孫書翰

【摘要】：通過LBV變換的基本思想提出L分量閥值法，對大連市部分城區(qū)的TM遙感影像數(shù)據(jù)進行建筑信息提取，與NDBI指數(shù)法，PCA變換，監(jiān)督分類法等幾種方法進行比較，結(jié)果表明：L分量閥值法的分類精度為87%，高于其他方法，是一種行之有效的信息提取辦法。該方法重點在于選取合適的閥值，恰當?shù)拈y值可以獲得最高的分類精度。

[關(guān)鍵詞]：建筑用地； 遙感影像； LBV變換； 信息提取

[引言]：

城市不僅是人口、資源、環(huán)境和社會經(jīng)濟要素高度密集的綜合體，還是一個與外界進行能量、物質(zhì)交換的開放系統(tǒng)[1]?，F(xiàn)如今，城市以前所未有的速度迅速發(fā)展。城市的發(fā)展變化和城市化過程不僅表現(xiàn)在人口的增加、經(jīng)濟的發(fā)展和功能的變化，而且表現(xiàn)在城市空間結(jié)構(gòu)的變化。城市擴展是城市化進程的重要表現(xiàn)之一，深刻地影響著周圍的生態(tài)環(huán)境[2]。近年來遙感技術(shù)已成為城市用地動態(tài)監(jiān)測的有效手段之一。利用遙感影像可以快捷、準確與客觀地獲取城鎮(zhèn)用地信息，獲得不同時期城市用地面積資料， 監(jiān)測城市的擴張過程， 對城市的合理規(guī)劃具有重要的意義[3]。

目前在沒有GIS輔助的情況下常用的遙感影像城市建筑用地信息提取方法是計算機分類，主要是監(jiān)督分類以及非監(jiān)督分類。但城鎮(zhèn)用地信息的分類精度較低， 為了取得更高的精度， 有時必須得采用目視判讀的方法， 但這種方法非常費時， 工作量大， 效率較低。本文基于LBV變換提出了L分量閾值法的建筑信息提取方法，通過實驗對其提取精度與其他方法進行比較分析。

1.城市建筑信息提取方法

1.1 影像信息

選擇大連市中山區(qū)、西崗區(qū)、以及沙河口區(qū)等部分城區(qū)作為研究對象，所使用的數(shù)據(jù)為TM影像數(shù)據(jù)，成像時間為2010年8月3日，軌道號為120/33，研究區(qū)域內(nèi)無云層覆蓋，影像質(zhì)量良好，地面分辨率為30米。

1.2研究方法介紹

曾志遠先生通過對多條具有代表性的地物輻射曲線進行分析發(fā)現(xiàn)，衛(wèi)星遙感圖反應(yīng)出來的三個最重要的地物輻射特征是地物總輻射水平L，地物可見光—紅外光輻射平衡B，和地物輻射隨波段變化的向量V[4]。其中L值圖像代表裸地特征圖像，B值圖像代表水體特征圖像，V值圖像代表植被特征圖像。

用于LBV變換的TM圖像（四個波段）最佳波段組合是TM2、3、4、5，最優(yōu)方法為灰度值曲線回歸方程法，對這四個波段進行線性變換可以生成L、B、V三個波段，公式如下[5]：

L=1.507599D2-0.066392D3-1.382209D4+1.733790D5+11.000000

B=1.126971D2+0.673348D3+0.077966D4-1.878287D5+159.000000

V=1.636910D2-3.396809D3+1.915944D4-0.156048D5+121.000000

在L分量中，裸地及建筑用地呈現(xiàn)高亮色調(diào)，其余地物呈現(xiàn)暗黑色調(diào)。影像中地物由黑到白分別表示水體、植被、建筑用地、裸地。L分量閾值法的基本原理是：在完成LBV變換的基礎(chǔ)上，通過對L分量灰度直方圖的分析，選取恰當?shù)拈撝?，從而實現(xiàn)對建筑用地信息的提取。

