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    基于多尺度分割方法的地理國(guó)情變化檢測(cè)研究

    2016-12-14 09:43:07關(guān)海鷹
    科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào) 2016年20期
    關(guān)鍵詞:變化檢測(cè)

    關(guān)海鷹

    摘 要:本文針對(duì)變化檢測(cè)中獲取同質(zhì)像斑較難的問題,提出應(yīng)用矢量數(shù)據(jù)輔助分割獲取同質(zhì)像斑,進(jìn)一步地,本文提出了基于歷史矢量與雙時(shí)相遙感影像的變化檢測(cè)方法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能檢測(cè)出80%變化的像斑,并能同時(shí)獲取變化像斑的類別,證明了該方法的有效性。

    關(guān)鍵詞:矢量數(shù)據(jù) 像斑 變化檢測(cè) 多尺度分割

    中圖分類號(hào):P237 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1674-098X(2016)07(b)-0000-00

    引言

    遙感影像變化檢測(cè)方法已經(jīng)從傳統(tǒng)的像元級(jí)變化檢測(cè)開始向像斑級(jí)(對(duì)象級(jí))變化檢測(cè)方向轉(zhuǎn)變。雖然許多變化檢測(cè)方法采用了面向?qū)ο蟾拍頪1][2],但由于多數(shù)對(duì)象(像斑)僅由影像分割獲得,獲取方式單一,且該方法極度依賴影像分割算法的精度,目前為止仍沒有一種具有普適性和高精度的針對(duì)高分辨率遙感的分割技術(shù)。

    本文提出一種面向地理國(guó)情監(jiān)測(cè)的高分辨率遙感影像與矢量數(shù)據(jù)結(jié)合的變化檢測(cè)的方法。首先,分析了遙感影像與矢量數(shù)據(jù)套合結(jié)果的不一致性,通過應(yīng)用矢量數(shù)據(jù)輔助分割,提出了一種獲取同質(zhì)性較強(qiáng)的像斑的方法[3][4]。進(jìn)一步地,本文提出了基于歷史矢量與雙時(shí)相遙感影像的變化檢測(cè)方法,并用實(shí)驗(yàn)證明了其可行性。

    1 同質(zhì)像斑獲取

    1.1 遙感影像與矢量數(shù)據(jù)套合不一致性

    在理想的情況下,通過配準(zhǔn)套合獲取的遙感影像各像斑,其內(nèi)部像素應(yīng)保持灰度同質(zhì)性;同時(shí),屬于同一類別的像斑應(yīng)該保持類內(nèi)光譜一致性,不同類別的像斑應(yīng)具有類間光譜的相異性。這也是影像分割的目的和后續(xù)基于像斑進(jìn)行影像分析的基礎(chǔ)。然而,由于土地利用和土地覆蓋的不同,使得這種理想情況在實(shí)際的應(yīng)用中很難出現(xiàn)。因 此,由 于 數(shù) 據(jù) 源、數(shù) 據(jù) 格 式、生 成 標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)范等多方面的不同,以及數(shù)據(jù)本身的特點(diǎn)和數(shù)據(jù)綜合應(yīng)用時(shí)的方法及其誤差等的存在,使得遙感影像與矢量數(shù)據(jù)套合結(jié)果存在上述不一致性。本文對(duì)遙感影像與矢量數(shù)據(jù)套合不一致性問題展開初步探討,采用多尺度分割算法獲取同質(zhì)像斑。

    1.2 基于多尺度分割獲取同質(zhì)像斑

    為獲取同質(zhì)像斑,本文綜合利用GIS輔助數(shù)據(jù)分割和多尺度分割方法。首先,利用矢量輔助數(shù)據(jù)與遙感影像套合獲取像斑。其次,對(duì)套合獲取的像斑進(jìn)行再分割,生成子像斑,從而保證各像斑內(nèi)的光譜同質(zhì)性。技術(shù)流程如圖1所示。

    具體步驟如下:

