林祥國，寧曉剛

中國測繪科學研究院，北京 100830

融合直角點和直角邊特征的高分辨率遙感影像居民點提取方法

林祥國，寧曉剛

中國測繪科學研究院，北京 100830

提出了一種融合直角點和直角邊兩種特征的高分辨率遙感影像居民點提取方法：首先，分別檢測高分辨率遙感影像的角點和直線段，通過兩種特征交叉驗證確定直角點和直角邊，并對二者進行柵格化；然后，基于局部直角點和直角邊點的密度和距離特征生成居民點指數(shù)圖像；最后，通過指數(shù)圖像二值化、柵格轉(zhuǎn)矢量、剔除小圖斑等操作確定居民點多邊形。使用3景影像進行了試驗。試驗結(jié)果表明，本文方法提高了居民點提取精度，其正確率、完整率、質(zhì)量等3個指標的平均值比已有方法的相關值分別高6.76%、10.12%、12.14%。

高分辨率遙感影像；居民點；Harris角點；直線段；空間投票

目前，高空間分辨率(簡稱“高分辨率”)遙感影像已經(jīng)廣泛應用于測繪制圖、城市規(guī)劃、國土資源管理、國防安全、農(nóng)業(yè)、林業(yè)等眾多領域，成為相關行業(yè)和領域所需空間信息的一種重要數(shù)據(jù)源[1-2]。城鄉(xiāng)居民點是一類重要的空間數(shù)據(jù)[3]，準確的居民點信息可以為土地管理、城市規(guī)劃等政府部門開展土地利用現(xiàn)狀調(diào)查和宏觀規(guī)劃等工作提供重要決策支持[4]。高分辨率遙感影像居民點提取是當前研究熱點之一，目前已有眾多研究方法。按照是否使用訓練數(shù)據(jù)，已有方法可以被分為兩大類：監(jiān)督式和非監(jiān)督式[5]。其中，監(jiān)督式方法需要居民點和非居民點訓練樣本。例如，文獻[6]使用形態(tài)學和人工神經(jīng)網(wǎng)絡從高分辨率全色影像中通過監(jiān)督分類的方式提取城鎮(zhèn)；文獻[7]使用多個條件隨機場集成學習，并利用多種光譜紋理特征和上下文特征檢測影像上的城鎮(zhèn)。但是，訓練樣本的選擇不僅耗時、費力，且居民點提取精度也與樣本精度、數(shù)量和分類器性能等多個因素密切相關，具有較大的不確定性。第2類非監(jiān)督式方法無需訓練樣本；另外，基于使用的不同特征，該類方法又可以細分為以下3個子類:

(1) 基于紋理特征的方法。例如，PanTex[8]是一種基于灰度共生矩陣派生的紋理特征，應用較廣。但是，該方法需要影像空間分辨率固定在5.0 m，且居民地容易與林地混淆。另外，差分形態(tài)學剖面[9]、非下采樣輪廓波變換[10]等紋理特征也被用于居民點識別，但提取結(jié)果存在邊界不精確、輪廓不平滑、誤提取、遺漏等問題[10]。

(2) 基于角點特征的方法。其中，角點涉及Harris角點[11]、尺度不變特征變換(scale-invariant feature transform，SIFT)關鍵點[12]、基于Gabor濾波的局部特征點[13]、交叉點[5]等。但是，文獻[14]發(fā)現(xiàn)Harris角點并不適合區(qū)分城鎮(zhèn)和非城鎮(zhèn)。另外，文獻[15—16]分別提出了改進型Harris角點。

(3) 基于邊緣特征的方法。例如，文獻[17]發(fā)現(xiàn)直線段統(tǒng)計特征可以用于衡量區(qū)域開發(fā)強度。文獻[18]提出了基于建筑物邊緣特征的居民點檢測方法。文獻[4]使用邊緣密度特征提取高分辨率遙感影像居民點。

目前，基于角點和邊緣特征的居民點提取方法較多，且已有方法針對特定區(qū)域取得了較為理想的提取結(jié)果。但是，相關方法存在使用單一類型角點或邊緣特征、未同時融合角點和邊緣兩種特征的問題。而在高分辨率遙感影像上，居民點通常由密集的建筑物群、內(nèi)部的道路交通網(wǎng)以及周邊鄰近的綠地所構(gòu)成[16]，居民點區(qū)域同時包含大量、且符合一定要求的直角點和直角邊兩種特征，忽略任何一種特征會帶來信息損失，進而影響提取效果。為此，本文提出一種融合直角點和直角邊兩種特征的高分辨率遙感影像城鄉(xiāng)居民點提取方法。

