吳 越 丁 婷

(江蘇省基礎(chǔ)地理信息中心, 江蘇 南京 210013)

0 引言

基礎(chǔ)測繪是為經(jīng)濟(jì)建設(shè)、國防建設(shè)和社會發(fā)展提供地理信息的基礎(chǔ)性、公益性事業(yè),是經(jīng)濟(jì)社會可持續(xù)發(fā)展的重要支撐[1]。基礎(chǔ)測繪工作,作為提高我國社會發(fā)展建設(shè)水平的重要環(huán)節(jié),直接關(guān)系到城市規(guī)劃、國土空間等領(lǐng)域基礎(chǔ)信息采集、農(nóng)村土地所有權(quán)的確認(rèn)?；A(chǔ)測繪成果在建筑工程領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用[2]。隨著我國數(shù)字社會建設(shè)步伐不斷加大,基礎(chǔ)測繪在“一帶一路”、長江經(jīng)濟(jì)帶建設(shè)、區(qū)域協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略、鄉(xiāng)村振興等重大實(shí)施建設(shè)中都發(fā)揮了基礎(chǔ)先行作用,提供有力支撐?；A(chǔ)測繪深入?yún)⑴c了空間基準(zhǔn)、海島礁測繪、測繪衛(wèi)星發(fā)射等重大工程,在軍民融合發(fā)展戰(zhàn)略實(shí)施中發(fā)揮了重要作用。基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)公益性、基礎(chǔ)性作用日漸突出[3],社會各界對基礎(chǔ)測繪也愈加重視[4],對基礎(chǔ)測繪數(shù)據(jù)的現(xiàn)勢性的要求也越來越高[5]。

傳統(tǒng)基礎(chǔ)測繪數(shù)據(jù)更新是通過人工逐影像、逐網(wǎng)格地對比矢量數(shù)據(jù)與影像數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)并修改變化要素,該方式生產(chǎn)周期長、生產(chǎn)成本高,更新易存在丟漏。隨著城市建設(shè)的快速發(fā)展,如何快速、有效、準(zhǔn)確地獲取地形、地貌的變化范圍[6],以及如何解決大區(qū)域丟漏更新、提升數(shù)據(jù)質(zhì)量的問題,對我國的可持續(xù)發(fā)展具有十分重要的意義[7]。

1 遙感影像變化檢測

遙感數(shù)據(jù)已經(jīng)成為變化制圖的寶貴資源[8],為基礎(chǔ)測繪常態(tài)化的可持續(xù)更新提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)[9]。遙感影像變化檢測根據(jù)不同規(guī)則有多種分類方法,不同學(xué)者從不同角度對遙感變化檢測方法進(jìn)行了總結(jié)。李德仁等[10]根據(jù)數(shù)據(jù)類型的不同將遙感變化檢測劃分為：基于新影像和舊數(shù)字線劃圖、基于不同時(shí)相新舊影像、基于新舊影像和舊數(shù)字線劃圖、基于新多源影像和舊影像/舊地圖與不同時(shí)相立體像對的變化檢測方法;根據(jù)變化檢測處理的信息層次將變化檢測方法劃分為像素級、特征級和目標(biāo)級三個(gè)層次;根據(jù)采用的數(shù)學(xué)方法將變化檢測方法分為代數(shù)運(yùn)算法、分類法、變換法、高級模型法、地理信息系統(tǒng)(geographic information system,GIS)法、可視化分析法[11];根據(jù)影像是否分類將變化檢測方法分為直接比較法和分類后比較法兩類[12]。遙感圖像分類方法主要是監(jiān)督分類和非監(jiān)督分類[13]。根據(jù)檢測是否需要先驗(yàn)經(jīng)驗(yàn),可分為監(jiān)督變化檢測和非監(jiān)督變化檢測。

本研究結(jié)合矢量數(shù)據(jù)與遙感影像,開展面向?qū)ο蟮倪b感影像變化檢測,通過分類后比較法得出變化區(qū)域。其包括如下內(nèi)容：

(1)多尺度分割。利用矢量數(shù)據(jù)和新時(shí)期遙感影像,對影像進(jìn)行多尺度分割,保證像斑“類內(nèi)特征相同,類間特征相異”。

(2)像斑特征提取。提取兩期影像同質(zhì)像斑的光譜、紋理、形狀等特征,構(gòu)建特征空間。對初始構(gòu)建的特征空間進(jìn)行優(yōu)化,選取最佳特征組合。

(3)變化檢測?；谙癜咛卣?對像斑進(jìn)行非監(jiān)督分類,將得到的分類結(jié)果與本底矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行疊置分析以獲得變化結(jié)果。

1.1 多尺度分割

多尺度分割以異質(zhì)性最小準(zhǔn)則為基礎(chǔ)將目標(biāo)影像中的任意像元與相鄰像元進(jìn)行合并,當(dāng)兩者異質(zhì)性比參數(shù)的平方大的時(shí)候合并過程結(jié)束,否則繼續(xù)合并[14]。關(guān)鍵參數(shù)為分割尺度,分割尺度用于量測兩個(gè)對象合并時(shí)異質(zhì)性改變的最大值,分割尺度越大得到的對象越大,反之亦然。異質(zhì)性因子由形狀異質(zhì)性因子與光譜異質(zhì)性因子組成,形狀異質(zhì)性由光滑度因子和緊致度因子組成。

