謝嘉麗，李永樹，李何超，吳 璽

(1. 西南交通大學(xué)地球科學(xué)與環(huán)境工程學(xué)院，四川 成都 611756； 2. 四川省土地統(tǒng)征整理事務(wù)中心，四川 成都 610041)

利用灰度共生矩陣紋理特征識(shí)別空心村損毀建筑物的方法

謝嘉麗1，李永樹1，李何超2，吳 璽2

(1. 西南交通大學(xué)地球科學(xué)與環(huán)境工程學(xué)院，四川 成都 611756； 2. 四川省土地統(tǒng)征整理事務(wù)中心，四川 成都 610041)

從無人機(jī)影像上快速識(shí)別空心村損毀建筑物，不僅能精確掌握損毀建筑物的位置分布，還能為實(shí)地調(diào)研提供指導(dǎo)材料。本文首先在試驗(yàn)區(qū)范圍內(nèi)獲取建筑物影像，并對(duì)這些建筑物逐一標(biāo)記。然后以單個(gè)建筑物為對(duì)象，計(jì)算紋理特征參數(shù)和光譜特征參數(shù)，選取與損毀程度正相關(guān)的參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化后組成特征參數(shù)向量，根據(jù)向量的可視化結(jié)果獲取損毀建筑物的分布、損毀程度等信息。試驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能實(shí)現(xiàn)從無人機(jī)影像上識(shí)別出損毀建筑物，并能對(duì)建筑物的損毀程度得到初步認(rèn)識(shí)，可以有效實(shí)現(xiàn)高分辨率影像中空心村損毀建筑物的識(shí)別。

灰度共生矩陣；紋理特征；光譜特征；空心村；損毀建筑物

近年來，我國(guó)農(nóng)村聚落大規(guī)?！翱招幕?，損毀的房屋逐漸增多，如何快速提取農(nóng)村的建筑物損毀信息，為決策部門開展空心村綜合整治工作提供技術(shù)支持成為一個(gè)研究熱點(diǎn)問題。對(duì)于建筑物損毀信息的提取，目前主要采用外業(yè)調(diào)查和遙感影像人工解譯兩種方式，但這兩種方式不僅要耗費(fèi)大量的人力、物力，而且制圖周期長(zhǎng)，效率低[1]。因此，快速?gòu)母叻钟跋裆汐@取損毀建筑物的位置、分布規(guī)律等信息，對(duì)空心村土地綜合整治的外業(yè)調(diào)查、空心化評(píng)價(jià)、土地整理方案制定等環(huán)節(jié)的順利開展具有重要意義。

目前，針對(duì)損毀建筑物信息的提取，已有許多學(xué)者開展了大量的研究工作，這些研究主要根據(jù)損毀建筑物的光譜、紋理和幾何特征實(shí)現(xiàn)[2-3]。王慧敏在影像多尺度分割的基礎(chǔ)上，結(jié)合紋理特征及幾何特征，通過規(guī)則集的方法構(gòu)成分類樹提取損毀房屋[4]。劉宇使用形態(tài)學(xué)屬性剖面(MAP) 與局部二值模式(LBP) 算子提取圖像中的幾何特征與紋理特征; 然后使用隨機(jī)森林(RF) 分類器提取損毀的建筑物，形成初步結(jié)果; 最后針對(duì)分割的對(duì)象，根據(jù)對(duì)象損毀像元所占的比例獲取最終的損毀建筑物區(qū)域[5]。吳劍把所有非損毀建筑物信息作為環(huán)境背景，通過掩膜層層分割剔除，最后只留下震害損毀建筑物信息[6]。但是，上述的損毀建筑物提取方法主要針對(duì)震害損毀的建筑物。這類建筑物的損毀情況嚴(yán)重，范圍集中且廣泛，損毀特征明顯[7]。而空心村建筑物的損毀主要是由于年久失修造成，損毀程度較輕，分布零散。因此，上述方法對(duì)空心村損毀建筑物識(shí)別仍具有一定的局限性。

