劉恩勤，周萬村，周介銘，莫開林

（1.中國科學院成都山地災(zāi)害與環(huán)境研究所，四川成都610041；2.中國科學院研究生院，北京100049；3.四川師范大學資源與環(huán)境學院，四川成都610068；4.四川省林業(yè)科學研究院，四川成都610066）

基于光譜和紋理特征的ALOS影像土地利用信息提取

劉恩勤1，2，周萬村1，周介銘3，莫開林4

（1.中國科學院成都山地災(zāi)害與環(huán)境研究所，四川成都610041；2.中國科學院研究生院，北京100049；3.四川師范大學資源與環(huán)境學院，四川成都610068；4.四川省林業(yè)科學研究院，四川成都610066）

針對高分辨率遙感影像易于反映地物紋理特征的特點，綜合利用地物的光譜和紋理特征進行分類，探討適用于ALOS影像的土地利用信息提取方法。以川東丘陵地區(qū)影像為例，基于GLCM提取紋理信息，將提取的紋理特征向量采用賦權(quán)值法融合為一個綜合紋理信息波段，然后采用面向?qū)ο蠓▽⑵渑c光譜特征信息共同參與分類。與最大似然法的提取結(jié)果對比表明，考慮了紋理特征的面向?qū)ο蠓诸惙椒苊黠@提高分類精度，Kappa精度提高了0.12；避免了椒鹽現(xiàn)象，分割的地類邊界具有更好的語義表達，更貼合地物實際分布特征；建筑用地和林地具有明顯的紋理特征，而旱地紋理特征不明顯。該方法不僅分出了6個基本地物類型，而且對于林地、建筑用地等類型還能進一步細分。

紋理；ALOS；土地利用；信息提??；面向?qū)ο蠓诸?；遙感

0 引言

紋理特征是一種重要的空間特征，是高分辨率遙感圖像的重要解譯標志［1］。很多實驗證明：在考慮地物光譜特征的基礎(chǔ)上，結(jié)合紋理特征的分類方法能顯著提高土地利用信息提取的精度［2－5］。但如何有效地利用紋理信息以提高地物分類精度尚在探討階段。灰度共生矩陣法（Gray Level Co－occurrence Matrix，GLCM）是一種經(jīng)典的紋理分析方法，具有較強的紋理特征鑒別能力［6］，該方法定義了14個紋理特征量，但若要將其全部提取出來則耗時很長。多數(shù)學者選擇4種紋理特征量：如張伐伐等［7］選擇了均值、熵、局部平穩(wěn)度和對比度，李智峰等［8］選擇對比度、相關(guān)性、能量和均值，胡玉福等［9］選擇了對比度、角二階矩、熵、同質(zhì)度。為盡可能全面地考慮重要紋理特征量同時減少計算量，本文以ALOS高分辨率遙感影像為數(shù)據(jù)源，選取了7個紋理特征量，基于GLCM進行紋理信息的提取，并將獲取的光譜和紋理信息融合在一幅圖像中，在此基礎(chǔ)上提取土地利用信息，為國土資源遙感調(diào)查提供一種可行的分類方案。

1 基于GLCM的紋理信息提取方法

1.1 數(shù)據(jù)源及研究區(qū)概況

本文實驗數(shù)據(jù)源為ALOS影像（圖1，見封3），是3個多光譜波段（520～600 nm，610～690 nm，760～890 nm）和全色波段（520～770 nm）融合后的3波段圖像，分辨率2.5 m，成像時間為2010－05－02，圖像經(jīng)過正射校正、圖像增強和裁剪等預(yù)處理。研究區(qū)位于四川瀘州市納溪區(qū)北部（東經(jīng)105°24′55″～105°26′1″，北緯28°50′44″～28°51′33″），氣候溫暖濕潤，地貌類型為丘陵與平原，地形切割破碎，人類活動頻繁。

1.2 GLCM原理及參數(shù)設(shè)置

灰度共生矩陣P（i，j｜h，θ）是一個N×N的矩陣（N表示圖像的灰度級）。P的第（i，j）個元素值等于灰度級i和j的兩個像元沿方向θ步長為h同時出現(xiàn)的概率，其中i，j∈［1，N］。P是步長h和方向θ的函數(shù)，隨著距離h和方向θ的變化，可組合出多個不同的灰度共生矩陣。

基于GLCM提取紋理特征的影響因素有窗口大小的選擇，步長h、方向θ及所選用的特征量等。

（1）灰度級量化。常見的遙感圖像灰度級有256級、1 024級等。在實際工作中為減少計算量，常采取壓縮灰度級的辦法，如將256級壓縮為64級、8級等。

（2）窗口大小的選擇。移動窗口大小是影響基于灰度共生矩陣紋理提取的主要因素［2，10］。小窗口能夠反映圖像上紋理特征的細節(jié)，但窗口過小會使其包含的紋理信息不完整；大窗口能夠反映地物的輪廓，但窗口過大則會包含多個不同紋理基元，造成誤分。本文分別選擇3×3、5×5、7×7、9×9的窗口對比紋理提取的效果（圖2，見封3），結(jié)果表明：3×3的窗口反映太多細紋理，而忽略了粗紋理；7×7和9 ×9的窗口只反映了粗紋理，對細部結(jié)構(gòu)則較模糊；5 ×5的窗口能較好地兼顧粗細兩種紋理信息，符合本文需要。

