吳海新，吳延斌

（1.河南省有色測(cè)繪有限公司，河南 鄭州 450016；2.欒川縣地理信息中心，河南 欒川471500）

地理國(guó)情普查中地表覆蓋自動(dòng)解譯問(wèn)題研究

吳海新1，吳延斌2

（1.河南省有色測(cè)繪有限公司，河南 鄭州 450016；2.欒川縣地理信息中心，河南 欒川471500）

針對(duì)地表覆蓋自動(dòng)解譯時(shí)經(jīng)常遇到的分割尺度設(shè)置、影像噪聲、判讀差異、DLG數(shù)據(jù)與影像不一致等問(wèn)題，在實(shí)際應(yīng)用中，根據(jù)影像分辨率與測(cè)區(qū)地類設(shè)定合適的分割尺度，采用合理的解譯順序、調(diào)整分割尺度和采樣率來(lái)降低噪聲影響，用人機(jī)交互解譯來(lái)解決判讀差異問(wèn)題，人工解譯與現(xiàn)場(chǎng)核實(shí)相結(jié)合判斷DLG數(shù)據(jù)與影像不一致區(qū)域。以上措施較好地解決了自動(dòng)解譯遇到的問(wèn)題。

地表覆蓋；自動(dòng)解譯；分割尺度；影像噪聲；判讀差異

現(xiàn)今，利用eCognition或ENVI進(jìn)行自動(dòng)解譯已經(jīng)在地理國(guó)情普查項(xiàng)目中得到了認(rèn)可，自動(dòng)解譯的成果可以部分應(yīng)用于測(cè)繪生產(chǎn)。如果自動(dòng)解譯應(yīng)用得當(dāng)，在地理國(guó)情普查項(xiàng)目中可以節(jié)省30%～50%的工作量。不可否認(rèn)，人工解譯的工作還占有較大比重，但自動(dòng)解譯仍然降低了地理國(guó)情普查項(xiàng)目中地表覆蓋分類的難度和規(guī)模[1]。在進(jìn)行自動(dòng)解譯的工作中，遇到了很多問(wèn)題，如何避免這些問(wèn)題以及遇到這些問(wèn)題時(shí)如何快速處理，是本文討論的重點(diǎn)。

1 地物分割尺度

無(wú)論是用eCognition還是ENVI進(jìn)行解譯，都需要對(duì)影像進(jìn)行分割，最常用的方法是“多尺度分割”，即按照影像的光譜特征，沿地物的分界線將影像分割成若干個(gè)小圖斑，并把分界線保存在一個(gè)矢量面層中[2]。

1.1 影像分割存在的問(wèn)題

圖1 房屋和道路粘連

1）房屋和道路粘連。如圖1所示，無(wú)論怎么調(diào)整多尺度分割算法的參數(shù)，分割結(jié)果都不能完全讓人滿意。通過(guò)目視判讀，能夠很清楚地區(qū)分房子和道路，但是影像分割結(jié)果表明，雖然大部分道路和房子分割效果較好，道路和房子總存在部分粘連現(xiàn)象。通過(guò)分析道路和房子的影像特性，得出粘連的原因：①二者在空間距離上相隔太近，粘連通常發(fā)生在道路與房子中間毫無(wú)間隔的情況；②灰屋頂與水泥道路的工程材料近似，造成光譜反射值十分接近，在分割算法中這二者的異質(zhì)性很小，所以這兩類易被合并為一類；③影像成像時(shí)角度、陰影的影響，導(dǎo)致在影像上不能判別出兩類地物的差異。

2）裸耕地與鄉(xiāng)村道路粘連。如圖2所示，裸耕地是指在影像中沒(méi)有種植作物的耕地，但曾經(jīng)是耕地，也是邊界平整，內(nèi)部分布均勻，呈塊狀或條帶狀分布；鄉(xiāng)村道路通常是泥質(zhì)地表，只不過(guò)經(jīng)常有人、畜、車行走，地面緊實(shí)，內(nèi)部分布均勻，也呈條帶狀分布。裸耕地與鄉(xiāng)村道路的光譜差異不大，形狀也相似，有時(shí)裸耕地與道路連接，在分割時(shí)不可避免地粘連在一起。

圖2 裸耕地與鄉(xiāng)村道粘連

3）房屋分割問(wèn)題。建筑區(qū)房屋的樣式不同，使用的建筑材料也不同，甚至一個(gè)單棟房屋的屋頂也可能由好幾種建筑材料構(gòu)成，這就造成一棟房屋的光譜反射特性不相同，在進(jìn)行影像分割時(shí)，會(huì)把這種類型的房屋分割為好幾部分，而不是一個(gè)整體，如圖3所示。

