孫述海，馮泉霖，朱慶福，孫虹潔，張汭，岳偉佳

（1.山東省地質(zhì)礦產(chǎn)勘查開發(fā)局八〇一水文地質(zhì)工程地質(zhì)大隊，濟南 250014；2.濟南中安數(shù)碼科技有限公司，濟南 250014）

1 引言

針對城市規(guī)劃建設(shè)對地下空間的迫切需求， 在大量地理數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，通過分析遙感光譜特征，結(jié)合面向?qū)ο蠓诸惣夹g(shù)，提取高分辨率遙感影像建筑物的陰影輪廊，并采用建筑物高度反演技術(shù)多角度研究濟南市中心城區(qū)的建筑物分布，探索地下空間的開發(fā)利用情況。

2 工作內(nèi)容

本文以濟南中心城區(qū)GF-2 遙感影像為作業(yè)數(shù)據(jù)源，采用兩種陰影提取方式提取陰影， 采用閾值陰影檢測分割技術(shù)獲取陰影區(qū)域大小，提取矢量文件。 首先，對融合后的圖像進行由RGB 色彩空間轉(zhuǎn)換到HIS 色彩空間為第一圖像，歸一化差值計算。 采用OSTU 最大類網(wǎng)方差法，提取陰影文件S1。 其次，進行多光譜影像陰影形態(tài)學(xué)陰影分割，定取矩形最大向量值，向量角度選取0°、45°、90°、135°4 個值為基準(zhǔn)，進行陰影邊緣檢測、采用OSTU 分割技術(shù)提取陰影文件S2。 再次，將S1和S2 進行陰影疊加分析裁剪， 綜合處理得到S 陰影柵格文件。 最后，以陰影文件為重采樣要素，進行高度計算和矢量區(qū)提取。 矢量文件的運算在ENVI 軟件中完成。

2.1 研究區(qū)概況

濟南中心城區(qū)位于山東省濟南市，南依南部山區(qū)，北至黃河。西至經(jīng)十西路，東至濟南繞城高速。經(jīng)度在35°59′~37°32′，緯度在116°13′~117°58′。屬于暖溫帶大陸性季風(fēng)氣候區(qū)，季風(fēng)明顯，四季分明，春季干旱少雨，夏季溫?zé)岫嘤辏锛狙谉?、干燥，冬季寒冷少雪[1]。 城區(qū)代表性商圈點有泉城廣場、洪樓廣場。 圍繞泉城廣場四周有趵突泉、黑虎泉、五龍?zhí)队忻邸?洪樓廣場位于歷城區(qū)洪樓。 附近有山東大學(xué)洪家樓校區(qū)、洪樓教堂，形成了不可比擬的老城文化。 東邊特色標(biāo)志性建筑有齊魯軟件園。 高鐵站有濟南西站和東站貫穿中心城區(qū)的東西路線。

2.2 高分影像

隨著科技的不斷發(fā)展，衛(wèi)星技術(shù)的應(yīng)用也越來越廣泛，其中，高分二號（GF-2）衛(wèi)星是目前我國應(yīng)用最廣泛的一種衛(wèi)星。GF-2 衛(wèi)星具有高分辨率、高精度、高覆蓋率等特點，被廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、環(huán)境、氣象、城市規(guī)劃等領(lǐng)域[2]。 GF-2 衛(wèi)星應(yīng)用范圍有國土調(diào)查檢測、城鄉(xiāng)建設(shè)規(guī)劃、城市地質(zhì)調(diào)查遙感解譯等領(lǐng)域。 以實現(xiàn)圖像的解析和融合。 圖像有1 m 全色影像和4 m 多光譜影像。 影像時間為項目成果交付最新日期。

建模區(qū)域位于濟南中心城區(qū)，東西較長，南北較短。 轄區(qū)內(nèi)建筑物較為密集。 陰影突出較為明顯。 該小區(qū)GF-2 遙感影像作為數(shù)據(jù)源，包括多光譜影像數(shù)據(jù)4 m 和全色影像數(shù)據(jù)1 m。遙感圖像的融合意在提高圖像空間分辨率，改善圖像幾何精度，增強特征顯示能力，改善分類精度、提供變化檢測能力、替代或修補衛(wèi)星之間的幾何定量數(shù)學(xué)關(guān)系估算建筑物的高度信息。

2.3 數(shù)據(jù)處理

以原始GF-2 號影像作為中心城區(qū)基礎(chǔ)資料，結(jié)合第三次全國國土調(diào)查（以下簡稱 “三調(diào)”）數(shù)據(jù)與天地圖影像對新影像進行正射校正、圖像融合。 采用融合成果圖像作為遙感解譯底圖，應(yīng)用Python 軟件，結(jié)合遙感處理軟件進行多尺度分割一系列運算，包括基坑提取、建筑物陰影提取。 由柵格文件轉(zhuǎn)換為矢量文件。 在矢量處理Mapgis 軟件中進行成果圖的制作和輸出，包括不同比例尺分幅圖的制作、圖幅整飾。 主要成果有濟南中心城區(qū)建筑物高度分布圖和地下空間影響深度分布圖，地下一體化模型，見表1。

表1 GF- 2 影像遙感數(shù)據(jù)信息

2.3.1 正射校正

原始GF-2 影像受大氣、投影差、地球曲率影響及傳感器內(nèi)方位元素框標(biāo)定位影響，產(chǎn)生幾何變形。 因此，需要對GF-2影像進行正射校正， 應(yīng)用影像自帶RPC 參數(shù)進行框標(biāo)定位、內(nèi)方位元素計算校正。 結(jié)合三調(diào)數(shù)據(jù)成果每幅影像選取15 個以上控制點作為已知點。 選取影像相同地物點匹配計算殘差和方差，外方位元素計算校正。

