快速发现基本农田图斑的变化信息是及时掌握违法占用基本农田的基础, 也是基本农田保护环节的重要技术手段。其涉及的变化检测技术也是国内外的研究热点之一。张慧江^[1]探讨遥感影像用于县域土地利用变化监测技术, 利用不同时期TM影像和中巴卫星影像通过影像增强、校正、分类等处理, 提取了县域土地利用变化信息；秦永等^[2]利用遥感影像的直方图统计量作为基本检测特征,采用支持向量机方法对两个时相分辨率为0.6 m的QuickBird影像研究了土地利用变化检测的问题；高志宏等^[3]研究了基于高分辨率遥感影像, 运用CART算法进行城市不透水面覆盖度(ISP)进行遥感估算制成ISP图, 最后利用ISP制图结构对城市土地利用变化进行检测。王勇^[4]运用遥感手段主动发现土地利用的变化信息, 提取变化地块的区域, 尤其是非农业用地；韩闪闪等^[5]以影像对象为处理单元, 利用分类后比较法研究了土地利用变化检测的技术。Yanga等^[6]研究利用回归树算法, 从高分辨率QuickBird影像获得的训练数据作为因变量,从Landsat 影像获取的6个波段数据作为独立变量来检测土壤、植被和水面的变化信息；Onur等^[7]通过非监督分类和基于辅助数据的目视解译进行监督分类, 利用分类后比较的方法进行变化检测。土地利用类别由对航空影像和IKONOS影像的目视解译决定, 利用ISODATA 算法进行非监督分类, 利用最大似然算法进行监督分类。分析发现, 以上研究的共同点是在一定的算法支持下利用多时相影像发现土地利用的变化图斑。2007-2009年, 我国开展了第二次全国土地调查。通过这次调查, 不仅摸清了全国土地利用现状, 构建了国土资源“一张图”和各级土地利用现状调查数据库, 同时也为地类变更的常态化监测建立了基础数据或本底数据。如果能够以第二次土地现状调查数据库为基础结合现势性遥感影像进行基本农田图斑变化的常态监测, 则不仅可以提高土地利用基础数据的利用率, 也可以实现基本农田图斑变化的快速发现, 更便于及时预警违占行为的发生。文献^{[8, 9]}以土地利用GIS数据辅助遥感影像实现土地利用变化的检测, 但土地利用GIS数据仅用于图斑分割的辅助信息。因此, 针对基本农田图斑变化常态监测的现状, 本文提出了以第二次土地调查数据库的基本农田保护图斑数据为基准, 利用现状监测遥感影像进行基本农田图斑变化快速发现的技术, 为基本农田图斑变化的常态化监测提供技术支撑。

1 研究区域与数据

本文的研究区域选择天津市武清区的大良镇, 如图 1(a)所示。武清区位于天津市西北部, 北与北京市通州区、河北省廊坊市香河县相连, 是京、津两大直辖市的中心点, 是京津冀三省市的交汇点, 是国家京津冀一体化战略的重要区域。

研究中参与实验的数据包括武清区大良镇2009年的基本农田保护图斑数据(如图 1(b)所示), 作为T1期数据；2013年2季度的SPOT 5遥感影像数据(如图 1(c)所示)作为T2期数据。

2 研究方法与结果

本文的研究思路是以研究区的本底数据为基础, 即基期数据, 而现势性较强的遥感影像数据作为监测期数据, 通过监测期和基期数据的比较来快速发现基本农田的变化图斑, 具体思路如图 2所示。

2.1 影像预处理与分割

影像预处理包括几何精校正、配准、镶嵌、裁剪及辐射校正。几何精校正的目的是消除传感器引起的系统性几何畸变以及由于卫星的高度、姿态等引起的非系统性几何变形。配准、镶嵌和裁剪是为了准确获取研究区域的影像。辐射校正是为了在利用影像变化检测之前一定程度上消除由大气吸收与散射、传感器定标、地形等非地物变化引起影像中辐射值的变化。

本文主要利用高分辨率影像与基本农田保护GIS数据进行基本农田图斑变化的快速提取, 需要以影像对象作为处理单元。这里, 影像分割是利用图论的方法建立影像对象的过程。图 3所示为在地理国情变化检测与核查系统(NGCDI V1.0) 中基于图论分割算法建立的影像对象。

2.2 基本农田信息提取与矢量化

利用遥感影像提取基本农田信息的技术方法可以概括为自动、人工和半自动三种类型。由于地表覆盖的复杂性和遥感影像获取过程的不确定性, 基本农田信息自动提取的准确度和可靠性难以保证, 因此, 本文研究中采用自动与人工交互结合的半自动方式进行基本农田信息提取。即以影像对象为基本处理单元, 首先利用支撑向量机(SVM)的方法对影像进行监督分类, 通过遥感影像初步获取土地利用类型；然后对土地利用类型图斑进行矢量化入库后, 辅助以人工解译的方式对提取的基本农田信息进行编辑, 以获取可靠的基本农田信息。其中土地利用类型图斑的矢量化算法采用了张鹏林等提出基于像元焦点搜索的栅格矢量化算法^[10]。基于上述分类与矢量化的基本思想, 本文利用地理国情变化检测与核查系统(NGCDI V1.0) 对大良镇的参与影像(T2期数据)进行了分类与矢量化(如图 4所示), 获取了研究区的基本农田和非基本农田的信息。

2.3 基本农田变化快速分析与图斑输出

基本农田变化分析是利用从遥感影像上提取的基本农田现状图斑(监测期矢量数据)与研究区域的基本农田保护图斑(基期矢量数据)进行比较分析, 以快速获取研究区域基本农田信息相对基期的变化情况并输出结果。这里由于参与变化分析的基期和监测期数据均为矢量数据, 因此, 本文利用矢量叠置分析技术实现研究区域的基本农田变化分析, 分析结果如图 5所示。

3 结束语

本文探讨了利用现势性遥感影像与基本农田保护图斑数据进行基本农田规划实施或规划变化的快速发现技术。该方法是在影像间变化检测的分类比较方法研究基础上, 以影像对象为基本处理单元, 利用遥感影像分类技术建立了对象对应的地物属性。通过对具备地物属性的对象矢量化后则可将其导出为GIS数据。借助GIS的空间分析能力实现其与基本农田保护图斑数据间的变化分析, 以获取监测期的基本农田相对于基本农田保护数据的变化图斑, 为基本农田违法占用外业核查提供支持。初步实验表明, 本文提出的技术方案可以快速获取违法占用的图斑信息。这一方法为基本农田数据更新提供了可行的技术思路。但影像对象边界的精确性和分类结果的准确性直接影响结果的精度, 在今后的研究中有待进一步提高。