軍委后勤保障部房地產(chǎn)資源管理中心，北京 100390

隨著我國房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，多種樣式的違章建筑受利益驅(qū)動(dòng)而層出不窮，制約著社會(huì)現(xiàn)代化建設(shè)。傳統(tǒng)違章建筑監(jiān)測多采用人工巡查方式，工作量大、效率低，特別是在相對(duì)偏遠(yuǎn)、植被覆蓋茂密的地區(qū)，違章建筑易被遮擋，難以及時(shí)發(fā)現(xiàn)，因而如何快速、有效地識(shí)別違章建筑，及時(shí)采取相關(guān)措施制止違法行為，是房地產(chǎn)管理部門亟待解決的重點(diǎn)問題。由于衛(wèi)星遙感技術(shù)具有周期短、成本低、實(shí)效性高、視野廣等特點(diǎn)，長期以來，我國有關(guān)部門和研究機(jī)構(gòu)運(yùn)用衛(wèi)星數(shù)據(jù)在土地資源調(diào)查、生態(tài)環(huán)境保護(hù)等方面進(jìn)行了應(yīng)用研究，取得了預(yù)期成效。

隨著我國遙感技術(shù)的高速發(fā)展，大量國產(chǎn)遙感衛(wèi)星成功發(fā)射，衛(wèi)星采集的影像數(shù)據(jù)分辨率逐漸提高，采樣周期逐漸變短，目前有海量的高分辨率衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)可供使用，通過采取多期遙感數(shù)據(jù)的影像處理、空間分析、違章建筑圖斑識(shí)別提取等數(shù)據(jù)處理方法，不僅可建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，還可實(shí)現(xiàn)違章建筑自動(dòng)識(shí)別，做到早發(fā)現(xiàn)、早制止、早處理，從而為有關(guān)部門在違章建筑監(jiān)督管理方面提供決策輔助和技術(shù)保障。

1 國產(chǎn)衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)選取

目前，在用國產(chǎn)遙感衛(wèi)星按分辨率劃分主要有三大類，分別為影像分辨率為0.5m的高景一號(hào)衛(wèi)星，影像分辨率為0.8m的高分二號(hào)、北京二號(hào)衛(wèi)星，影像分辨率為2m的高分一號(hào)、高分六號(hào)、資源三號(hào)、天繪一號(hào)等衛(wèi)星。此外，天繪二號(hào)、高分七號(hào)等遙感衛(wèi)星已相繼成功發(fā)射，后續(xù)也將提供相應(yīng)的高分辨率衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)，因此在用國產(chǎn)遙感衛(wèi)星已能夠提供滿足違章建筑監(jiān)測不同需求的海量衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)。

在選擇衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)時(shí)，需根據(jù)不同的監(jiān)測需求選取合適的分辨率影像。通常情況下，對(duì)于城郊地區(qū)，主要監(jiān)測有無較大范圍的違章建筑群或工業(yè)廠房區(qū)、主干道路建設(shè)等目標(biāo)，可每3個(gè)月選取分辨率為2m的衛(wèi)星遙感影像作為數(shù)據(jù)源；對(duì)于市區(qū)繁華地區(qū)或新建工業(yè)園區(qū)，主要監(jiān)測有無單棟建筑物、零星廠房、城市支路等目標(biāo)，可每1個(gè)月選取分辨率為0.8m的衛(wèi)星影像作為數(shù)據(jù)源；當(dāng)監(jiān)測重點(diǎn)關(guān)注建筑物有無違規(guī)改擴(kuò)建、城市道路邊界區(qū)域細(xì)節(jié)特性時(shí)，選取分辨率為0.5m的衛(wèi)星影像作為數(shù)據(jù)源。

2 違章建筑監(jiān)測關(guān)鍵技術(shù)

利用衛(wèi)星遙感影像進(jìn)行違章建筑監(jiān)測的主要技術(shù)路線如圖1所示。首先，利用多期歷史衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)和現(xiàn)有批復(fù)文件、規(guī)劃方案、設(shè)計(jì)圖紙等資料建立房屋管理現(xiàn)狀基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，然后根據(jù)監(jiān)管需求對(duì)重點(diǎn)監(jiān)管和一般監(jiān)管區(qū)域，分別每隔1個(gè)月、3個(gè)月獲取該地區(qū)國產(chǎn)衛(wèi)星遙感影像；其次，對(duì)多期遙感影像進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，以獲取高質(zhì)量的衛(wèi)星正射影像，并利用相應(yīng)的空間分析工具（如GIS系統(tǒng)）進(jìn)行空間分析和差值圖斑提?。蛔詈?，結(jié)合提取的圖斑信息進(jìn)行人工現(xiàn)場核查，并及時(shí)更新基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫信息，便于違章建筑日常監(jiān)控。

圖1 主要技術(shù)路線圖

2.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫的建立

首先，根據(jù)多期衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)，通過對(duì)衛(wèi)星影像進(jìn)行幾何校準(zhǔn)、輻射增強(qiáng)、圖像分割、影像裁剪等數(shù)據(jù)處理，獲取監(jiān)測區(qū)域內(nèi)已有地物衛(wèi)星正射影像；其次，結(jié)合規(guī)劃、設(shè)計(jì)等資料，對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫中地物進(jìn)行識(shí)別篩選，提取合法建筑物圖斑入庫；最后，建立房管圖斑基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，并根據(jù)規(guī)劃、設(shè)計(jì)、批復(fù)等資料，及時(shí)更新數(shù)據(jù)庫信息，以此用于多期遙感影像空間分析、違章建筑圖斑提取及房地產(chǎn)日常管理。

