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        基于高分辨率SAR與光學(xué)遙感數(shù)據(jù)的城區(qū)變化檢測

        2019-10-30 02:27:32毛羽豐朱邦彥張琪王健
        城市勘測 2019年5期
        關(guān)鍵詞:相干性變化檢測紋理

        毛羽豐,朱邦彥,張琪,王健

        (1.南京市測繪勘察研究院股份有限公司,江蘇 南京 210019; 2.河海大學(xué)地球科學(xué)與工程學(xué)院,江蘇 南京 211100)

        1 引 言

        中國是高速發(fā)展中的國家,正處于城市快速發(fā)展的進(jìn)程中,城市地區(qū)不斷擴(kuò)展和更新,是地物變化最多最復(fù)雜的地區(qū)。對南京這樣快速發(fā)展的城市而言,監(jiān)測城區(qū)土地利用的分布、變化對經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃、自然資源分配以及環(huán)境與生態(tài)系統(tǒng)管理是至關(guān)重要的。

        遙感影像變化檢測是從不同時期的遙感數(shù)據(jù)中定量分析和確定地表變化的特征與過程,一般通過光學(xué)影像進(jìn)行特征提取和分類,但受到云雨霧天氣和拍攝時間的影響,光學(xué)影像使用受限。SAR衛(wèi)星傳感器作為重要的遙感數(shù)據(jù)源之一,與傳統(tǒng)光學(xué)影像相比,具有其獨特的優(yōu)勢,主要包括以下幾點:①全天候:穿透性強(qiáng),由于成像在微波波段,波長相對于可見光遙感較長,能夠在一定程度上穿透云霧、植被和地表,所以不受天氣狀況的影響;②全天時:SAR不依賴于可見光,因此可以在夜晚也能達(dá)到很好的成像效果[1,2]。SAR具備上述優(yōu)勢,是非常好的變化檢測數(shù)據(jù)源,逐漸成為城市遙感監(jiān)測的重要數(shù)據(jù)源,特別是在南京這種多云多雨的南方城市。

        SAR影像與光學(xué)影像成像原理不同,前者是主動遙感,影像反映的是回波強(qiáng)度,后者是被動遙感,影像反映的是光譜信息。光學(xué)影像的局限性在于容易受到顏色信息的干擾而檢測出偽變化:如不同季節(jié)的植被,雖然顏色不同,但其地物類別并未發(fā)生改變;再如陰影,也會被當(dāng)作地物變化檢測出來。而SAR影像就不會受到此類信息干擾,但是其噪聲多,地物邊界模糊,沒有色彩,其信息量要少于多光譜影像。因此這兩類遙感數(shù)據(jù)事實上是互相補(bǔ)充的,聯(lián)合SAR與光學(xué)影像來進(jìn)行城市用地的變化檢測是十分必要的[3~5]。

        2 SAR與光學(xué)遙感相結(jié)合的變化檢測

        本文考慮到SAR與光學(xué)影像數(shù)據(jù)在變化提取與識別中各自優(yōu)勢和互補(bǔ)性,按照面向?qū)ο笞兓瘷z測的思路,研究了SAR與光學(xué)聯(lián)合的變化方法,總體技術(shù)路線如圖1所示。

        圖1 技術(shù)路線

        2.1 面向?qū)ο蟮淖兓瘷z測

        基于像元的變化檢測方法具有無須人工干預(yù)、簡單易行等優(yōu)點,但存在對影像配準(zhǔn)、輻射校正誤差較為敏感,檢測結(jié)果存在椒鹽效應(yīng)等問題。本文采用面向?qū)ο蟮淖兓瘷z測方法,面向?qū)ο蟮淖兓瘷z測方法具有對影像配準(zhǔn)、輻射校正要求較低,改善椒鹽現(xiàn)象等優(yōu)點。其主要思想是先分割再做比較,把圖像分割成多個對象,以對象為單位進(jìn)行變化信息提取。

        2.2 影像特征提取

        提取多源遙感影像數(shù)據(jù)的多種特征進(jìn)行變化檢測,能夠有效提高變化檢測精度,本文主要采用了強(qiáng)度、紋理、相干性三類特征,其中強(qiáng)度和紋理是SAR與光學(xué)影像都有的,而相干性特征是SAR影像數(shù)據(jù)特有的。

        (1)強(qiáng)度特征

        提取的強(qiáng)度特征主要包括強(qiáng)度均值(SAR與光學(xué))、NDVI(光學(xué))、NDWI(光學(xué))等,這些特征值的提取均基于對象而言,即均在對象范圍內(nèi)計算均值。

        (2)紋理特征

        在遙感影像中,像素灰度值只提供了強(qiáng)度信息,紋理則能提供結(jié)構(gòu)信息。本文主要采用灰度共生矩陣來計算SAR與光學(xué)影像的紋理特征[6]。

        (3)相干性

        SAR影像的相干性這一特征是光學(xué)影像所沒有的,是InSAR回波信號線性相似程度的一種度量,通常被用來衡量地面散射特性的變化程度[7]。可利用相干系數(shù)(主要是時間去相干)來判斷區(qū)域的變化,若研究區(qū)域發(fā)生變化,此區(qū)域相關(guān)性降低,則相干系數(shù)較小,若沒有發(fā)生變化,則相干性強(qiáng),相干系數(shù)較大。其理論計算公式為:

        (1)

