徐姍姍　顏超　高琳明

摘要：針對(duì)現(xiàn)有分析湖泊幾何信息算法的二維圖像湖泊輪廓提取精度低的問(wèn)題，提出了一種基于三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的湖泊提取算法。首先，基于平整度信息從激光掃描點(diǎn)云中定位出候選湖泊并對(duì)輸入的候選區(qū)域點(diǎn)云進(jìn)行體素化組織，作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入;同時(shí)，通過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)，從候選區(qū)域中過(guò)濾非湖泊區(qū)域;然后，基于方向鏈碼算法從點(diǎn)云中提取湖泊的邊緣并分析其幾何形狀信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提算法在提取激光掃描點(diǎn)云中的湖泊精度可達(dá)到96.34%，與當(dāng)前在二維圖像中的湖泊提取算法相比，可對(duì)目標(biāo)湖泊形狀信息進(jìn)行計(jì)算與分析，從而為湖泊監(jiān)測(cè)與管理提供方便。

關(guān)鍵詞：激光掃描數(shù)據(jù);三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);湖泊提取;鏈碼;邊界描述

中圖分類(lèi)號(hào)： TP391.4;P343.3文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

Lake extraction algorithm based on three-dimensional convolutional neural network

XU Shanshan1*， YAN Chao2， GAO Linming1

（1. College of Information Science and Technology， Nanjing Forestry University， Nanjing Jiangsu 210037， China;

2. College of Meteorology and Oceanography， National University of Defense Technology， Nanjing Jiangsu 211101， China）

Abstract： Aiming at the low accuracy of lake contour extraction from two-dimensional images of the existing algorithms for analyzing the geometric information of lakes， a lake extraction algorithm based on three-dimensional convolutional neural network was proposed. Firstly， based on the flatness information， the candidate lakes were located from the laser scanning point clouds， and the candidate points were organized as voxels to be an input of the neural network. Meanwhile， the non-lake areas were filtered from candidate areas by the deep learning technique. Then， based on the chain-code algorithm， contours of lakes were extracted from point clouds and their geometry information was analyzed. The experimental results show that， the accuracy of the proposed algorithm in extracting lakes from laser scanning point clouds is 96.34%， and compared with the existing extraction algorithm for two-dimensional images， the proposed algorithm can calculate and analyze the shape information of lakes， which provides convenience for lake monitoring and management.

Key words： laser scanning data; three-dimensional convolutional neural network; lake extraction; chain-code; contour description

0引言

湖泊資源與人類(lèi)生產(chǎn)和生活息息相關(guān)，在維系流域的生態(tài)平衡和減輕災(zāi)害等方面發(fā)揮著重大作用[1]。實(shí)時(shí)準(zhǔn)確地檢測(cè)湖泊的水面面積變化規(guī)律和演化趨勢(shì)是了解湖泊變化規(guī)律的重要手段。當(dāng)下提取湖泊的方法多種多樣：李景剛等[1]通過(guò)對(duì)波段進(jìn)行分析，設(shè)置閾值來(lái)提取湖泊，該方法需要較多的人工設(shè)置參數(shù)過(guò)程。殷亞秋等[2]通過(guò)對(duì)高分辨率遙感影像進(jìn)行分析，采用一種面向?qū)ο蟮姆椒▽?duì)水體進(jìn)行分割提取;然后，考慮各種地物的光譜特征、空間形狀、紋理、上下文關(guān)系等，該方法基于參數(shù)因子對(duì)提取的水體進(jìn)行分類(lèi)。相較于傳統(tǒng)方法，該方法具有更高的精度，能有效地區(qū)分水體和陰影并抑制了椒鹽現(xiàn)象;然而，該方法需要較多的背景知識(shí)，并且參數(shù)對(duì)場(chǎng)景依賴較強(qiáng)。駱劍承等[3]通過(guò)對(duì)多源遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，采用“全局局部”分布迭代的策略對(duì)高原湖泊進(jìn)行分類(lèi)，其優(yōu)點(diǎn)在于不需要進(jìn)行任何樣本采集和參數(shù)輸入等人工干預(yù)操作，自動(dòng)地提取出目標(biāo)水域;然而，該方法對(duì)于局部細(xì)節(jié)特征較難把握，因此對(duì)細(xì)小的河流難以處理。此外，還有基于自適應(yīng)閾值的湖泊分割算法研究，如：文獻(xiàn)[4-5]中，通過(guò)討論湖泊在二維圖像中的特征來(lái)確定最優(yōu)的湖泊分割閾值。雖然上述研究都能有效地提取出湖泊，然而并沒(méi)有給出方法對(duì)湖泊的幾何信息進(jìn)行分析。