1.2 解決方法

地物分割時(shí)最重要的一個(gè)指標(biāo)是分割尺度，分割尺度設(shè)置得是否合理，決定了分割出的矢量數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。一般分割尺度要配合光譜指數(shù)和緊致度一起使用，光譜指數(shù)一般設(shè)置在0．7～0．9之間；緊致度一般設(shè)置在0．5～0．7之間，緊致度越大生成的邊界彎曲度就越小，邊界就越整齊。分割尺度設(shè)置越小，分割的圖斑就越細(xì)碎；反之，分割的圖斑就越大。分割尺度的設(shè)置與兩個(gè)因素有關(guān)，第一個(gè)因素是影像的分辨率，一般0．5 m分辨率的影像分割尺度可以給大些，例如300～500，1 m分辨率或2 m分辨率的影像分割尺度給小些，例如100～200；第二個(gè)因素是測(cè)區(qū)地類數(shù)量，一般地類較多，分布越零碎，分割尺度就給小些，地類較少，分布有規(guī)律性，分割尺度就給大些。值得注意的是，分割尺度不是一個(gè)可以嚴(yán)格設(shè)定的數(shù)字，需要根據(jù)經(jīng)驗(yàn)并結(jié)合試驗(yàn)才能得出一個(gè)較為合理的數(shù)值[3]。在實(shí)際應(yīng)用中，如果分割尺度設(shè)置過(guò)小，一個(gè)地物就容易被分割得過(guò)于破碎。因此，應(yīng)該根據(jù)影像分辨率、測(cè)區(qū)地類設(shè)定合適的分割尺度。

圖3 分割破碎的房屋

2 高分辨率影像噪聲

常見(jiàn)的高分辨率遙感影像空間分辨率為0．5 m，也就是說(shuō)在實(shí)際地表上0．5 m的地物在影像上為1個(gè)像素。對(duì)同一個(gè)地物，分辨率越高的影像細(xì)節(jié)展示越豐富，從某方面來(lái)說(shuō)，這種情況有助于判別地物。另一方面，需要關(guān)注的是這個(gè)地物的類別信息，它的細(xì)節(jié)信息并不重要，這種過(guò)于豐富的細(xì)節(jié)對(duì)這個(gè)地物而言就是噪聲，對(duì)影像進(jìn)行分割分類時(shí)就會(huì)造成干擾[4]。

2.1 存在的主要問(wèn)題

1）道路噪聲。城市道路有相對(duì)固定的寬度，用水泥或者瀝青作為鋪面材料，通常是比較好提取的。影像獲取的環(huán)境肯定是在白天天氣晴好的情況下，這時(shí)候城市道路上車流量還比較大。一輛小汽車長(zhǎng)度在4～6 m之間、寬度在1．5～2 m之間，在全色影像中占12個(gè)像素以上，每輛小汽車都是清晰可見(jiàn)的，這些汽車對(duì)于道路提取就是噪聲。如圖4所示，對(duì)這幅影像進(jìn)行影像分割時(shí)道路就會(huì)被割成一塊塊的，影響長(zhǎng)寬比特征和密度特征的使用。

圖4 道路噪聲

2）房屋噪聲。房屋建筑區(qū)是指人工地物中的建筑，對(duì)建筑的提取關(guān)注的是建筑的最外圍輪廓邊界，如果兩棟房屋間距小于單倍樓體間距，這兩棟房屋可以合并表示。房屋建筑屋頂上豐富的內(nèi)容，如露臺(tái)、熱水器等，這些對(duì)于房屋建筑區(qū)的提取都是噪聲，如圖5所示。

圖5 房屋噪聲

2.2 解決方法

如果對(duì)解譯成果精度要求比較高，可以對(duì)道路和房屋進(jìn)行預(yù)處理，利用矩形工具和即時(shí)平行線工具先繪制道路和房屋，然后再對(duì)剩余的圖斑進(jìn)行解譯；如果對(duì)解譯成果精度要求不高，可以考慮適當(dāng)調(diào)大分割尺度，降低采樣率，最大限度地保存圖斑原有的邊緣。

3 計(jì)算機(jī)視覺(jué)與人工判讀差距

3.1 存在的問(wèn)題

計(jì)算機(jī)視覺(jué)是一門研究如何使機(jī)器“看”的科學(xué)，指用攝影機(jī)和電腦代替人眼對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別、跟蹤和測(cè)量等，并進(jìn)一步作圖形處理，用電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測(cè)的圖像。計(jì)算機(jī)視覺(jué)的挑戰(zhàn)是要為計(jì)算機(jī)和機(jī)器人開(kāi)發(fā)具有與人類水平相當(dāng)?shù)囊曈X(jué)能力。機(jī)器視覺(jué)需要圖像信號(hào)、紋理和顏色建模、幾何處理和推理以及物體建模。計(jì)算機(jī)視覺(jué)關(guān)注的目標(biāo)在于充分理解電磁波（主要是可見(jiàn)光與紅外線部分）遇到物體表面被反射所形成的圖像，因此，計(jì)算機(jī)視覺(jué)處理的是影像信息。但是人工判讀不僅處理影像信息，還能根據(jù)地物的特性來(lái)分析影像。目前，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能和人工判讀相比。

