丁小軍
摘要:文章針對鐵路工程缺少專業(yè)的地質(zhì)遙感圖像處理系統(tǒng)需求,設(shè)計(jì)支持圖像融合評價(jià)、波段運(yùn)算等功能的系統(tǒng)。在闡述系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上,詳細(xì)介紹系統(tǒng)圖像文件管理、圖像融合、圖像增強(qiáng)等功能的設(shè)計(jì)。同時(shí),選取部分實(shí)例測試系統(tǒng)功能,研究結(jié)果表明,根據(jù)光譜逼真度及其紋理清晰度可以定量評價(jià)圖像融合結(jié)果,從而挑選最合理的融合算法,提升遙感影像可判釋能力;水體指數(shù)法可以展現(xiàn)良好的細(xì)節(jié)信息,適用于平坦地域水體信息提取;譜間信息法可以把水體和陰影進(jìn)行區(qū)分,適合用在陡峻山區(qū)信息提取。
關(guān)鍵詞:鐵路工程;地質(zhì)遙感;圖像處理系統(tǒng);設(shè)計(jì)
中圖分類號:U212.22,TQ015.9
文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A
文章編號:1001-5922(2019)08-0036-04
遙感是現(xiàn)代信息技術(shù)中一種重要的技術(shù),主要用來采集地球空間信息及動態(tài)變化資料,成為廣泛用于資料環(huán)境、測繪勘察、農(nóng)業(yè)水利等領(lǐng)域開展科學(xué)研究的主要方法。近些年,隨著遙感技術(shù)的迅速發(fā)展,高空間及光譜分辨率的衛(wèi)星影像被廣泛用于工程地質(zhì)工作中。衛(wèi)星影像除具備幾何校正等功能外,還能依據(jù)地質(zhì)判釋情況完成圖像增強(qiáng)、融合等處理?;诖?,本文針對傳統(tǒng)遙感圖像處理軟件所欠缺的功能,設(shè)計(jì)一款功能齊全的遙感圖像處理系統(tǒng),以滿足鐵路工程圖像融合、圖像特征增強(qiáng)等信息提取需要。
1 系統(tǒng)業(yè)務(wù)流程分析
與一般圖像處理系統(tǒng)相比較,遙感圖像處理系統(tǒng)不同之處表現(xiàn)在下列方面:遙感圖像具有復(fù)雜、多樣化特征;遙感圖像實(shí)施處理時(shí),要求數(shù)據(jù)有較小的損失量,且對數(shù)據(jù)處理精度提出更高的要求[1]。因此,遙感圖像處理系統(tǒng)在構(gòu)建與實(shí)現(xiàn)過程中均有一定的復(fù)雜性,采用這種系統(tǒng)提取專題信息,不僅要求操作人員具有一定的專業(yè)知識,也要求采用部分特殊的數(shù)據(jù)分析方法,便于用戶理解、使用該系統(tǒng)各項(xiàng)功能。該系統(tǒng)業(yè)務(wù)流程如下:挑選系統(tǒng)內(nèi)需要處理的遙感圖像文件,若通過applet方法執(zhí)行,必須對其進(jìn)行授權(quán),方可支持客戶端訪問本地資源。挑選需要處理的文件后,將遙感圖像基本信息輸入在內(nèi),包含尺寸、文件格式、灰度等[2][3]。程序?qū)D像文件進(jìn)行加載后,會利用原始大小顯示這一圖像。操作人員依據(jù)選擇對圖像開展各種處理,包含復(fù)原、增強(qiáng)等不同的操作,如圖1所示。
2 系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
依據(jù)鐵路工程開展地質(zhì)遙感判釋工作的實(shí)際需要,設(shè)計(jì)系統(tǒng)主要功能包含圖像融合、圖像增強(qiáng)運(yùn)算等,如圖2所示。
波段組合方法與處理:利用對多光譜數(shù)據(jù)展開統(tǒng)計(jì)分析,求解波段組合中的最佳指數(shù),給出最合理的波段組合方法及其相應(yīng)計(jì)算參數(shù),完成波段組合處理操作[4]。
