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2022 PIE开发者大赛遥感应用组二等奖成果展示

 

2023年，第六届航天宏图&华为云杯PIE系统开发大赛全新升级！大赛在原有的桌面开发组、云开发组、遥感应用组 3个传统赛道之外，增加 5大创新赛道：人工智能组、气象数值预报组、卫星设计组、无人机设计组、通导遥一体化应用组。

相信许多小伙伴已经跃跃欲试，现在报名链接已开放，欢迎各位小伙伴踊跃报名参赛！报名方式：1. 扫描下方二维码，通过小程序活动广场页面报名

2. 复制链接，前往大赛官网报名https://www.piesat.cn/ch/index_ds.html挑战、赋能、创新！2022年的开发者大赛群英辈出，精彩非常这个春夏，我们将陆续展示上届获奖队伍的优秀作品，以供大家参考学习。

今天为大家带来2022 PIE开发者大赛遥感应用二等奖成果展示——PIE智能解译赋能自然资源调查图斑可靠性检查。

成果展示2022 PIE开发者大赛获奖级别：二等奖（遥感应用组）参赛队名：“火眼金睛”捕错队作品名称：PIE智能解译赋能自然资源调查图斑可靠性检查参赛单位：江苏省地质测绘院、河海大学参赛队员：王胜利（组长）、何燕兰、查鸿伟、陈巍、卞盼盼

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视频详情 本作品基于PIE-SIAS实现研究区影像的精准解译，通过遥感解译结果与现有成果叠加对比分析、规则制定，筛选出大图斑错误，建立了面向对象遥感解译技术支持的大图斑质量核查体系，为自然资源部门大中型项目矢量数据库提供核查技术手段；创新引入时序SAR影像和关键期植被物候特征，通过影像阈值法和多尺度分割矢量约束的形式实现稻虾养殖坑塘的精准提取，纠正了前期稻虾养殖坑塘地类认定时的部分错误，保障稻虾养殖区面积统计和资源承载分析。

1选题目的国土调查/变更调查是我国法定的一项重要制度，是全面查清国土资源的重要手段土地利用现状调查和图斑绘制是国土调查的重点工作，对土地利用现状图斑进行核查是土地调查质量检测的核心内容，是保障国土调查成果质量的生命线。

目前常用的质量控制方法是结合内外业进行人工抽样调查内业核查以遥感影像和举证照片为依据，进行逐图斑内业比对，检查图斑地类、边界与影像及举证照片的一致性，在客观性和全面性方面也存在弊端，如存在作业人员主观判断的差异，往往会出现漏检错检等情况；外业核查则耗费大量人力物力。

对作业单位而言，地类认定的正确与否是项目成果质量的关键，错误图斑面积占比大小直接决定项目成果是否合格因此，如何高效、高精度、全方位完成土地调查数据质量的核查问题成为亟待解决的难题随着高分遥感技术的发展，遥感图像质量及空间分辨率不断提高，能够提供包含丰富地表细节信息的对地观测数据，为国土调查和自然资源监测任务提供了可靠的数据源。

然而，传统面向像元的数据处理方法因其严重的“椒盐现象”无法直接应用于土地利用图斑的评价近年来面向对象遥感解译技术的突破表明基于对象分析单元从高分遥感图像中提取空间信息是可行的，但是全图斑核查仍存在巨大挑战。

此外，稻虾养殖坑塘作为细分地类在江苏省盱眙县大量存在，其既属于“耕地资源”又属于“湿地资源”，对其精准调查有利于国土空间规划分类对接和实现当地产业结构调整分析因此，本小组以淮安市盱眙县为试点工作区域，结合“一查多用”为导向的数据调查，重点研究了面向对象遥感解译技术支持的大图斑质量核查和时序SAR影像解译的盱眙县稻虾养殖坑塘提取。

2技术路线

图1 技术路线图3作品详细说明本次作品主要包含面向对象遥感解译技术支持的大图斑质量核查和时序SAR影像解译的盱眙县稻虾养殖坑塘提取大图斑质检为项目提供关键要素集质量核查解决方案；稻虾养殖坑塘提取是针对盱眙县特色进行的专项研究，需要将水田(0101)细分为水田(0101)和稻虾养殖坑塘(0101A)。

本作品通过时序SAR影像解译和关键期植被物候特征，通过对比不同时段稻虾养殖坑塘的水体变化情况，进而对稻虾养殖坑塘地类认定正确性进行判断

图2 水田地类图斑“0101”需细化为“0101”和“0101A”(稻虾养殖坑塘)3.1面向对象遥感解译技术支持的大图斑质量核查

图3 大图斑质量核查技术流程使用0.8m GF-2影像、0.5m吉林一号宽幅01B星影像和0.2m无人机航飞DOM影像进行大图标质量核查对大图斑而言，通过内部地类的面积占优和次数占优两套规则辅助判断主地类，依此进行质检。

