Vol.28 No.8 廖楚江等：基于地质统计学影像纹理的海南矿区荒漠化监测 711。 Ah)=2P万2[DN(-DN十M 1 了证明变异函数区分几种不同沙地类型的能力， 我们在1999年4,3,2波段合成影像上为第二波 (5) 段选择了3个类别的小样本，分别为海滩沙地（近 2.3变异函数参数 海亮白色区域)、极重度荒漠地（内陆亮白色区域） 地质统计学影像纹理是通过计算移动窗口内 和轻度荒漠地（亮白色周边的红白色区域），利用 的相邻像元的半变异值得到的，计算方法如图2 方向变异函数公式进行计算，得到的变异函数图 所示.在计算的过程中需考虑计算窗口大小、像 如图3所示.在研究变异函数图时，一般关注三 元取样距离（步长）、计算方向和波段组合等几个 个参数9，即变差距离、基台值和块金值（如 因子9.计算窗口（移动视窗）大小，主要是依据 图4)，从变异函数的定义可以看出，当一对样本 在计算每个像元的纹理值时，需要同时考虑到该 距离增加时，所对应的变异函数值一般也增加，当 像元周围多大的范围来决定，一般是在反复实验 变异函数达到一个平台时的样本间距离叫做变差 的基础上得到的，一个理想的窗口不能太大，否则 距离或相关尺度.变差距离表明当样本间距等于 将使得相邻的土地覆盖类型互相干扰，同时也不 或大于此距离时，样本就变得完全独立，在变差距 能太小，否则将减小变异函数分类器的使用范围. 离变异函数所达到的平台叫做基台值.块金值是 像元取样距离（步长）依据窗口大小的改变而改 在极短的样本距离(h≈O)之间变异函数从原点 变，它代表了像元与像元之间的关系，图2中窗口 的跳升值（不连续性），它是由于样本误差和短距 大小为3，步长可为1或者2，一般情况下，计算结 离的变异性引起的. 果取所有步长的平均值.考虑计算方向是因为地 1000r 潜在荒漠化 表景物的排列顺序与方向并不固定，因此在计算 800 ··士人A 纹理特征时，需考虑计算东一西向(0)、南一北向 A (90°)、东北一西南向(45°)，西北一东南向(135°)4 个方向的纹理当空间方向性不明显时，可将4个 警 400 严重荒漠化 ■ 方向的变异函数值加总取平均，即成为所谓等向 200 海滩沙地 变异元.波段组合是针对交叉变异函数和虚拟变 异函数的一个参数，选择不同的波段组合，将对地 5 10 步长，h 表景物的区分产生重要影响. 窗口移动方向 图3不同类别变异函数图 1 Fig 3 Variograms of different classes 10198636154 6457534763 3×3 189 窗口 52524651101 基台值 5054658596 9999839489 ( 光谱影像 纹理影像 图2地质统计学纹理计算示意图 Fig 2 Caleul ation of geostatisti cal texture 块金值 变差距离 2.4荒漠地纹理特征 步长h 由于荒漠化土地的各个等级和海滩沙地在各 图4变异函数图参数意义 波段的光谱值都十分接近，因此在训练样区选择 Fig 4 Parameter meaning of variogram 时极容易造成误判，也因此造成在正式分类时很 难将它们区分开.事实上，它们在空间结构上存 从图3中可以看出，海滩沙地的变异函数曲 在很大的差异，显然海滩的地表结构与内陆的荒 线非常平缓，当步长距离大于1时呈现小至于无 漠化土地的地表结构明显不同，而不同等级的荒 的空间自相关而极重度荒漠地变异函数在步长 漠化土地也有一定的结构差异，如极重度荒漠化 大于2时才变得平缓，其基台值也比海滩沙地更 土地沙丘轮廓明显，峰谷显著，而对于程度稍轻的 大，说明极重度荒漠地比海滩沙地有着更大的变 重度荒漠化土地，则显示为脊线轮廓明显9，为 异性，轻度荒漠地显示最大的变异性，变异函数曲γjk ( h) = 1 2P ( h) ∑ P( h) α=1 [ DN j( xα) -DN k ( xα+h] ( 5) 2.3 变异函数参数 地质统计学影像纹理是通过计算移动窗口内 的相邻像元的半变异值得到的, 计算方法如图 2 所示 .