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        面向?qū)ο蟮某鞘幸?guī)劃遙感監(jiān)測(cè)專題研究

        2020-07-04 02:23:16劉勇邵宇鵬李增順石志恒
        科技風(fēng) 2020年17期
        關(guān)鍵詞:變化檢測(cè)遙感高分辨率

        劉勇 邵宇鵬 李增順 石志恒

        摘 要:面向?qū)ο蠓椒ǘ嘁詧D像分割技術(shù)為基礎(chǔ),受噪聲和預(yù)處理影響小,利用地物的光譜、紋理等圖像信息,挖掘高分辨率遙感圖像上地物的形狀、大小、位置、屬性等信息,有效改善人工目視解譯高分辨率影像建筑物及其動(dòng)態(tài)提取效率低下、精度難以控制等問題。本文主要開展面向?qū)ο蟮某鞘幸?guī)劃遙感監(jiān)測(cè)專題研究,分析多時(shí)相組合分割模式下城市規(guī)劃監(jiān)測(cè)精度。

        關(guān)鍵詞:遙感;高分辨率;城市規(guī)劃;變化檢測(cè)

        1 緒論

        隨著高分辨率遙感影像發(fā)展及普及,遙感技術(shù)為城市規(guī)劃監(jiān)測(cè)提供了新的技術(shù)手段和方法,針對(duì)高分辨率遙感圖像提出的面向?qū)ο蠓椒ǎ艿皆絹碓蕉嗟年P(guān)注?,F(xiàn)有的面向?qū)ο蟮臋z測(cè)方法按照不同時(shí)相影像對(duì)象的獲取方式一般可以分為:直接對(duì)象比較法、對(duì)象分類后比較法和多時(shí)相對(duì)象變化檢測(cè)。其中多時(shí)相對(duì)象變化檢測(cè)是將兩時(shí)相的圖像疊加在一起進(jìn)行分割,這樣分割出來的對(duì)象在兩個(gè)時(shí)相的影像中具有相同的邊界,可以充分利用幾何和光譜信息進(jìn)行變化檢測(cè)。該方法最先是由Desclee提出,也是目前廣泛使用的變化檢測(cè)方法。

        2 研究方法

        基于面向?qū)ο箝_展多時(shí)相遙感影像變化檢測(cè),主要技術(shù)流程如下圖所示。對(duì)多時(shí)相衛(wèi)星遙感影像進(jìn)行預(yù)處理,選擇分割方式進(jìn)行多尺度分割,并通過調(diào)整分割參數(shù)得到最佳分割結(jié)果,不斷優(yōu)化閾值,提高提取精度。

        面向?qū)ο笞兓瘷z測(cè)技術(shù)流程圖

        2.1 影像預(yù)處理工作

        開展遙感影像坐標(biāo)系統(tǒng)一、影像重采樣、空間配準(zhǔn)等預(yù)處理工作,由于遙感圖像之間輻射特征差異是變化檢測(cè)的依據(jù),所以還需通過輻射校正,消除或改正因輻射誤差而引起影像畸變,保證不同時(shí)相遙感影像像元亮度值具有可比性[1]。完成影像預(yù)處理工作,使多時(shí)相圖像變化檢測(cè)分析建立在可靠的、統(tǒng)一的空間位置和光譜輻射基準(zhǔn)上。

        2.2 圖像分割

        (1)分割方式。本研究采用多時(shí)相組合分割模式對(duì)不同時(shí)相的圖像進(jìn)行分割。多時(shí)相組合分割模式是疊加兩個(gè)時(shí)相圖像的所有波段進(jìn)行分割,獲得變化對(duì)象與不變對(duì)象,同時(shí)考慮了不同時(shí)相的圖像特征,雖然得到的圖像對(duì)象相對(duì)于單一時(shí)相的圖像對(duì)象較為破碎,不能完整體現(xiàn)單一時(shí)相的圖像對(duì)象特征,但分割得到的對(duì)象能夠反映兩時(shí)相的圖像對(duì)象特征,且得到的圖像對(duì)象具有空間一致性,便于比較和分析[2]。

