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DigitalGlobe 高分辨率卫星数据提取污水排污口案例(2)

2017-07-19 17:19:46来源:本站原创 编辑:kin浏览:

衔接上半部分:高分辨率卫星数据提取污水排污口案例(1)

6. 污水口提取

6.1 提取原则及任务

以最新制作的2012年DOM和组织实施单位下发的现有污水口信息叠加对比,在统一的污水口提取原则下,采用以人机交互为主的信息发现和提取办法,补充提取新增或者未发现的污水口位置。

6.2 技术方法及技术流程

6.2.1 技术方法

提取方法目前常用的主要人机交互识别法。

人机交互识别技术是利用人和计算机双方,先用计算机进行图像增强,然后对图像进行人工判读,是人和计算机相互配合进行分析和提取信息的方法。通过人为对比检查现有污水口和新时相遥感影像,综合地理环境等各个因素,利用GIS平台提供的人机交互模式发现影像特征类似的影像地物,提取各类污水口信息,以达到互相检核、减少信息漏提、误提。

人机交互识别法在目前实际生产中应用最广泛的一种方法,在实际生产中我们充分分析影像的光谱信息,灵活选择适合作业的信息提取方法,一般情况下,我们以人机交互识别法为主,自动识别结果做为对人机交互的补充和参考,做到高效、快捷、更准确的提取变化信息。

6.2.2 技术流程

6.3 实施方案

6.3.1 资料整理

6.3.1.1 水体光谱信息分析

由于水质受污染后, 其反射光谱及遥感影象色调上存在差异, 因而, 在遥感图象数据上的灰度值也有一定的差异性, 从多波段数据的彩色合成显示的亮度值和水质空间分布规律可以看出, 它们有很好的对应关系, 亮度暗的水体, 其水质较差。

 

6.3.1.2 河流旁植被状况分析

植被信息往往对环境污染有一个很好的指示作用。正常植被的波谱信息具有较大的相似性,尤其是在特定的波段上往往都具有不同其他地物的特质。以worldview2卫星多波段数据为例,通过7、5和3波段合成的假彩色图像上,生长的植被呈现红色,可以较好的区分于其它类型地物。而且,健康的植被比不健康的植被在图上色调更红。越靠近受污染严重的排污水口或河水,植被生长状况往往就更不健康。

6.3.1.3 居民区、工厂位置及污染源类型的分析

由于经济因素,排污管道长度往往不会太长,工业废水排污口往往会在工厂的位置附近,同理生活污水往往在居民区附近。不同类型的污水光谱反射特性上表现一般不相同,如生活污水和工业废水的光谱特性就存在差别,而且不同的工业废水类型间也会有差异,了解了这些信息后就可以更充分的利用8波段的多波段数据光谱信息,这对分析非常有帮助。

6.3.2 建立解释标志

1、 工业型排污口

 

地理位置:位于厂房周边

纹理特征:有明显排污设施,水体表现为不均匀,有明显污水或者污水冲积物。

2、 小型生活用水排污口

地理位置:城市中心河区;

纹理特征:水体发黑,表现不均匀,周边自然冲积状;

3、大型综合型排污口

 

地理位置:位于大河两侧;

纹理特征:植被减少,水体发黑且不自然,表现污水冲积状。

4、其他类型污水口

地理位置:高架桥下

纹理特征:明显裸露污水渠道,水体发黑,周边表现轻微污水冲积,污泥沉积状。

6.3.3 污水口提取方法

1. 充分利用计算机自动发现方法

将计算机自动发现的的信息作为定位信息,进行检查,并人工勾绘,能够很好的减少变化信息遗漏。

2. 全覆盖作业,确保变化信息不遗不漏

所谓全覆盖作业是指在信息提取之初,跟据作业区域大小、影像分辨率大小创建合适的辅助格网,便于不重不漏的提取污水口信息,提高成果质量的同时也提高了工作效率。在GIS软件中设置,设置格网,确保作业区不遗漏。

格网建立示意图

3. 重点地区、重点提取

由于经济因素,排污一般位于工厂周边,中心城区居民区河道两侧,自然大河两侧,因此将以上区域列为重点区域。

6.3.4 内外业结合,提高污水口提取质量

通过内业提取的污水口,开展外业调查核实、修测补测,有效提高污水口提取质量。完善基于高分影像提取污水口的技术方法。

质量评价

7.1 精度评价

利用镶嵌后正射影像对数据库选取同名点,再根据控制点残差文件,分区域评价正射影像的纠正精度。经过严格分析,本次项目作业区,整体精度较好,局部地区误差超限,主要原因是控制资料不够完整或者DEM现实性问题引起的。在目前的控制资料的前提条件下,经过反复纠正,尽量减小误差,局部地区依然无法达到精度要求,主要分布在山区等不重要区域。

7.1.1 控制点及检查点精度评价

控制点分布图及控制点残差文件见下:

 

 

整幅影像共选取控制点44个,中误差3.4,最大残差9.4,其对应的为27号控制点。

控制点分布均匀,除右下角27号控制点精度超限外,其余控制点基本满足要求。结合残差文件,整幅影像分别对影像左半部分,右上角,右下角三个区域进行综合分析,得出以下结论:

1、影像左半部分控制点残差均满足要求,纠正精度良好。

2、影像右上角因控制资料只有部分线状地物,而导致无法验证线状地物周边区域的纠正精度,但影像线状地物与数据库套合良好。

3、影像右下角因DEM原因导致局部精度超限。

7.1.2 局部误差超限说明:

结合控制资料情况,对正射结果进行评价及分析,局部超限主要原因如下:

1. 部分景所在区域控制资料特征点稀少,造成选点困难,采取了选取接边点的方式补充控制点,但点位分布依然不够均匀,纠正结果精度较差。

误差分布示意图

2. 高程数据现势性及精度较低,很难满足高分数据正射要求,造成地形起伏较大地区投影差很难消除,局部精度较差,部分情况如下所示:

 

7.1.3 针对局部精度问题的解决方案

1、 “二”次纠正

“二”次纠正能减小误差范围,由于误差具有传递性,因此不能从根本上消除误差,在本作业区,通过“二”次纠正的方法,将误差范围降低到了最小;

2、 山区需要提供合格的DEM或者等高线

如果成果达不到使用要求,需要改善山区精度,则需要提供高精度的DEM或者等高线以及投影参数,这样可以删除投影差,极大改善山区精度。

7.2 影像融合质量评价

DOM保持纹理清晰,色调均匀,反差适中。彩色影像模拟自然真彩色,光谱信息丰富,能准确反映土地利用特征。

8. 完善技术方法的建议

(1) 完善控制资料,提高影像精度

在此次项目中,部分地区由于控制资料不够完善,造成局部提取精度超限,为解决精度问题,只需完善控制资料,方能获得更高精度的DOM,为后期精准地位污水口做准备。

(2) 结合外业提高判译质量

通过内业提取的污水口,开展外业调查核实、修测补测,有效提高污水口提取质量。完善基于高分影像提取污水口的技术方法,建立起一套完善的污水口监测系统。

(3) 提升数据分辨率,或辅助航测手段

提升数据分辨率,能更好的判译影像,其次,由于卫星影像存在侧视角,部分树木、建筑倒向可能遮挡河流,为解决此类情况,可以引用无人机技术辅助制作影像,可以极大提高影像分辨率,减少树木、建筑物的遮挡,增大判译的可能。

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