近年來(lái)，激光掃描數(shù)據(jù)已日趨成熟，它憑借掃描空間精度高、采集周期短，能有效提供物體的三維（three-Dimensional， 3D）信息，從而解決遙感圖像中的數(shù)據(jù)遮擋問(wèn)題[6]。本文提出了一個(gè)新的三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從激光掃描數(shù)據(jù)中提取目標(biāo)物體，該網(wǎng)絡(luò)無(wú)需投影等操作，可以直接從點(diǎn)云中進(jìn)行特征學(xué)習(xí)，對(duì)物體進(jìn)行分類(lèi)。本文提出了基于三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的湖泊提取算法，主要工作如下：

1）針對(duì)激光掃描點(diǎn)云數(shù)據(jù)，提出了一個(gè)三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，來(lái)對(duì)三維物體進(jìn)行檢測(cè)識(shí)別;

2）設(shè)計(jì)一種鏈碼算法來(lái)計(jì)算湖泊的幾何信息，包括長(zhǎng)度、寬度、長(zhǎng)寬比和面積。

1相關(guān)研究

深度學(xué)習(xí)技術(shù)在物體檢測(cè)、分割與識(shí)別上有著廣泛的應(yīng)用。在基于激光掃描數(shù)據(jù)的深度信息挖掘上，Zhou等[7]提出了一個(gè)VoxelNet來(lái)避免手工特征提取的過(guò)程;雖然VoxelNet能直接應(yīng)用在激光掃描數(shù)據(jù)中來(lái)提取形狀特征，但算法檢測(cè)和定位的精度在復(fù)雜形狀物體中明顯下降，因此并不適用于復(fù)雜形狀的湖泊。Uy等[8]提出了一個(gè)PointNetVLAD來(lái)完成端到端的全局特征提取，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證表明所提出的損失函數(shù)不依賴于輸入數(shù)據(jù)的順序;但它存在遮擋區(qū)域精度過(guò)低的問(wèn)題。

由于點(diǎn)云自身性質(zhì)，如不均勻性、無(wú)組織性和大規(guī)模性，需要將數(shù)據(jù)先轉(zhuǎn)換到3D網(wǎng)格中來(lái)組織點(diǎn)云。Qi等[9]設(shè)計(jì)的PointNet可以處理輸入點(diǎn)云的無(wú)序性;但PointNet無(wú)法捕獲物體局部結(jié)構(gòu)信息，從而導(dǎo)致在精細(xì)識(shí)別上效果較差，這一問(wèn)題在Qi等[10]后續(xù)的研究中得到改善。Wang等[11]基于提出的相似矩陣來(lái)為每個(gè)點(diǎn)進(jìn)行分類(lèi)預(yù)測(cè)，分類(lèi)結(jié)果只依賴于單個(gè)簡(jiǎn)單的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu);但處理復(fù)雜場(chǎng)景分割時(shí)，所需的相似矩陣存儲(chǔ)量過(guò)大。Shen等[12]通過(guò)將點(diǎn)集的內(nèi)核定義為一組可學(xué)習(xí)的3D點(diǎn)來(lái)響應(yīng)鄰域數(shù)據(jù)，然后通過(guò)遞歸利用局部高維特征結(jié)構(gòu)來(lái)改進(jìn)PointNet的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，所提出的圖模型采樣成功捕獲了局部特征;但學(xué)習(xí)核的寬度需要由用戶事先設(shè)定，并且在每個(gè)局部區(qū)域存在冗余計(jì)算，執(zhí)行效率低下。Landrieu等[13]提出了一個(gè)用于分割大規(guī)模點(diǎn)云的深度學(xué)習(xí)框架，提供了對(duì)象部分之間的上下文關(guān)系，從而提高了準(zhǔn)確性;但是該網(wǎng)絡(luò)并非端到端，因此，在分類(lèi)識(shí)別過(guò)程中，需要添加手動(dòng)特征提取過(guò)程。由于現(xiàn)有的點(diǎn)云分割方法不能模擬元素間的依賴性，Huang等[14]提出了一個(gè)RSNet來(lái)有效地模擬局部鏈接關(guān)系，在采樣層中，無(wú)序點(diǎn)的特征可以被投影到有序的特征向量序列上，從而可以進(jìn)行端到端的學(xué)習(xí)算法，減少了學(xué)習(xí)時(shí)間和存儲(chǔ)容量;然而，該網(wǎng)絡(luò)并不是端到端網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，仍然需要在學(xué)習(xí)之前進(jìn)行特征提取。Huang等[15]提出了一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)識(shí)別城市交通場(chǎng)景中常見(jiàn)的剛性物體，但是在研究中未見(jiàn)其對(duì)水體的分類(lèi)識(shí)別精度。

