基于地形特征的無人機(jī)遙感梯田影像邊緣提取方法

楊亞男 康洋 樊曉 常亞棟 張瀚文 張宏鳴

摘要： 梯田具有蓄水固沙的作用，是旱作農(nóng)業(yè)區(qū)重點(diǎn)建設(shè)的高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)農(nóng)田設(shè)施，為糧食增產(chǎn)、農(nóng)民增收提供了有力保障。因僅基于影像數(shù)據(jù)采用邊緣提取方法進(jìn)行梯田區(qū)域分割效果不理想，及時(shí)準(zhǔn)確地掌握梯田信息較為困難。無人機(jī)遙感技術(shù)的不斷發(fā)展為高精度梯田地形信息的獲取提供了新方法。本研究以甘肅省榆中縣為例，首先從數(shù)字高程模型DEM數(shù)據(jù)中提取坡度，將正射影像與坡度數(shù)據(jù)融合，并通過基于Canny算子的粗邊緣提取方法和基于多尺度分割的精細(xì)邊緣提取方法，對(duì)比分析坡度對(duì)無人機(jī)遙感梯田影像邊緣提取的影響。試驗(yàn)結(jié)果表明，正射影像和坡度融合的提取效果均優(yōu)于單一的正射影像數(shù)據(jù)提取效果，粗邊緣提取方法中正射影像和坡度融合的數(shù)據(jù)源精度平均提高了23.97%，精細(xì)邊緣提取方法中正射影像和坡度融合的數(shù)據(jù)源精度平均提高了17.84%。研究表明，在無人機(jī)遙感梯田影像邊緣提取中加入一定的地形特征，可以取得更好的邊緣提取效果。

關(guān)鍵詞： 無人機(jī)影像;梯田;邊緣提取;坡度;區(qū)域分割

中圖分類號(hào)： TN957.52 文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A 文章編號(hào)： 201908-SA005

引文格式：楊亞男， 康 ?洋， 樊 ?曉， 常亞棟， 張瀚文， 張宏鳴. 基于地形特征的無人機(jī)遙感梯田影像邊緣提取方法[J]. 智慧農(nóng)業(yè)， 2019，1（4）： 50-61.

1 引言

梯田是在坡耕地上沿等高線修筑的階臺(tái)式或波浪式斷面農(nóng)田，通過減緩坡度，減輕土壤侵蝕來提高土地作物產(chǎn)量[1]。修建梯田極大地提高了坡耕地的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力[2]，其蓄水的功能[3]對(duì)旱作農(nóng)業(yè)發(fā)展及生態(tài)環(huán)境十分必要[4，5]。多年來，在中央強(qiáng)農(nóng)惠農(nóng)政策的指引和支持下，中國(guó)北方黃土丘陵區(qū)大力推進(jìn)以坡改梯為重點(diǎn)的高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn)農(nóng)田建設(shè)，提高了旱作區(qū)農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力[6]，但由于前期修筑質(zhì)量不佳以及管理養(yǎng)護(hù)不善，梯田設(shè)施面臨破壞的危險(xiǎn)[7]。梯田邊緣真實(shí)地反映梯田的形狀、位置、輪廓等信息，及時(shí)準(zhǔn)確地掌握梯田邊緣信息為預(yù)防和修護(hù)加固梯田提供重要的依據(jù)，同時(shí)對(duì)于梯田區(qū)域的種植面積、種植范圍的統(tǒng)計(jì)，以及對(duì)梯田和旱作區(qū)農(nóng)業(yè)建設(shè)的發(fā)展具有重要的意義[8]。

傳統(tǒng)的梯田信息獲取主要通過實(shí)地調(diào)查實(shí)現(xiàn)，但人工統(tǒng)計(jì)費(fèi)時(shí)費(fèi)力。隨著高分辨率影像處理技術(shù)的不斷發(fā)展，利用高分辨率遙感影像提取梯田邊緣成為可能[9，10]。與高分辨率衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)相比，利用無人機(jī)航攝系統(tǒng)[11]獲取高分辨率遙感影像具有運(yùn)行和維護(hù)成本低[12]、操作簡(jiǎn)單靈活、獲取數(shù)據(jù)快速準(zhǔn)確等優(yōu)勢(shì)[13]。因此，無人機(jī)遙感成為地物信息提取等方面的主要信息獲取方式[14]，也是智慧農(nóng)業(yè)的主要技術(shù)之一[15]。

