方 旭，王光輝，楊化超，劉慧杰，王 更

(1. 中國礦業(yè)大學(xué)，江蘇 徐州 221116； 2. 國家測(cè)繪地理信息局衛(wèi)星測(cè)繪應(yīng)用中心，北京 100830； 3. 北京國測(cè)星繪信息技術(shù)有限公司，北京 100830)

結(jié)合均值漂移分割與聚類分析的遙感影像變化檢測(cè)

方 旭1，2，王光輝2，楊化超1，劉慧杰3，王 更2

(1. 中國礦業(yè)大學(xué)，江蘇 徐州 221116； 2. 國家測(cè)繪地理信息局衛(wèi)星測(cè)繪應(yīng)用中心，北京 100830； 3. 北京國測(cè)星繪信息技術(shù)有限公司，北京 100830)

針對(duì)傳統(tǒng)遙感影像變化檢測(cè)方法對(duì)前后期影像數(shù)據(jù)質(zhì)量要求高、適應(yīng)范圍窄、檢測(cè)精度較低等問題，本文在引入異常點(diǎn)檢測(cè)思想的基礎(chǔ)上，提出了一種結(jié)合均值漂移分割與聚類分析的遙感影像變化檢測(cè)方法。首先將前期地理國情矢量數(shù)據(jù)與待監(jiān)測(cè)的遙感影像進(jìn)行地理配準(zhǔn)；然后在地理國情矢量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上對(duì)遙感影像作均值漂移算法二次細(xì)分割，獲得的矢量圖斑繼承了原有父級(jí)類屬性，并對(duì)同一父級(jí)類的影像圖斑進(jìn)行光譜、空間、紋理、指數(shù)等特征提?。蛔詈蟛捎酶咚够旌夏Ｐ团c最大期望值算法聚類獲得多個(gè)類別，在父級(jí)類下找出異常類別的圖斑。通過試驗(yàn)對(duì)比分析，表明了本文方法的有效性和可靠性，為遙感影像變化檢測(cè)提供了新思路。

均值漂移分割；變化檢測(cè)；多特征提取；聚類分析

遙感影像變化檢測(cè)是通過影像分析的方法定性或定量地表達(dá)出兩個(gè)時(shí)期的地物變化情況，統(tǒng)計(jì)分析其變化強(qiáng)度、變化范圍與趨勢(shì)，在土地利用、城市擴(kuò)展、環(huán)境災(zāi)害監(jiān)測(cè)等諸多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用[1-2]。在近20年來的科學(xué)研究中，各國學(xué)者相繼提出多種基于遙感技術(shù)的變化檢測(cè)方法模型，如基于像素或面向?qū)ο蟮亩鄷r(shí)相遙感影變化檢測(cè)方法，基于像素的方法有先通過影像代數(shù)法，如主成分分析法(PCA)、變化矢量分析法(CVA)等方法獲得差異影像，再通過支持向量機(jī)(SVM)、最大類間方差(OTSU)、K均值(K-means)等方法進(jìn)行閾值分析[3-5]，獲得變化和非變化圖斑；鄧小煉等提出奇異值分解(SVD)與最大類間方差(OTSU)閾值分割相結(jié)合的變化檢測(cè)方法[6]，在礦區(qū)的變化檢測(cè)中獲得了較好的效果；杜培軍等將支持向量機(jī)良好的二分類特性應(yīng)用到遙感影像變化檢測(cè)中[7]；李亮等將光譜信息與紋理信息結(jié)合提出多特征融合的變化檢測(cè)算法[8]，證明了多特征在遙感影像變化檢測(cè)應(yīng)用優(yōu)勢(shì)。