在计算的过程中需考虑计算窗口大小、像 元取样距离(步长) 、计算方向和波段组合等几个 因子 [ 8] .计算窗口(移动视窗) 大小, 主要是依据 在计算每个像元的纹理值时, 需要同时考虑到该 像元周围多大的范围来决定, 一般是在反复实验 的基础上得到的, 一个理想的窗口不能太大, 否则 将使得相邻的土地覆盖类型互相干扰, 同时也不 能太小, 否则将减小变异函数分类器的使用范围. 像元取样距离( 步长) 依据窗口大小的改变而改 变, 它代表了像元与像元之间的关系, 图 2 中窗口 大小为 3, 步长可为 1 或者 2, 一般情况下, 计算结 果取所有步长的平均值.考虑计算方向是因为地 表景物的排列顺序与方向并不固定, 因此在计算 纹理特征时, 需考虑计算东-西向( 0°) 、南-北向 (90°) 、东北-西南向( 45°), 西北-东南向( 135°) 4 个方向的纹理, 当空间方向性不明显时, 可将 4 个 方向的变异函数值加总取平均, 即成为所谓等向 变异元.波段组合是针对交叉变异函数和虚拟变 异函数的一个参数, 选择不同的波段组合, 将对地 表景物的区分产生重要影响. 图 2 地质统计学纹理计算示意图 Fig.2 Calculation of geostatisti cal texture 2.4 荒漠地纹理特征 由于荒漠化土地的各个等级和海滩沙地在各 波段的光谱值都十分接近, 因此在训练样区选择 时极容易造成误判, 也因此造成在正式分类时很 难将它们区分开 .事实上, 它们在空间结构上存 在很大的差异, 显然海滩的地表结构与内陆的荒 漠化土地的地表结构明显不同, 而不同等级的荒 漠化土地也有一定的结构差异, 如极重度荒漠化 土地沙丘轮廓明显, 峰谷显著, 而对于程度稍轻的 重度荒漠化土地, 则显示为脊线轮廓明显 [ 8] .为 了证明变异函数区分几种不同沙地类型的能力, 我们在 1999 年 4, 3, 2 波段合成影像上为第二波 段选择了 3 个类别的小样本, 分别为海滩沙地(近 海亮白色区域) 、极重度荒漠地(内陆亮白色区域) 和轻度荒漠地( 亮白色周边的红白色区域) , 利用 方向变异函数公式进行计算, 得到的变异函数图 如图 3 所示.在研究变异函数图时, 一般关注三 个参数 [ 9] , 即 变差距离 、基台值 和块金值 ( 如 图 4), 从变异函数的定义可以看出, 当一对样本 距离增加时, 所对应的变异函数值一般也增加, 当 变异函数达到一个平台时的样本间距离叫做变差 距离或相关尺度.变差距离表明当样本间距等于 或大于此距离时, 样本就变得完全独立, 在变差距 离变异函数所达到的平台叫做基台值.块金值是 在极短的样本距离( h ≈0) 之间变异函数从原点 的跳升值( 不连续性), 它是由于样本误差和短距 离的变异性引起的. 图 3 不同类别变异函数图 Fig.3 Variograms of different classes 图 4 变异函数图参数意义 Fig.4 Parameter meaning of variogram 从图 3 中可以看出, 海滩沙地的变异函数曲 线非常平缓, 当步长距离大于 1 时呈现小至于无 的空间自相关, 而极重度荒漠地变异函数在步长 大于 2 时才变得平缓, 其基台值也比海滩沙地更 大, 说明极重度荒漠地比海滩沙地有着更大的变 异性, 轻度荒漠地显示最大的变异性, 变异函数曲 Vol.28 No.8 廖楚江等:基于地质统计学影像纹理的海南矿区荒漠化监测 · 711 ·