圖像文件管理:該模塊包含文件輸入、輸出及文件格式轉(zhuǎn)換功能。該系統(tǒng)需要對不同格式的遙感圖像及文件格式進(jìn)行處理,包含:BMP、GIF、JPG等,因遙感圖像主要為BSQ及BIL格式,因此,本系統(tǒng)重點(diǎn)關(guān)注這兩種格式。對這兩種數(shù)據(jù)格式進(jìn)行讀人時(shí),必須輸入相應(yīng)地基本信息,如:圖像尺寸、總波段數(shù)等,并挑選三個(gè)波段當(dāng)做RGS顯示出來。輸入上述數(shù)據(jù)后,系統(tǒng)需要開展相應(yīng)地信息監(jiān)測,判定上述數(shù)據(jù)是否合理。若存在不合理的數(shù)據(jù),系統(tǒng)則彈出相應(yīng)地提示信息,并停止操作[5]。如果全部數(shù)據(jù)均合理,系統(tǒng)會采用圖像原始大小及所選RCB波段進(jìn)行處理。文件輸入操作流程如圖3所示。必須注意,文件輸出則是在獲取圖像對應(yīng)的一維數(shù)組,隨之,將其寫入在內(nèi)存流內(nèi),執(zhí)行寫入文件操作同。一般情況下,所用遙感圖像格式大多為BIL、BSQ,因此,系統(tǒng)需要順利實(shí)現(xiàn)這兩種格式間的轉(zhuǎn)換。
圖像融合功能:在于支持遙感圖像實(shí)施多種融合處理,包含PCA變換融合、HPF變換融合等,并利用平均地區(qū)、相關(guān)系數(shù)、信息熵等參數(shù)對融合結(jié)果展開定量評價(jià),挑選合理地圖像融合算法,從而獲取良好的融合效果[8][9]。
圖像增強(qiáng)功能:該功能模塊是系統(tǒng)算法中最主要的一個(gè)模塊,一般情況下,一幅沒有通過處理的遙感圖像象素間對比度較差,很難精確分辨圖像代表的地物細(xì)節(jié)。利用圖像增強(qiáng)方式,不僅能增強(qiáng)圖像對比度,也可以達(dá)到合理分辨地物細(xì)節(jié)的效果[10][11]。該功能模塊具體功能,如圖4所示。
信息提取功能:該模塊功能支持通過計(jì)算機(jī)輔助提取水體、斷裂構(gòu)造等信息,有利于提升地質(zhì)遙感判釋效率。在鐵路工程中開展勘察設(shè)計(jì)時(shí),需要采用不同時(shí)期的衛(wèi)星圖像獲得沿線不同類型河流特征及其地貌單元,深入研究河道演變規(guī)律,用于更好地指導(dǎo)做好現(xiàn)場調(diào)查及選線設(shè)計(jì)工作[12]-[14]。地表井等調(diào)查工作也是地質(zhì)遙感日常工作內(nèi)容之一?,F(xiàn)階段,通過衛(wèi)星遙感影像可以順利完成自動提取水體信息操作,而差值法、水體指數(shù)法等相繼得到廣泛的應(yīng)用。其中,譜間信息法、水體指數(shù)法發(fā)展更為成熟,且效果好。前一種方法通過波段之間的光譜差異特征提取水體信息。依據(jù)水體特殊的多波段譜間關(guān)系特點(diǎn),有學(xué)者提出創(chuàng)律譜間信息法模型:
B5/B2
(2)
上述式子中,B2、B3分別代表綠、紅波段;a表示閥值;B4代表近紅外;B5表示短波紅外??衫霉剑?)把水體與陰影當(dāng)做一類,與其它地物實(shí)施分離處理;式子(2)把水體和陰影進(jìn)行分開。
后一種方法則要考慮水體的波譜特征,就是在綠波段展現(xiàn)出較強(qiáng)的投射型,短波紅外處在水吸收帶之內(nèi),真實(shí)展現(xiàn)地表所含水量敏感情況。因此,使用綠波段和短波紅外波之間的差值與這兩個(gè)波段數(shù)值之和比值當(dāng)做歸一化書體指數(shù)NDWl,如果滿足NDWI>O這個(gè)條件,提取的地物是水體[15][16]。歸一化水體指數(shù)求解公式如下:
NDWI= (B2+ Bs)/(B2- B5)