(1)光譜異質(zhì)性

(1)

式中,wc表示層的權(quán)重;c表示波段數(shù);σc表示方差。

(2)形狀異質(zhì)性

形狀異質(zhì)性由光滑度因子hsmooth和緊湊度因子hcompact組成：

(2)

式中,hshape代表影像對象區(qū)域形狀異質(zhì)性;ωc為緊湊度因子hsmooth的權(quán)重,其中0≤ωc≤1。

(3)光譜和形狀異質(zhì)性的關(guān)系

(3)

式中,hcolor代表光譜異質(zhì)性參量;ω代表光譜異質(zhì)性權(quán)重,0≤ω≤1;f代表影像對象的總異質(zhì)性值;hshape代表形狀異質(zhì)性參量。

1.2 非監(jiān)督分類

非監(jiān)督分類,也稱為聚類分析或點(diǎn)群分析,即在多光譜圖像中搜尋、定義其自然相似光譜集群組的過程[15]。非監(jiān)督分類不需要人工選擇訓(xùn)練樣本,僅需極少的人工初始輸入,按照一定規(guī)則自動地根據(jù)像元光譜或空間等特征組成集群組,將每個(gè)集群組和參考數(shù)據(jù)比較,將其劃分到某一類別中去。

遙感影像的非監(jiān)督分類一般包括6個(gè)步驟,如圖1所示。

圖1 非監(jiān)督分類流程

1.3 變化檢測

針對遙感影像的變化檢測,本文利用新的遙感影像結(jié)合已有的本底矢量數(shù)據(jù),分別利用棋盤分割與多尺度分割,得到在矢量數(shù)據(jù)約束下與影像光譜特征一致的圖斑。利用非監(jiān)督分類構(gòu)建規(guī)則集,將圖斑分割后分類為構(gòu)筑物、水系與植被三大類。利用分類后矢量數(shù)據(jù)與本底矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行空間疊置分析,得到變化檢測結(jié)果。本文的整體技術(shù)路線見圖2。

圖2 變化檢測技術(shù)路線圖

2 實(shí)驗(yàn)過程

2.1 實(shí)驗(yàn)區(qū)概況

實(shí)驗(yàn)區(qū)域位于江蘇省淮安市清江浦區(qū),實(shí)驗(yàn)影像為高分二號衛(wèi)星,全色影像分辨率為0.81 m,多光譜影像分辨率分3.2 m。

2.2 結(jié)果與分析

圖3(a)為利用矢量數(shù)據(jù)對影像進(jìn)行棋盤分割的結(jié)果,分割結(jié)果的邊界與矢量數(shù)據(jù)完全一致,但是存在矢量范圍內(nèi)地物已發(fā)生變化,與影像光譜并不相符的情況。因此,在保持邊界完整性的同時(shí),利用多尺度分割進(jìn)一步細(xì)化分割結(jié)果,使得像斑內(nèi)光譜特征趨于一致。最終分割結(jié)果見圖3(b)。

(a)棋盤分割 (b)多尺度分割

影像分割后,利用非監(jiān)督分類的方法進(jìn)行分類,利用光譜、紋理、形狀等特征將影像分成構(gòu)筑物、水系及植被3類,分類結(jié)果示意圖見圖4。

(a)構(gòu)筑物 (b)水系 (c)植被

分類后,將舊時(shí)期矢量數(shù)據(jù)與影像分類結(jié)果進(jìn)行疊置分析,為有效檢測出變化圖斑,進(jìn)行了如下篩選：①設(shè)置了2 500 m2面積閾值,當(dāng)變化圖斑面積低于閾值,則變化圖斑自動剔除;②為提高對水體圖斑變化的檢測準(zhǔn)確度,剔除了水體中因漂浮植被季節(jié)性生長引起的變化圖斑。

2.3 精度驗(yàn)證

基于人工提取的兩期矢量數(shù)據(jù),對本文方法得到的結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。通過對比分析兩種方法獲取的檢測結(jié)果,見表1。利用本文方法共得到244個(gè)變化圖斑,其中210個(gè)與矢量數(shù)據(jù)檢測結(jié)果一致,符合率達(dá)到0.861。

表1 比對結(jié)果

3 結(jié)束語

在基礎(chǔ)測繪定期更新和專題更新任務(wù)生產(chǎn)過程中,利用面向?qū)ο蟮募夹g(shù)對遙感影像變化檢測,快速獲取變化區(qū)域?；谒玫淖兓瘓D斑,作業(yè)人員可以有效地提高數(shù)據(jù)生產(chǎn)作業(yè)的作業(yè)效率,檢查人員在檢查作業(yè)中也能有直觀的數(shù)據(jù)參考。從變化檢測符合率來看,檢測結(jié)果有著較高的符合率,在基礎(chǔ)測繪生產(chǎn)實(shí)踐中對數(shù)據(jù)質(zhì)量的提升有著直接幫助。