本次利用GF-2 影像自帶RPC 參數(shù)進行內(nèi)方位元素校正，外方位元素已知點數(shù)據(jù)來源于天地圖或三調(diào)數(shù)據(jù)。 構(gòu)建共線方程，計算中誤差和方差。 反復(fù)校驗，直到方差指數(shù)小于1為止，保證影像的校正精度。 正射校正后圖像如圖1 所示。

圖1 正射校正后圖像

2.3.2 圖像融合

圖像融合是以GF-2 不同大小的影像數(shù)據(jù)信息融合，原始圖像將兩幅大小不同的影像融合為一幅圖像，在融合過程中，以全色影像作為主影像精度基準(zhǔn)、多光譜影像作為光譜要素。采用ENVI 軟件中PanSharpening 融合方法，可以滿足絕大部分影像的融合，應(yīng)用范圍較廣。 融合后影像色彩均衡，可調(diào)節(jié)對比度、亮度、飽和度光學(xué)影響因素。 使融合的成果圖像達(dá)到清晰、美觀、可識別性。

2.3.3 建筑物基坑提取

建筑物基坑在三調(diào)的基礎(chǔ)上進行，結(jié)合GF-2 影像提取和識別建筑物輪廊。 對融合的影像進行PCA 主成分變換。 主成分變換保留單波段影像，由融合的多光譜要素轉(zhuǎn)換成灰度圖。重分類柵格圖像顏色分段信息值，查看分類后結(jié)果，顏色相近的同類要素重復(fù)分類。 建筑物顏色歸類，其他剩余顏色歸類重采樣。 在ARCGIS 軟件中，柵格編輯提取識別建筑物邊界線。提取后的邊界線概化，利用3Danalyst 分析模塊對矢量區(qū)進行規(guī)則劃建筑物區(qū)邊界，得到修整后的建筑物基坑區(qū)文件。 運用此功能后，建筑物拐角趨于90°，更符合建筑物的實際情況，如圖2 所示。

圖2 建筑物基坑矢量示意圖

2.3.4 建筑物高度反演

以融合后的影像為高度反演柵格數(shù)據(jù)， 通過HIS 色彩空間與多光譜計算兩種陰影提取方式相結(jié)合提取陰影柵格文件，在Python 軟件編寫指數(shù)提取和形態(tài)陰影提取代碼，矩陣運算圖像二值化，只包含黑、白兩種顏色圖，域值為1 或0，形成高度陰影文件，在ENVI 遙感處理軟件中提取陰影矢量文件，如圖3 所示。

圖3 陰影高度計算示意圖

先以畫斜線的方式，均勻分布覆蓋每個建筑物基坑。以1 m為間距， 按太陽方位角繪制傾斜線， 并將屬性值轉(zhuǎn)換為高亮值。 以S·tanα（S 為長度；α 為太陽高度角）計算建筑高度，再次轉(zhuǎn)換為ENVI 高亮值。 通過ENVI 提取基坑區(qū)域SHP 文件。 在ARCGIS 軟件要素轉(zhuǎn)點，轉(zhuǎn)換為高度點文件，參照遙感影像對多余或不正確的高度點過濾刪除。 留下單個基坑內(nèi)少量正確高度點，進行LABEL 點歸并。 建筑物基坑具有了樓高屬性值。

建筑物高度的具體提取方法如下。

第一步，裁剪影像：通過對正射校正后標(biāo)準(zhǔn)1∶2 000 正射圖像裁剪為8 塊單塊TIFF 格式影像。 目的是減少圖像二值化運算與高度計算時間，裁剪圖像步驟在MapGIS 軟件中完成。在Envi 軟件對圖像的亮度值、對比度進行調(diào)整、保證圖像的清晰度。PCA（PrincipalComponents Analysis）即主成分變換，是圖像處理中經(jīng)常用到的降維方法。 其作用是減少多維向量值，分化向量特征，將多波段圖像重構(gòu)特征值和向量值，形成具有代表信息要素灰度圖。 色階值由0~255 組成，此項工作在Envi軟件中完成。

第三步，陰影長度計算：運用Matlab 軟件南北向量線與陰影相交疊加計算方位角， 以此來獲取陰影和長度。 此步驟在Python 軟件完成。

第四步，高度計算：通過Matlab 軟件運行由Python 軟件運行生成多尺度分割圖，主成分變換后的灰度圖，由黑白兩種顏色組成，陰影區(qū)域呈現(xiàn)顏色為白色。 區(qū)域形狀多以矩形狀、碎石狀呈現(xiàn)，黑色區(qū)域代表非建筑陰影區(qū)域。 在Envi 軟件由DN 值0-1 組成。 此步驟在Matlab 軟件完成。

第五步，陰影空間位置疊加，此步驟在MapGIS 軟件中完成[3-4]。

3 結(jié)論

1）為驗證數(shù)據(jù)成果的可靠性，工作區(qū)范圍內(nèi)選取50 個外業(yè)調(diào)查點野外驗證。 結(jié)果表明：采用GF-2 影像建筑物高度反演技術(shù)，具有影像分辨率高、陰影提取完整度較好，準(zhǔn)確性較高等特點。 通過對濟南市中心城區(qū)各類建筑實測高度值和估算高度值進行誤差對比分析，反演誤差約為0.73 m，總體精度約為96.68%，符合預(yù)期目標(biāo)要求。

2）在有樹林遮擋、樓房密集區(qū)域陰影容易連成片，提取陰影分割2 有一定的局限性。 需要人工補充核對，在基坑和陰影提取技術(shù)等方面，還有一定的進步空間。