傳統(tǒng)的邊緣提取方法主要基于影像數(shù)據(jù)[16]。Eckert等[17]基于高分辨率衛(wèi)星梯田影像數(shù)據(jù)，采用面向?qū)ο蟮姆椒ㄟM(jìn)行識(shí)別與分類。首先對(duì)研究區(qū)的光譜特征、紋理特征以及形狀特征采用支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）方法構(gòu)建分類模型，進(jìn)而對(duì)梯田進(jìn)行大面積提取，最終的提取精度為81.25%，但是該方法不能有效提取梯田田坎間斷裂的田面，技術(shù)有待進(jìn)一步提升。劉麗霞等[18]提出改進(jìn)Canny邊緣檢測(cè)的遙感影像分割方法。選擇多光譜遙感影像為數(shù)據(jù)源，結(jié)合Canny算子采用引導(dǎo)濾波方法對(duì)圖像進(jìn)行平滑處理，解決了高斯濾波在進(jìn)行圖像平滑時(shí)邊緣模糊的問題，對(duì)“椒鹽現(xiàn)象”起到了較好的改善效果。但是該方法在分割時(shí)會(huì)將陰影部分錯(cuò)分為邊緣。Chang等[19]提出一種新的高分辨率合成孔徑雷達(dá)（Synthetic Aperture Radar，SAR）圖像邊緣檢測(cè)方法。采用基于面積像素差異的（Scanning Window Central，SWC）檢測(cè)方法，實(shí)現(xiàn)最佳邊緣檢測(cè)，并提出一種改進(jìn)的能量函數(shù)主動(dòng)控制方法來確定邊緣的位置。陶舒等[20]基于高分辨率遙感影像提出面向?qū)ο蟮亩喑叨确指钸吘壧崛×鞒獭Ｊ紫葘⒀芯繀^(qū)的高分辨率遙感影像進(jìn)行第一層分割，提取潛在道路;第二層改變分割尺度，利用面積閾值等特征來進(jìn)行劃分。Zhang等[21]分別采用邊緣特征統(tǒng)計(jì)算法、模板匹配算法和傅里葉變換算法來進(jìn)行梯田的識(shí)別和提取。其中邊緣特征統(tǒng)計(jì)算法根據(jù)訓(xùn)練樣本區(qū)域來確定識(shí)別的窗口大小以及有效邊緣線條數(shù)的特征閾值，基于有效邊緣線條數(shù)作為模板對(duì)二值化圖像進(jìn)行分類并自動(dòng)進(jìn)行提取。模板匹配算法根據(jù)圖像的灰度特征建立識(shí)別模板，通過計(jì)算方差閾值對(duì)樣本進(jìn)行分類。傅里葉變換方法基于梯田紋理特征，通過計(jì)算譜線方向，確定特征閾值后對(duì)樣本進(jìn)行分類。但是以上方法都沒有進(jìn)一步探索地形數(shù)據(jù)如坡度融合影像對(duì)邊緣提取效果的影響。

本研究在前人研究的基礎(chǔ)上，利用無人機(jī)航空攝影獲取的高分辨率遙感梯田正射影像及地形數(shù)據(jù)，采用粗邊緣提取和精細(xì)邊緣提取兩種邊緣提取方法，對(duì)比僅正射影像、正射影像和坡度融合的兩種數(shù)據(jù)源提取效果。結(jié)果表明，坡度數(shù)據(jù)對(duì)提高梯田邊緣提取的精確度起到了積極的作用。本研究可以為無人機(jī)遙感影像邊緣提取提供地形特征多源數(shù)據(jù)有效性證明。

2 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)預(yù)處理

2.1 研究區(qū)概況

中國(guó)黃土丘陵溝壑區(qū)水土流失嚴(yán)重，大量坡耕地嚴(yán)重制約了農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)。為保護(hù)生態(tài)環(huán)境并改善人民生產(chǎn)生活條件，地方政府在各類坡面修建了梯田等人工工程設(shè)施[22]。甘肅省榆中縣政府自20世紀(jì)六七十年代起開始興修梯田，縣區(qū)內(nèi)梯田范圍清晰，面積6269.30km2[23]。

本研究選取甘肅省榆中地區(qū)的龍泉鄉(xiāng)旱梯田區(qū)，該區(qū)總面積84km2，地理坐標(biāo)N35°34'4″～N35°40'56″，E104°10'58″～E104°19'51″，平均海拔2160 m，地形以溝壑梁峁為主，研究區(qū)內(nèi)梯田邊緣清晰，具有一定的典型性[24]。

