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        低空遙感應用案例研究

        2013-01-01 00:00:00徐平
        科技資訊 2013年3期

        摘 要:本文基于筆者多年從事低空遙感測量的相關(guān)工作經(jīng)驗,以城市建筑變化監(jiān)測為研究對象,提出了基于無人機遙感平臺的城市建筑快速變化監(jiān)測方法,論文一并探討了遙感數(shù)據(jù)的選擇和處理流程,全文是筆者長期工作實踐基礎(chǔ)上的理論升華,相信對從事相關(guān)工作的同行有著重要的參考價值和借鑒意義。

        關(guān)鍵詞:DSM 變化檢測 遙感監(jiān)測

        中圖分類號:P23 文獻標識碼:A 文章編號:1672-3791(2013)01(c)-0039-02

        改革開放30年來,我國的經(jīng)濟發(fā)展突飛猛進,城市面貌日新月異。與此同時,城市中一些區(qū)域的違法建設(shè)越來越突出,違法搭建、插建擴建屢禁不止。為掌握城市的變化,實施有效的管理,各級政府城鄉(xiāng)規(guī)劃主管部門迫切需要掌握城市中的合理規(guī)劃布局、土地使用、違法建筑區(qū)域、非法占地等方面的信息。常規(guī)的違法建設(shè)發(fā)現(xiàn)手段主要是依靠執(zhí)法部門的現(xiàn)場巡視和群眾舉報,然而畢竟巡查力量和巡查時間有限,難免出現(xiàn)紕漏。同時存在調(diào)查取證困難的問題。通過遙感變化檢測的手段獲取城市空間地理信息,進行城市違章建筑的快速監(jiān)測,無疑是既省時,又省錢,效率高,同時又為執(zhí)法部門提供科學客觀定量的依據(jù)。

        1 遙感數(shù)據(jù)特點

        遙感按照飛行高度分類分為一下幾類:航天遙感,航空遙感,低空遙感,地面遙感。

        目前航天遙感技術(shù),在獲取數(shù)據(jù)方面,一個最大的特點是高時間分辨率,時間分辨率已經(jīng)提高到1~3天。由于衛(wèi)星遙感影像的重訪周期短,既可以在短時間內(nèi)得到新的地面現(xiàn)勢數(shù)據(jù),進而保證了圖像具有一致性的優(yōu)點,又6b2ca1e63b2ec774b2815c580805e81a可以長期獲取穩(wěn)定的地表覆蓋數(shù)據(jù)流,因而被廣泛地應用于變化檢測中,但是衛(wèi)星影像的分辨率相對還是要低些,主要應用在自然環(huán)境的變化監(jiān)測,城市的整體性擴張,對于需要分辨出相對細節(jié)的變化的應用場合往往不能夠滿足高精度分析的要求。而城市的違章建筑監(jiān)測要求具體到每一棟每一層違建的房屋。在這一點上,航天遙感影像數(shù)據(jù)顯得力不從心。

        航空遙感影像分辨率高,數(shù)據(jù)質(zhì)量好可以滿足城區(qū)的變化檢測。但是航空遙感影像獲取周期長且成本高,故航測資料存在間斷性,很難實現(xiàn)連續(xù)、動態(tài)的城市地理變化檢測,難以滿足城市管理部門對數(shù)據(jù)現(xiàn)勢性的要求。

        低空遙感數(shù)據(jù)獲取方式主要的幾種方式:低空輕型機攝影、無人機航攝、無人飛艇航攝,本文采用無人機遙感平臺。低空遙感數(shù)據(jù)獲取方面有很多優(yōu)點:(1)低空遙感受大氣條件影響較小,即使在有薄霧的情況下也可以進行拍攝。(2)高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)獲取能力,同時由于航飛高度較低拍攝的影像受大氣影響較弱故比常規(guī)航拍影像更清晰。(3)機動快速的響應能力。低空遙感設(shè)備系統(tǒng)運輸便利、升空準備時間短、操作簡單,可快速到達監(jiān)測區(qū)域,遙感設(shè)備可以在短時間內(nèi)快速獲取遙感監(jiān)測結(jié)果。(4)使用成本低,運營成本低,系統(tǒng)易于運行和維護。

        2 變化檢測方法的比較與選擇

        利用航天遙感影像和航空遙感影像進行變化檢測方法有許多種,包括圖像相減法,主成分分析法等,針對衛(wèi)星遙感和航空遙感數(shù)據(jù)的特點將變化檢測方法歸結(jié)為兩類。第一類基于小比例尺影像(衛(wèi)星遙感影像)的變化檢測方法:基于分類的變化檢測方法、直接比較的變化檢測方法。但是由于目前多光譜影像的分辨率較低以及城區(qū)光譜特性的復雜性,基于分類的方法無法用于城市細節(jié)的變化檢測。直接比較的方法要求精確的時域標準化和圖像配準,因而也不適合城市變化檢測。第二類基于大比例尺影像(航空遙感影像)的變化檢測方法:單幅影像匹配的變化檢測方法;立體像對生成數(shù)字表面模型的變化檢測方法。單幅影像匹配的方法也對影像的時域標準化和圖像配準的要求較高。立體像對生成數(shù)字表面模型(DSM)的變化檢測方法的的思路是用差值DSM來檢測城市地區(qū)的變化,即利用立體像對來進行城市區(qū)域的變化檢測。該方法充分利用了城市區(qū)域的變化主要是人工建筑物的搭建和拆遷這一特點,通過立體像對生成DSM可以更加準確地檢測出城市區(qū)域中人工建筑物的變化情況。該方法充分利用高分辨率航空影像的數(shù)據(jù)資源,提高了建筑物的提取速度和準確性,進而提高建筑物變化檢測的精度。

