王卓

摘要：经济的发展，人民生活水平的提高，促进了城镇化进程的加快。随着城市化建设水平的快速发展，对城市的发展及变化情况进行相应的研究，需要在对地理国情进行监测的基础上进行。通过对地表覆盖现状、变化情况及监测过程中使用到的各种信息数据等进行相应的提取，根据提取到的数据，对城市的建设规模及未来发展进行相应的分析，最终得到的结论能够用于未来城市建设的决策。本文就地理国情监测变化信息提取方法展开探讨。

关键词：地理国情监测;信息提取;质量控制

引言

地理国情监测变化信息是基于矢量成果数据提取的反映地理空間变化、加强数据应用性的地理空间信息数据，主要服务于地理国情数据动态更新与资源管理综合决策等。变化信息提取的准确性和可靠性直接影响相关决策正确与否，优化提取技术和加强质量控制能明显提高数据质量和提取效率，为地理信息服务提供保障。

1地理国情监测生产工作流程

（1）组建专项工作领导机构。根据国家对全国基础性地理国情监测工作的领导和指示，省级自然资源管理部门应确立相应的组织实施机制，明确该项工作的行政分管领导、业务主管以及技术和质量负责人。可组织学习能力强、经验丰富的技术骨干成立项目实施组，负责组织、监督、指导项目进度管理、质量控制以及成果汇交等工作，协调处理实施过程中的问题，确保国情监测工作能够保质保量完成，促进国情监测工作的顺利进行。同时还要加大人力和物力资源的投入，确保做到专款专用、专人专用。在进行国情监测的时候，还要与交通、水利、林业、环保等多个部门进行有效的沟通和协调，建立资源共享、高效协同的管理方式，确保地理国情监测工作能够与基础测绘、应急测绘及地理全球信息资源的开发利用进行有效衔接。（2）组织作业人员学习技术规范。根据地理国情监测项目的实施要求，国家相关部门组织工作人员进行专门的培训，讲授地理国情监测的实施方案、技术指标、质量控制方案等，使工作人员能够更加充分地了解地理国情监测的具体任务，做到统一要求、统一标准、统一步调，确保监测工作的有效性。组织专业技术队伍，加强对国情监测工作的培训，对地理国情监测任务的各项步骤、技术标准及作业流程进行深入的研究和探讨。在工作过程中，还要不定期地组织人员进行交流，讨论工作过程中遇到的问题，总结经验。通过集中培训、技术交流，准确把握地理国情监测的技术要求，并在实践中迅速起到带动队伍的作用。

2地理国情监测变化信息提取方法

2.1提取内容与方法

地表覆盖数据主要提取4类变化类型：（1）原有图斑在边缘处发生的此消彼长的“空间变化”;（2）在原有图斑内新产生的与周围类型完全不一样的图斑的“新增变化”;（3）原有图斑在变化区域内灭失的“灭失变化”;（4）原有图斑空间位置不变，但属性发生变化的“属性变化”。国情要素数据提取3类变化类型：（1）原有地理要素分布范围和位置发生变化的“位置变化”;（2）要素发生新增、灭失、部分改变的“新增、灭失变化”;（3）空间位置不变，但其他属性发生了变化的“属性变化”。其中，新增、灭失和位置变化都属于空间变化。提取方法分为人工提取、人机交互提取和自动提取。在自动提取的基础上，可按照空间变化和属性变化规则针对变化不明显的目标进行人工识别提取。由于数据还存在社会属性，因此在划定变化区和识别变化要素时须辅以叠加影像、行业资料等参考数据。