    1)通過矢量數(shù)據(jù)和兩個(gè)時(shí)期遙感影像分別配準(zhǔn)套合,僅利用矢量數(shù)據(jù)的圖斑邊界信息獲取影像像斑,分別視為T1期像斑和T2期像斑。同時(shí),根據(jù)矢量數(shù)據(jù)屬性信息中的類別信息,獲取像斑類別。2)設(shè)定一定的尺度參數(shù),以T1、T2時(shí)期影像的響應(yīng)光譜特征為依據(jù),分別對(duì)T1、T2期像斑進(jìn)行再分割,再分割后的像斑繼承上一級(jí)像斑的類別信息。3)對(duì)步驟2)中獲得的像斑,根據(jù)類別的不同分別設(shè)置相應(yīng)的尺度參數(shù)進(jìn)行進(jìn)一步分割,使得各類別像斑同質(zhì)性均增強(qiáng)后,停止分割,將獲取的子像斑視為T1、T2期子像斑。4)將步驟3)獲得的T1時(shí)期子像斑和T2時(shí)期子像斑進(jìn)行疊置分割,使得前后兩個(gè)時(shí)期像斑一一對(duì)應(yīng)。

    因此,該方法是建立在多尺度分割的基礎(chǔ)上,與已有的方法不同,該方法充分考慮了矢量數(shù)據(jù)的屬性信息、影像的光譜信息以及上下文信息。

    2 變化檢測(cè)

    基于歷史矢量與雙時(shí)相遙感影像的變化檢測(cè)方法,主要分為以下幾個(gè)步驟:1) 像斑的獲取及其特征提取。在第2節(jié)中已做了詳細(xì)闡述。在獲得同質(zhì)像斑的基礎(chǔ)上,提取光譜、紋理、形狀等特征,構(gòu)建像斑特征空間,并對(duì)特征空間進(jìn)行優(yōu)化。像斑特征由組成像斑的內(nèi)部像素灰度值通過一定的數(shù)學(xué)運(yùn)算獲取。2) 變化像斑獲取方法。主要采用分類后處理的方法。針對(duì)分類后處理方法,T1期影像根據(jù)T1期矢量數(shù)據(jù)的屬性信息,獲取像斑類別,對(duì)像斑進(jìn)行分類。T2期影像可采用基于像斑的最鄰近分類算 法,對(duì)T2期 影 像 的 像 斑 進(jìn) 行 分 類。

    獲取兩個(gè)時(shí)期像斑分類結(jié)果后,通過疊置分析,對(duì)兩個(gè)時(shí)期影像的像斑進(jìn)行變化檢測(cè)。該方法在決定是否發(fā)生變化的同時(shí),也獲得了像斑的變化類別。

    獲取變化檢測(cè)結(jié)果后,可以根據(jù)再分割過程中形成的像斑與子像斑之間的繼承關(guān)系,將已經(jīng)獲取的變化檢測(cè)結(jié)果轉(zhuǎn)換到矢量圖斑上去,以此評(píng)價(jià)變化檢測(cè)結(jié)果,并估計(jì)應(yīng)用此變化檢測(cè)結(jié)果更新現(xiàn)有矢量數(shù)據(jù)的能力。

    3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

    本文采用的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為某地區(qū)2012年5月和2014年5月的快鳥衛(wèi)星影像(藍(lán)、綠、紅、近紅外波段,以及全色波段),以及相同區(qū)域2012年5月矢量圖。實(shí)驗(yàn)區(qū)大小為1001像元×1003像元,矢量圖斑總數(shù)118個(gè)。

