面向?qū)ο蟮倪b感影像水田信息提取方法研究

王昌滿WANG Chang-man；趙俊三ZHAO Jun-san

（昆明理工大學(xué)國土資源工程學(xué)院，昆明 650093）

（Faculty of Land Resource Engineering，Kunming University of Science and Technology，Kunming 650093，China）

0 引言

隨著要遙感影像分辨率的不斷提高，地物的空間信息變得非常豐富，采用傳統(tǒng)的基于像元的的光譜信息提取技術(shù)已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足高分辨率遙感影像信息提取的要求。根據(jù)高分辨率遙感影像的特點(diǎn)，Baatz M（1987）等根據(jù)高空分辨率影像的特點(diǎn)提出了面向?qū)ο蟮倪b感分類方法[1]。Baatz M（2000）等基于異質(zhì)性最小的原則提出區(qū)域合并分割算法，實(shí)現(xiàn)了影像對(duì)象的多尺度認(rèn)知模型構(gòu)建[2]。Hofmann（2001）等使用DEM 作為高程專題層參與影像分割，利用IKONOS 影像提取了建筑物、道路，使建筑物、道路的形狀得到了更正確的體現(xiàn)[3]。在國內(nèi)，面向?qū)ο蟮倪b感影像分類方法也取得了很大的進(jìn)展。黃慧萍（2003-2004）等用高分辨率IKONOS 影像，采用面向?qū)ο蟮亩喑叨冗b感影像分割方法，自動(dòng)提取了大慶市城市綠地覆蓋信息，取得較好的效果[4]。莫登奎（2005）等基于模糊聚類的面向?qū)ο蠓治龇椒?，?duì)株洲市城鄉(xiāng)結(jié)合部土地利用信息進(jìn)行提取，精度高，速度快[5]。前人對(duì)面向?qū)ο笥跋裥畔⑻崛∽隽撕芏嗟墓ぷ?，本文利用eCogniton 軟件，結(jié)合高分辨率遙感影像的空間特征對(duì)地信息進(jìn)行提取。

1 面向?qū)ο筮b感影像信息提取方法的研究

向?qū)ο蟮男畔⑻崛『诵膯栴}是將遙感影分割成為一個(gè)個(gè)影像對(duì)象，綜合影像對(duì)象的光譜、形狀、紋理、層次、鄰域、空間位置、類間關(guān)系等特征信息對(duì)影像進(jìn)行分割得到同質(zhì)對(duì)象，再對(duì)影像對(duì)象進(jìn)行信息提取和分析。

1.1 影像的分割 影像分割的關(guān)鍵就是面對(duì)遙感影像進(jìn)行分析，分割的好壞直接影響到信息的提取和識(shí)別的精度。[6]不同的地類有它的一個(gè)最優(yōu)分割尺度和分割參數(shù)，目前最優(yōu)的分割尺度和分割參數(shù)都是通過反復(fù)的實(shí)驗(yàn)得來的。國內(nèi)外已經(jīng)提出了許多數(shù)字圖像分割算法，有些是全自動(dòng)的，有些是半自動(dòng)的。大致可把影像分割的方法分為兩大類：一是自上而下的方法(top—down)，即知識(shí)驅(qū)動(dòng)的方法(knowledge driven methods)；二是自下而上的方法(bottom—up)，即數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法(data driven methods)[7]。eCognition 中提供了3 種分割方法：四叉樹分割，棋盤分割和多尺度分割[8]。四叉樹分割是將影像分割為不同尺寸的正方形，它通過在尺度參數(shù)里定義每個(gè)正方形的色差進(jìn)行分割的。四叉樹分割性能良好，結(jié)果合理，目前主要應(yīng)用于細(xì)胞分析，可以很好地區(qū)分背景和前景。棋盤分割是將整景影像或者感興趣的區(qū)域分割為較小的相同大小的正方形。棋盤分割可以細(xì)化影像，但是也將連續(xù)的同質(zhì)影像分為若干個(gè)小區(qū)域，棋盤分割多用于大影像的分塊，為了處理大影像，把他們剪切為小塊來分別處理。多尺度分割是按照從下往上的方式進(jìn)行的，主要是基于區(qū)域合并的算法，以單個(gè)像元為生長點(diǎn)，采用區(qū)域生長的算法生成小的影像對(duì)象，反之在形成較大的影像對(duì)象，在兩者合并過程中，影像對(duì)象遵循異質(zhì)性最小原則進(jìn)行合并。因此，分割尺度參數(shù)較大的將會(huì)產(chǎn)生較大的影像對(duì)象，而較小的尺度參數(shù)將會(huì)產(chǎn)生較小的影像對(duì)象。多尺度分割是一種最優(yōu)化的過程，最大限度地減少影像對(duì)象異質(zhì)性，同時(shí)有最大的同質(zhì)性。圖像區(qū)域的異質(zhì)性f 包含光譜異質(zhì)性和形狀異質(zhì)性兩方面，其計(jì)算式為：