1 本文方法

本文方法包括直角點及直角邊提取、居民點指數(shù)圖像構(gòu)建、居民點多邊形確定等3個主要環(huán)節(jié)，其整體技術框架如圖1所示。另外，圖2展示了某一影像各處理環(huán)節(jié)的效果。

圖1 本文方法的整體技術流程Fig.1 The whole work flow of the proposed method

1.1 直角點及直角邊提取

圖2(a)展示了空間分辨率為0.1 m、尺寸為8412×7958像素的航空正射影像，圖3(a)和(b)分別展示了該影像Harris角點和LSD(line segment detector)[19]直線段提取結(jié)果?？芍叻直媛蔬b感圖像上，不僅居民點富含Harris角點和直線段特征，而且農(nóng)田、規(guī)則分布園林也同樣富含兩種特征。但是，鑒于一棟規(guī)則建筑物尺寸與一塊規(guī)則農(nóng)田或園林地尺寸有著顯著差別，則可通過一個直角兩條直角邊長度來區(qū)分兩種區(qū)域。

為此，本文將直角點定義為：一個Harris角點，且距離該角點一定歐氏距離范圍內(nèi)有兩條近似互相垂直、且長度滿足一定要求的直線段，將這兩條滿足要求的直線段定義為該直角點的直角邊。相關公式為

|θi-90°|<φ1

(1)

(2)

(3)

式中，θi為兩條直線段夾角；distance1、distance2分別為兩條直線段距離該Harris角點最近端點到該角點的歐氏距離；length1、length2分別為兩條直線段長度；另外，φ1、φ2、φ3和φ4分別是已知的角度閾值、距離閾值、最小長度閾值、最大長度閾值。

另外，在上述定義中，直線段是必備數(shù)據(jù)。已有方法中，文獻[4,16]均采取了邊緣檢測、邊緣分裂、直線段擬合的策略，這比較繁瑣、耗時，且提取結(jié)果受參數(shù)取值優(yōu)劣的影響較大。圖3(c)展示了采用文獻[4,16]策略的直線段提取結(jié)果，共耗時601.20 s，提取結(jié)果中建筑物及其周邊存在偽直線段，且林地存在大量短小的直線段，整體上直線段數(shù)量過多且長短不一，該結(jié)果并不理想。為此，本文采用LSD[19]提取圖像中直線段。LSD改進了文獻[20]的方法，且融入了對立推理理論[21]，它主要包括圖像縮小、梯度計算、梯度偽排序、梯度閾值、區(qū)域生長、矩形估計、誤檢數(shù)量計算、對齊點密度檢驗、矩形優(yōu)化等9個步驟[19]。LSD能在線性的時間內(nèi)得出亞像素級精度的檢測結(jié)果，可以在任何數(shù)字圖像上無需參數(shù)調(diào)節(jié)；并且它可以自己控制誤檢的數(shù)量，平均而言，每張圖像有一個誤檢[19]。圖3(b)展示了圖2(a)影像LSD直線段提取結(jié)果，共耗時123.19 s，直線段主要分布在建筑物和農(nóng)田區(qū)域?？梢姡琇SD效率高、提取效果較為理想。

綜上，高分辨率遙感影像直角點及直角邊提取步驟包括：

(1) Harris角點提取。

(2) LSD直線段提取。

(3) 角點和直線段交叉驗證。即對任何一個Harris角點，如果找到其兩個直角邊，則保留該角點；否則，刪除該角點。對于任何一條直線段，如果判定其為直角邊，則保留該直線段；否則，刪除該直線段。圖2(b)展示了本文提出的直角點和直角邊的提取結(jié)果，該結(jié)果保留了居民點區(qū)域的大部分Harris角點和直線段、而刪除了非居民點區(qū)域的絕大部分Harris角點和直線段。