    3.1 獲取同質(zhì)像斑

    首先,分別將兩個(gè)時(shí)期遙感影像與矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)套合獲取像斑,并獲取像斑類別。其次,以光譜特征和形狀特征為依據(jù),對(duì)T1、T2時(shí)期影像分別進(jìn)行多尺度分割,具體參數(shù):尺度參數(shù)為250,形狀指數(shù)為0.7,緊致度為0.5。此時(shí)獲得的分割結(jié)果出現(xiàn)了植被過分割和非植被分割尺度不夠的現(xiàn)象,因此需要根據(jù)類別的不同分別設(shè)置相應(yīng)的尺度參數(shù)。植被類別的分割尺度參數(shù)為:尺度參數(shù)為300,形狀指數(shù)為0.6,緊致度為0.5,對(duì)植被類別像斑進(jìn)行合并;非植被類別的分割尺度參數(shù)為:尺度參數(shù)為200,形狀指數(shù)為0.8,緊致度為0.5,對(duì)非植被類別的像斑進(jìn)行再分割。從而使得各類別像斑同質(zhì)性均增強(qiáng),停止分割。最后,將兩期影像分割結(jié)果疊置分割,從而獲取一一對(duì)應(yīng)的影像像斑。如圖2所示,共獲得385個(gè)子像斑,從目視效果來看,絕大多數(shù)的像斑同質(zhì)性較強(qiáng),有利于后續(xù)的變化檢測(cè)分析。

    3.2 變化檢測(cè)

    采用基 于 類 間 距 離 和 窮 舉 法 的 特 征 選 擇 方法,對(duì)初始化特征空間進(jìn)行優(yōu)化,選取最佳特征組合。表1為特征優(yōu)化結(jié)果。根據(jù)矢量數(shù)據(jù)中的屬性信息,對(duì)2012年影像像斑進(jìn)行分類。同時(shí),利用基于像斑的最鄰近分類算法,以最小距離為測(cè)度對(duì)2014年影像像斑進(jìn)行分類。

    獲取兩個(gè)時(shí)期像斑的分類結(jié)果后,通過疊置分析,對(duì)兩個(gè)時(shí)期影像對(duì)應(yīng)像斑的類別進(jìn)行變化檢測(cè),如圖3所示。變化檢測(cè)結(jié)果如表2所示,由實(shí)驗(yàn)結(jié)果得出,80%發(fā)生變化的像斑,通過上述方法均能夠被成功檢測(cè)出來,證實(shí)了該方法的有效性和可行性。最后,將基于像斑的變化檢測(cè)結(jié)果轉(zhuǎn)換到矢量圖斑上去。如果矢量圖斑范圍內(nèi)有像斑發(fā)生變化,則認(rèn)為該圖斑發(fā)生變化,從而可以對(duì)歷史矢量圖進(jìn)行更新。

    表2 變化檢測(cè)結(jié)果

    4 結(jié)束語

    本文針對(duì)遙感影像與矢量數(shù)據(jù)套合不一致性問題,提出了一種多尺度分割算法來獲取同質(zhì)像斑,并在此基礎(chǔ)上利用歷史矢量與雙時(shí)相遙感影像的變化檢測(cè)方法進(jìn)行變化檢測(cè)。矢量數(shù)據(jù)信息的引入促進(jìn)遙感影像分割、分類分析基本模式的變化,它使遙感影像分析從一種純粹認(rèn)識(shí)的過程轉(zhuǎn)化為一種具有先驗(yàn)知識(shí)的再認(rèn)識(shí)過程,使本是 “理解”的影像分析變?yōu)榱艘环N通過影像進(jìn)行的 “鑒別” “比較”的過程。

    參考文獻(xiàn)

    [1] 張連華,龐勇,岳彩榮,等.基于纓帽變換的景洪市時(shí)間序列Landsat影像森林?jǐn)_動(dòng)自動(dòng)識(shí)別方法研究[J].林業(yè)調(diào)查規(guī)劃,2012,38(2):6-12.

    [2] 趙珍珍,燕琴,劉正軍. 高分遙感影像與矢量數(shù)據(jù)結(jié)合的變化檢測(cè)方法[J]. 測(cè)繪科學(xué),2015,40(6):120-124.

    [3] 趙英時(shí).遙感應(yīng)用分析原理與方法[M].北京:科學(xué)出版社,2003.

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