宋小莎

（1.國(guó)家測(cè)繪地理信息局 重慶測(cè)繪院，重慶 400015）

一種面向?qū)ο蟮幕伦兓瘷z測(cè)方法

宋小莎1

（1.國(guó)家測(cè)繪地理信息局 重慶測(cè)繪院，重慶 400015）

滑坡作為常見(jiàn)多發(fā)的地質(zhì)災(zāi)害，危害人民生命財(cái)產(chǎn)與國(guó)家基礎(chǔ)建設(shè)，若能夠?qū)撛诨逻M(jìn)行監(jiān)測(cè)，則可以最大限度地減少它所造成的損失。以某水壩為實(shí)驗(yàn)區(qū)進(jìn)行了研究，通過(guò)建立檢測(cè)規(guī)則，梳理各滑坡對(duì)象層間的層次關(guān)系，對(duì)滑坡變化情況進(jìn)行了檢測(cè)。

滑坡；面向?qū)ο?；eCognition；變化檢測(cè)

滑坡調(diào)查傳統(tǒng)手段是將遙感圖像的目視解譯與野外調(diào)查相結(jié)合，根據(jù)滑坡及其要素的形態(tài)特征，通過(guò)人工判讀，將滑坡信息繪制到專(zhuān)題地圖上。但這種傳統(tǒng)方法已經(jīng)不能滿(mǎn)足嚴(yán)峻的滑坡災(zāi)害災(zāi)情和滑坡災(zāi)害綜合防治的需要[1,2]。因此，滑坡災(zāi)害識(shí)別的新方法不斷涌現(xiàn)。利用面向?qū)ο蟮姆治鏊枷耄治鰠^(qū)域內(nèi)滑坡信息的動(dòng)態(tài)變化是管理和防治滑坡災(zāi)害的新手段[3-6]。本文擬采用面向?qū)ο蟮姆椒?，基于灰度共生矩陣紋理特征[7]進(jìn)行監(jiān)督分類(lèi)，分選出滑坡單元和非滑坡單元。圍繞一對(duì)多時(shí)相遙感影像，構(gòu)建其層次關(guān)系，開(kāi)展滑坡變化檢測(cè)，分析面向滑坡對(duì)象的變化檢測(cè)在滑坡災(zāi)害信息識(shí)別和監(jiān)測(cè)中的作用。

1 原理與方法

1.1 變化檢測(cè)

20世紀(jì)80年代，發(fā)展了基于變化檢測(cè)的方法來(lái)識(shí)別遙感數(shù)據(jù)在不同時(shí)間所記錄的地表實(shí)體變化信息，涉及遙感圖像處理中的輻射校正、幾何校正、配準(zhǔn)、分類(lèi)、特征提取等方面[8]。用于滑坡信息提取與變化檢測(cè)的主要步驟包括：①預(yù)處理后遙感圖像的對(duì)象分割；②分選出滑坡對(duì)象和非滑坡對(duì)象；③構(gòu)建多時(shí)相影像對(duì)的層次關(guān)系，設(shè)立相應(yīng)規(guī)則實(shí)施變化檢測(cè)；④ 結(jié)果分析。具體流程如圖1。

圖1 變化檢測(cè)流程圖

1.2 多尺度分割

影像分割是面向?qū)ο蠓治龅幕A(chǔ)，分割質(zhì)量直接決定隨后滑坡分選的精度。eCognition提供的多尺度分割方法是一種區(qū)域增長(zhǎng)的分割算法，它始于獨(dú)立像元，通過(guò)標(biāo)識(shí)這個(gè)像元為一個(gè)對(duì)象，并根據(jù)相關(guān)的同質(zhì)性標(biāo)準(zhǔn)與它們相鄰的對(duì)象進(jìn)行合并，直至達(dá)到用戶(hù)所設(shè)定的尺度閾值，而這個(gè)同質(zhì)性標(biāo)準(zhǔn)就是光譜和形狀所占權(quán)重的結(jié)合。通過(guò)控制同質(zhì)性標(biāo)準(zhǔn)和分割尺度的閾值，得到合適的對(duì)象。由于生成的每個(gè)對(duì)象都保持著同質(zhì)性，我們能夠直接得到這些對(duì)象的屬性，包括形狀、尺寸、結(jié)構(gòu)、紋理、空間關(guān)系等，為下一步的滑坡劃分提供了條件。

