3.3.2　遥感影像的收集与处理

根据本研究所收集的资料情况和现有的技术条件，选择以遥感影像人机交互判读的方法来提取土地利用信息，该方法虽然工作量较大，但操作简便，易于开展，但仍是遥感信息获取的重要手段之一。在开展判读之前需要对所收集的遥感影像进行必要的处理，以提高遥感影像的精度、突出地物特征、增强遥感影像的信息表达力。本研究中进行的主要处理包括几何校正、波段选择、图像拼接和影像裁剪等几项。由于资料来源的限制，所收集的遥感影像资料包括中巴资源卫星（CBERS-02B）影像和Landsat TM影像，具体的处理方法略有不同。

3.3.2.1　中巴资源卫星（CBERS-02B）影像处理

本研究以中国资源卫星应用中心[1]提供的中巴资源卫星（CBERS-02B）的影像作为提取研究区2010年土地利用信息的数据源。中巴资源卫星（CBERS-02B）2007年9月19日发射升空，该卫星是具有高、中、低3种空间分辨率的对地观测卫星，自发射以来，在国土资源、城市规划、环境监测、减灾防灾、农业、林业和水利等众多领域得到了广泛的应用。本文的研究区域共涉及8景中巴资源（CBERS-02B）卫星的CCD影像，具体的参数见表3.3和表3.4。

中国资源卫星应用中心提供的影像为经过辐射校正和系统几何校正，并将校正后的图像映射到指定的地图投影坐标下的二级产品数据，影像的投影系统为WGS-84-UTM-49N，因此在处理过程中不用进行辐射校正和坐标系统的转换，但影像几何校正的精度较低，所以仍需进行几何精校正。对几何精校正后的影像进行波段信息分析，以确定合适的波段组合，形成假彩色融合影像，然后通过影像拼接和裁剪得到研究区范围的遥感影像数据，对影像进行处理的操作流程如图3.4所示。

（1）几何精校正。以前期收集的研究区范围内的控制点为基础对CBERS-02B卫星的影像数据进行几何精校正。控制点坐标以高精度差分GPS进行确定，控制点的选择以明显的固定线状地物标识为主，例如大型桥梁的中点、铁路或公路交叉路口、大型水利设施、河流交叉点等。同时保证每景影像内不少于30个控制点，且控制点均匀分布于整景影像，以保证校正的精度，几何变换采用三次多项式函数进行。几何变换的误差应小于1个像元。

影像经过几何位置的变换后进行影像重采样，重采样过程中应尽量减少影像像元亮度值信息的损失。影像重采样一般常用的方法有最邻近法、双线性内插法、三次卷积内插法等。最邻近法是将最邻近的像元值赋予新像元。该方法的优点是有利于保持原始图像中的灰级，输出图像仍然保持原来的像元值，简单，处理速度快。双线性内插法是使用邻近各点的像元值，按照其距内插点的距离赋予不同的权重，进行线性内插。三次卷积内插法是用三次卷积函数进行内插，计算量大。本文选用最邻近法对几何校正后的影像进行重采样。

（2）波段特征分析。根据表3.4中CBERS-02B卫星波段参数可知，其CCD相机采集的5个波段均位于可见光——近红外波段范围内，其中B01波段为蓝绿波段，用于水体穿透，分辨土壤植被；B02波段为绿色波段，分辨植物效果较好；B03波段为红色波段，处于叶绿素吸收区域，用于观测道路、裸露土壤和植被种类效果很好；B04波段为近红外波段，可以从植被中区分出水体，分辨潮湿土壤等。不同的波段对地物信息的反映程度不同，应根据遥感影像拟提取信息的要求选择合适的波段组合，以提高目视判读提取信息的准确度，同时还应尽量减少所选波段组合之间的重复信息，减少数据冗余量。本文通过对每景影像各波段间的相关系数和信息量进行分析，从而确定影像的最佳波段组合［192-193］。

由于受自然光谱相关性的影响，同一景影像多波段之间可能会存在较高的相关性，由此产生的信息冗余会影响判断的准确性。本文运用ENVI4.6软件的Compute Statistics功能对各波段间的相关性进行了分析，具体结果见表3.5～表3.12。

从上述表格可以看出，各景影像中，波段之间的相关性均比较明显，可见光波段，特别是B01、B02、B03 3个波段间的相关性非常显著，B04和B05波段的独立性相对较强，B04是近红外波段，对地面植被信息的反映较好，在选择波段组合时应保留近红外波段，避免全部选择可见光波段。

由香农（Shannon）和威纳（Weaner）在1949年创立的信息论是衡量信息量大小的理论基础［194］，信息的大小可以用熵的大小来计量，在多波段影像中，各像元灰度值出现的概率和熵的大小直接相关，进而决定各波段的信息量，具体的计算如式（3.1）所示，即：

计算过程中，运用ENVI4.6软件的Compute Statistics功能对各波段的基本信息和各灰度值出现的概率进行统计，导出到Excel表中计算各波段的信息量，计算结果见表3.13。

从表3.13中可以看出，CBERS-02B各可见光波段（B01、B02、B03、B05）所含的信息量比较接近，同时各可见光波段所含信息量远小于近红外波段（B04），说明红外波段在区分地物方面的优势大于可见光波段。

对各景影像进行相关分析和信息量统计的结果是一致的，因此利用各景影像不同波段组合的信息量大小来确定最佳组合波段。如表3.14所示反映了2-66影像所有波段组合的信息量统计数据。

从表3.14可以看出，2-65影像的所有波段组合中，波段2-3-4的组合方式信息量最大，是该影像较好的组合波段。对所有影像都进行上述计算之后，得到各自的最优组合波段（如表3.15所示），并以此在ENVI4.6软件中进行波段融合，生成假彩色影像。

（3）影像拼接和裁剪。运用ENVI4.6软件Map菜单下的Mosaicking功能进行影像的拼接，将经过波段融合后形成的假彩色影像拼合为一个整体，利用已收集和处理好的研究区边界shape格式的矢量数据作为ROI区域，应用ENVI主菜单Basic Tools中选择的Sub-set Data via ROIs功能裁剪出江汉平原范围的CBERS-02B影像（附图1）。

3.3.2.2　Landsat TM影像处理

本文运用中国科学院国际科学数据平台[2]提供的Landsat TM全球拼接影像作为江汉平原1987年土地利用信息提取的来源，该数据由Landsat TM传感器2、4、7波段组合而成，波长分别为0.52～0.60μm、0.76～0.90μm、2.08～2.35μm，属于绿色波段、近红外波段和中红外波段，该波段组合是遥感影像处理中常用的波段组合之一。该数据集中涉及江汉平原范围的为N-49-25＿loc和N-49-30＿loc两幅，坐标投影系统为WGS-84-UTM-49N。需要进行的处理包括几何精校正、影像拼接和裁剪，具体的操作方法和CBERS-02B影像的处理相同，得到的结果如附图2所示。