式中，hcolor表示光譜異質(zhì)性，hshape表示形狀異質(zhì)性，wcolor表示光譜相對(duì)于形狀的權(quán)重，而1-wcolor則為形狀的權(quán)重。

1.2 特征知識(shí)庫的構(gòu)建 影像對(duì)象特征作為區(qū)別不同地物的知識(shí)，常被用一些數(shù)學(xué)模型表達(dá)式作為對(duì)象特征的定量描述方法，對(duì)象特征包括光譜、形狀、紋理、層次和專題屬性等特征[9]。提取的水田包括三個(gè)部分：有莊稼的水田（水田A），覆蓋地膜的水田（水田B）和未種植的水田（水田C）下同。

論文采用采用以下幾個(gè)特征構(gòu)建提取水田信息的知識(shí)庫。

①Green-Ratio(綠波段比值)：用來提取植被的一個(gè)常用指數(shù)。

其中，red：紅波段的值，blue：藍(lán)波段的值，green：綠波段的值。

②Brightnees（亮度）：一個(gè)影像對(duì)象的光譜平均值除以圖層數(shù)。

③Length/Width（長寬比）：長寬比可以將纖細(xì)的物體與圓形和方形的物體區(qū)分開來，可以將道路了居民地區(qū)分開來。長寬比用邊界框來近似為：

其中：a 為外接矩形的長，b 為外接矩形的寬，f 為矩形的填充度，A 為影像對(duì)象的面積。

1.3 影像對(duì)象的分類 面對(duì)遙感影像對(duì)象進(jìn)行分類，不僅要考慮到影像對(duì)象的特征，還要考慮兩者之間相關(guān)的特征，結(jié)合人的思維模式，提取出符合實(shí)際的目標(biāo)，以此來提高精度信息。由于影像對(duì)象的各種特種的描述都是從不同的角度進(jìn)行區(qū)分的，這樣才能夠更好地定量影像對(duì)象特征提供信息提取的標(biāo)準(zhǔn)和依據(jù)。在高分辨率遙感影像信息提取時(shí)，綜合多個(gè)特征才能較好地分類出各個(gè)地物類別，因此，需要構(gòu)建一個(gè)多維特征空間分類模型。

常用的分類方法有最鄰近分類法和模糊分類法。最鄰近法分類法是通過訓(xùn)練樣本的對(duì)象構(gòu)建多維的特征空間，然后由鄰近的匪類器進(jìn)行計(jì)算，這樣就能按距離的大小給各個(gè)類別賦予0-1 之間的隸屬度值，距離越小，隸屬度值越大。模糊分類方法是基于地類在多尺度空間的特性，類別特征的描述是通過隸屬函數(shù)來實(shí)現(xiàn)，把像元的類型特征值轉(zhuǎn)換成0 與1 之間的模糊值，以此來判定某一地類在一個(gè)空間尺度上的隸屬度。

2 面向?qū)ο蟮乃镄畔⑻崛?shí)驗(yàn)研究

2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)源采用QuickBird 影像，影像的拍攝時(shí)間為2008年5 月，空間分辨率為0.61 米，地物清晰可見，有3 個(gè)光譜波段。

本文選取昆明市晉寧縣某鎮(zhèn)827×701 個(gè)像元作為研究區(qū)域，見圖1。研究區(qū)域區(qū)域內(nèi)地形不復(fù)雜，以水田為主和居民地為主，對(duì)水田信息提取有很高的要求。

圖1 原始影像圖

2.2 多尺度分割及分類 本文將影像分為居民區(qū)、道路、水田A、水田B 和水田C 五類來提取，采用面向?qū)ο蟮亩喑叨确指罘椒?，設(shè)置參數(shù)中波段的權(quán)重全部為1。本文在同一圖中對(duì)影像進(jìn)行多次分割和分類，總體分割圖如圖2。

圖2 分割效果圖

2.2.1 居民區(qū)的分割及提取 由于本文的重點(diǎn)研究對(duì)象為水田，居民區(qū)的小路和建筑的陰影等全部列入居民區(qū)內(nèi)，對(duì)居民區(qū)在LI 層中的最優(yōu)分割尺度為300，選擇顏色因子權(quán)重0.8，形狀因子權(quán)重0.2，緊致度權(quán)重0.8，光滑度權(quán)重0.2。為了避免居民區(qū)和其他地類之間的同普異物現(xiàn)象，采用大尺度分割對(duì)居民區(qū)進(jìn)行最鄰近分類，分為居民區(qū)和非居民區(qū)。