以上提到的方法都是在多時(shí)相影像數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上作遙感影像變化檢測(cè)，2005年張繼賢曾提出單一時(shí)相遙感數(shù)據(jù)變化檢測(cè)方法[9]，該方法旨在構(gòu)建前期地類數(shù)據(jù)庫，再對(duì)后期影像提取圖斑或像素的特征統(tǒng)計(jì)量，與數(shù)據(jù)庫的地類先驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行特征距離分析，該方法的難點(diǎn)在于前期的數(shù)據(jù)庫構(gòu)建難度較大?，F(xiàn)有的變化檢測(cè)方法中，基于多時(shí)相的遙感影像變化檢測(cè)對(duì)前后期數(shù)據(jù)敏感，算法適用性較差。本文提出一種結(jié)合均值漂移分割與聚類分析的遙感影像變化檢測(cè)，以地理國情矢量數(shù)據(jù)作為前期數(shù)據(jù)，將異常點(diǎn)檢測(cè)思想引入遙感影像變化中[10]，利用地理國情矢量數(shù)據(jù)地類編碼等先驗(yàn)知識(shí)，將地理國情矢量數(shù)據(jù)與所選擇的后時(shí)相遙感影像進(jìn)行地理配準(zhǔn)；然后基于地理國情矢量數(shù)據(jù)對(duì)影像作mean-shift細(xì)分割，分割之后的矢量圖斑繼承了原有父級(jí)地類屬性；最后對(duì)分割得到的影像圖斑提取光譜、紋理、空間、指數(shù)等特征[11]，分別對(duì)同一父級(jí)類的影像圖斑所提取到的多特征進(jìn)行高斯混合模型與最大期望值(GMM-EM)聚類，將得到的類別屬性寫入地理國情矢量圖層，根據(jù)獲得各類別的圖斑與原有父級(jí)類別的圖斑對(duì)比，篩選出異常的類別，降低遙感影像變化檢測(cè)中對(duì)多時(shí)相影像數(shù)據(jù)的敏感性。

1 原理與方法

1.1 地理國情矢量數(shù)據(jù)

地理國情矢量數(shù)據(jù)是我國實(shí)行地理國情監(jiān)測(cè)項(xiàng)目的重要成果體現(xiàn)之一，按照地表覆蓋分類方式采集的內(nèi)容包括其中的10個(gè)一級(jí)類，以及相應(yīng)的二級(jí)類別[12]。本文方法就是利用前期的地理國情矢量數(shù)據(jù)中的一級(jí)、二級(jí)地類覆蓋結(jié)果作為前期數(shù)據(jù)來進(jìn)行遙感影像變化檢測(cè)。

1.2 均值漂移分割

均值漂移分割算法的基本思想是：通過反復(fù)迭代搜索樣本點(diǎn)在特征空間中概率密度最大的位置，并將漂移路徑上及一定范圍內(nèi)的所有樣本點(diǎn)都?xì)w入一類；同時(shí)對(duì)均值漂移算法進(jìn)行擴(kuò)展，引入了核函數(shù)及帶寬矩陣的概念。其核函數(shù)的概率密度估計(jì)為

(1)

(2)

由式(2)通過迭代運(yùn)算獲得數(shù)據(jù)集的模值點(diǎn)。在進(jìn)行圖像分割時(shí)，將影像數(shù)據(jù)作為特征空間的數(shù)據(jù)點(diǎn)，然后在特征空間進(jìn)行均值漂移聚類，其中可描述為向量x=(xs,xr),xr為像素點(diǎn)的顏色信息，xs為像素點(diǎn)的空間信息，位置空間與色彩空間相互獨(dú)立，因此核函數(shù)可以分解為兩個(gè)空間的核函數(shù)之積，即

(3)

式中，hs、hr分別為空間和顏色帶寬參數(shù)。

1.3 多特征提取

監(jiān)測(cè)影像在國情矢量的基礎(chǔ)上作細(xì)分割獲得對(duì)象后，通過提取對(duì)象的光譜特征、紋理特征、空間特征、指數(shù)特征進(jìn)行高維的聚類試驗(yàn)。

在遙感影像上最直觀的信息表達(dá)就是光譜特征，它不僅是地物表現(xiàn)出的反射率，本文計(jì)算對(duì)象中所有像元的各個(gè)波段光譜值的均值，來表示各個(gè)對(duì)象的光譜特征。

紋理信息是指遙感影像上細(xì)小地物規(guī)律性重復(fù)出現(xiàn)的現(xiàn)象，是對(duì)地物大小、形狀、亮度的綜合反映。本文采用灰度共生矩陣方法提取紋理特征信息，計(jì)算每個(gè)對(duì)象的熵(ENT)、能量(ASM)、相關(guān)性(COR)、對(duì)比度(CON)、同質(zhì)性(HOM)、異質(zhì)性(DIS)，得到6個(gè)紋理統(tǒng)計(jì)量。

圖像的空間信息不會(huì)隨圖像的光譜特征變化而顯著變化，空間特征能反映地物之間的拓?fù)潢P(guān)系，可以由影像梯度信息來直接描述，本文選取Sobel算子來獲取豎直梯度圖像D1和水平梯度圖像D2，作為圖斑的空間特征描述。

自然地物如植被、水體向建筑、道路等人造地物的變化是變化檢測(cè)中的主要內(nèi)容之一，在植被水體，本文選取歸一化植被指數(shù)NDVI、歸一化水體指數(shù)NDWI作為圖斑的指數(shù)特征。