2.2 數(shù)據(jù)基礎(chǔ)及預(yù)處理

2.2.1 數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

研究區(qū)影像采用安翔動(dòng)力AF1000型無人機(jī)于2016年3月拍攝，拍攝期間風(fēng)力小于4級(jí)，天氣晴朗且能見度高，全程總計(jì)耗時(shí)約24 h。搭載SONY A5100相機(jī)，單幅影像面積約340m×500 m，影像分辨率為0.05m?；谠摼纫螅跇颖緟^(qū)內(nèi)的梯田邊緣、道路交叉口中心共布設(shè)83個(gè)地面控制點(diǎn)，使用實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)定位（Real-time Kinematic，RTK）進(jìn)行測(cè)量。

采集到的原始數(shù)據(jù)使用Agisoft PhotoScan軟件進(jìn)行處理，首先導(dǎo)入影像、POS數(shù)據(jù)及控制點(diǎn)數(shù)據(jù)，然后將全部區(qū)域分成25個(gè)測(cè)區(qū)塊進(jìn)行處理，每塊有5000幅左右圖像，逐一進(jìn)行點(diǎn)云提取和立體模型建立，最后合并，進(jìn)行紋理提取，獲得數(shù)字表面模型（Digital Surface Model，DSM）[25]。將點(diǎn)云數(shù)據(jù)分為地面點(diǎn)和非地面點(diǎn)兩類，非地面點(diǎn)作為噪聲進(jìn)行處理。濾波處理后得到剔除非地面點(diǎn)的DEM數(shù)據(jù)，該DEM數(shù)據(jù)分辨率為0.5 m[26]。依據(jù)無人機(jī)影像制作的1：500地形圖的平面和高程精度均滿足GB/T 7930-2008[27]對(duì)1：500平地、丘陵的成圖要求。

課題組從研究區(qū)域截取3塊梯田樣本區(qū)，其正射影像如圖2所示。樣本區(qū)1（圖2（a））田面分布交錯(cuò)，邊緣特征多樣，比較明顯。樣本區(qū)2（圖2（b））田面光譜復(fù)雜，邊緣規(guī)則但狹窄，樣本區(qū)內(nèi)包含少量道路。樣本區(qū)3（圖2（c））田面紋理復(fù)雜，邊緣不規(guī)則且彎曲度大，樣本區(qū)內(nèi)包含大量道路和少量丘陵。

2.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

如圖3紅色邊框區(qū)域所示，由于DEM數(shù)據(jù)在梯田邊緣處的變化遠(yuǎn)不如坡度數(shù)據(jù)明顯，本研究使用ArcGIS10.5軟件通過DEM數(shù)據(jù)計(jì)算，得到樣本區(qū)的坡度數(shù)據(jù)，并分別使用無人機(jī)正射影像、無人機(jī)正射影像和坡度融合這兩種數(shù)據(jù)對(duì)梯田邊緣進(jìn)行提取。

3 試驗(yàn)方法

本研究將正射影像、正射影像和坡度融合的兩種數(shù)據(jù)源，依次使用基于Canny算子的邊緣提取方法[24]進(jìn)行粗邊緣提取和基于多尺度分割方法[26]進(jìn)行精細(xì)邊緣提取，最終分別對(duì)比兩種方法正射影像、正射影像和坡度融合的兩種數(shù)據(jù)源的邊緣提取效果。

3.1 粗邊緣提取方法

首先對(duì)正射影像進(jìn)行灰度處理和平滑處理，處理后的影像作為數(shù)據(jù)源1，將數(shù)據(jù)源1與該樣本區(qū)對(duì)應(yīng)的坡度數(shù)據(jù)融合作為數(shù)據(jù)源2。最后分別對(duì)數(shù)據(jù)源1和數(shù)據(jù)源2使用Canny檢測(cè)算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)，兩種數(shù)據(jù)源檢測(cè)得到的邊緣分別疊加連接到原始的正射影像圖中并進(jìn)行精度驗(yàn)證和對(duì)比。方法流程圖如圖4所示。

3.1.1 影像灰度處理及平滑處理

無人機(jī)正射梯田影像中，田面上紋理復(fù)雜并存在大量點(diǎn)狀干擾，為降低正射影像中田面復(fù)雜的細(xì)節(jié)干擾，同時(shí)不使田面的邊緣結(jié)構(gòu)模糊，本研究使用粗邊緣提取方法將圖像進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)換和平滑處理。