為提高獲取空心村損毀建筑物信息的效率，本文提出一種利用多參數(shù)組合向量判定建筑物損毀情況的方法，重點(diǎn)利用紋理特征參數(shù)和光譜特征參數(shù)量化建筑物的特征，根據(jù)特征向量可視化的方式，直觀表達(dá)損毀建筑物的空間位置和損毀情況，為有關(guān)決策部門提供信息支持。

1 建筑物損毀定量化研究的基本思路和模型

單個(gè)地物(主要是建筑物)的損毀識(shí)別程度，與影像信息源類型、對(duì)象尺度、獲取時(shí)的氣象條件等多種因素相關(guān)[8]。紋理特征是一種不依賴于顏色或亮度而反映圖像中同質(zhì)現(xiàn)象的視覺特征，能包含物體表面結(jié)構(gòu)排列的信息，因此，紋理特征被廣泛應(yīng)用于遙感影像分類和目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域。Haralick于1973年提出了14種用于分析灰度共生矩陣的特征參數(shù)[9]，但這些特征并非都是不相關(guān)的，計(jì)算中存在大量冗余。研究者通常會(huì)按照需求選擇最有利的特征，如：逆差矩、對(duì)比度和熵具有最大的識(shí)別能力，角二階矩、對(duì)比度、逆差分矩和相關(guān)性是不相關(guān)的特征[10]。常用于建筑物損毀識(shí)別的主要特征參數(shù)有熵、能量、相關(guān)度、同質(zhì)性和對(duì)比度[8，11-14]。經(jīng)過統(tǒng)計(jì)試驗(yàn)得出這些參數(shù)與建筑物損毀的相關(guān)關(guān)系見表1。

表1 紋理特征參數(shù)與建筑物損毀的相關(guān)關(guān)系

損毀建筑物的屋頂色彩噪聲很大，紋理溝紋深淺程度不一，造成灰度共生矩陣熵和對(duì)比度的數(shù)值較大，呈明顯的正相關(guān)關(guān)系。這兩個(gè)特征參數(shù)的計(jì)算公式為

(1)

(2)

式中，p(i,j) 為灰度為i的像素與灰度為j的像素同時(shí)出現(xiàn)的概率。

此外，從影像的光譜特征上分析，影像RGB 3個(gè)分量的標(biāo)準(zhǔn)偏差反映了影像色彩在R、G、B 3個(gè)方向上的變化范圍，由于色彩的隨機(jī)性，損毀建筑物的標(biāo)準(zhǔn)偏差比完好建筑物的大，因此，與建筑物損毀程度正相關(guān)。最大標(biāo)準(zhǔn)偏差值的計(jì)算公式為

(3)

綜上所述，選取灰度共生矩陣熵、灰度共生矩陣對(duì)比度、最大標(biāo)準(zhǔn)偏差值標(biāo)準(zhǔn)化到[0,255]區(qū)間內(nèi)，并組合成損毀建筑物特征參數(shù)向量為

D=[ENTnormalCONnormaldnormal]

以特征參數(shù)向量作為RGB色彩，將色彩顯示到對(duì)應(yīng)的建筑物圖斑可得到建筑物損毀特征參數(shù)可視化效果圖，可根據(jù)圖上的色彩和亮度分析建筑物損毀情況。本文在建筑物紋理參數(shù)和光譜參數(shù)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建建筑物特征參數(shù)向量，通過參數(shù)向量可視化的方式達(dá)到獲取建筑物損毀信息的目的，具體過程如圖1所示。

圖1 損毀建筑物識(shí)別流程

2 試驗(yàn)與分析

2.1 數(shù)據(jù)來源

為檢驗(yàn)方法的有效性，選取四川省成都市近郊某空心村作為試驗(yàn)區(qū)。試驗(yàn)使用的數(shù)據(jù)有：空間分辨率為0.2 m無人機(jī)正射影像，比例尺為1∶1000的數(shù)字線劃圖(DLG)。試驗(yàn)區(qū)影像如圖2所示，從影像上可以看出該區(qū)域內(nèi)建筑物比較分散，損毀建筑物較多但不集中。

