吴起县黄土高原退耕还林区时间序列正射产品

龙腾飞，何国金*，焦伟利

1. 中国科学院空天信息创新研究院，北京 100094

2. 海南省地球观测重点实验室，海南三亚 572029

引 言

黄土高原气候干燥、生态系统脆弱，是世界上水土流失最为严重的地区之一[1-2]。为了修复黄土高原地区生态环境，我国于1999 年启动了退耕还林还草工程[1]。工程实施20 年来取得了巨大成效，植被面积大幅度提高，有效遏制了黄土高原土壤侵蚀，过去荒山秃岭、水土流失、风沙肆虐的面貌得到明显改观。然而也有不少学者认为2015 年前后黄土高原地区的退耕还林草已经处于饱和状态，进入自然演替阶段，继续实施退耕还林还草工程在粮食供应、土壤干旱化、植被退化、水资源平衡、可持续对策等方面存在一定争议[2-3]。

陕西省延安市曾是黄河中上游水土流失最严重的地区之一，也是退耕还林工程的第一批实践区。1998 年延安市吴起县首开全国封山禁牧先河，到1999 年在全国率先开展大规模退耕还林成为最早试点，再到2013 年启动实施的新一轮退耕还林，延安市始终走在退耕还林工程的第一线[4-5]。

目前对黄土高原的卫星观测数据大多来源于国外，缺乏高空间、高时间分辨率的即得即用遥感产品集，本文利用国产高分卫星多光谱数据制作了延安市吴起县地区2013-2018 年的密集时间序列正射影像产品（并将持续更新），对于黄土高原退耕还林还草的科学研究具有重要价值。

1 数据采集和处理方法

1.1 数据源

高分一号（GF-1）卫星于2013 年4 月26 日在酒泉卫星发射中心成功发射，是国家高分辨率对地观测系统重大专项中的首颗卫星。高分一号卫星宽视场（Wide field of view，WFV）传感器的主要载荷技术指标如表1 所示。GF-1 WFV 原始数据由中国遥感卫星地面站接收、中国资源卫星应用中心分发，影像数据自带有理函数模型（RPC 模型）参数，但由于自带RPC 模型存在一定误差，无法直接用于正射影像的生产。影像的覆盖范围及时相信息如图1 和表2 所示。数据集覆盖范围约135 842.3 平方公里，其中吴起县约3791.5 平方公里。

表1 GF-1 卫星WFV 传感器主要载荷技术指标

图1 GF-1 WFV 时间序列影像覆盖范围

表2 GF-1 WFV 影像获取时间

1.2 数据处理

以Landsat 8 全色正射镶嵌影像（空间分辨率为15 m）作为参考影像，利用影像自动匹配方法[6]从参考影像提取地面控制点，并利用地面控制点对影像自带RPC 模型进行修正，然后基于修正后的RPC 模型和DEM 数据对原始影像进行正射校正，最后采用自动匹配方法从正射校正结果和参考影像采集检查点进行精度评价。本数据集采用的DEM 数据为SRTM DEM V3 数据，空间分辨率约为30 m。数据处理流程如图2 所示。

图2 高分一号WFV 数据正射校正处理流程

1.2.1 影像自动匹配

影像自动匹配是高效获取地面控制点的有效方法。为保证采集到的控制点在空间上分布均匀，我们将高分一号WFV 原始影像划分为256×256 的规则格网，然后在每个格网内利用SIFT 算法[7]自动匹配一个控制点。另一方面，通过划分格网也可得到大小合适的影像块，从而提高SIFT 匹配算法的速度和成功率[6]。借助待匹配影像的初始RPC 模型，参考影像块的范围可以根据待匹配影像块的影像坐标近似计算得到。此外，我们还可以将参考影像块重采样成与待校正影像块相近的分辨率，从而让SIFT 匹配更加稳健。

