利用纹理分析进行区域地形和景观制图外文翻译资料

 2022-08-08 14:16:58

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利用纹理分析进行区域地形和景观制图

摘要：高空间分辨率的数字高程模型(DEM)的可用性引发了人们对基于纹理的自动地貌测量方法的兴趣。对于热带国家来说，这种前景就更有吸引力，因为尽管地貌实体的测绘与自然资源评估和土地规划有关，但这些国家的测绘仍然有限。在本文中，我们将基于傅里叶二维周期图(FOTO方法)的多尺度纹理分析应用于航天飞机雷达地形任务(SRTM) DEM，以获得与法属圭亚那和阿玛帕(巴西)边界领土的现有知识一致的空间相干映射。通过主成分分析，fot提取的纹理特征具有互补性，并与DEM计算的6个常见的地形标准(凹凸度、湿润指数、解剖度、高程、陡坡和低坡百分比)相结合。这提供了16类地形类型的基本半自动地图。为了增加可读性，我们将景观单元分为8类，它们在纹理和地形标准方面最相似，同时经常连续。将生成的地图与现有地图进行比较，但现有地图更局部，分辨率更低，内容更丰富。多尺度傅立叶光谱被证明对描绘陆地表面纹理很有用，并与地形起伏变量协同，允许在潮湿热带地区识别各种各样的大尺度地貌制图。

关键词:SRTM/DEM，地表纹理，半自动制图，FOTO方法，地形纹理

  1. 简介

一般地貌测量学是对适用于任何连续粗糙表面的地貌特征的测量和分析(Mark, 1975)。由于DEM在世界范围内的可用性，现在需要设计方法在地貌制图不发达和缺乏的地区有效地应用地貌测量学原理。这种地貌研究和地图的缺乏在多样化的潮湿热带地区尤为明显(Thomas, 2006;Migon, 2009)。这种地貌多样性(Panizza, 2009)是由不同的地貌形成过程(气候变化、构造历史)对该地区的影响不同，取决于岩性(Walsh和Blake, 2009)。这些过程导致了作为自然对象的地貌多样性，划分了地球表面，并为地貌、水文、生态、土壤和其他领域的过程定义了边界条件(MacMillan和Shary, 2008;Dragut和Eisank, 2012)。在亚马逊地区，地貌多样性是森林生态系统功能和空间生物多样性格局差异的重要解释因素(Slaymaker et al.， 2009)。Guitet et al.， 2015b)和区域尺度(Hammond, 2005)。在局部尺度上(地形b1 k m2)，土壤覆盖沿连锁变化，取决于地形上的位置，并对植被物种的局部组合发挥非生物过滤作用(Sabatier etal .， 1997)。在中等规模(即1-1000平方公里)，由于侵蚀、水文和风化历史造成的地貌组合差异揭示了森林动态和对森林结构的影响(Paget, 1999;Bispo等，2016)。在大尺度上(N1000 km2)，地貌景观多样性对建立现代生物地理区划、解释植物区系组成格局和理解碳储量的空间变化具有重要意义(Hammond, 2005;Figueiredo等人，2013;Guitet等，2015a)。

因此,大规模的地貌分析的发展(地区或大陆规模)是必要的,以便更好地理解过去,现在,和未来的运作的热带森林生态系统在全球变化的背景下(Slaymaker et al ., 2009)和有更好的工具来管理土地、资源和生态系统服务。不幸的是，在许多森林覆盖、人口稀少和交通不便的热带地区，大比例尺的地貌图一般都是老旧的、以专家为基础的低制图分辨率产品。以专家知识为基础的产品往往遵循每个国家或地区的具体目标和方法，在大型的跨国界地区很难进行比较或协调。这种情况使得地貌学在生物多样性和保护研究以及自然资源评估和土地规划中未得到充分利用。