2基于3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的湖泊檢測(cè)

2.1網(wǎng)絡(luò)輸入的預(yù)處理

預(yù)處理步驟包含三個(gè)過(guò)程：候選湖泊區(qū)域定位、點(diǎn)云的體素化組織以及樣本數(shù)據(jù)的擴(kuò)充。

在候選湖泊區(qū)域提取中，本文認(rèn)為點(diǎn)云中面積最大的平面即為候選湖泊區(qū)域。由先驗(yàn)知識(shí)可得，水體受到重力影響，水面區(qū)域趨于水平。此時(shí)，湖泊檢測(cè)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為激光掃描點(diǎn)云中平面提取問(wèn)題。點(diǎn)云中平面擬合的相關(guān)研究多種多樣[16]，由于水體區(qū)域的法向量已知為（0，0，1），本文采用隨機(jī)采樣一致性（RANdom SAmple Consensus， RANSAC）算法[17]對(duì)點(diǎn)云中平面進(jìn)行擬合。RANSAC的目的是從一組包含“局外點(diǎn)”的觀測(cè)數(shù)據(jù)集中，估計(jì)出構(gòu)造的數(shù)學(xué)模型的參數(shù)。RANSAC的優(yōu)點(diǎn)是算法的魯棒性較強(qiáng);其缺點(diǎn)是計(jì)算的迭代次數(shù)沒(méi)有明確上限，僅僅是有概率地計(jì)算出目標(biāo)模型，而概率與算法所需的迭代次數(shù)成正比。本文模型所需的法向量已確定，大幅降低了算法所需的迭代次數(shù)。

提取完候選湖泊區(qū)域后，將這些區(qū)域按照距離劃分為塊狀1cm×1cm×1cm區(qū)域。注意，這里每個(gè)體素的值為1或者0，1表示該體素內(nèi)有點(diǎn)，0表示該體素為空。同時(shí)，這里深度網(wǎng)絡(luò)的輸入樣本要求具有相同尺寸，本文采用線性插值算法，將輸入?yún)^(qū)域歸一化為相同的尺寸。

2.2網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

構(gòu)造的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中包含輸入層、卷積層、抽樣層、全連接層和輸出層。網(wǎng)絡(luò)中采樣層和卷積層交替出現(xiàn)，最后通過(guò)全連接網(wǎng)絡(luò)輸出識(shí)別結(jié)果，設(shè)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

在卷積層和抽樣層中有若干個(gè)特征圖（Feature Maps），每個(gè)特征圖都與其前一層特征圖相連接，每層的特征圖個(gè)數(shù)記作Ll，其中下標(biāo)l為層標(biāo)，而特征圖個(gè)數(shù)由用戶設(shè)置。卷積層中，前一層的特征圖與一個(gè)可學(xué)習(xí)的核進(jìn)行卷積，卷積的結(jié)果經(jīng)過(guò)激活函數(shù)后，輸出這一層的神經(jīng)元并構(gòu)成該層特征圖。卷積層的計(jì)算公式定義如式（1）所示：