1.3 滑坡對(duì)象的識(shí)別和提取

滑坡對(duì)象的識(shí)別有很多方法，而影像紋理對(duì)滑坡識(shí)別有著比光譜更廣的適應(yīng)性[9]，通過(guò)紋理識(shí)別滑坡主要包括2個(gè)步驟：①建立滑坡對(duì)象的紋理特征庫(kù)；②進(jìn)行模式識(shí)別。

灰度共生矩陣紋理特征有很多，為了減少計(jì)算負(fù)擔(dān)，挑選出幾種常用的特征參數(shù)，包括對(duì)比度（Con.）、相關(guān)系數(shù)（Cor.）、熵（Ent）、標(biāo)準(zhǔn)差（Stdv.）和平均值（Mean.）。選定特征參數(shù)后，配合人工目視判讀，獲取一定數(shù)量的滑坡對(duì)象樣本和典型的非滑坡對(duì)象樣本，從而建立滑坡對(duì)象的紋理特征庫(kù)。

eCognition采用的模式識(shí)別方法是決策支持下的模糊分類(lèi)，其基本思想是將邏輯狀態(tài)“是”與“非”轉(zhuǎn)化到0到1這個(gè)連續(xù)區(qū)間上，即定義了對(duì)象關(guān)于所有類(lèi)型的隸屬度，決定了對(duì)象的類(lèi)型歸屬。常用的分類(lèi)算法是最近鄰法，算法法則是在特征空間中尋找每一個(gè)影像對(duì)象最近的樣本對(duì)象，并將此對(duì)象劃分為所屬的類(lèi)別。在已建立的樣本庫(kù)的基礎(chǔ)上，通過(guò)最鄰近法的監(jiān)督分類(lèi)，從而識(shí)別和提取滑坡對(duì)象，最后將相同的對(duì)象進(jìn)行合并得到專(zhuān)題圖層。

1.4 影像對(duì)的變化檢測(cè)

eCognition擁有強(qiáng)大的類(lèi)層次分析能力，允許多圖層間形成等級(jí)結(jié)構(gòu)以便管理，通過(guò)建立圖層間“父子”關(guān)系，使得在垂直層次上關(guān)聯(lián)起來(lái)。由于影像多尺度分割而生成的滑坡專(zhuān)題圖層，在圖斑邊界上總是存在著不一致，所以必須使用同步函數(shù)對(duì)圖層間關(guān)系進(jìn)行梳理，通過(guò)將對(duì)象信息梳理到同一個(gè)圖層，以滿(mǎn)足變化檢測(cè)分析的前提。

不同于像元級(jí)變化檢測(cè)，需要先設(shè)置變化檢測(cè)閾值，然后從差值影像中判別出變化像元。面向?qū)ο蟮淖兓瘷z測(cè)直接建立判別規(guī)則，如表1，在已建立圖層間關(guān)系的基礎(chǔ)上，利用建立的規(guī)則進(jìn)行變化檢測(cè)。

表1 判別滑坡變化的3個(gè)規(guī)則

2 實(shí)驗(yàn)實(shí)例

2.1 數(shù)據(jù)源

本文實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)選取了位于長(zhǎng)江流域某段來(lái)自北京一號(hào)小衛(wèi)星所攝的一組2個(gè)時(shí)相的全色數(shù)據(jù)以及該區(qū)域的DEM數(shù)據(jù)，其中，全色數(shù)據(jù)分辨率為4 m，一景攝于2006-05-17；另一景攝于2007-11-23，DEM數(shù)據(jù)的分辨率為30 m。所選區(qū)域位于三峽大壩上游，隨著2006-05-20大壩主體工程全面竣工，蓄水期大壩蓄水高度得到提升，因此可認(rèn)為該區(qū)域兩個(gè)時(shí)相遙感數(shù)據(jù)變化明顯，適合進(jìn)行變化檢測(cè)。

2.2 多尺度分割

按照變化檢測(cè)的步驟，數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)預(yù)處理后，第一步是對(duì)其進(jìn)行多尺度分割。由于全色影像的分辨率為4 m，而DEM分辨率為30 m，本文將全色影像層權(quán)重設(shè)為7.5，DEM層權(quán)重設(shè)為1。為確定分割尺度，本文選取10、20、30、40、50、60對(duì)同一幅影像進(jìn)行分割實(shí)驗(yàn)，部分分割效果見(jiàn)圖2，分割特征見(jiàn)表2。分析比較后，認(rèn)為當(dāng)分割尺度為40時(shí)，生成對(duì)象大小比較適合滑坡識(shí)別。