2.2 影像配準(zhǔn)

不同時(shí)段獲取的同一地區(qū)衛(wèi)星遙感影像稱為多時(shí)相影像，受衛(wèi)星軌道周期、拍攝時(shí)天氣條件等影響，多時(shí)相影像間存在成像自身?xiàng)l件引起的誤差。在進(jìn)行目標(biāo)特征提取檢測時(shí)，需要對(duì)原始遙感影像進(jìn)行幾何校正、輻射增強(qiáng)及影像配準(zhǔn)等預(yù)處理，預(yù)處理后的遙感影像精度會(huì)影響最終的結(jié)果精度。

影像配準(zhǔn)時(shí)，常采用基于目標(biāo)特征的方式，首先，通過最小二乘算法對(duì)同一范圍內(nèi)的影像灰度數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，可計(jì)算得出影像最佳匹配點(diǎn)；其次，建立參考控制點(diǎn)，利用像素級(jí)校準(zhǔn)后的控制點(diǎn)信息對(duì)多幅影像數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何配準(zhǔn)，可進(jìn)一步消除幾何配準(zhǔn)誤差，確保影像之間嚴(yán)格幾何對(duì)應(yīng)關(guān)系；最后，將匹配后的影像數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，可用于后續(xù)的影像范圍內(nèi)的特征目標(biāo)識(shí)別和提取。

2.3 特征目標(biāo)提取

圖像分割處理直接影響違章建筑判讀的準(zhǔn)確性。受噪聲和影像細(xì)密紋理的影響，可利用高分辨率遙感影像進(jìn)行圖像分割。提取邊界時(shí)常用分水嶺算法，該算法可準(zhǔn)確、快速地提取完整邊界，獲得準(zhǔn)確的封閉連通輪廓。

高分辨率的遙感影像地物信息復(fù)雜多樣，采用分水嶺算法時(shí)梯度統(tǒng)計(jì)特性有較大差異，比如分布集中的建筑物群區(qū)域，其梯度和方差差值較大，而簡單的田地區(qū)域，其梯度和方差差值較小，因此對(duì)梯度影像進(jìn)行累計(jì)概率分析時(shí)，可將設(shè)定累計(jì)概率值作為閾值進(jìn)行分割。在梯度和方差差值大的區(qū)域，設(shè)定較小的閾值，其他區(qū)域則設(shè)定較大的閾值，為減少單一閾值設(shè)定對(duì)分割效果的影響，可通過高斯濾波對(duì)梯度影像進(jìn)行區(qū)域性梯度趨勢分析，并以此來調(diào)整分割閾值，進(jìn)而準(zhǔn)確提取多時(shí)相影像差異圖斑。

2.4 空間分析

通常建筑物發(fā)生變化的類型主要有原有建筑物消失以及新建建筑物、現(xiàn)有建筑物形狀變化，在多時(shí)相影像差異圖斑中表現(xiàn)為圖斑消失、新增圖斑、圖斑邊界特征變化，根據(jù)影像處理后獲取的矢量化圖斑數(shù)據(jù)，再結(jié)合已有批復(fù)文件、規(guī)劃方案、設(shè)計(jì)圖紙等資料，利用空間疊置分析檢查新增和消失圖斑，并利用變化矢量分析檢驗(yàn)圖斑邊界特征變化。根據(jù)分析結(jié)果結(jié)合遙感影像進(jìn)行人工內(nèi)業(yè)判讀，將變化圖斑分類為拆除、新建、改建圖斑，并根據(jù)不同監(jiān)測需求，輔助人工現(xiàn)場監(jiān)管。

3 監(jiān)測實(shí)例

文章選取云南城郊部分區(qū)域的資源三號(hào)影像為數(shù)據(jù)源，監(jiān)測該區(qū)域內(nèi)建筑物違章情況。影像獲取時(shí)間為2018年6月，通過對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何校正、輻射增強(qiáng)、大氣校正等數(shù)據(jù)處理后，利用分水嶺算法提取特征地物邊界及紋理，目標(biāo)特征分析結(jié)果如圖2所示。由圖像分割結(jié)果圖可知，目標(biāo)范圍內(nèi)田地、建筑及內(nèi)部細(xì)節(jié)的邊界被較為準(zhǔn)確地提取出來了，通過對(duì)圖像分割后的影像進(jìn)行差異化分析可提取出多期影像間的變化圖斑，結(jié)合該區(qū)域建筑物基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫信息，進(jìn)一步判讀、比對(duì)變化圖斑，最終獲取到了疑似違章建筑圖斑，再通過人工現(xiàn)場復(fù)查，有效識(shí)別出了較大面積的違章建筑物或構(gòu)筑物。

圖2 目標(biāo)特征分析結(jié)果圖

4 結(jié)束語

文章利用衛(wèi)星遙感影像進(jìn)行了違章建筑監(jiān)測的實(shí)踐，結(jié)合多時(shí)相國產(chǎn)衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)和違章建筑圖斑的特點(diǎn)，在圖像分割處理和空間分析方面設(shè)計(jì)了相應(yīng)的數(shù)據(jù)處理流程和方法，并結(jié)合實(shí)例對(duì)該方法的可行性進(jìn)行了分析，驗(yàn)證了該方法的可行性，為利用衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行違章建筑監(jiān)測提供了可行的技術(shù)方案和數(shù)據(jù)處理方法。