1.4 最大期望值算法

期望最大算法是一種從不完全數(shù)據(jù)或有數(shù)據(jù)丟失的數(shù)據(jù)集(存在隱含變量)中求解概率模型參數(shù)的最大似然估計(jì)方法[14-15]，假設(shè)特征數(shù)據(jù)集是由若干個(gè)相互獨(dú)立的高斯分布數(shù)據(jù)集生成并整體上服從混合高斯模型(GMM)的分布，采用EM算法求解極大似然進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。其估計(jì)過程如下：

(1) 初始值的確定：由于EM算法對(duì)初始值比較敏感，本文采用K-means聚類方法獲得特征數(shù)據(jù)集的期望步的參數(shù)，即均值μk、協(xié)方差Σk、混合比例πk。

(2) 計(jì)算期望(E-step)：假設(shè)模型參數(shù)已知的情況下求隱含變量Z，分別取Z1、Z2、…、Zk的概率，即在GMM中求數(shù)據(jù)點(diǎn)由各個(gè)成分生成的概率

(3)

(3) 最大化期望(M-step)：最大化E步得到的最大似然值來重新估計(jì)分布參數(shù)

(4)

(5)

(6)

(4) 極大似然函數(shù)估計(jì)

(7)

檢查參數(shù)和似然函數(shù)是否已經(jīng)收斂，重復(fù)步驟(2)—(3)直到收斂，最終得到一個(gè)參數(shù)集合，每個(gè)對(duì)象得到由每一個(gè)高斯分布生成的概率，實(shí)現(xiàn)聚類。本文方法整個(gè)流程如圖1所示。

圖1 本文方法流程

以國情矢量數(shù)據(jù)中的林地屬性的矢量圖斑為例，數(shù)量為N個(gè)，在此基礎(chǔ)上對(duì)遙感影像細(xì)分割，得到M個(gè)影像圖斑(M>N)，通過對(duì)M個(gè)影像圖斑進(jìn)行特征提取，然后對(duì)特征進(jìn)行混合高斯模型與最大期望值算法的聚類分析，得到K個(gè)類別，并將聚類結(jié)果寫入地理國情矢量圖層，在父級(jí)屬性為林地的類別里通過目視解譯篩選出屬于非林地的異常類別。

2 試驗(yàn)結(jié)果與分析

2.1 試驗(yàn)結(jié)果

試驗(yàn)前期數(shù)據(jù)采用漢壽縣2015年7月地理國情矢量更新數(shù)據(jù)，后期數(shù)據(jù)為2016年11月高分一號(hào)衛(wèi)星遙感影像，由藍(lán)、綠、紅、近紅外4個(gè)波段組成，影像進(jìn)行過影像融合、配準(zhǔn)等預(yù)處理，尺寸為824×824像素，如圖2(a)所示。圖2(b)為地理國情矢量數(shù)據(jù)與影像配準(zhǔn)圖；圖2(c)為影像mean-shfit細(xì)分割的結(jié)果，該區(qū)域地表覆蓋包含有林地、耕地、水體、道路、建筑物等；圖2(d)為前期高分一號(hào)影像圖，用于其他方法與本文方法作對(duì)比試驗(yàn)。

圖2 漢壽縣某區(qū)域影像

圖3 不同方法變化檢測(cè)結(jié)果

為了評(píng)價(jià)本文方法的實(shí)際效果，采用混淆矩陣進(jìn)行精度評(píng)價(jià)，對(duì)圖斑的變化情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，構(gòu)造混淆矩陣統(tǒng)計(jì)其總體精度、虛檢率、漏檢率；并與常用的基于多時(shí)相遙感影像變化檢測(cè)的PCA-SVM方法[16]及文獻(xiàn)[5]提出的SVD-OTSU方法進(jìn)行對(duì)比。圖3為各方法變化檢測(cè)結(jié)果，為去除椒鹽現(xiàn)象，采取3×3形態(tài)學(xué)算子對(duì)影像進(jìn)行膨脹、腐蝕處理，圖3(a)為本文檢測(cè)效果圖，圖3(b)為PCA-SVM檢測(cè)效果圖，圖3(c)為SVD-OTSU檢測(cè)效果圖，圖3(d)為人工標(biāo)記變化圖斑。表1給出了不同方法的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

表1 不同方法變化檢測(cè)算法精度 (%)