3.2 解決方法

在實(shí)際應(yīng)用中，可以采取人機(jī)交互解譯方式，根據(jù)地理國(guó)情普查中地表覆蓋解譯的特點(diǎn)及要求，先進(jìn)行專題圖層分割，然后進(jìn)行人機(jī)交互式解譯，也可以采用規(guī)則庫(kù)自動(dòng)解譯輔以人機(jī)交互或全人工人機(jī)交互式解譯等方法，但其根本是要確定合適的分割尺度，盡可能突出地物的典型信息，智能化地確定不同地物的規(guī)則庫(kù)，提高自動(dòng)解譯的精度水平[2]。

4 DLG數(shù)據(jù)應(yīng)用

4.1 存在的問(wèn)題

DLG數(shù)據(jù)的幾何信息和屬性信息能夠輕松地被eCognition和ENVI軟件充分利用起來(lái)，但是DLG信息存在著現(xiàn)勢(shì)性不夠、地物綜合過(guò)多的問(wèn)題，如何有效地應(yīng)用DLG數(shù)據(jù)是研究的一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。因?yàn)榧竟?jié)的變換、時(shí)間的變遷，水域邊界會(huì)經(jīng)常變化；房屋建筑區(qū)也會(huì)發(fā)生拆遷和新建；1∶10 000的耕地信息綜合尺度大。而本論文提取的目標(biāo)是大于400 m2的地物。假設(shè)DLG的正確程度達(dá)到90%，但實(shí)際上我們并不明確哪些信息是屬于90%正確的范圍，哪些信息是錯(cuò)誤的。如何充分利用DLG的正確信息，而不被錯(cuò)誤信息誤導(dǎo)，是應(yīng)用DLG信息的關(guān)鍵。另外，因?yàn)榈匚锾崛〕龅慕Y(jié)果都是面狀，而DLG的點(diǎn)狀信息、中心線信息都是不能夠直接用于地物提取的。

4.2 解決方法

在地理國(guó)情普查中，DLG數(shù)據(jù)主要起到地類及其范圍的輔助判斷的作用。實(shí)際應(yīng)用中，遇到DLG數(shù)據(jù)與遙感影像不一致的地方，應(yīng)分析原因，明顯可以判讀的，以遙感影像信息為準(zhǔn)；難以判斷的，應(yīng)采取人工解譯、現(xiàn)場(chǎng)核實(shí)等方法避免出現(xiàn)錯(cuò)誤。

5 結(jié) 語(yǔ)

自動(dòng)解譯技術(shù)還存在很多不完善的地方，在影像質(zhì)量較差的情況下，自動(dòng)解譯幾乎無(wú)能為力。在地理國(guó)情普查實(shí)際工作中還有可能遇到新的問(wèn)題，需要進(jìn)一步探討，并有針對(duì)性地采取不同的方法[5-7]，以便更好地為地理國(guó)情普查乃至今后的測(cè)繪工作保駕護(hù)航。

[1] 喬五十,郭喜絨,劉妍,等．地表覆蓋遙感制圖耕地要素提取的方法與相關(guān)問(wèn)題探討[J]．測(cè)繪標(biāo)準(zhǔn)化,2013, 29(3)：21-23 [2] 胡艷,袁超．多方法的地理國(guó)情地表覆蓋分類研究[J]．地理空間信息,2014,12(1)：6-9

[3] 陳濟(jì)才,申學(xué)林,李國(guó)明,等．基于1∶10 000DLG數(shù)據(jù)的地表覆蓋要素自動(dòng)提取研究[J]．測(cè)繪,2013,36(5)：204-206

[4] 湯育紅． 地理國(guó)情普查地表覆蓋與國(guó)情要素信息的提取方法探討[J]．測(cè)繪與空間地理信息,2013,36(12)：89-91

[5] 麻靜． 談地理國(guó)情要素及地表覆蓋要素的采集、編輯[J]．黑龍江科技信息,2013 (32)：117

[6] 任慧,談亞光．基于面向?qū)ο蟮膰?guó)情普查地表覆蓋提取方法[J]．地理空間信息,2014,12(3)：14-16

[7] 陳俊勇．關(guān)于地理國(guó)情普查的思考[J]．地理空間信息,2014, 12(2)：1-3

P208

B

1672-4623（2016）04-0004-03

10.3969/j.issn.1672-4623.2016.04.002

吳海新，高級(jí)工程師，注冊(cè)測(cè)繪師，主要從事工程測(cè)量、地籍測(cè)量、地理信息系統(tǒng)方面的工作。

2014-09-03。