车载三维摄像仪数据的土地覆盖解译验证方法——以蒙古国东部为例
作者简介:柏永青(1992-),男,甘肃平凉人,硕士生,研究方向为农业信息化。E-mail:yongqingb@qq.com
收稿日期: 2014-08-28
要求修回日期: 2014-11-30
网络出版日期: 2015-04-10
基金资助
中国科学院重点部署项目(KZZD-EW-08)
中国科学院俄乌白人才专项项目
中国科学院信息化专项项目(XXH12504-1-01)
A Method of Land Cover Verification Based on 3D Camera: Taking Eastern Mongolia as an Example
Received date: 2014-08-28
Request revised date: 2014-11-30
Online published: 2015-04-10
Copyright
土地覆盖精度验证是定量刻画土地覆盖遥感解译数据质量的必要手段。传统的土地覆盖验证主要是以“GPS定点”+“野外景观照片”的平面验证方式,其获取的验证点数量受制于野外采样效率,且主观性强。本研究提出一种车载三维摄像仪的土地覆盖验证方法,解决了三维视频资料中GPS验证点信息的输出和提取、验证点分类识别与管理,打分的精度评价等技术问题。以蒙古国东部7省(市)采集的2013年野外视频为例,从264 GB的影像资料中,分别以1、5、10、60、300 s为采样间隔,分离和辨识出123 396、24 679、12 339、2056、411个验证数据,并以验证打分的方法获得本区域的验证精度。分析表明,车载三维摄像仪具有自动化程度较高、能够连续记录可观的三维实地信息的优点,适用于信息化和大数据时代的土地覆盖验证。实地分间隔抽样结果表明,60 s间隔的采样频率在验证效率上最优,变长间隔采样技术将成为未来需要深入研究的关键问题。
柏永青 , 王卷乐 , 陈义华 , 祝俊祥 . 车载三维摄像仪数据的土地覆盖解译验证方法——以蒙古国东部为例[J]. 地球信息科学学报, 2015 , 17(4) : 486 -493 . DOI: 10.3724/SP.J.1047.2015.00486
Land cover mapping is an important aspect in remote sensing (RS) researches, and the precision validation is a necessary procedure to describe the quality of land cover data interpreted from RS images. GPS pointing combined with the field photos are mainly used in traditional validation methods, which is easily and subjectively affected by the field work efficiency and sampling place selection. A new land cover data precision validation method is proposed in this study, which is based on the vehicle-mounted three dimensional (3D) camera. A series of detailed technical issues are addressed, which include the outputs and extraction of the validated GPS points from 3D videos, the identification and management of these points, the precision evaluation technology based on the grading system, and so on. 264 GB videos were used, which were gathered in the field validation task from 7 provinces of eastern Mongolia in 2013. Taking 1, 5 and 10 seconds, and 1 and 5 minutes respectively as the sampling intervals, collecting at an average car speed of 50. 95 kilometers per hour, 123396, 24679, 12339, 2056 and 411 points were recognized accordingly. The precision validation results of the study area were obtained based on the scoring methods. The top score of overall accuracy is 71.01% with the 1 minute interval, the accuracies for meadow steppe, real steppe, desert steppe, built area, barren, cropland and water are 49.29%, 86.09%, 32.71%, 80.65%, 87.5%, 1 and 0, respectively. The analysis shows that the 3D videos are suitable for land cover validation due to its highly automatic and continuous working features in the information and Big Data era. The testing results of the field sampling with various temporal intervals indicate that 1 minute interval is optimal for the precision validation in eastern Mongolia. For improving the future studies, sampling with variable temporal interval is the key issue, and it should be advanced thoroughly for the video data automatic processing technology.
