文档介绍：第33卷第2期 2013年4月地震 EARTHQUAKE , Apr.,2013 地震前后遥感影像空间尺度特性与最优空间尺度选择+ 陈文凯1,何少林1,裴惠娟2,窦爱霞3,周中红1 (,甘肃兰州 730000; 730000;,北京 100036) 摘要:本文基于不同计算窗口大小的改进局部方差方法,判定地震后遥感影像上的目标物,如损毁建筑物、完好建筑物的最佳空间尺度。对航片、QuickBird影像进行了系列实验分析,得到了在QuickBird影像中城区完好建筑物最佳空间分辨率在2~3 m,损毁建筑物最佳空间分辨率2~4 m,航片中城区完好建筑物最佳空间分辨率为3~4 m。最佳空间分辨率与目标地物的尺度紧密相关,不同尺度大小的地物具有不同的最优空间尺度。最佳空间尺度的选择在处理海量高空间分辨率影像时通过重采样选取最佳空间分辨率,可以有效减少图像运算时间,在地震灾害快速评估中具有一定的应用意义。关键词:遥感;空间尺度;最佳空间尺度;地震灾害评估中图分类号: 文献标识码:A 文章编号:1000—3274(2013)02—0019—10 引言对遥感数据进行分类处理得到地震灾害信息(包括建筑物、道路、水库大坝等人工建筑物的损毁情况及滑坡、崩塌、泥石流等地震次生灾害)是遥感在地震行业最广泛的应用之一。近年来随着遥感技术的快速发展,一个多层次、多角度、全天候、多分辨率互补的全球卫星观测网络正在逐步形成Ⅲ。用于地震灾害快速评估的遥感数据源越来越多,在汶川地震中用于地震灾害监测与评估的卫星达到24颗,空间分辨率在50~ m之间[2]。面对海量的遥感影像数据,提高信息提取速度以及尽可能多地及时提取出有用的信息,是遥感数据处理与分析领域最重要的研究方向‘3|,它也制约着遥感在地震灾害评估领域中的应用。传统的遥感数据信息提取研究注重于不同数据源中各波段的光谱和纹理特征的提取, 但很少研究遥感数据的空间尺度(即空间分辨率)对遥感信息提取的影响[41。实际上遥感信*收稿日期: 基金项目: 作者简介: 2013-0卜23;修改回日期:2013-02—21 中国地震局地震应急青年重点任务(CEA—EDEM一2012)和中国地震局兰州地震研究所地震科技发展基金(2011Q03)资助陈文凯(1 983一),男,青海民和人,获硕士学位,助理研究员,主要从事RS和GIS应用技术等研究。万方数据 20 地震息提取的精度不仅受观测目标光谱、纹理等特征的影响,而且受地物空间尺度与影像空间分辨率之间相对关系的影响,因此要得到高精度的信息提取结果,必须考虑遥感数据的空间分辨率对结果的不确定性影响。研究遥感信息提取中的尺度效应不仅有助于提高遥感灾害信息提取的精度,而且有助于针对不同目标地物选择合适的空间分辨率的遥感数据,降低数据选择的盲目性,有助于提高地震灾害评估的工作效率。目前遥感信息提取中的尺度效应研究正在逐步得到重视。1987年Woodcock等∞1采用局部方差方法针对不同目标地物(如森林、城市居民区、农田)对TM、SPOT影像进行了最优空间分辨率的选择;Woodcock等m 73和Atkinson等口3采用变异函数(Variogram)研究遥感影像中的最优空间分辨率的选择;柏延臣等[4’91采用离散度方法研究TM影像中各类地物的最佳分类尺度效应;明冬萍等n们采用基于可变窗口与可变分辨率的改进局部方差方法研究了最佳空间分辨率问题;韩鹏等n1’153基于信息熵方法来研究遥感分类最优空间尺度特征选择;陈杰等‘”1则针对QuickBird全色影像上的典型地物采用纹理的频谱能量变化规律研究高分辨率遥感影像最佳尺度问题。以上方法中都以土地利用中的地物(森林、城镇、农田、草地、裸地等)为目标进行最优空间分辨率研究,然而以地震灾害体(建筑物损毁等)为目标的最优空间分辨率的研究目前尚未见报道,因此本文针对地震后遥感影像中损毁的建筑物,研究其最优空间分辨率的选择。 1 遥感影像空间尺度分析方法尺度是一个广泛使用的术语,在不同的领域有着不同的内涵。Cao等口朝定义了四种与空间现象有关的尺度:制图尺度(地图比例尺)、地理尺度(或称观测尺度)、分辨率和运行尺度(或称操作尺度)。在不同的应用领域,应使用不同的尺度定义,本文中尺度特指遥感空间分辨率。遥感影像中最优尺度就是使遥感数据处理达到最优效果的尺度。尺度问题被认为是遥感数据处理与分析的主要挑战[3]。 Markham等[141研究指出,遥感分类精度主要受混合像元和光谱特征变异两个因子的影响。当遥感数据空间分辨率变高时,处于目标地物边缘处的混合像元数量减少,分类精度就会提高,反之分类精度就会降低;遥感影像的空间分