉儲(chǔ)用地、住宅用地等面狀地物，公路、鐵路等線狀地物，有水溝渠，推填土以及光伏用地等常見新增建設(shè)用地樣本地類進(jìn)行學(xué)習(xí)。平臺(tái)搭建過程包括對數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選預(yù)處理、影像特征分析、提取算法融入、模型訓(xùn)練等步驟。深度學(xué)習(xí)在原來多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，加入了特征學(xué)習(xí)，利用訓(xùn)練集逐層貪婪學(xué)習(xí)，以初始化網(wǎng)絡(luò)權(quán)值來接近全局最優(yōu)點(diǎn)[2]。

3）智能分析和成果提供。在應(yīng)用過程中，考慮到技術(shù)和效率的可行性，一般采用深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合的方式進(jìn)行提取。通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)開展變化圖斑的分割提取，通過傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)開展變化圖斑的優(yōu)化處理；并結(jié)合已有的衛(wèi)星影像本底數(shù)據(jù)庫、自然資源調(diào)查監(jiān)測業(yè)務(wù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫、全省遙感監(jiān)測專題數(shù)據(jù)庫、生態(tài)環(huán)境保護(hù)數(shù)據(jù)庫、應(yīng)急管理遙感監(jiān)測業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫等開展變化分析，可以時(shí)間尺度為基礎(chǔ)，形成最終用戶所需的成果報(bào)告。

3 新增建設(shè)用地督察應(yīng)用研究

新增建設(shè)用地的發(fā)生原因復(fù)雜，主要包括：①監(jiān)測區(qū)內(nèi)新增修建的商服用地、工礦倉儲(chǔ)用地、住宅用地等面狀地物；②監(jiān)測區(qū)內(nèi)新增公路、鐵路等線狀地物；③監(jiān)測區(qū)內(nèi)新增水溝渠；④監(jiān)測區(qū)內(nèi)新增推填土；⑤監(jiān)測區(qū)內(nèi)新增光伏用地等。新增建設(shè)用地類型多樣，在不同遙感影像上提取的特征存在較大差異，且隨著解譯層次的提高，提取特征的要求也越來越高；而傳統(tǒng)分析方法中的樣本選取、分類設(shè)置以及后處理均需大量的人工參與，對于大范圍、高頻次的督察工作顯然無法滿足要求，因此利用遙感影像智能化提取技術(shù)實(shí)現(xiàn)變化圖班的快速獲取具有重要意義[3-4]。

以新增光伏用地為例，作為新增建設(shè)用地的重要組成部分，當(dāng)前我國對現(xiàn)有不同性質(zhì)的土地是否可以用作光伏電站場址采取了差別化的用地政策?？焖佟⒂行?、高精度的提取光伏用地信息并進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測，對光伏用地管理、光伏用地指標(biāo)控制具有重要意義。在督察過程中需在大范圍內(nèi)快速準(zhǔn)確地獲取新增光伏用地的相關(guān)信息，采用遙感影像智能化提取技術(shù)可快速實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。

通過收集高分系列、資源系列等多種遙感影像，歷史解譯數(shù)據(jù)以及地理要素?cái)?shù)據(jù)等構(gòu)建遙感解譯知識庫。根據(jù)光伏用地的特點(diǎn)，通過建立光伏用地遙感監(jiān)測分類體系，搭建自動(dòng)提取深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺(tái)。光伏板一般具有整齊排列、分布規(guī)則、紋理特征明顯的特點(diǎn)[5]，根據(jù)高分辨率遙感影像上光伏用地所占地類的形狀、大小、色調(diào)、紋理和位置等特征，通過樣本采集、樣本分析、可視化分析等方法，為要素識別、影像分類、變化檢測等提供基礎(chǔ)。通過深度學(xué)習(xí)的方式，進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)新增光伏用地的變化規(guī)律和特征，為準(zhǔn)確獲取所需信息提供了更全面的依據(jù)。針對需要進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的區(qū)域，綜合利用遙感數(shù)據(jù)和歷史地表覆蓋數(shù)據(jù)，通過帶約束分割、特征統(tǒng)計(jì)、分析決策模型、偽圖斑去除等變化檢測方法，實(shí)現(xiàn)影像的快速自動(dòng)分析檢測。

結(jié)合已有的建設(shè)用地本底庫、行政界線數(shù)據(jù)、城市規(guī)劃數(shù)據(jù)開展變化分析，能以月度、季度和年度為時(shí)間尺度，形成新增光伏用地遙感監(jiān)測分布圖和新增光伏用地遙感監(jiān)測報(bào)告，從而實(shí)現(xiàn)對新增光伏用地的及時(shí)發(fā)現(xiàn)、準(zhǔn)確評估和快速核查，有效解決人工巡邏等傳統(tǒng)手段被動(dòng)實(shí)施、區(qū)域有限等難題，提高了督察工作能力，提升了新增建設(shè)用地的督察與管理效率。新增光伏用地智能化提取技術(shù)路線如圖1 所示。

圖1 新增光伏用地智能化提取技術(shù)路線

4 結(jié) 語

以衛(wèi)星影像大數(shù)據(jù)和時(shí)空數(shù)據(jù)分析挖掘技術(shù)為基礎(chǔ)，采用深度學(xué)習(xí)框架支撐底層技術(shù)體系，構(gòu)建了面向新增建設(shè)用地遙感監(jiān)測應(yīng)用需求的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺(tái)，可智能發(fā)現(xiàn)自然資源督察線索，全面提高自然資源督察能力。隨著該技術(shù)效率的提升，可滿足大范圍、高頻次的督察工作需要，為督察工作提供更及時(shí)、客觀、全面的信息基礎(chǔ)和信息保障。