当大图斑内，面积占优地类与次优地类不一致且两者的面积均超过25%时，该大图斑直接判定为可疑图斑

图4 质检规则

图5 解译结果与调查成果叠加分析

图6 大图斑质量核查结果（红色为错误图斑）

图7 部分错误图斑截图3.2时序 SAR 影像解译的盱眙县稻虾养殖坑塘提取

图8 稻虾养殖坑塘提取流程3.2.1 数据获取及预处理使用2021年Sentinel- 1 GRD数据，对其进行轨道校正、热噪声去除、辐射定标、相干斑滤波、地形校正、分贝化等预处理，并使用PIE-Basic进行研究区裁剪。

对裁剪后影像进行中值滤波处理，在减弱椒盐噪声的同时，能够在一定程度上保留图像的细节信息

图9 数据源与预处理流程3.2.2 水体指数提取构建基于SAR影像的水体指数SWI，SWI = ln（10*VV*VH）-8.15分别统计12景影像中水体指数值大于0的像素个数，并除以总像素个数，作为水体占比。

结合水稻生长周期，选取非水稻种植期（12月-次年6月）和水稻种植期（7月-11月）中水体含量最高的两景影像进行水体提取，最终选取的关键物候期影像为2021年5月和2021年9月

图10 淮河镇 2021年SAR影像水体占比先使用阈值分割方法，将SAR影像中SWI值大于等于0的像元值赋为1(代表水体)，小于0的像元值赋为0(代表非水体)，得到初始的水体空间分布图。

5月                                    9月图11 提取水体结果图阈值分割结果图存在水位不一致、边界不明显、椒盐噪声等问题，因此使用PIE-SIAS进行面向对象多尺度分割，以每一块农田为对象进行提取。

计算每一块图斑中存在的水体面积，若占比超过50%，则认为该图斑为水体并赋值为1，否则赋值为0

5月                          9月图12 水体精确提取结果3.2.3 基于面向对象约束的水体差异化稻虾养殖坑塘提取将两景影像水体提取的最终结果做相交处理，将5月为水体、9月为非水体的图斑提取出来，得到最终的虾稻养殖坑塘提取结果。

利用该结果判断前期稻虾养殖地类认定的正确性，纠正了前期稻虾养殖坑塘认定时的部分错误本方法能够有效区分出稻虾养殖坑塘、普通坑塘和稻田等，达到了较高的识别精度

图13 稻虾养殖坑塘提取成果3.2.4 精度验证使用PIE-Basic软件对照多尺度原始影像随机选择虾稻养殖坑塘和非虾稻养殖坑塘样本点作为真实的地面分布，对虾稻养殖坑塘提取结果通过计算混淆矩阵进行精度评定，总体分类精度(OA)达到了91.2%，Kappa系数达到了0.82。

图14 地面真实样本点分布表1 混淆矩阵Confusion Matrix提取结果真实样本非虾稻养殖虾稻养殖合计非虾稻养殖23522892641虾稻养殖18026462826合计253232355467

4特色与创新点本作品建立了面向对象遥感解译技术支持的大图斑质量核查体系，构建了与项目试点分类编码适应对接的分类体系，基于PIE-SIAS研究了高分影像多尺度优化分割、典型难点地类特征学习与优化等关键技术，构建了有效、可用的国土调查数据处理分析技术体系，实现了“自然资源调查”成果的高精度核查，保障最终成果数据库质检。

本作品创新了时序 SAR影像解译的盱眙县稻虾养殖坑塘提取手段，在综合分析关键期虾田植被物候特征和外业调研的基础上，引入时序影像构建水体指数SWI进行稻虾养殖坑塘粗提取，利用PIE-SIAS多尺度分割矢量优化提取结果，解决水体粗提取中存在的水位不一致、边界不明显、椒盐噪声等问题。

最后根据GIS分析前后时相水体的变化规律实现稻虾坑塘精准提取该方法的实现帮助纠正了前期稻虾养殖坑塘认定时的部分错误，同时为外业航飞的最佳时间确定提供依据5应用领域本作品可以为自然资源部门大中型项目矢量数据库提供核查技术手段，保障城市生态文明建设、空间规划编制和统一确权登记、国土空间用途管制等具备高精度数据基底；还可以为“占用基本农田的养殖项目屡禁不止”等违法用地现象提供快速发现核查手段。

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注：点击文章开头 #2022 PIE开发者大赛成果展示 标签，可查看全部成果展示文章我们将持续更新，敬请关注！看完这些优秀的作品，你心动了吗？快来挑战！第六届航天宏图&华为云杯PIE系统开发大赛报名已开启！各位小伙伴可通过以下两种方式进行报名：。

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ENDPIE-Engine 平台介绍PIE-Engine（Pixel Information Expert Engine）是由航天宏图公司独立自主研发的开放式遥感云服务平台，致力于实现遥感数据按需获取、运算以及专题信息聚焦服务，满足对地观测数据获取能力飞速增长带来的信息高效化处理和服务需求，加速我国遥感技术的发展进程。

目前平台数据储量已超过8PB，存储国内外200多种遥感数据集，超过1000万景影像数据，涵盖光学、微波、高光谱、高程、人口、夜光、环境、土壤等各种数据集和专题产品，数据包括高分、Landsat、MODIS、Sentinel系列等。

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