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        灘涂濕地的海岸線提取技術(shù)研究

        2019-08-21 08:24:38史晟愷
        中小企業(yè)管理與科技 2019年20期
        關(guān)鍵詞:海岸線算子校正

        史晟愷

        (上海市測繪院,上海200129)

        1 引言

        1.1 傳統(tǒng)采集方式的劣勢

        傳統(tǒng)海岸線數(shù)據(jù)采集的方式是去野外進行現(xiàn)場測繪,通過運用全站儀、RTK 或三維激光掃描等手段,測量海岸線的特征點,根據(jù)測量的坐標,相連成線作為海岸線。實測點的疏密以及連線的準確度勢必會影響到海岸線的精確度。此外,現(xiàn)場實地勘探還需要耗費大量的外業(yè)時間,投入的人時成本巨大,效率相對低下,不利于大面積地區(qū)測繪工作的開展。海岸帶周邊環(huán)境不穩(wěn)定以及突發(fā)情況頻繁,由人工去實地進行長期監(jiān)測顯然不切實際。由于遙感觀測具有大范圍、準同步、多時相、高精度的特點,可以避免人工外業(yè)測繪時出現(xiàn)的各種不可抗因素,而且耗材成本低,帶來的社會效益高,符合人工智能的發(fā)展潮流。這項技術(shù)在未來勢必會廣泛應(yīng)用于海岸線的提取研究中。

        1.2 學術(shù)現(xiàn)狀

        近年來,國內(nèi)外學者針對遙感影像邊界的提取技術(shù)進行了大量研究,提出了很多可行的方法。這些方法大致可歸納為兩大類。第一類是基于圖像邊緣檢測的提取方法,利用海岸線的空間關(guān)系,將海岸線的提取等同于水陸邊緣檢測。第二類是基于影像分割分類的方法,利用水體和陸地光譜特性的差異,對影像中水和陸的區(qū)域進行分割分類,以水陸分割線作為海岸線。傳統(tǒng)的邊緣檢測方法為微分算子法,比較常用的經(jīng)典圖像邊緣檢測算子有Roberts 算子、Sobel 算子、Prewitt 算子、Canny 算子等[1]。

        2 數(shù)據(jù)

        2.1 數(shù)據(jù)來源

        本文所用的遙感影像數(shù)據(jù)均來自于Landsat 系列的TM和ETM+數(shù)據(jù),共5 個時相的衛(wèi)星影像。陸地衛(wèi)星在該地區(qū)上空的過境時間比較接近,所處的地區(qū)天氣情況類似。又因研究期間無法得知現(xiàn)場實時的潮汐變化情況,故本文僅討論從遙感影像中解譯瞬時水邊線的變化,不作海岸線推算。但是由于影像獲取條件相似,水邊線變化一定程度上也能反映出海岸線。

        2.2 預處理流程

        本文影像預處理流程如下圖所示。

        圖1 ETM+影像預處理流程

        2.2.1 輻射校正

        傳感器在接收來自地物的電磁波輻射能時,不可避免地會受到傳感器本身特性、地物光照條件和大氣作用等因素的影響,從而導致傳感器輻射率測量值與地物實際的光譜輻射率的不一致,即產(chǎn)生輻射畸變。這些影響因素還會隨時間推移而不斷變化。除了地物的變化會引起圖像的輻射值產(chǎn)生變化之外,不變的地物在不同時相影像中的輻射值也有所不同,因而在本實驗中,利用多時相遙感影像的光譜信息來檢測地物的變化,需要消除變化地物引起的輻射值差異和不變地物的輻射值差異,即進行輻射校正。

        輻射校正是為了縮小在光學遙感數(shù)據(jù)獲取過程中產(chǎn)生的一切與輻射有關(guān)的誤差,消除遙感影像成像過程中附加在傳感器輸出輻射能量中的各種噪聲,包括輻射定標和大氣校正。輻射定標就是將記錄的原始數(shù)值轉(zhuǎn)換為大氣外層表面反射率,目的是消除傳感器本身產(chǎn)生的誤差。而大氣校正就是將輻射亮度或者表現(xiàn)反射率轉(zhuǎn)換為地表實際反射率,目的是消除大氣和光照等引起的誤差。一般衛(wèi)星地面站提供的影像數(shù)據(jù)均輻射校正完畢[2]。

        2.2.2 幾何校正

        衛(wèi)星在運行的過程中,由于衛(wèi)星姿態(tài)、地球曲率、地形起伏、地球自轉(zhuǎn)、大氣折射,以及傳感器自身性能等原因,會引起遙感影像的幾何變形,導致遙感影像成圖時,圖像本身的幾何形狀與其對應(yīng)的地物形狀產(chǎn)生不一致的情況。所以在應(yīng)用衛(wèi)星影像進行水邊線提取之前,必須經(jīng)過幾何校正。本次研究選擇已經(jīng)經(jīng)過幾何校正的遙感影像作為初始基準圖,通過從兩幅圖像上選取特征明顯的同名點,對影像進行校準。

        3 研究方法

        3.1 基本原理

        本次研究利用圖像邊緣檢測算子中的Roberts 算子、Sobel算子、Prewitt 算子、Canny 算子提取圖像邊緣。將其中部分結(jié)果與人工測繪成果作對比,對自動提取的結(jié)果進行校驗,并評價各種方法的優(yōu)劣。

        3.2 結(jié)果分析

        邊緣檢測算子的提取結(jié)果如下圖所示,(a)(b)(c)(d)分別為Canny 算子、Sobel 算子、Roberts 算子、Prewitt 算子的提取結(jié)果。水邊線的提取應(yīng)盡量使圖像中的海岸線保持一個像元的寬度。Roberts 算子提取的邊界是邊緣的條邊,即一個像元的寬度,會導致邊緣出現(xiàn)不連續(xù)的情況;Sobel 算子雖然提取了邊緣的雙邊,即兩個像元的寬度,但不是基于圖像灰度進行處理的,沒有模擬出人的視覺生理特征,所以提取到的邊緣結(jié)果不能令人滿意;Prewitt 算子雖然保持了兩個像元的寬度,且在計算上比Sobel 算子更簡單,但容易受到噪聲的影響;因此,Roberts 算子、Prewitt 算子和Sobel 算子均不適用于提取淤泥質(zhì)海岸線。相比之下,Canny 算子雖然出現(xiàn)部分斷點的情況,但它的提取效果好,定位精度較高,邊緣線的完整性和連續(xù)性較好。

        4 結(jié)論

        雖然圖像上海岸線自動提取的完整性和連續(xù)性有部分缺失,但研究結(jié)果與實際情況總體相符。待精細化處理技術(shù)更加完善后,此現(xiàn)象會逐漸消除。本次研究所示的方法基本可行。

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