1.2.2 RPC 模型优化

有理函数模型将像点坐标( , )r c表示为以相应地面点空间坐标( , , )X Y Z为自变量的有理多项式的比值。为了提高方程的数值稳定性，对两个像平面坐标和三个地面空间坐标进行平移和缩放，标准化为−1.0～1.0 之间。基本方程为如下形式：

其中，多项式系数ijka称为有理函数系数（RPC 参数）。

采用L1 范数约束的最小二乘法[8]对初始RPC 参数进行改正，得到修正后的RPC 模型。

1.2.3 正射校正

利用修正后的RPC 模型和DEM 数据，按WGS84 坐标系UTM 49 带投影和16 m 分辨率建立输出正射影像的规则格网，然后计算输出影像格网中的每一点对应于原始高分一号WFV 影像的像素坐标：根据输出影像左上角点的投影坐标及影像的空间分辨率计算输出格网点的投影坐标，并将投影坐标转换为地理坐标（经纬度），再利用修正后的RPC 模型和DEM 数据将经纬度和高程计算为对应的原始影像像平面坐标。一般地，计算得到的像平面点的坐标值不为整数，则需采用双三次卷积法插值得到相应灰度值填充到输出影像格网中。

2 数据样本描述

本数据集包括陕西省延安市地区2013-2018 年共计130 景高分一号卫星宽视场（WFV）正射影像数据，其空间分辨率为16 m，坐标系为WGS1984，投影方式为UTM 49N，总数据量约为258 GB。每景影像存放在独立文件夹中，以传感器名称、景中心经纬度及成像日期命名，文件夹内包括正射影像文件、元数据文件、缩略图文件、精度评价文件4 个文件。延安市吴起县附近2013 年8 月和2015 年8 月的影像如图3 所示。

图3 2013 年和2018 年吴起县GF-1 WFV 影像

3 数据质量控制和评估

以Landsat 8 全色正射影像为参考，采用自动匹配方法对每景正射影像采集100 个左右均匀分布的检查点，计算每景影像所有检查点的均方根误差（RMSE）以得到该景影像的平均平面误差，然后对130 景影像的平面误差进行直方图统计，结果如图4 所示。由图4 可知，大多数景的平面误差在1 个像元以内，且所有影像的平面误差均小于2 个像元。检查点的均方根误差的计算公式为：

其中，0X和0Y为校正后影像左上角点所在的地面坐标，xr和yr为校正后影像X方向和Y方向的地面采样间距。

图4 GF-1 WFV 时间序列正射影像精度报告

4 数据价值

本数据集是延安市吴起县地区2013-2018 年较完整的即得即用的高分卫星影像时间序列。本产品为多光谱数据，云量少、定位精度高，可直接用于植被指数计算、目视判别、影像自动分类或变化检测等遥感分析应用。本数据集包含影像数据、元数据、缩略图和精度评价报告，便于用户了解数据的属性及质量信息。本数据集可为深入研究黄土高原地区退耕还林还草成效及其生态、经济效应等提供数据支撑。

5 数据使用方法和建议

延安市吴起县地区时间序列正射影像数据集保存为GeoTIFF 格式，包含4 个波段，能够在ENVI、PCI、ArcGIS 和QGIS 等遥感和GIS 主流软件中读取和操作。

后续本数据集将会定期补充新的时序产品，为延安地区退耕还林还草的遥感监测提供基础数据支撑。

致 谢

感谢中国资源卫星应用中心提供的数据支持。

数据作者分工职责

龙腾飞（1986—），男，湖北省武汉市人，博士，助理研究员，研究方向为遥感图像智能处理。主要承担工作：数据收集、算法设计和数据处理。

何国金（1968—），男，福建省龙岩市人，博士，研究员，研究方向为遥感信息智能服务。主要承担工作：总体思路与方案设计。

焦伟利（1965—），女，辽宁省凤城市人，正高级工程师，研究方向为遥感图像处理与工程应用。主要承担工作：数据处理流程设计。