2.2信息提取规则的构建

信息提取的关键之一是针对不同类型的地物要素，构建适用的提取规则。良好的信息提取规则在计算机自动分类中将发挥良好的性能。如对植被、水系信息的提取，应用较多的算法主要为归一化植被指数（NDVI）和归一化水体指数（NDWI），它们都是利用比值运算创建的。比值型指数创建的基本原理是在多光谱波段内，寻找研究对象的最强反射波段和最弱反射波段，将强者置于分子，弱者置于分母，从而增强研究对象，抑制背景地物。地形起伏因素的影响会使地物的光谱反射特性产生变化，并且不同地物的生长地域往往受海拔高度或坡度、坡向的制约，所以将高程信息作为辅助信息参与分类将有利于提高分类精度。在条件允许的情况下，可加入DEM、DSM等辅助信息，参与规则的建立。从目前的研究现状来看，随着影像空间分辨率的提高，不同地物间的特征差异表现得更加细微，这给信息提取规则的构建带来了一定的难度，计算机自动分类的单一地物类别中总会混合其他地物类别。因此，计算机自动分类要想获得满意的分类精度，必须建立详尽的信息提取规则，通过设置适当的阈值，得到理想的结果。

2.3遥感指数计算

遥感指数本身便是对特定的、感兴趣的地表覆盖类型信息的增强，因此，在变化指标设计时，可考虑顾及遥感指数因子的算法，将遥感指数差值作为变化检测指标因子之一。经典的遥感指数，如归一化植被指数、归一化水体指数等，均进行了归一化处理，由此得到的遥感指数差值也在较小的区间范围。但较小的遥感指数差值可能表征着较大的变化信息。因此，在计算过程中，需将遥感指数差值进行如下变换：（1）遥感指数差值正值化。将遥感指数差值拉伸到非负区间，使用正值化后的遥感指数差值表征变化量。（2）量化范围拉伸。由于不同时相的遥感影像与本底数据中遥感影像的光谱差异值跟辐射量化比特数以及色彩饱和度相关，与遥感指数差值不在同一量化级。因此，需对遥感指数差值进行拉伸处理，使其量化范围与影像的光谱差异值处于相同量化级。其具体方法是：对影像的光谱差异值进行直方图统计;然后采用直方图匹配或线性拉伸算法，对遥感指数差值进行拉伸。（3）因子权重设置。根据地表覆盖类型，可对遥感指数因子设置不同的权重，使其发挥不同权重的作用。

2.4结合特征属性的变化信息筛选

地理国情监测数据严格按照规范采集并经过外业调查，不同时期的同一要素层具有相同的数据结构、属性字段。基于GIS技术结合统计分析的方法，准确、直观地分析2个图斑（要素）之间的联系，从而精确筛选变化信息。提取时，以要素的多个特征属性字段为基础依次进行汇总分析，直到所有要素匹配上为止，再判断要素的变化类型。这样就能得到要素间属性存在的关系，再结合空间位置的关联判断变化类型，筛选错误分类，实现数据真实变化情况的追溯。

结语

进行地理国情监测工作，需要多个部门机关单位进行协作共享数据成果，才能够将我国地理国情信息工作顺利进行下去，确保我国的地理信息数据库能够成为精度更高、更新更为及时的全民服务信息平台。

参考文献

[1]王玉训.地理国情监测数据在上海城市管理中的应用研究[J].测绘与空间地理信息，2018，41（10）：126-127+133.

[2]杨旭东，王淼，秦飞，等.地理国情监测外业成果质量检查方法探讨[J].北京测绘，2018，32（10）：1129-1132.

[3]许根，王莉莉，王檄.地理国情监测数据质量检查中应注意的一些问题[J].测绘与空间地理信息，2018，41（10）：165-167.

[4]杨旭东，刘博文，王淼，等.地理国情监测外业调查元数据整理方法研究[J].北京测绘，2018，32（9）：1046-1049.

[5]连恒，杨晓锋，韩丛波，等.地理国情监测增量式更新技术方案研究[J].地理空间信息，2018，16（5）：38-40.

[6]甘宗平，邓少平，方军，等.面向区域与要素的城市1∶2000地形图数据库增量更新方法[J].测绘通报，2018（3）：91-95.

[7]高云亮，宋国民，田江鹏.地理信息资源关联关系的可视化研究[J].测绘与空间地理信息，2019，40（3）：69-71.