張明昭

摘要：變化圖斑檢測參數(shù)一般認(rèn)為是由“尺度”、“形狀”、“緊湊度”三要素組合而成。“緊湊度”和“形狀”兩個(gè)要素可以在0、1之間任意取值，但在實(shí)際變化圖斑檢測參數(shù)設(shè)置過程中通常被離散化為0、1之間的9個(gè)等分點(diǎn)?？梢赃@樣認(rèn)為：在尺度要素不變的情況下，上述兩個(gè)被離散化后的要素最優(yōu)后時(shí)相變化圖斑可以采取窮舉法，在81種可能產(chǎn)生的分割數(shù)據(jù)集中，將參數(shù)代入最優(yōu)參數(shù)組合精度技術(shù)參數(shù)中去，比較分析并提取出變化圖斑最優(yōu)參數(shù)組合。相比而言，尺度要素的選取要復(fù)雜的多。

關(guān)鍵詞：波段權(quán)重;形狀要素;緊湊度權(quán)重;分割尺度

0引言

面對大量高分辨率的多尺度圖斑數(shù)據(jù)，特別是在高分一、二號(hào)，天繪一號(hào)，遙感二、五、八、十四、二十四、二十六號(hào)，資源三號(hào)等一大批國產(chǎn)遙感衛(wèi)星在國情監(jiān)測、環(huán)保督察、土地監(jiān)察等方向的廣泛應(yīng)用的新形勢下，以往主要借助人工“目視解譯”的方式顯然已經(jīng)不合時(shí)宜，借助云計(jì)算、人工智能、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)等新的變化圖斑檢測手段的創(chuàng)新方興未艾。

1變化圖斑檢測方法一般性流程

從全局角度來說，變化圖斑檢測方法涵蓋目視解譯和面向?qū)ο笮妥詣?dòng)或半自動(dòng)采集。目視解譯是按照已經(jīng)成熟借助的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，借助特定環(huán)境下的解譯標(biāo)志與多種非遙感資料，對變化圖斑展開綜合分析和邏輯推理，后期得到地物信息的過程。高清遙感圖斑出現(xiàn)之前的解譯通常是原始手動(dòng)方式或借助判讀儀器來解譯變化圖斑的，也就是目視解譯，后來慢慢成長為由相關(guān)變化圖斑自動(dòng)分割算法配合下的信息采集。其過程首先是借助適當(dāng)?shù)乃惴ㄕ归_變化圖斑補(bǔ)充改善變化圖斑的視覺效果，接下來運(yùn)用模式識(shí)別方法展開變化圖斑自動(dòng)（或智能）識(shí)別，進(jìn)一步采集變化圖斑的信息，其關(guān)鍵是變化圖斑自動(dòng)（或智能）識(shí)別算法和變化圖斑類別的變化圖斑特征選擇。

如圖1所示，常見的變化圖斑自動(dòng)（或智能）識(shí)別手段屬于挖掘像元思維角度，變化圖斑類別的特征是單個(gè)像元的值，分類算法計(jì)算的對象也是獨(dú)立存在的各個(gè)像元。但是，上述算法不能處理“不同地物光譜同質(zhì)性假象”和“同種地物光譜異質(zhì)性假象”，此外還有“同種地物光譜變異問題”在制圖方面的弊端也無法控制，因此該方法沒有得到廣泛應(yīng)用。

2變化圖斑機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用現(xiàn)狀

更進(jìn)一步說，在多尺度變化圖斑檢測機(jī)器學(xué)習(xí)廣泛應(yīng)用的今天，同高分辨率遙感平臺(tái)的不斷擴(kuò)大和完善一道，高分辨率多尺度圖斑在各行業(yè)的應(yīng)用越來越廣。與空間分辨率的積極性變化一起，常見的多尺度圖斑變化圖斑自動(dòng)（或智能）識(shí)別手段己經(jīng)不能滿足高分辨率多尺度圖斑的自動(dòng)（或智能）識(shí)別需求。一方面，高分辨率變化圖斑中所包含的地物細(xì)節(jié)信息非常豐富，涵蓋空間、紋理和上下文信息;在此基礎(chǔ)上，常見的基于像元的思維角度無法快速有效地完成信息采集工作，因此基于對象的變化圖斑分析方法（面向?qū)ο蟮淖兓瘓D斑分割質(zhì)量評價(jià)方法）作為多尺度圖斑分析的若干新思維角度被提出，變化圖斑分割質(zhì)量評價(jià)方法的興起速度驚人，是變化圖斑檢測方向很具有吸引力的若干研究方向。變化圖斑分割質(zhì)量評價(jià)方法大體上涵蓋兩大步驟：一是對高分辨率變化圖斑展開分割，產(chǎn)生滿足內(nèi)部同質(zhì)性和外部異質(zhì)性的“變化圖斑對象”或“變化圖斑斑塊”，而這些變化圖斑對象具有各自的光譜、空間、紋理和上下文屬性，如顏色、形狀、大小等等;二是基于分割后的變化圖斑對象的屬性信息，運(yùn)用模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)方法對其展開自動(dòng)（或智能）識(shí)別，而且讓自動(dòng)（或智能）識(shí)別結(jié)果可視化，以滿足一定精度要求的專題地圖的形式呈現(xiàn)出來。

3變化圖斑分割質(zhì)量評價(jià)

在基于對象的變化圖斑分析中，分割結(jié)果會(huì)反作用于后期的自動(dòng)（或智能）識(shí)別結(jié)果。好的分割結(jié)果會(huì)積極性變化自動(dòng)（或智能）識(shí)別的效率，同時(shí)決定自動(dòng)（或智能）識(shí)別精度的上限，是變化圖斑分割質(zhì)量評價(jià)方法基礎(chǔ)而且關(guān)鍵的若干環(huán)節(jié)。在遙感方向，針對有差異應(yīng)用和目的，有差異的變化圖斑分割算法不斷被提出，而多分辨率分割算法的創(chuàng)新發(fā)明被認(rèn)為是多尺度圖斑分割的若干具有決定意義的創(chuàng)造。該算法在變化圖斑分割時(shí)綜合了變化圖斑的光譜信息和空間信息，能產(chǎn)生內(nèi)部同質(zhì)性最高的變化圖斑對象，其關(guān)鍵參數(shù)有尺度、形狀要素、緊湊度要素，這些參數(shù)的不一樣組合會(huì)產(chǎn)生有差異的分割結(jié)果。基于以上分析，如何評價(jià)變化圖斑檢測某個(gè)參數(shù)組合下的變化圖斑分割質(zhì)量是變化圖斑分割質(zhì)量評價(jià)方法中一定處理的若干問題。