Fig. 1 Study areas in eastern Mongolia图1 蒙古国东部研究区域 |
Fig. 2 The video window of Storyteller图2 用Storyteller播放考察视频突出视频窗口 |
Fig. 3 The map window of Storyteller图3 用Storyteller播放考察视频突出地图窗口 |
Tab. 1 Format of the GPS information from videos taken by Contour表1 Contour拍摄的视频携带的GPS数据格式 |
字段 | 字段含义 |
---|---|
字段1 | 表明该语句为Global Positioning System Fix Data(GGA)GPS定位信息 |
字段2 | UTC(Universal Time Coordinated) 时间,hhmmss.sss,时分秒格式 |
字段3 | 纬度ddmm.mmmm,度分格式(前导位数不足则补0) |
字段4 | 纬度N(北纬)或S(南纬) |
字段5 | 经度dddmm.mmmm,度分格式(前导位数不足则补0) |
字段6 | 经度E(东经)或W(西经) |
字段7 | GPS状态,0=不可用(FIX NOT valid),1=单点定位(GPS FIX),2=差分定位(DGPS),3=无效PPS,4=实时差分定位(RTK FIX),5=RTK FLOAT,6=正在估算 |
字段8 | 正在使用的卫星数量(00-12)(前导位数不足则补0) |
字段9 | HDOP水平精度因子(0.5-99.9) |
字段10 | 海拔高度(-9999.9-99999.9) |
字段11 | 单位:m |
字段12 | 地球椭球面相对大地水准面的高度 WGS84水准面划分 |
字段13 | WGS84水准面划分单位:m |
字段14 | 差分时间(从接收到差分信号开始的秒数,如果不是差分定位将为空) |
字段15 | 差分站ID号0000-1023(前导位数不足则补0,如果不是差分定位将为空) |
字段16 | 校验值 |
Tab. 2 Land cover classification system based on terrestrial ecosystem表2 基于陆地生态系统特点的土地覆盖分类系统 |
Ⅰ级大类 | Ⅱ级小类 | 分类标准 |
---|---|---|
裸地 | 裸地 | 地表为土质、植被覆盖度<5%的裸土地、盐碱地等 |
建筑用地 | 建筑用地 | 包括城镇、工矿、交通和其他建设用地 |
农田 | 农田 | 靠灌溉或天然降水能够生长农作物的耕地 |
沙漠 | 沙漠 | 植被覆盖度<5%的沙地、流动沙丘 |
森林 | 森林 | 郁闭度>30%,高度>2 m的天然林和人工林 |
沙地 | 沙地 | 地表多被沙类覆盖的土地 |
水体 | 水体 | 各种淡水湖、咸水湖、水库及坑塘、河流等 |
草地 | 荒漠草地 | 覆盖度在5%~10%,以强旱生植物为主的草地 |
典型草地 | 覆盖度在10%~30%,以旱生草本为主的草地 | |
草甸草地 | 覆盖度>30%,以草本植物为主的各类草地 |
Tab. 3 Description of different land cover types from video records表3 土地覆盖类型分类提取说明 |
覆被类型 | 视频截图 | 经度(°) | 纬度(°) | 高程(m) | 主要分布区 |
---|---|---|---|---|---|
裸地 | 109.70 | 45.40 | 1009.4 | 东戈壁省、东方省南部,苏赫巴托尔西部等地 | |
建筑用地 | 106.94 | 47.92 | 1294.1 | 乌兰巴托市较多,中央省和肯特省分布较少 | |
森林 | 106.43 | 48.13 | 1555.3 | 中央省北部,肯特西北部分布较多,乌兰巴托和东方省东部分布较少 | |
水体 | 111.46 | 47.34 | 1042.1 | 乌兰巴托和东方省分布较多,肯特省分布较少 | |
草甸草地 | 112.57 | 46.55 | 951.5 | 中央省、东方省、肯特和乌兰巴托 | |
典型草地 | 111.52 | 47.35 | 1082.8 | 面积最大,分布最广,除东戈壁省外其他省都有大量分布 | |
荒漠草地 | 110.65 | 45.40 | 903.8 | 中部的苏赫巴托尔和戈壁苏木贝尔较多,东方省少量分布 |
Fig. 4 The distribution of crowded feature points in the video record extraction results图4 视频提取结果中的密集数据点 |
Fig. 5 The repeated feature points of a single route in the video record extraction results图5 视频提取结果中同一路线重复记录数据点 |
Tab. 4 The statistical results of remote sensing interpretations and video record extractions表4 遥感影像解译和验证视频提取结果统计表 |
提取 | 解译 | ||||||||||
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草甸草地 | 典型草地 | 荒漠草地 | 建筑用地 | 裸地 | 农田 | 沙地 | 森林 | 沙漠 | 水体 | 总计 | |
草甸草地 | 210 | 2908 | 693 | 15 | 81 | 57 | 0 | 180 | 0 | 1 | 4145 |
典型草地 | 591 | 59 053 | 8551 | 1708 | 498 | 2057 | 0 | 1321 | 0 | 16 | 73 795 |
荒漠草地 | 0 | 2115 | 8685 | 6 | 19 520 | 177 | 39 | 0 | 0 | 106 | 30 648 |
建筑用地 | 164 | 1008 | 740 | 8821 | 417 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 11 150 |
裸地 | 0 | 59 | 233 | 0 | 3107 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 3399 |
农田 | 0 | 27 | 0 | 0 | 0 | 86 | 0 | 0 | 0 | 0 | 113 |
沙地 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
森林 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 0 | 10 |