Xi， j， kl=Bl+∑fi=0∑fj=0∑fk=0wi， j， klXi， j， kl-1（1）

其中： l表示第幾層，wl為該層的卷積核，每個(gè)特征圖可以有不同的卷積核，尺寸為f×f×f，每一層有唯一的偏移Bl。卷積層主要的任務(wù)是使得特征具有位移不變性。若想得到l層上特征圖中某個(gè)神經(jīng)元Xi， j， kl，需要借助于卷積核對(duì)其前一層X(jué)i， j， kl-1附近神經(jīng)元進(jìn)行卷積操作。抽樣層較為簡(jiǎn)單，其主要作用是降低網(wǎng)絡(luò)的空間分辨率，通常采樣方法有Max-Pooling、Min-Pooling以及Ave-Pooling，分別表示采樣結(jié)果取最大值、最小值和平均值。在全連接層，采用常規(guī)的Softmax函數(shù)[18]輸出網(wǎng)絡(luò)結(jié)果。值得注意的是，在每個(gè)卷積層后，都需要采用線性整流函數(shù)，又稱(chēng)為修正線性單元（Rectified Linear Unit， ReLU）[19]來(lái)增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)抗噪能力，計(jì)算式如（2）所示：

F（X）ReLu=X+=max（0， X）（2）

假設(shè)輸入樣本尺寸是44×44×44，各層樣本處理后的大小如圖1上方所示，函數(shù)MaxPooling（f， f， f）和Conv（f， f， f）中參數(shù)分別表示采樣核和卷積核的尺寸。最后網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果為湖泊或者其他區(qū)域。綜上，三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含輸入層、采樣層、卷積層、全連接層和輸出層。輸入樣本從第一層（輸入層）輸入到網(wǎng)絡(luò)，間隔地通過(guò)采樣層和卷積層進(jìn)行特征提取后，通過(guò)一個(gè)全連接層輸出結(jié)果到輸出層。本文采用3次卷積和采樣操作來(lái)完成網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建。雖然添加更多的采樣和卷積層可以對(duì)更復(fù)雜特征進(jìn)行表達(dá)，然而會(huì)大幅增加算法復(fù)雜度和學(xué)習(xí)時(shí)間。

在湖泊檢測(cè)上，不同方法的結(jié)果對(duì)比如表3所示。由表3可知：基于遙感圖像的湖泊提取精度較低，如文獻(xiàn)[1]方法、文獻(xiàn)[2]方法和文獻(xiàn)[3]方法;同時(shí)，采用本文提出的3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比當(dāng)下三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[10]精度有所提高。

表3中，文獻(xiàn)[1-3]方法是用來(lái)提取水體。文獻(xiàn)[1]中的數(shù)據(jù)是地表反射率，檢測(cè)對(duì)象是內(nèi)陸湖泊;文獻(xiàn)[2]中的數(shù)據(jù)是分辨率為2.5m的衛(wèi)星圖像，檢測(cè)對(duì)象是湖泊和河流;文獻(xiàn)[3]中數(shù)據(jù)是多源遙感數(shù)據(jù)（影像和波段），檢測(cè)對(duì)象是高原湖泊。文獻(xiàn)[10]方法與文獻(xiàn)[15]方法是使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，在三維點(diǎn)云中對(duì)物體進(jìn)行識(shí)別。文獻(xiàn)[10]的研究中，數(shù)據(jù)主要是紅綠藍(lán)深度信息（Red-Green-Blue-Depth， RGB-D）點(diǎn)云，類(lèi)別有7類(lèi)，主要是室內(nèi)場(chǎng)景，包括：墻、地板、椅子、辦公桌、床、門(mén)和餐桌。文獻(xiàn)[15]的研究中，數(shù)據(jù)是機(jī)載雷達(dá)點(diǎn)云，場(chǎng)景是城市環(huán)境，類(lèi)別共有7類(lèi)，包括：平面、樹(shù)、建筑、車(chē)、桿、電線和其他。雖然每個(gè)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)不同，但是通過(guò)本文的精度評(píng)估可以看出，本文提出的湖泊識(shí)別算法的精度能滿足三維物體識(shí)別要求。接著，基于提出的鏈碼方法，在檢測(cè)的湖泊區(qū)域獲得各個(gè)邊界提取結(jié)果，如圖7所示。其中：圖7（a）中湖泊Barker大小為2158m×1209m，共23萬(wàn)點(diǎn);圖7（b）中湖泊Eleanor大小為4807m×3199m，共205萬(wàn)點(diǎn);圖7（c）中湖泊Cherry大小為6465m×2745m，共222萬(wàn)點(diǎn);圖7（d）中湖泊Henry Hagg大小為12362m×11597m，共107萬(wàn)點(diǎn);圖7（e）中湖泊Bull Run大小為9436m×7570m，共129萬(wàn)點(diǎn);圖7（f）中湖泊Lost大小為5912m×4870m，共14萬(wàn)點(diǎn)。由圖7可以看出，本文算法可以有效地提取出各個(gè)湖泊的邊界，并能準(zhǔn)確地描繪出湖泊中復(fù)雜的凹凸區(qū)域，接下來(lái)將對(duì)提取精度進(jìn)行分析。