由于航空或空间观测，覆盖大尺度的dem的可用性增加，为在大尺度上处理半自动化地貌制图开辟了途径。半自动方法的优点是在空间上生成一致的地图，在不同区域之间具有可比性。dem的可用性引发了人们对从地表数据中提取地貌特征的算法的兴趣。这些研究中有很大一部分涉及到100-1000平方公里的小到中等尺度，使用高空间分辨率的dem(在野外通常为1米或以下的单元)来精确定位和绘制特定地貌实体，如滑坡和山谷(Perron et al.， 2008;Booth等，2009;Trevisani等人，2012)。尽管美国国家航空航天局提供了航天飞机雷达地形探测任务(SRTM)数据(Farr等，2007;空间分辨率(单元大小)约30米(1弧秒)(NASA, 2013年发布)。SRTM dem为区域和全球尺度的地貌分类提供了途径(Dragut和Eisank, 2012)，但很少有研究是在Iwahashi和Pike(2007)的开创性工作之后，针对全球范围的地图绘制。此外，这些面向全球范围的产品设计与区域使用无关，特别是在亚马逊地区，错误地出现在Dragut和Eisank(2012)的统一或Iwahashi和Pike(2007)的嘈杂模式。然而，这些最新发展背后的愿景，即从SRTM高程数据中设计有意义的地貌特征进行计算，具有深远的意义，并显示了这些数据在缺乏足够地貌或景观制图的地区自动提取地貌特征的潜力。更具体地说，Dragut和Eisank(2012)强调使用SRTM高程作为单个输入变量可以导致合理的结果(通过面向对象的分类)。Iwahashi和Pike(2007)在自动化算法的三个输入几何标准(Pike, 1988)中引入了高程衍生的表面纹理。但是这些作者并没有考虑纹理概念的几个方面(Haralick et al.， 1973)，他们将自己限制在处理SRTM高度区数据时的坑和峰的频率分析中。基于地质统计函数的几种成熟的图像纹理方法(Balaguer等人，2010;Trevisani et al.， 2012)，灰度共生矩阵(即GLCM;Haralick等人，1973年;Hua等人，2006年)，小波(如Ollier等人，2003年;Jordan和Schott, 2005)，或傅立叶二维周期图或功率谱(Couteron et al.， 2006;Perron等人，2008年;布斯等人，2009)可以帮助提取比Iwahashi和Pike(2007)更多的信息。尽管傅里叶分析一直被考虑(Evans, 1972;Mark, 1975)，并用于地貌学(如Hanley, 1977;Harrison和Lo, 1996)，它的使用仍然很少，并且仅限于最直接的应用，检测和量化准周期模式，如丘、脊或山谷(Hanley, 1977;马格尔斯通和伦肖，1998年;Perron等人，2008年)。然而，景观生态学认识到，傅里叶光谱通常可以提供非常多样的空间格局类型，从准周期到无尺度(即分形)(Keitt, 2000;Couteron等人，2006)。这支持了Perron等人(2008)的观点，即傅里叶光谱分析是分析地形属性的一种稳健手段，并提供了难以客观量化的结构测量，尽管通常是直观的。

在本文中，我们使用二维离散傅里叶变换(DFT)提供的傅里叶光谱来处理基于地形和景观的空间实体(MacMillan et al.， 2003) cal c u la te d从热带南美洲的SRTM高程绘制的地图。我们给出了多种光谱的多元比较(基于傅里叶的纹理排序，FOTO方法;Couteron, 2002;Couteron等人，2006)可以提供鲁棒的、多尺度的地形纹理指数(或地形纹理)。此外，这些指标与同时表征地貌形状、重复和空间连通性(这里称为“地貌类型”)有关。我们将这些纹理指数与六种常见的地貌标准(或几何签名sensu Pike, 1988)结合，得到地形类型映射，并进一步简化为景观单元图。我们将我们的方法应用到圭亚那盾的东北部(22万平方公里)，由法属圭亚那和巴西的阿玛帕州组成，大部分被森林覆盖。至于大部分潮湿的热带地区，对于涉及两个领土的自然资源评估和土地规划，没有关于地形、土壤和植被的一致地图资料。此前在法属圭亚那的研究已经证明，地形和景观制图与理解生物多样性和森林资源的空间格局有关(Slaymaker et al.， 2009;Sabatier, 2006;Guitet等，2015b)。为此，法属圭亚那已经有了一份详细的基于地貌学对象的景观地图，面积约为83000平方公里(Guitet et et al.， 2013)。该地图由SRTM数字高程数据建立，使用基于对象的单个地形识别，结合多元分析和更广泛实体(称为景观类)的专家圈定。将这一相当繁重的绘图过程扩展到邻国圭亚那地盾的更大部分受到专家和训练有素的操作员不足的限制，而在热带国家往往如此。我们的目标是证明，纹理分析可以通过SRTM数据以一种可在非常大范围内重现的方式半自动绘制地形，从而帮助评估潮湿森林热带景观的自然资源和生物多样性。