沙漠 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
水体 | 4 | 56 | 21 | 0 | 25 | 0 | 0 | 0 | 0 | 30 | 136 |
总计 | 969 | 65 226 | 18 923 | 10 550 | 23 648 | 2377 | 39 | 1511 | 0 | 153 | 123 396 |
Tab. 5 The precision of land cover classification interpretation (data points sampled at 1 second interval)表5 各种土地覆盖类型的解译精度汇总(数据点间隔1 s) |
覆被类型 | 草甸草地 | 典型草地 | 荒漠草地 | 建筑用地 | 裸地 | 农田 | 沙地 | 森林 | 沙漠 | 水体 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
正确点数(个) | 210 | 59 053 | 8685 | 8821 | 3107 | 86 | 0 | 10 | 0 | 30 |
总点数(个) | 4145 | 73 795 | 30 648 | 11 150 | 3399 | 113 | 0 | 10 | 0 | 136 |
解译精度(%) | 48.50 | 86.22 | 31.79 | 79.11 | 91.41 | 76.11 | 1.00 | 22.06 |
Tab. 6 The precision of land cover classification interpretation (data points sampled at 5 seconds interval)表6 各种土地覆盖类型的解译精度汇总(数据点间隔5 s) |
覆被类型 | 草甸草地 | 典型草地 | 荒漠草地 | 建筑用地 | 裸地 | 农田 | 沙地 | 森林 | 沙漠 | 水体 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
正确点数(个) | 42 | 11 811 | 1733 | 1766 | 621 | 17 | 0 | 2 | 0 | 5 |
总点数(个) | 831 | 14 765 | 6125 | 2227 | 680 | 22 | 0 | 2 | 0 | 27 |
解译精度(%) | 48.44 | 86.17 | 31.76 | 79.30 | 91.32 | 77.27 | 1.00 | 18.52 |
Tab. 7 The precision of land cover classification interpretation (data points sampled at 10 seconds interval)表7 各种土地覆盖类型的解译精度汇总(数据点间隔10 s) |
覆被类型 | 草甸草地 | 典型草地 | 荒漠草地 | 建筑用地 | 裸地 | 农田 | 沙地 | 森林 | 沙漠 | 水体 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
正确点数(个) | 22 | 5908 | 867 | 885 | 308 | 8 | 0 | 1 | 0 | 4 |
总点数(个) | 415 | 7383 | 3061 | 1114 | 339 | 11 | 0 | 1 | 0 | 15 |
解译精度(%) | 48.43 | 86.20 | 31.79 | 79.44 | 90.86 | 72.73 | 1.00 | 26.67 |
Tab. 8 The precision of land cover classification interpretation (data points sampled at 60 seconds interval)表8 各种土地覆盖类型的解译精度汇总(数据点间隔60 s) |
覆被类型 | 草甸草地 | 典型草地 | 荒漠草地 | 建筑用地 | 裸地 | 农田 | 沙地 | 森林 | 沙漠 | 水体 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
正确点数(个) | 3 | 983 | 149 | 150 | 49 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 |
总点数(个) | 70 | 1229 | 512 | 186 | 56 | 1 | 0 | 0 | 0 | 2 |
解译精度(%) | 49.29 | 86.09 | 32.71 | 80.65 | 87.50 | 1.00 | 0.00 |
Tab. 9 The precision of land cover classification interpretation (data points sampled at 300 seconds interval)表9 各种土地覆盖类型的解译精度汇总(数据点间隔300 s) |
覆被类型 | 草甸草地 | 典型草地 | 荒漠草地 | 建筑用地 | 裸地 | 农田 | 沙地 | 森林 | 沙漠 | 水体 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
正确点数(个) | 0 | 192 | 28 | 29 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
总点数(个) | 11 | 249 | 104 | 36 | 11 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
解译精度(%) | 50 | 83.73 | 31.25 | 80.56 | 72.73 |
Tab. 1 0 The average ground distance corresponding to different intervals表1 0 不同的时间间隔对应的地面平均距离 |
时间间隔(s) | 1 | 5 | 10 | 60 | 300 |
---|---|---|---|---|---|
平均距离(m) | 14.15 | 70.76 | 141.53 | 849.16 | 4245.79 |
Fig. 6 The overall precision and steppe interpretation accuracy with different time intervals图6 不同时间间隔数据点的总体解译精度和草地解译精度 |
The authors have declared that no competing interests exist.
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