2.2.2 道路的分割及提取 eCognition 中在同一層中對(duì)影像對(duì)象層進(jìn)行分割時(shí)，若分割尺度小于要分割的影像對(duì)象原的分割尺度時(shí)，Level Usage 選擇Use Current。實(shí)驗(yàn)對(duì)非居民區(qū)進(jìn)行分割對(duì)道路提取的最優(yōu)尺度為80，選擇顏色因子權(quán)重0.8，形狀因子權(quán)重0.2，緊致度權(quán)重0.2，光滑度權(quán)重0.8。

對(duì)于道路而言，從影像上可以看出，道路的光譜特征和幾何形狀特征比較明顯，在形狀特征中，長寬比(Length/Width) 特征非常明顯，由于道路和地膜的長寬比很難區(qū)分，但在光譜特征中，道路和地膜的亮度差別很大，因此，采用特征知識(shí)庫中的式（3）和（4）對(duì)道路信息進(jìn)行提取，對(duì)道路提取的特征參數(shù)值為：Length/Width ≥7 并且Brightness≤180。

2.2.3 水田A，水田B 和水田C 的分割和提取 實(shí)驗(yàn)繼續(xù)對(duì)現(xiàn)在的除居民地和道路的非居民區(qū)進(jìn)行分割提取對(duì)水田A、水田B 和水田C，最優(yōu)分割尺度為30，顏色因子權(quán)重0.7，形狀因子權(quán)重0.3，緊致度權(quán)重0.9，光滑度權(quán)重0.1。

水田A 提取時(shí)，采用公式（2）進(jìn)行模糊分類。水田B的亮度比較明顯，分類的時(shí)候采用公式（3），取Brightness≥180。把非居民地中未分類的對(duì)象全部設(shè)置為水田C，最終的影像分類結(jié)果見圖3。

圖3 影像最終分類結(jié)果圖

2.3 分類后處理 粗分類后的影像需對(duì)一些分類錯(cuò)誤的類別調(diào)整。eCognion 中通過growing 和shrinking 兩種模式來平滑地類的輪廓線。合并和平滑后的分類結(jié)果見圖4。

圖4 影像分類處理后的效果圖

2.4 信息提取的精度評(píng)價(jià) 精度的高低決定了信息提取結(jié)果的可信程度，我們常用的精度評(píng)價(jià)方法主要有三個(gè)，即分類穩(wěn)定性評(píng)價(jià)法、最佳分類評(píng)價(jià)法和誤差矩陣統(tǒng)計(jì)法。分類穩(wěn)定性評(píng)價(jià)法和最佳分類評(píng)價(jià)法是從隸屬度的角度進(jìn)行精度評(píng)價(jià)。面向?qū)ο蟮男畔⑻崛〉姆椒ㄊ腔谀：母拍睿虼?，本文就是我們采用分類較為穩(wěn)定的評(píng)價(jià)法對(duì)信息結(jié)果進(jìn)行精度評(píng)價(jià)。

分類穩(wěn)定性評(píng)價(jià)法，主要是通過統(tǒng)計(jì)最大隸屬度與次大隸屬度之間的差值來評(píng)價(jià)提取結(jié)果的穩(wěn)定性。當(dāng)差值越大，影像對(duì)象的結(jié)果提取就較為穩(wěn)定，反之，影像對(duì)象的隸屬關(guān)系不夠明確。本文主要通過統(tǒng)計(jì)影像對(duì)象的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最小差值和最大差值對(duì)評(píng)估結(jié)果進(jìn)行分類，見表1。

表1 分類穩(wěn)定性評(píng)價(jià)結(jié)果

由表1 我們不難看出，整個(gè)影像的分類都較為穩(wěn)定。而且道路、水田B 和水田C 的分類特征很明顯，但是穩(wěn)定性較高，居民區(qū)光譜特征比較復(fù)雜，水田A 比較分散，因此分類結(jié)果穩(wěn)定性稍低。

3 結(jié)論

本文主要針對(duì)水田信息的提取，居民區(qū)內(nèi)部的復(fù)雜信息沒有分類提取，在以后的研究中該把居民區(qū)內(nèi)部做一個(gè)詳細(xì)分類。在面向?qū)ο蟮姆指詈头诸愡^程中，沒有一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，更多的是靠主觀因素去判斷，在今后的學(xué)習(xí)過程中如何減少主觀因素且保證精度是一個(gè)主要研究方向。

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