        (2)特征值構(gòu)建。變化向量是一種基于不同時(shí)相圖像之間的輻射變化,著重對(duì)各波段的差異進(jìn)行分析、計(jì)算,確定變化強(qiáng)度和方向特征的變化檢測(cè)方法[3]。變化強(qiáng)度通過確定n維空間中兩個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離求得,即:

        (3)閾值選取方法。本研究采用人工交互式閾值選取方式,將閾值設(shè)定為距離對(duì)象亮度均值等距離標(biāo)準(zhǔn)差處,如均值μ±nσ標(biāo)準(zhǔn)差,其中n是常數(shù),n的取值因研究區(qū)、研究對(duì)象的不同而不同。根據(jù)先驗(yàn)知識(shí)選擇一個(gè)經(jīng)驗(yàn)區(qū)域,進(jìn)行多次反復(fù)試驗(yàn),不斷調(diào)整取值來達(dá)到滿意的檢測(cè)精度。

        2.3 樣本選取

        本研究以河北省A市城區(qū)為研究區(qū),利用2005年和2010年兩期高分辨率影像開展,其中的樣本是統(tǒng)計(jì)及精度評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)資料,為保障樣本的可靠性、統(tǒng)計(jì)和參數(shù)估計(jì)的簡易性,本研究采用隨機(jī)采樣的方法來選擇樣本。樣本大小為3×3像元,其中變化樣本77個(gè),共計(jì)693個(gè)像元;非變化樣本74個(gè),共計(jì)666個(gè)像元。

        2.4 精度評(píng)價(jià)

        依據(jù)目標(biāo)地物提取面積大于100m2的提取標(biāo)準(zhǔn)開展精度評(píng)價(jià)。如下表所示,當(dāng)閾值選擇為μ+0.3σ或μ+0.4σ時(shí),總體精度達(dá)到最大值0.83。通過對(duì)提取結(jié)果的分析觀察,當(dāng)閾值選取為μ+0.4σ,漏提現(xiàn)象較為嚴(yán)重,因此將閾值確定為μ+0.3σ。

        3 結(jié)論

        文章使用不同分割閾值對(duì)高分辨率遙感圖像進(jìn)行面向?qū)ο笞兓瘓D斑提取,形成不同分割閾值精度趨勢(shì)圖,并結(jié)合誤差矩陣對(duì)提取精度進(jìn)行評(píng)價(jià)??偨Y(jié)如下:(1)經(jīng)過試驗(yàn)分析,采用以多尺度分割為基礎(chǔ)的面向?qū)ο蟮淖兓瘷z測(cè)方法,能夠有效檢測(cè)出面狀地物的變化情況。(2)變化圖斑提取的準(zhǔn)確性,依賴于多尺度分割的結(jié)果和閾值的設(shè)定,線狀地物變化圖斑的提取容易出現(xiàn)破碎現(xiàn)象,完整性有待提高;城市中高大建筑物的陰影容易引起偽變化圖斑的提取;城市周邊耕地由于耕作期差異,引起的偽變化現(xiàn)象較為嚴(yán)重。

        參考文獻(xiàn):

        [1]田慶久,鄭蘭芬.基于遙感影像的大氣輻射校正和反射率反演方法[J].應(yīng)用氣象學(xué)報(bào),1998(4):456-461.

        [2]胡永月,肖鵬峰,馮學(xué)智,張學(xué)良,袁敏.面向?qū)ο笞兓瘷z測(cè)中多時(shí)相圖像分割模式影響評(píng)價(jià).南京大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)),2015.9.

        [3]趙英時(shí).遙感應(yīng)用分析原理與方法.科學(xué)出版社,2013.

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