(3)
上述式子內(nèi),B2代表綠波段;B5表示短波紅外波段。
3 系統(tǒng)部分功能應(yīng)用實(shí)例
3.1 圖像融合效果評價(jià)
選取我國河南省的洛寧縣一韓城縣的ALOSlOm多光譜影像及2.5m全色影像相互融合為研究對象,以此展開相應(yīng)地評價(jià)試驗(yàn)。圖像實(shí)施融合前必須展開輻射校正、圖像配準(zhǔn)等處理。波段組合使用321組合方法,影像配準(zhǔn)選定全色數(shù)據(jù)作為基準(zhǔn),并把多光譜和全色數(shù)據(jù)進(jìn)行合理地配準(zhǔn)。除系統(tǒng)軟件自身配置的PCA轉(zhuǎn)換、HPF變換等融合算法之外,還需要加入IHS變換、乘積變換等融合算法展開評價(jià)。
根據(jù)融合結(jié)合和原始圖像所對應(yīng)波段一系列參數(shù)進(jìn)行計(jì)算,后采用平均值當(dāng)做融合結(jié)果評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。ALOS數(shù)據(jù)所用不同融合方式效果評價(jià)參數(shù),如表l所示。從相關(guān)性視角分析,小波變換能夠獲得良好的效果,其次分別為HPF、乘積這兩種變換方法。由信息熵層面分析,小波變換能夠獲取最佳的結(jié)果,隨之分別為Brovey及HPF變換;從偏差系數(shù)分析,HPF變換能獲得更好地效果,其次分別是小波、Brovey變換。根據(jù)紋理清晰程度可知,小波變換效果更理想,隨之依次為HPF和Brovey這兩種變換;分析光譜逼真程度可知,HPF變換可以獲取最佳的效果,其次分別是小波和Brovey變換。綜合分析光譜逼真度及紋理清晰度可知,小波及HPF變換會獲取最佳的效果,可當(dāng)做地質(zhì)判釋遙感圖像融合優(yōu)先選取的方法。
根據(jù)圖像融合評價(jià)結(jié)果可知,對同一種數(shù)據(jù)源,采用不同算法獲取的融合效果存在一定的差異。因數(shù)據(jù)源類型、區(qū)域等指標(biāo)存在差異,在鐵路工程進(jìn)行地質(zhì)遙感判釋操作前,需要對圖像融合效果展開評價(jià),找到最優(yōu)的融合算法,并實(shí)施融合處理。
3.2 水體信息提取
選取新建設(shè)的浦梅線局部區(qū)域Landsat8多光譜影像為研究依據(jù),開展水體信息提取分析。原始圖像合成效果中水體顯示為藍(lán)色,能夠看出有大河流、湖泊輪廓。根據(jù)提取的信息可知,影像內(nèi)大規(guī)模的水體信息已經(jīng)基本提取出來,與譜間信息法提取結(jié)果比較,水體指數(shù)法所提取的河流信息更為連續(xù),小湖泊等信息提取效果更加豐富,表明水體指數(shù)法對于小型水體信息提取具有更好地效果。必須注意,圖像右下角存在少量陰影及云覆蓋,利用譜間信息法可以有效分離陰影和水體,水體指數(shù)法則會這些信息混為一體。
4 結(jié)語
綜上所述,根據(jù)鐵路工程開展地質(zhì)遙感判釋工作實(shí)際需求,設(shè)計(jì)一款用于鐵路工程的遙感圖像處理系統(tǒng)軟件,以此完成圖像融合評價(jià)、專題信息提取等功能。在此基礎(chǔ)上,對系統(tǒng)部分功能展開應(yīng)用測試,測試結(jié)果證實(shí),依托光譜逼真度及其紋理清晰度評估圖像融合結(jié)果,可以挑選出最佳的融合算法,提升圖像可判釋能力。同時(shí),采用水體指數(shù)法提取平坦區(qū)域的水體信息,其細(xì)節(jié)顯示效果優(yōu)于譜間信息法,而譜間信息法有利于準(zhǔn)確區(qū)分水利和陰影,滿足陡峻山區(qū)提取水體信息需求。
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