(4) 直角點及直角邊柵格化。按照輸入遙感影像尺寸和空間分辨率對直角點及直角邊進行柵格化。圖2(b)即為相關的柵格化結(jié)果。

1.2 居民點指數(shù)圖像構(gòu)建

如圖2(b)所示，居民點區(qū)域富含直角點和直角邊，而且非居民點區(qū)域直角點和直角邊十分稀疏。因此，局部區(qū)域的直角點、直角邊的密度特征可以很好地區(qū)分居民點和非居民點。為此，設計了下述居民點指數(shù)圖像的構(gòu)建步驟：

(1) 初始居民點指數(shù)圖像生成。該圖像與輸入的遙感影像具有相同的尺寸和空間分辨率，且值默認為零。

(4)

式中，(xk,yk)(k=1,2,…,n1)代表了某一直角點的坐標;(xj,yj)(j=1,2,…,n2)代表了某一直角邊點的坐標。另外，式(4)表明，在同樣距離的情況下，直角點的權值是直角邊點權值的100(100為經(jīng)驗閾值)倍。圖2(c)展示了居民點指數(shù)圖像。在指數(shù)圖像中，像素值越大，表明該像素屬于居民點的概率越大；反之，該像素屬于居民點的概率越小。另外，通過局部空間投票這種方式構(gòu)建的居民點指數(shù)圖像，不僅有利于同時識別大面積的居民點和相對孤立的、小面積的居民點，而且有利于后續(xù)的邊界精確定位。

1.3 居民點多邊形確定

主要步驟包括：

(1) 指數(shù)圖像二值化。觀察居民點指數(shù)圖像的直方圖，通過試錯法[22]確定一個最優(yōu)的閾值φ6，利用該閾值對居民點指數(shù)圖像進行二值化處理，且“1”代表居民點、“0”代表非居民點。

(2) 柵格轉(zhuǎn)矢量。矢量化后，刪除類別為“0”的矢量圖斑。

(3) 剔除小圖斑。確定一個最小居民點面積的經(jīng)驗閾值φ7，并刪除面積小于φ7的矢量圖斑。圖2(d)展示了最終提取的居民點區(qū)域。

2 試驗與分析

基于Visual Studio 2010 C++集成開發(fā)環(huán)境實現(xiàn)了本文提出的方法。同時，集成了文獻[5]的方法，以進行兩種方法性能比較。試驗平臺配置如下：ThinkPad W520筆記本，CPU為Intel酷睿i7-2760QM 2.4 GHz，內(nèi)存2.98 GB，裝配Windows XP系統(tǒng)。

2.1 試驗數(shù)據(jù)及結(jié)果

試驗中共使用了3景影像。試驗數(shù)據(jù)1為0.10 m空間分辨率的航空影像，其長寬分別為26 590像素、49 654像素,相應區(qū)域位于山東省沂水縣丘陵地區(qū)，其中分布著10個村莊、大量規(guī)則農(nóng)田、5座小型水庫和鄉(xiāng)村道路，且村莊周邊有大面積的林地，如圖4(a)所示。試驗數(shù)據(jù)2為0.61 m空間分辨率的QuickBird全色影像，其長寬分別為6904像素、6905像素,相應區(qū)域位于西藏自治區(qū)林芝市，其中分布著林芝市主城區(qū)、若干村莊和一條寬闊河流，河流水面形狀和分布極不規(guī)則，內(nèi)部有大量綠洲分布，且河流穿城而過，但有一條大橋橫跨河流，連接著河流兩側(cè)城區(qū)，如圖4(b)所示。試驗數(shù)據(jù)3為0.50 m空間分辨率的GeoEye-1影像，其長寬分別為3000像素、2200像素,相應的區(qū)域位于日本的Inakadate，是一個以農(nóng)田藝術而知名的村莊，如圖4(c)所示。

試驗中，本文方法相關參數(shù)的取值見表1。3組參數(shù)取值時，既需要依據(jù)相應圖像具體特性，也需要經(jīng)驗知識。參數(shù)確定后，相關處理過程由計算機自動完成。圖5展示了本文方法對3個試驗數(shù)據(jù)的提取結(jié)果。目視效果表明，盡管存在少量錯誤，但整體上的提取效果較好。相關錯誤主要表現(xiàn)在，試驗數(shù)據(jù)1中容易將農(nóng)田中構(gòu)筑物誤認為居民點，試驗數(shù)據(jù)2中容易將河流中破碎綠洲區(qū)域誤認為居民點，試驗數(shù)據(jù)3中容易將寬廣道路誤認為居民點，且3個試驗數(shù)據(jù)中均存容易將居民點周邊一定距離內(nèi)非居民點誤識別為居民點的現(xiàn)象。