正射影像轉(zhuǎn)換灰度圖像方法見公式（1）：

3.2 精細(xì)邊緣提取方法

精細(xì)邊緣提取方法流程如圖5所示。首先將樣本區(qū)的正射影像數(shù)據(jù)進(jìn)行直方圖均衡化處理作為本方法數(shù)據(jù)源3，然后將坡度數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)源3融合作為本方法的數(shù)據(jù)源4，最后分別將數(shù)據(jù)源3和數(shù)據(jù)源4依次進(jìn)行多尺度分割、邊緣增強(qiáng)處理和精度驗(yàn)證。

3.2.1 直方圖均衡化

為獲得更好的邊緣檢測(cè)效果，首先使用限制對(duì)比度自適應(yīng)直方圖均衡化（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization，CLAHE）方法[30]進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)。CLAHE同普通的自適應(yīng)直方圖均衡不同之處主要是其對(duì)比度限幅。在CLAHE中，對(duì)于每個(gè)小區(qū)域都必須使用對(duì)比度限幅，主要是用來克服其他直方圖均衡化方法的過度放大噪音的問題。

3.2.2 多尺度分割

首先基于Microsoft Visual Studio C++ 2013平臺(tái)開發(fā)的SmartSIAT工具[31，32]進(jìn)行面向?qū)ο蠓治龅淖顑?yōu)尺度分析，利用SmartSIAT工具計(jì)算該數(shù)據(jù)的最優(yōu)分割尺度后，應(yīng)用eCognition Developer9.0軟件平臺(tái)中的Multiresolution Segmentation工具，每層權(quán)重設(shè)置為1，尺度設(shè)置為SmartSIAT工具計(jì)算出來的最優(yōu)尺度，進(jìn)行像素級(jí)分割標(biāo)記。

3.3 精度評(píng)價(jià)方法

基于目視解譯制作粗邊緣提取和精細(xì)邊緣提取的真值圖，把4個(gè)數(shù)據(jù)源測(cè)試結(jié)果圖按像素點(diǎn)與真值圖一一對(duì)照進(jìn)行精度統(tǒng)計(jì)，并計(jì)算邊緣檢測(cè)總體精度（Overall Accuracy，OA）[33]和用戶精度（User’s Accuracy，UA），精度計(jì)算公式如下：

其中，TR為結(jié)果圖中與真值圖標(biāo)記結(jié)果相同的像素點(diǎn);TF為結(jié)果圖中與真值圖標(biāo)記不同的像素點(diǎn)，EdTR為標(biāo)記結(jié)果邊緣的點(diǎn)。

4 結(jié)果分析

4.1 粗邊緣提取方法

以樣本區(qū)1為例，灰度轉(zhuǎn)換和平滑處理的效果圖如圖6示。

三個(gè)樣本區(qū)的提取結(jié)果如圖7所示，其中第一列為樣本區(qū)1、2、3的粗邊緣提取真值圖，第2列為基于正射影像的數(shù)據(jù)源1粗邊緣提取結(jié)果圖，第3列為基于正射影像和坡度融合的數(shù)據(jù)源2粗邊緣提取結(jié)果圖?？梢?，數(shù)據(jù)源2在粗邊緣提取方法中邊緣檢測(cè)效果得到了明顯的提高，大幅度減少了梯田田面錯(cuò)分為梯田邊緣的現(xiàn)象，取得了更準(zhǔn)確的分割結(jié)果。在三個(gè)樣本區(qū)中，僅基于正射影像的數(shù)據(jù)源1將部分不平整的田面也提取為梯田邊緣，融合坡度數(shù)據(jù)后的數(shù)據(jù)源2明顯減少了這種誤差，取得了更精確的提取結(jié)果。具體的精度值如表2所示，樣區(qū)1基于數(shù)據(jù)源2的OA精度相比基于數(shù)據(jù)源1提高31.3%，UA精度提高28.21%;樣區(qū)2基于數(shù)據(jù)源2的OA精度相比基于數(shù)據(jù)源1提高19.13%，UA精度提高15.56%;樣區(qū)3基于數(shù)據(jù)源2的OA精度相比基于數(shù)據(jù)源1提高21.66%，UA精度提高18.27%。