        僅僅使用單幅影像進行城市變化檢測只利用了灰度信息,城市區(qū)域的變化主要是人工建筑物的變化情況,而人工建筑物的變化情況主要表現(xiàn)在高度上的變化。有人提出用數(shù)字表面模型(DSM)提取建筑物的方法。筆者做過相似的討論和試驗,但是由于該方法所需要的數(shù)據(jù)主要來自傳統(tǒng)的航空攝影,其更新速度慢很難滿足實際應用的需要。同衛(wèi)星遙感與航空遙感相比,低空遙感結(jié)合了兩者的優(yōu)點:既有航空攝影的高分辨率,由于其操作簡便成本低,同時低空遙感靈活機動快速的響應能力可以提供想要區(qū)域的現(xiàn)勢性數(shù)據(jù),因而可以將低空遙感數(shù)據(jù)作為采用提取數(shù)字表面模型來進行違章建筑監(jiān)測的方法數(shù)據(jù),為城市違章建筑的監(jiān)測提供了精確可靠而又實時的客觀科學依據(jù)。

        3 試驗及評價

        本文利用低空遙感數(shù)據(jù)提取DSM做城市違章建筑快速監(jiān)測。試驗數(shù)據(jù)的說明,本文特別選擇了一塊城中村改造的區(qū)域作為研究區(qū),在兩次拍攝前后該區(qū)域拆遷,變化巨大,可以更好地檢驗本文所用方法的有效性。為了更好地、有針對性地進行快速建筑物變化(可能違章)的監(jiān)測我們先建立工作流程圖如圖1所示。

        3.1 立體像對的處理

        利用數(shù)字攝影測量的原理對兩個不同時期影像進行處理,生成不同時期的數(shù)字表面模型(DSM)和數(shù)字正射影像。在立體像對下根據(jù)數(shù)字攝影測量中共線方程求出影像上點三維坐標即可生成數(shù)字表面模型。根據(jù)數(shù)字地面模型及相關(guān)的參數(shù),利用構(gòu)像方程,可以從原始非正射投影的數(shù)字影像獲取正射影像。

        3.2 變化檢測-DSM相減

        本文通過試驗發(fā)現(xiàn)利用數(shù)字表面模型上高程的變化來進行區(qū)域的變化檢測,可以非常精確地提取到高度的變化,但提取的區(qū)域的高度變化不僅是由房屋的變化引起的,植被的增高也是一個嚴重的干擾因素。

        大量的研究表面植被的光譜特性與人工建筑物存在很大差別,根據(jù)植被的光譜特征,對植被進行分類,可以較好的將植被提出。在DSM相減后的結(jié)果上將植被所在區(qū)域的變化去除,剩下的結(jié)果就是主要由房屋引起的高程變化。該結(jié)果再利用數(shù)學形態(tài)學方法把相鄰的待選變化的區(qū)域合并去除一些小的孤立區(qū)域,然后對待變化區(qū)域內(nèi)進行邊緣檢測,這樣變化檢測的結(jié)果也更加可靠。

        變化檢測的試驗結(jié)果如下圖4,圖5所示。

        為了評價變化檢測的結(jié)果,下面給出了表1變化檢測統(tǒng)計結(jié)果,可以看出利用該方法檢測的絕對概率為(288+76)/402=90.5%,由此可見,該方法是可行的、有效的。

        4 討論

        在城市違章建筑監(jiān)測方面,現(xiàn)有的航天遙感數(shù)據(jù)分辨率較低,精度不夠,不能夠滿足房屋變化監(jiān)測的需求,而航空攝影測量雖然可以得到較高的精度,但是其數(shù)據(jù)獲取周期太,不能夠根據(jù)需求提供現(xiàn)勢數(shù)據(jù),無法滿足房屋變化監(jiān)測的及時發(fā)現(xiàn)的要求。低空遙感以其靈活機動,成本低的特點,能夠彌補航天遙感和航空遙感的各自不足,既可以將結(jié)果保持一定的精度又可以按照需求獲得現(xiàn)勢數(shù)據(jù)。本文討論了航天航空遙感數(shù)據(jù)以及低空遙感數(shù)據(jù)的特點,結(jié)合實際應用的需求提出利用飛艇數(shù)據(jù)立體像對與分類相結(jié)合進行建筑物變化監(jiān)測的方法。

        參考文獻

        [1]毛峽,趙興圓,沈巍.一種基于模糊決策的矩形目標提取算法[J].北京航空航天大學學報,2008(6).

        [2]明冬萍,駱劍承,沈占鋒,等.高分辨率遙感影像信息提取與目標識別技術(shù)研究[J].測繪科學,2005(3).

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