表1 本文方法相關參數(shù)在3個試驗數(shù)據(jù)中的取值

Tab.1 The values of the input parameters of the proposed method for the three testing datasets

試驗數(shù)據(jù)?1/(°)?2/像素?3/像素?4/像素?5/像素?6?7/m215.0052015030020.00100.00210.002530060050.00100.00310.0025100200200.00100.00

同時，采用了文獻[5]方法開展了對比試驗。文獻[5]方法提取了“+”“T”“X”型的交叉點作為角點特征、并采用了全局投票產(chǎn)生居民點指數(shù)圖像。試驗結(jié)果表明，文獻[5]方法也能較好地提取城鄉(xiāng)居民點，但與本文方法提取結(jié)果相比，存在更多的錯誤。另外，采用人工勾繪的方式提取了相應的城鄉(xiāng)居民點作為參考數(shù)據(jù)，且勾繪時要將全部面積大于φ7的居民點進行識別。但鑒于篇幅原因未展示這兩種方式提取的相關結(jié)果。

2.2 精度評價

采用正確率Pc、完整率Pe、質(zhì)量Pq3個指標對上述兩種自動方法性能進行定量分析。3個指標計算公式為

(5)

式中，Sauto&manual是相關方法提取結(jié)果與人工勾選結(jié)果交集的面積；Sauto為相關方法提取居民點的面積；Smanual為人工勾選居民點的面積；Sauto||manual為相關方法提取結(jié)果與人工勾選結(jié)果并集的面積。

兩種方法在3個試驗數(shù)據(jù)中的3個指標值見表2。表2的統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，3個試驗數(shù)據(jù)中，本文方法的3個指標值均優(yōu)于文獻[5]方法的相應指標值。以試驗數(shù)據(jù)3為例，本文方法和文獻[5]方法的正確率分別為84.60%、77.13%，完整率分別為88.69%、81.27%，質(zhì)量分別為76.36%、65.49%，且其他試驗的統(tǒng)計數(shù)據(jù)也呈現(xiàn)類似規(guī)律。另外，平均而言，本文方法比文獻[5]方法的正確率高6.76%、完整率高10.12%、質(zhì)量高12.14%?？芍吭u價表明本文方法的精度優(yōu)于已有文獻[5]方法。

表2 居民點提取精度統(tǒng)計Tab.2 Statistics of the accuracy of human settlements extraction (%)

2.3 分析與討論

本文方法的精度明顯高于文獻[5]方法的精度，這有兩方面原因：首先，本文方法同時融合了直角點和直線段兩種特征，而文獻[5]方法僅僅使用了角點特征。其次，在空間投票階段，本文方法進行了局部投票，而文獻[5]方法使用了全局投票。全局投票的負面影響有兩點：①投票效果與居民點形狀有著密切關系，居民點的形狀越接近圓形，則居民地的提取效果越好，但是，對于不規(guī)則形狀的居民點，全局投票會導致提取的居民點多邊形與其真實形狀不符；②投票效果與居民點數(shù)量和空間分布有著密切關系。如果同一張影像上同時存在大小不一、空間分布不均勻的居民點，則全局投票會導致較大居民點具有更大概率值、較小且距離最大居民點較遠居民點具有更小概率值，且很難確定合理的全局閾值區(qū)分居民點和非居民點。但是，本文局部空間投票也會導致提取的居民點多邊形內(nèi)部出現(xiàn)空洞、誤提取面積極小的居民點、誤提取居民點周邊區(qū)域等問題。綜合而言，直角點和直角邊兩種特征融合和局部空間投票提高了本文方法提取精度。

圖2 本文提出方法的關鍵步驟處理效果示意圖Fig.2 Illustration of the process of the proposed filtering method

圖3 高分辨率遙感影像角點和直線段的提取結(jié)果Fig.3 The detected corners and line segments from one high resolution remote sensing image