根據(jù)鏈碼計(jì)算出的湖泊形狀信息如表4所示。表4中，基于鏈碼計(jì)算的方法與上述點(diǎn)云中提取形狀分析方法不同，鏈碼計(jì)算的長(zhǎng)度是指水平方向上最長(zhǎng)的兩點(diǎn)間距離，寬度是指豎直方向上最長(zhǎng)的兩點(diǎn)間距離;而圖7描述的長(zhǎng)度是指目標(biāo)物體水平方向的跨度，寬度是指豎直方向的跨度，采用的方式是用一個(gè)外接矩形來(lái)粗略地描述物體大致情況。在計(jì)算面積時(shí)，本文采用鏈碼方式，從而精確地描述湖泊面積。

方法數(shù)據(jù)正確率/%文獻(xiàn)[1]方法地表反射率數(shù)據(jù)89.84文獻(xiàn)[2]方法高分遙感影像89.84文獻(xiàn)[3]方法多光譜遙感信息87.93文獻(xiàn)[10]方法CAD模型生成點(diǎn)云91.90文獻(xiàn)[15]方法機(jī)載和車(chē)載掃描數(shù)據(jù)93.00本文方法機(jī)載激光掃描數(shù)據(jù)96.34

以表1中湖泊的面積為參考，進(jìn)行回歸分析，結(jié)果如圖8所示，表明本文算法能夠準(zhǔn)確提取點(diǎn)云中湖泊并計(jì)算其面積。

5 結(jié)語(yǔ)

本文提出了一個(gè)三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)識(shí)別湖泊區(qū)域，并設(shè)計(jì)一個(gè)鏈碼提取算法來(lái)分析機(jī)載激光掃描數(shù)據(jù)中的湖泊。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，三維點(diǎn)云中物體的形狀特征可以通過(guò)提出的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)學(xué)習(xí)，本文提出的3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能有效地過(guò)濾非湖泊區(qū)域，精度達(dá)到96.34%。此外，通過(guò)八方向的鏈碼能精確地描述湖泊邊界。湖泊的長(zhǎng)度、寬度和面積均可以通過(guò)鏈碼計(jì)算，最后基于線性擬合精確地計(jì)算出湖泊的面積。

下一步工作是對(duì)機(jī)載激光掃描點(diǎn)云中的其他水體進(jìn)行提取分析，如溪流、運(yùn)河、河口和海港等，通過(guò)提取其輪廓，對(duì)其變化進(jìn)行檢測(cè)。

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This work is partially supported by the National Key R&D Program of China （2016YFD0600101）， the National Natural Science Foundation of China （31770591）.

XU Shanshan， born in 1988， Ph. D. candidate， experimentalist. Her research interests include mathematical statistics， neural network， point cloud processing.

YAN Chao， born in 1983， Ph. D. candidate， associate professor. His research interests include mathematical statistics.

GAO Linming， born in 1978， M. S.， lecturer. Her research interests include image and graphics.

收稿日期：2019-04-29;修回日期：2019-06-26;錄用日期：2019-07-24。基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（61671339）。

作者簡(jiǎn)介：劉亞龍（1994—），男，江蘇蘇州人，碩士研究生，CCF會(huì)員，主要研究方向：深度學(xué)習(xí)、醫(yī)學(xué)圖像分割; 李潔（1972—），女，陜西西安人，教授，博士，主要研究方向：圖像處理、智慧交通; 王穎（1981—），女，陜西西安人，副教授，博士，CCF會(huì)員，主要研究方向：影像處理與分析、模式識(shí)別; 仵賽飛（1995—），男，河南省周口人，碩士研究生，主要研究方向：機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué); 鄒佩（1993—），女，湖北孝感人，碩士研究生，主要研究方向：影像處理與分析。文章編號(hào)：1001-9081（2019）12-3456-06DOI：10.11772/j.issn.1001-9081.2019049101