圖2 試驗(yàn)區(qū)無人機(jī)影像

2.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

DLG上包含了大量的地物、地形信息，首先根據(jù)屬性篩選出建筑物的邊界，并與影像配準(zhǔn)，得到建筑物矢量圖。試驗(yàn)所用的無人機(jī)影像是最新獲取的，而DLG為第二次全國(guó)土地調(diào)查的成果，兩種數(shù)據(jù)之間存在一定的變化信息，因此要對(duì)建筑物矢量圖進(jìn)行更新，查缺補(bǔ)漏。以影像為底圖，矢量圖為掩

模裁切出建筑物影像，并輸出為TIF格式影像，如圖3所示，共裁切出603個(gè)建筑物的影像，然后對(duì)建筑物影像依次進(jìn)行編號(hào)標(biāo)記。

圖3 建筑物影像

從圖3中可以看出，除了建筑物區(qū)域，該圖中存在大量的空白區(qū)域，若以此為輸入數(shù)據(jù)計(jì)算紋理特征參數(shù)和光譜特征參數(shù)，會(huì)導(dǎo)致大量的冗余計(jì)算過程，對(duì)計(jì)算機(jī)的內(nèi)存要求更高。因此，為了提高計(jì)算效率，創(chuàng)建603行、1列的元胞數(shù)組C，按照標(biāo)記順序?qū)?biāo)記為i的建筑物以最小外接矩形的大小存入元胞數(shù)組第i行、第1列的元胞中，即元胞數(shù)組中的每一個(gè)元胞都包含一個(gè)空白區(qū)域盡量小的建筑物影像數(shù)據(jù)，表2為部分元胞中的影像數(shù)據(jù)示例。

表2 元胞中影像數(shù)據(jù)示例

2.3 參數(shù)計(jì)算及可視化

首先計(jì)算紋理特征參數(shù)，依次提取元胞數(shù)組中的建筑物C{i,1}，計(jì)算0°、45°、90°、135°且灰度間隔為2的16階灰度共生矩陣，求出4個(gè)方向灰度共生矩陣的均值[15]并歸一化。根據(jù)歸一化共生矩陣及式(1)、式(2)計(jì)算灰度共生矩陣熵和灰度共生矩陣對(duì)比度。

接著依次提取元胞數(shù)組中的建筑物C{i,1}，灰度化建筑物影像并根據(jù)式(3)計(jì)算RGB分量最大標(biāo)準(zhǔn)偏差值。計(jì)算完成后將灰度共生矩陣熵、灰度共生矩陣對(duì)比度和RGB分量最大標(biāo)準(zhǔn)偏差值分別標(biāo)準(zhǔn)化到[0,255]區(qū)間，將標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)果組合成三維的特征參數(shù)向量。以特征參數(shù)向量作為RGB色彩的3個(gè)分量，則每一個(gè)特征參數(shù)向量都對(duì)應(yīng)一種顏色。將建筑物顯示為相應(yīng)的特征參數(shù)向量所代表的顏色，如圖4(a)所示。

圖4(a)中，顏色偏紅的建筑物，說明其灰度共生矩陣熵較大，損毀特征為紋理溝深大，多為有寬大裂縫的損毀。顏色偏綠，說明該建筑物灰度共生矩陣對(duì)比度大，多為屋頂有大面積缺口的建筑物，缺口在影像上的顏色較深，因此整個(gè)建筑物顏色對(duì)比度大。試驗(yàn)區(qū)域位于空心村，屋頂顏色主要呈現(xiàn)灰色，灰色的RGB 3個(gè)色彩分量比較均勻，特征參數(shù)向量對(duì)應(yīng)的顏色偏藍(lán)，說明某一色彩分量值偏大，可能是用了其他色彩的鐵皮等材料修補(bǔ)過的損毀建筑物。另外，將特征參數(shù)向量3個(gè)分量的最大值作為對(duì)應(yīng)建筑物的灰度值，顯示為灰度影像，如圖4(b)所示，圖中越亮的建筑物損毀情況越嚴(yán)重。