  1. 研究资料和方法

2.1研究区域

我们的研究区域包括位于南美东北部的法属圭亚那(8.3万平方公里)和巴西北部的一个联邦州Amapa(14.2万平方公里，巴西)(图1)。Amapa东南部为亚马逊河，东北部为大西洋。西南部和西部的Jari河标志着与巴西联邦帕拉州的边界。法属圭亚那位于东部的Oiapoque河(与Amapa接壤)和西部的Maroni河(与苏里南接壤)之间。向南，它通过“Tumuc - Humac”山脉与Amapa接壤(图1)。这两个地区位于北纬6°至1°5′之间，西经55°至49°5′之间。这两个地区普遍存在赤道气候。再加上靠近大西洋，它带来了高年降雨量(通常为N2000毫米)和高湿度，因为全年的高温相当稳定(平均每月n20°C)。Amapa和法属圭亚那延伸至圭亚那地盾的低东部(图1)(Paget, 1999;Delor et al.， 2003)，古前寒武纪地壳年龄为N2 Gy，接近Amapa东南部的3gy (Santos et al.， 2000)。圭亚那盾构是高度侵蚀和低升高的(在我们的地区最大高度约850 m asl)，在“古元古代”期间经历了火山、深成和变质事件(Delor et al.， 2003)。它分为三个主带，与东部沿海平原平行，被三个复向斜隔开。第一个带毗邻滨海平原，由下元古代的低花岗质高原(约100 m asl)组成(IBGE, 2004)。它被法属圭亚那的北复向斜所划分(Paget, 1999)，火山-沉积成因，被海拔500米的红土地壳所覆盖(Choubert, 1957)。邻近第一个带，一系列的山脉以法国圭亚那的南部复向斜(有些地区海拔约500米)为特征(Paget, 1999)，它与Amapa中心的Serra Lombarda相连(IBGE, 2004)。这些山脉将第一带与更内陆的第二带分开，后者是位于Amapa州中部地区和法属圭亚那南部(约200米美国国土面积)的一个大型花岗岩高原(Paget, 1999;IBGE, 2004)。这片高原成为法属圭亚那一侧的低地形平原(Guitet et et al.， 2013)。“Amaparsquo;s hills”(IBGE, 2004)的大片区域位于第一带和第二带之间。在这些带中，河流网络通过像Oiapoque和Maroni这样的大河将圭亚那地盾与海洋连接起来。第三个带是图穆-胡马克复向斜，是阿玛帕地区观测到的海拔最高的带(接近650 asl)，与图穆-胡马克山脉(法属圭亚那南部)和Serra Iratapuru山脉(IBGE, 2004)相邻。

Amapa南部亚马逊盆地古生代和新生代岩石上的板状和残余起伏(Gibbs and Barron, 1993;IBGE, 2004)。在这里，马拉卡纳夸拉高原的条形地貌划分了圭亚那盾构的南部边界(图1)。在阿玛帕州，未固结的更新世沉积物构成了第四纪沿海平原，其特点是北角有几个湖泊连接亚马逊河口的主要河流。这一海岸极易被洪水淹没，特别是沿着亚马逊河及其河口，主要是由于轻微的海拔(Magnani, 1952;Boaventura和成田机场，1974年;Jardim等，2015)。

2.2研究数据

从2000年2月NASA获取的SRTM数据(详见Farr等人，2007年的技术细节)进行分析，提高了1 弧度秒的分辨率(NASA于2013年公开获取)。这些数据近似于植被顶部的高程。SRTM数据的垂直精度已评估为3弧秒版本约10米(Bourgine和Baghdadi, 2005年)。我们以1 弧度秒的数据作为数字高程，在茂密潮湿的热带森林上，植被高度较小。事实上，法属圭亚那5种森林类型的冠层高度变化在3弧度秒SRTM上几乎无法检测到(Fayad等，2014)。然而，高程数据可能包括沿海地区植被高度的空间变化，这些地区的景观包括森林和非森林镶嵌。出于训练目的，我们使用了以前在法属圭亚那绘制的地貌图(Guitet et al.， 2013)，但使用了一种复杂的基于对象的方法，可以参考字段横断面进行验证。为了便于比较，我们还扫描了2004年由巴西地理研究所(Instituto Brasileiro de Geografia e Estatiacute;stica (IBGE))制作的Amapa地貌图(比例尺1:75万)，以及2015年通过电子载体发布的“Amazocirc;nia Legal”的最新版本。

2.3纹理分析

使用纹理分析，我们想要描述几何签名，即。e。(Pike, 1988)。签名使我们能够识别我们这里所说的地貌类型，即地貌元素的重复模式的组合，具有特征模式和重复尺度(MacMillan et al.， 2000)。

对于SRTM的纹理分析，我们采用了基于傅里叶变换的纹理排序(FOTO;Couteron, 2002;Couteron et al.， 2006)，在此首次将其应用于地貌测量领域。如图2所示，FOTO将SRTM图像细分为选择尺寸的正方形窗口(A)，并分析每个窗口的SRTM灰度(即高程值)的空间变化。这些变化特征的地形，他们的形状和他们的重复分析窗口。它们通过二维离散傅里叶变换(2D DFT，图2B)在具有谐波离散频率并覆盖地理空间所有方向的正弦/余弦波形空间中进行分解。这导致了计算二维周期图(C)或SRTM图像窗口的光谱密度(Stoica和Moses, 2005)，通过取由快速傅立叶变换产生的傅立叶系数的模量。在应用2D DFT

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