2.建筑用地信息處理與提取

在ENVI軟件中打開大連市遙感圖像，本文研究的主要對象是大連市中山區(qū)、西崗區(qū)、沙河口區(qū)等區(qū)域，需要對影像進行裁剪，影像尺寸大小設(shè)置為500*500。裁剪之后，對影像進行彩色合成。關(guān)于影像數(shù)據(jù)的各個波段，一般認為，TM1、TM2、TM3 相關(guān)性較好，TM5、TM7 所含信息相似，TM4獨立性較好。此次假彩色合成，紅色選擇TM4波段、綠色選擇TM3波段、藍色選擇TM2波段，將三者進行波段組合生成影像如圖所示。假彩色合成后的圖像，建筑用地呈現(xiàn)為灰藍色調(diào)，農(nóng)用地，山林，植被等綠地為紅色調(diào)，海洋呈現(xiàn)藍黑色調(diào)，彼此差異明顯，易于區(qū)分。

通過LBV變換公式，得到L、B、V，3個波段，對三個波段進行彩色合成，L波段對應(yīng)紅色，B波段對應(yīng)綠色，V波段對應(yīng)藍色，對應(yīng)LBV彩色合成圖像與L 波段的灰度直方圖發(fā)現(xiàn)，建筑用地及裸地面積少于水體及植被覆蓋面 積，而灰度波直方圖上有兩個波峰，居左的波峰代表著L值較小的水體及植被，居右的波峰則代表著L值較大的建筑用地。居右波峰的右端點之后代表著L值最大的裸地。選取有波峰的左右端點作為L分量的閥值，經(jīng)過試驗測試，建筑用地的灰度值介于86～170之間。將L波段的影像進行二值化處理，如圖5所示，白色高亮部分即為建筑用地信息。

3.實驗結(jié)果的精度分析

將L分量閥值法獲取的建筑信息圖，與原始影像進行疊加對照，發(fā)現(xiàn)通過該方法提取的建筑用地信息，與目視判讀的建筑用地信息高度吻合。能夠完全提取出面積較大的住宅區(qū)、商業(yè)區(qū)，也能夠得到植被之間的公路和河流上的橋梁。并且分離出正在建設(shè)中的裸地，減小了誤差。

對以上幾種方法進行定量統(tǒng)計，對建筑以及其他地物各隨機選取150個樣本點，建立混淆矩陣，得到總體的分類精度，kappa系數(shù)，建筑信息漏分精度，非建筑信息誤分精度，建筑信息精度。如下表所示，LBV變換的建筑信息分類精度為86.67%，總體分類精度為87%。該方法與其他方法，總體分類精度有所提高，能夠達到土地形態(tài)特征和動態(tài)監(jiān)測等研究的精度要求。

4.結(jié)論與討論

選取大連市部分城區(qū)TM影像數(shù)據(jù)，利用L分量閥值法以及其他三種方法對城市建筑信息進行提取，可以得到一下結(jié)論：

1.在以上幾種方法中L分量閥值法所獲得的影像，總體分類精度高于其余幾種方法的總體分類精度，是一種行之有效的辦法。

2.選取恰當?shù)拈y值可以使L分量閥值法獲得最高的分類精度，縮小建筑漏分精度，有效的改善裸露地誤分為建筑用地。

3.該方法操作簡便，但選取適合的閥值是該方法最重要也是最困難的環(huán)節(jié)，需要反復(fù)實驗檢測才能得到。

【參考文獻】：

[1]王秋兵；盧娜；邊振興.沈陽市城區(qū)擴展動態(tài)監(jiān)測與驅(qū)動力分析[J].資源科學，2008，（07）：110-117.

[2]趙璐；蘇懷.基于遙感影像的1992―2006年昆明市城區(qū)擴張及驅(qū)動力分析[J].中國科技縱橫，2011.

[3]楊智翔；何秀鳳.基于改進的NDBI指數(shù)法的遙感影像城鎮(zhèn)用地信息自動提取[J].河海大學學報（自然科學版），2010， （02）：63-66

[4]曾志遠.衛(wèi)星遙感圖像計算機分類與地學應(yīng)用研究[M].北京：科學出版社，2004.

[5]姜洋；李艷；劉東.基于TM影像屬性和形態(tài)特征的土地覆被制圖方法[J].地球信息科學學報 ，（01）：121-129