圖4 3個試驗數(shù)據(jù)Fig.4 The three testing datasets

圖5 本文方法提取的居民點結(jié)果Fig.5 The extracted human settlments by our proposed method

3 結(jié) 論

針對高分辨率遙感影像城鄉(xiāng)居民點提取的需求，本文提出了一種融合直角點和直角邊兩種特征的居民點提取方法。該方法需要7個人工干預的參數(shù)閾值。但是，其中的6個參數(shù)具有物理意義、容易確定，且其中的兩個參數(shù)具有固定的倍數(shù)關系。使用3景不同類型的影像進行了試驗。試驗表明，本文的方法具有更高的提取精度。本文的主要貢獻表現(xiàn)在兩個方面：①高分辨率遙感影像城鄉(xiāng)居民點提取過程中，首次融合直角點和直角邊兩種特征構(gòu)建了居民點指數(shù)圖像；②面向居民點的提取，首次使用了LSD算法提取影像中的直線段，避免了邊緣檢測、邊緣分裂、直線段擬合的這種繁瑣流程。但是，本文方法目前也存在下述缺陷：①容易將規(guī)則分布、尺寸與建筑物相當?shù)霓r(nóng)田、水體區(qū)域誤認為居民點；②空間投票過程相當耗時，導致方法效率不高。

下一步研究工作包括：①進一步優(yōu)化算法，并采用并行計算[23]技術提升效率；②進一步融合植被指數(shù)、水體指數(shù)[24]、不透水層指數(shù)[25]等相關成果以增強居民點與農(nóng)田、水體的區(qū)分性；③進一步融合規(guī)劃、人口、行政界線等數(shù)據(jù)以確定精確城區(qū)邊界。

致謝:感謝武漢大學夏桂松教授提供的技術支持。

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(責任編輯：張艷玲)

第46卷 第1期

Extraction of Human Settlements from High Resolution Remote Sensing Imagery by Fusing Features of Right Angle Corners and Right Angle Sides

LIN Xiangguo,NING Xiaogang

Chinese Academy of Surveying and Mapping, Beijing 100830, China

A method for human settlements extraction from high resolution remote sensing imagery using feature-level-based fusion of right-angle-corners and right-angle-sides is proposed in this paper. First, the corners and line segments are detected, the right-angle-corners and right-angle-sides are determined by cross verification of the detected corners and line segments, and these two types of features are rasterized. Second, a human settlement index image is built based on the density and distance of the right-angle-corners and right-angle-sides in a local region. Finally, the polygons of human settlements are generated through binary thresholding of the index image, conversion from raster format to vector format, and sieving. Three images are used for testing the proposed method. The experimental results show that our proposed method has higher accuracy than the existed method. Specifically, the correctrate, completeness, and quality of our method is higher 6.76%, 10.12%, 12.14% respectively than the existed method.

high resolution remote sensing image; human settlement; Harris corners; line segment; spatial voting Foundation support： The National Natural Science Foundations of China (Nos.41371405；41671440); The Foundation for Remote Sensing Young Talents by the National Remote Sensing Center of China; The Basic Research Fund of the Chinese Academy of Surveying and Mapping(No.777161103)

LIN Xiangguo(1981—), male, postdoetoral, associate professor, master supervisor, majors in remote sensing image understanding and LiDAR data processing.

林祥國，寧曉剛.融合直角點和直角邊特征的高分辨率遙感影像居民點提取方法[J].測繪學報，2017,46(1)：83-89.

10.11947/j.AGCS.2017.20160389. LIN Xiangguo,ZHANG Jixian.Extraction of Human Settlements from High Resolution Remote Sensing Imagery by Fusing Features of Right Angle Corners and Right Angle Sides[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2017,46(1):83-89. DOI:10.11947/j.AGCS.2017.20160389.

P237

A

1001-1595(2017)01-0083-07

國家自然科學基金(41371405;41671440)；遙感青年科技人才創(chuàng)新資助計劃；中央級公益性科研院所基本科研業(yè)務費項目(777161103)

2016-08-17

林祥國(1981—)，男，博士后，副研究員，碩士生導師，主要從事遙感影像理解、LiDAR數(shù)據(jù)處理方法研究。

E-mail： linxiangguo@gmail.com

修回日期： 2016-12-01