4.2 精細(xì)邊緣提取方法結(jié)果

以樣本區(qū)1為例，在SmartSIAT工具中將形狀因子設(shè)置為0.5，建立相應(yīng)的尺度集，根據(jù)尺度分析圖（圖8）得出最佳分割尺度為0.91。

三個(gè)樣本區(qū)的邊緣提取效果如圖9，其中第1列為樣本區(qū)1、2、3的精細(xì)邊緣提取真值圖，第2列為基于正射影像的數(shù)據(jù)源3精細(xì)邊緣提取結(jié)果圖，第3列為基于正射影像和坡度融合的數(shù)據(jù)源4精細(xì)邊緣提取結(jié)果圖。由結(jié)果圖對(duì)比可以看出，正射影像和坡度融合的數(shù)據(jù)源4在精細(xì)邊緣提取方法中取得了更好的提取效果。在三個(gè)樣本區(qū)中，僅基于正射影像的數(shù)據(jù)源3都受到了梯田田面紋理的嚴(yán)重干擾，提取的邊緣崎嶇不平滑且不夠準(zhǔn)確，融合坡度數(shù)據(jù)后的數(shù)據(jù)源4明顯降低了這種干擾，提取的邊緣結(jié)果更平滑準(zhǔn)確。具體的精度值如表3所示，樣區(qū)1，樣區(qū)2，樣區(qū)3的數(shù)據(jù)源4相比數(shù)據(jù)源3在OA精度和UA精度兩個(gè)方面都有所提升。樣區(qū)1基于數(shù)據(jù)源4的OA精度相比基于數(shù)據(jù)源3提高14.33%，UA精度提高12.84%;樣區(qū)2基于數(shù)據(jù)源4的OA精度相比基于數(shù)據(jù)源3提高19.24%，UA精度提高14.44%;樣區(qū)3基于數(shù)據(jù)源4的OA精度相比基于數(shù)據(jù)源3提高19.96%，UA精度提高29.74%。

4.3 精度分析

對(duì)粗邊緣提取樣本區(qū)精度（如表2所示），精細(xì)邊緣提取樣本區(qū)精度（如表3所示）進(jìn)行分析，在粗邊緣提取方法中，正射影像和坡度融合的數(shù)據(jù)源2比正射影像數(shù)據(jù)源1在OA精度評(píng)價(jià)中平均提高了23.97%，在UA精度評(píng)價(jià)中平均提高了20.68%。在精細(xì)邊緣提取方法中，正射影像和坡度融合的數(shù)據(jù)源4比正射影像數(shù)據(jù)源3在OA精度評(píng)價(jià)中平均提高了17.84%，在UA精度評(píng)中平均提高了19.0%。兩種梯田邊緣提取方法中，正射影像和坡度融合后的梯田邊緣提取效果都比正射影像有所提高。表明坡度數(shù)據(jù)的加入有效地提升了梯田邊緣提取的效果。

5 討論與結(jié)論

本研究通過無人機(jī)正射影像、正射影像與坡度融合的兩種數(shù)據(jù)源，依次使用粗邊緣提取方法和精細(xì)邊緣提取方法進(jìn)行梯田邊緣的提取。結(jié)果表明，在兩種方法的梯田邊緣分割效果中，正射影像與坡度融合的數(shù)據(jù)都明顯優(yōu)于單一的影像數(shù)據(jù)，從而證明了坡度數(shù)據(jù)的加入有助于無人機(jī)遙感影像邊緣提取取得更準(zhǔn)確的結(jié)果。

地形特征的加入有助于梯田區(qū)域的有效分割，高精度的遙感影像數(shù)據(jù)更加提升了分割效果。本研究結(jié)論適用于無人機(jī)梯田遙感影像的分割及基于分割進(jìn)行的檢測(cè)工作。但本研究?jī)H探索了梯田影像的分割，對(duì)于農(nóng)田、河堤等其他的土地類型分割尚未做研究，僅可作為坡耕地類型土地的分割參考。

本研究仍有許多可以改進(jìn)之處：①只對(duì)比了坡度數(shù)據(jù)對(duì)梯田遙感影像邊緣提取的影響，尚未探索更多其地形因子對(duì)邊緣提取效果的影響;②可以考慮設(shè)計(jì)一種模型按權(quán)重將不同地形數(shù)據(jù)結(jié)合對(duì)梯田遙感影像邊緣進(jìn)行提取。

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