2.2 試驗(yàn)分析

從表1和變化檢測(cè)效果圖可以看出：本文提出的聚類分析的變化檢測(cè)方法正確率最高，這是由于傳統(tǒng)的多時(shí)相遙感影像變化檢測(cè)對(duì)數(shù)據(jù)較為敏感，PCA-SVM、SVD-OTSU方法都是通過獲得其多時(shí)相影像的差分信息，并基于差分信息構(gòu)造變化信息影像，對(duì)前后期影像質(zhì)量依賴程度高。結(jié)合mean-shift分割與聚類分析的遙感影像變化檢測(cè)方法有以下兩方面的創(chuàng)新與優(yōu)勢(shì)：

(1) 采用mean-shift分割算法在地理國情矢量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上對(duì)遙感影像作二次細(xì)分割，利用現(xiàn)有地理國情矢量數(shù)據(jù)中的地類編碼先驗(yàn)知識(shí)，提高了變化檢測(cè)的可靠性，減少了前期單獨(dú)構(gòu)建地類數(shù)據(jù)庫或訓(xùn)練樣本信息庫的工作量。

(2) 不同的地物在遙感影像上的變化情況十分復(fù)雜，單一的特征難以描述遙感影像上的地物表現(xiàn)。本文方法通過光譜、空間、紋理、指數(shù)進(jìn)行多特征提取，構(gòu)建多維特征數(shù)據(jù)集，能較好地描述遙感影像中的地物特征；將異常點(diǎn)檢測(cè)思想引入遙感影像的變化檢測(cè)，可以較為直觀地發(fā)現(xiàn)異常類別；并將高斯混合模型與最大期望值算法的聚類分析方法應(yīng)用于變化檢測(cè)，能夠較好地?cái)M合特征數(shù)據(jù)集的分布狀況，獲得較為準(zhǔn)確的聚類結(jié)果。

3 結(jié) 語

本文提出了結(jié)合均值漂移分割和聚類分析的遙感影像變化檢測(cè)方法，充分利用了現(xiàn)有的地理國情矢量數(shù)據(jù)地類編碼等先驗(yàn)知識(shí)。在面向現(xiàn)實(shí)的生產(chǎn)環(huán)境中，傳統(tǒng)的遙感變化檢測(cè)方法適應(yīng)范圍小，較難找到符合要求的前后期影像，本文正是針對(duì)實(shí)踐生產(chǎn)中存在的以上問題，提出了一種解決之道，通過試驗(yàn)表明了該方法應(yīng)用在遙感影像的變化檢測(cè)上是行之有效的，為遙感影像的變化檢測(cè)提供了一種新的思路與方法，后期進(jìn)一步提高自動(dòng)化程度和多特征組合是值得研究的問題。

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RemoteSensingImageriesChangeDetectionCombinedwithMean-shiftSegmentationandClusterAnalysis

FANG Xu1,2，WANG Guanghui2，YANG Huachao1，LIU Huijie3，WANG Geng2

(1. China University of Mining and Technology，Xuzhou 221116，China； 2. Satelite Surveying and Mapping Application,National Administration of Surveying,Mapping and Geoinformation,Beijing 100830,China； 3. Beijing SatImage Information Technology Co.Ltd.，Beijing 100830，China)

In order to solve the problem that the traditional remote sensing imageries change detection method has high quality requirements，low adaptability range and low detection precision，on the basis of introducing the idea of outlier detection，a remote sensing imageries change detection method combined with mean-shift and cluster analysis is proposed in this paper.First，early stage geographic situation vector is used to register with the RS image，and the multi-scale subdivision of the remote sensing imageries is done.The resulting small image inherits the original pattern category attribute，and then extracts the spectral，geometric，texture，and exponential features of the image.And then clustering the extracted multi-feature based on GMM-EM.According to the type of clustering，the change pattern is determined by comparing with the original vector pattern.The experimental results show that the method is effective and reliable，which provides a new idea for remote sensing image change detection.

mean-shift segmentation; change detection; multiple feature extraction; clustering analysis

2017-08-07

國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃(2016YFB0501403)；高分遙感測(cè)繪應(yīng)用示范系統(tǒng)一期(AH1601)

方 旭(1994—)，男，碩士，研究方向?yàn)檫b感影像信息提取。E-mail：fangxu622@126.com

方旭，王光輝，楊化超，等.結(jié)合均值漂移分割與聚類分析的遙感影像變化檢測(cè)[J].測(cè)繪通報(bào)，2017(12)：68-71.

10.13474/j.cnki.11-2246.2017.0381.

P237

A

0494-0911(2017)12-0068-04