圖2 部分分割結(jié)果比較（s為分割尺度）

表2 不同分割尺度下的影像特征

2.3 面向?qū)ο蟮谋O(jiān)督分類(lèi)

在上一步所生成的滑坡對(duì)象基礎(chǔ)上，選取滑坡對(duì)象和非滑坡對(duì)象的樣本，建立樣本對(duì)象紋理特征庫(kù)，然后根據(jù)最鄰近分類(lèi)器分選出滑坡。

為了選取訓(xùn)練樣本，需要截取出部分區(qū)域作為樣本訓(xùn)練區(qū)，在此區(qū)域中挑選出有代表性的滑坡和非滑坡樣本。在訓(xùn)練區(qū)選取滑坡樣本時(shí)，考慮到滑坡坡向的各不相同，盡量選擇不同坡向的滑坡作為滑坡樣本（如圖3）。而選取非滑坡樣本時(shí)，除了選取明顯的非滑坡對(duì)象，還需選取容易與滑坡對(duì)象混淆的對(duì)象（如圖4），以減少滑坡識(shí)別誤差。

圖3 部分滑坡對(duì)象樣本

圖4 部分非滑坡對(duì)象樣本

選取完訓(xùn)練樣本后，利用訓(xùn)練與測(cè)試區(qū)掩膜（TTA）功能，將所選樣本以影像對(duì)象層的形式存儲(chǔ)到本地磁盤(pán)，接著打開(kāi)完整研究區(qū)域的影像，加載已存儲(chǔ)的TTA，逆向生成樣本，并以此樣本在整個(gè)研究區(qū)域內(nèi)進(jìn)行最近鄰分類(lèi)，生成滑坡專(zhuān)題圖（如圖5），圖中紅色是滑坡對(duì)象，綠色為非滑坡對(duì)象。

圖5 滑坡對(duì)象專(zhuān)題圖

2.4 變化檢測(cè)

對(duì)2個(gè)時(shí)相的影像進(jìn)行滑坡識(shí)別后，接下來(lái)根據(jù)建立的規(guī)則進(jìn)行變化檢測(cè)。首先分別將兩時(shí)相圖層的滑坡對(duì)象和非滑坡對(duì)象進(jìn)行同類(lèi)合并，并把前一時(shí)相的對(duì)象層命名為Pre，后一時(shí)相的對(duì)象層命名為Post，然后復(fù)制Pre到Post所在的地圖中，構(gòu)成上下層次關(guān)系，并經(jīng)由同步函數(shù)（Synchronize）梳理其層間關(guān)系，最后根據(jù)已有規(guī)則判斷層間關(guān)系，將變化結(jié)果顯示到新創(chuàng)建的變化層上，生成滑坡變化如圖6所示。圖中桔色為新生滑坡；藍(lán)色為滑坡變化區(qū)域；綠色為未變化區(qū)域。

圖6 滑坡變化專(zhuān)題圖

由以上結(jié)果得到了在研究區(qū)內(nèi)，2006-05～2007-11滑坡變化分布圖。相比于2006-05，2007-11河岸滑坡數(shù)量減少，部分滑坡位置上移。鑒于研究區(qū)位于三峽大壩上游，且2006年影像攝于大壩主體全線竣工之前，因大壩此后又進(jìn)行了蓄水水位提升，可以認(rèn)定研究區(qū)內(nèi)滑坡的變化趨勢(shì)符合結(jié)果預(yù)期。

3 結(jié) 語(yǔ)

本文提出一種面向?qū)ο蟮幕伦兓瘷z測(cè)的新思路，為實(shí)現(xiàn)滑坡動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)提供了新方法。與野外調(diào)查相比，通過(guò)人機(jī)交互的方式獲取滑坡變化信息，效果良好也更有效率。由于遙感圖像滑坡識(shí)別的效果直接決定變化檢測(cè)的質(zhì)量，而滑坡對(duì)象的識(shí)別受數(shù)據(jù)源、識(shí)別方法等諸多因素影響，因此，更完善的滑坡變化檢測(cè)技術(shù)體系的構(gòu)建有待于更多滑坡識(shí)別技術(shù)的實(shí)現(xiàn)與相關(guān)研究。

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P237.9

B

1672-4623（2015）04-0151-03

10.3969/j.issn.1672-4623.2015.04.054

宋小莎，研究方向?yàn)楣こ虦y(cè)繪、基礎(chǔ)地理信息系統(tǒng)工程。

2015-02-09。