        得到影像對象各自的特征后,計算各個特征的變化向量,加入監(jiān)督分類的樣本特征空間中,進(jìn)而對變化對象進(jìn)行提取。

        3 數(shù)據(jù)處理流程

        3.1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)

        本文選擇的示范地為南京市江北新區(qū)頂山街道,總面積約 37 km2。分別選取了兩期覆蓋研究區(qū)域的意大利COSMO-SkyMed雷達(dá)衛(wèi)星數(shù)據(jù)(時間:2016年12月9日與2017年7月21日,分辨率:3 m)和北京二號光學(xué)衛(wèi)星數(shù)據(jù)(時間:2016年11月27日與2017年7月18日,分辨率:0.8 m),如圖2所示。主要目標(biāo)是檢測出城市區(qū)域的變化圖斑。

        3.2 預(yù)處理

        先對兩期的原始光學(xué)影像分別進(jìn)行輻射校正,然后基于DEM進(jìn)行正射幾何校正。若研究區(qū)跨過了不同景的圖像,則先進(jìn)行粗配準(zhǔn)、幾何精糾正、圖像拼接和粗裁剪。最后對兩期圖像進(jìn)行匹配,并根據(jù)研究區(qū)范圍對配準(zhǔn)后的兩期數(shù)據(jù)進(jìn)行裁剪。SAR數(shù)據(jù)的預(yù)處理主要包括圖像配準(zhǔn)、圖像裁剪、SAR圖像去噪、基線估計等,與光學(xué)影像相比主要增加了圖像去噪、相干性計算等SAR影像處理特有的步驟。

        圖2 研究區(qū)域光學(xué)與SAR衛(wèi)星影像

        3.3 影像分割

        面向?qū)ο蟮挠跋穹治龇椒ㄌ幚淼幕締卧皇窍裨菍ο?,因而該分析方法可以綜合利用對象的光譜、紋理、幾何、形狀等信息。面向?qū)ο蟮挠跋穹治鍪滓h(huán)節(jié)是圖像分割,本文采用多尺度分割的方法[8],其分割準(zhǔn)則如下:

        h=ωcolorhcolor+ωshapehshape

        (2)

        其中,ωcolor與ωshape分別表示顏色與形狀的權(quán)重,hcolor和hshape分別表示顏色與形狀的異質(zhì)性指標(biāo)。

        hcolor=∑cwcσc

        (3)

        其中ωc為影像層的權(quán)重,σc為影像層的標(biāo)準(zhǔn)差,c為影像數(shù)。

        hshape=ωsmoothness×hsmoothness+ωcompatness×hcompactness

        (4)

        其中,ωsmoothness與ωcompatness分別代表兩者間的權(quán)重,而hsmoothness和hcompactness分別代表平滑與緊密兩個子異質(zhì)性指標(biāo)。

        由于SAR影像噪聲多、地物邊界信息模糊,因此在本文的方法中SAR影像并不參與分割計算,只對光學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行分割。首先分別對兩期光學(xué)影像進(jìn)行分割,再將分割結(jié)果進(jìn)行合并,得到統(tǒng)一的分割塊,SAR影像也按照相同的分割塊進(jìn)行分析和處理,如圖3所示。

        圖3 分割結(jié)果(局部)

        3.4 特征提取與監(jiān)督分類

        圖像特征是圖像的基本屬性和測度,從不同的角度描述了圖像的性質(zhì),利用特征空間可以有效地進(jìn)行遙感信息提取和遙感圖像分類。對于研究區(qū)工作使用的兩期圖像的變化檢測,需要先進(jìn)行圖像特征提取,提取的特征類型如之前2.2節(jié)所述。

        變化檢測的訓(xùn)練區(qū)劃分為“變化”與“不變化”兩類。使用機(jī)器學(xué)習(xí)分類器進(jìn)行變化檢測,對照彩色合成圖像進(jìn)行檢查,根據(jù)差異增加不變化和變化類的訓(xùn)練區(qū),如圖4所示。

        圖4 訓(xùn)練樣本(紅色為變化,黃色為不變)

        最終得到變化區(qū)域的圖斑共976個,總面積約 4 km2,如圖5所示。

        圖5 變化區(qū)域圖斑

        3.5 精度檢查

        通過對頂山街道的遙感圖像進(jìn)行目視解譯勾畫,得到變化區(qū)域作為標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù),把監(jiān)督分類提取出的變化圖斑與之進(jìn)行比較,判斷提取圖斑的準(zhǔn)確性,得出其總體精度約為85.8%。

        4 結(jié) 論

        本文利用兩景不同時相的高分辨率SAR與光學(xué)影像對城市區(qū)域變化情況進(jìn)行了檢測。實驗過程中我們發(fā)現(xiàn):①對于高分辨遙感影像而言,預(yù)處理過程很關(guān)鍵,對幾何糾正、配準(zhǔn)的要求較高;②多尺度分割中尺度的選擇和分割精度對檢測效果有很大影響;③紋理特征對建筑物拆建這類的檢測效果很好,且檢測植被變化時受季節(jié)性影響較??;④光學(xué)影像上的陰影區(qū)域是很大的干擾因素,SAR影像的加入提高了這些區(qū)域的檢測準(zhǔn)確性,不過由于側(cè)視雷達(dá)的特性,部分高樓區(qū)域會存在遮擋、疊掩的情況。通過實驗可知,基于高分辨率SAR與光學(xué)影像相結(jié)合的變化檢測具有較好的檢測精度,兩種遙感數(shù)據(jù)彼此間具有很好的互補(bǔ)性。

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