圖4 建筑物特征參數(shù)向量可視化

3 結(jié) 語

無人機(jī)影像上的建筑物自動(dòng)識(shí)別與解譯仍是一個(gè)值得深入研究的問題，本文針對(duì)城鎮(zhèn)近郊區(qū)空心村損毀建筑物信息識(shí)別的問題，提出了一種基于遙感影像紋理特征參數(shù)和光譜特征參數(shù)可視化建筑物損毀特征的方法。即利用紋理特征參數(shù)和光譜特征參數(shù)組合成特征參數(shù)向量，將三維向量標(biāo)準(zhǔn)化到[0—255]區(qū)間內(nèi)，3個(gè)特征參數(shù)即可作為RGB空間的3個(gè)分量，對(duì)應(yīng)一種顏色，將建筑物顯示為相應(yīng)的顏色即可得到可視化的建筑物損毀特征，能夠?qū)υ囼?yàn)區(qū)域內(nèi)損毀建筑物分布位置及損毀程度有直觀的了解。此外，計(jì)算紋理特征參數(shù)時(shí)，本文采用元胞數(shù)組存儲(chǔ)建筑物影像數(shù)據(jù)，有效避免了空白區(qū)域的干擾，提高了計(jì)算效率。

本文方法目前僅實(shí)現(xiàn)了可視化效果，在后續(xù)的研究中還可設(shè)置閾值，對(duì)建筑物的損毀程度進(jìn)行分級(jí)，并且統(tǒng)計(jì)相應(yīng)的數(shù)量和面積，以期獲得更豐富的建筑物損毀信息。總體而言，本文方法從影像最基本的信息出發(fā)，計(jì)算效率高，有較好的準(zhǔn)確性和適用性，能夠滿足城鎮(zhèn)近郊空心村損毀建筑物的自動(dòng)識(shí)別。

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RecognitionofDamageBuildingsinHollowVillageBasedonTextureFeatureofGrayLevelCo-occurrenceMatrix

XIE Jiali1，LI Yongshu1，LI Hechao2，WU Xi2

(1. Faculty of Geosciences and Environmental Engineering，Southwest Jiaotong University，Chengdu 611756，China； 2. Center of Land Acquisition and Consolidation in Sichuan Province，Chengdu 610041，China)

Rapid recognition of hollow villages from UAV images can not only accurately get location distribution of damaged buildings，but also provide guidance material for field investigation.This paper presents a method of visualizing damage buildings in hollow villages.Firstly，we mark the buildings one by one in experimental area.Then，the texture and spectral feature parameters of each building are calculated.For a single building，parameters that are positively correlated with the level of damage are normalized to form a parameter vector.Finally，the distribution and damage level of damaged buildings can be exhibited according to the visualization results of parameter vectors.Experimental results show that this method can realize recognizing damage buildings in UAV images，and get initial understanding of buildings damage level.In summary，this method can effectively and rapidly realize the recognition of damaged buildings with high resolution images.

gray-level co-occurrence matrix; textural feature; spectral feature; hollow village; damage building

2017-03-15；

2017-05-12

“十二五”國(guó)家科技支撐項(xiàng)目(2014BAL01B00)

謝嘉麗(1992—)，女，博士生，主要從事遙感影像處理及識(shí)別方面的研究工作。E-mail：254782451@qq.com

謝嘉麗，李永樹，李何超，等.利用灰度共生矩陣紋理特征識(shí)別空心村損毀建筑物的方法[J].測(cè)繪通報(bào)，2017(12)：90-93.

10.13474/j.cnki.11-2246.2017.0386.

P237

A

0494-0911(2017)12-0090-04