（3）方向。紋理的方向性是紋理圖像的一個基本特征［11］?？紤]到不同地物紋理特征在方向上的不一致性，本文分別計算0°、45°、90°、135°共4個方向上的灰度共生矩陣，并取其均值。

（4）步長。隨著步長h的增加，紋理特征逐漸消失。因此，步長不宜過大。本文實驗證明，選擇步長為3時效果最好，即Δx＝Δy＝3。

1.3 紋理特征量的選擇

灰度共生矩陣生成后，即可在此基礎(chǔ)上計算并提取紋理特征量?？紤]到紋理特征量的有效性、各紋理特征量之間的相關(guān)性、信息量及計算量等因素，本文選擇方差、同質(zhì)性、對比度、二階距、相異性、熵及相關(guān)性7個紋理特征量參與紋理信息的提取。

2 基于光譜和紋理特征的分類

2.1 紋理信息的提取

灰度共生矩陣和紋理特征量都是基于單波段信息提取。按照上述方法計算得到灰度共生矩陣P（灰度級64級，5×5窗口，步長為3，方向為均值）。本文對原始圖像3個波段分別計算7個紋理特征量，從而得到21幅紋理特征量。紋理信息的提取是基于python語言編程實現(xiàn)的。

由于各紋理特征都是從3個波段的灰度共生矩陣提取得到，因而這些紋理特征圖像之間存在一定程度的信息重疊和相關(guān)性。本文使用主成分分析法對獲得的21個特征量進行壓縮，得到前5個主成分紋理特征圖像，共包含了91.94%的信息量，能準確表達原來21個波段所含信息量。這5個主成分對各類地物的紋理特征有不同程度的體現(xiàn)。其中，PC1主要體現(xiàn)較粗的紋理信息，PC2和PC3能體現(xiàn)地物的細部紋理結(jié)構(gòu)，PC1和PC5凸顯建筑物的紋理信息，PC4凸顯林地、湖泊及線性地物（道路等）的邊緣信息。這些紋理信息對于輔助判別地物類型有重要意義。

2.2 ALOS數(shù)據(jù)的光譜特征變換

考慮遙感圖像各波段間具有較強的相關(guān)性，為減少后續(xù)處理工作的計算量，對原始圖像進行主成分變換，變換后PC1和PC2的信息量分別為63.20%和35.20%，二者之和能準確表達原始圖像3個波段的信息。

2.3 基于信息量的紋理信息的融合

由于壓縮后的紋理特征圖像數(shù)目依舊較多，若將5個紋理特征圖像直接參與分類，則計算量太大且未必能達到很好的效果。本文利用各個特征圖像賦予權(quán)重因子，權(quán)重因子為各個特征圖像所含信息量占5個紋理信息總量的百分比，然后做波段運算，得到一個包含最大信息量的單波段的綜合紋理特征圖像。計算公式如下：

其中：b1、b2、b3、b4、b5代表進行主成分變換后的5個紋理特征向量，Texture代表最終的綜合紋理特征圖像。用這種方法融合后的綜合紋理圖像如圖3所示，該方法能將提取的5個紋理信息波段有機融合，既減少了計算量又便于紋理信息和光譜信息的融合。

圖3 由5個特征圖像融合成的綜合紋理特征Fig.3 The texture feature image fused from five feature images

2.4 紋理特征圖像與光譜信息的融合

由于某些地物類型紋理特征明顯，而有些地物的紋理特征并不明顯，僅考慮紋理特征的分類并不能保證分類精度。本文采用光譜特征和紋理特征相結(jié)合的分類方法，將主成分變換后的光譜信息（2個波段）和獲取的紋理特征圖（圖3）組合成一幅包含光譜特征和紋理特征的三波段圖像。

2.5 面向?qū)ο蠓诸?/h3>

根據(jù)當?shù)貙嶋H情況，研究區(qū)土地利用類型共劃分為旱地、林地、灌木林、建筑用地、水域和未利用地6類。采用面向?qū)ο蠓▽Π庾V和紋理特征的圖像進行分類。該方法處理的最小單元是影像對象，分類過程主要分為影像對象構(gòu)建和對象分類兩部分，在ENVI EX軟件中完成。

（1）對象構(gòu)建。據(jù)臨近像素的光譜和紋理特征，采用基于邊緣信息的多尺度分割算法建立影像對象。在ENVI EX的Feature Extraction模塊下，調(diào)整閾值將圖像分割成“塊”對象，經(jīng)過多次試驗和預(yù)覽設(shè)定最佳閾值。這種考慮了紋理特征的分割算法，使分割的斑塊能夠更好地表達特定區(qū)域的一致性；經(jīng)過反復(fù)試驗，發(fā)現(xiàn)分割尺度為35、合并尺度為95時分割效果最好（圖4）?？梢钥闯觯紤]了紋理特征的面向?qū)ο蠓指钤趨^(qū)分上述6類地物的基礎(chǔ)上，還能夠?qū)ρ芯繀^(qū)的某些地物類型加以細分，例如建筑用地可根據(jù)新舊程度繼續(xù)劃分，林地則可根據(jù)林種不同加以細分等。

圖4 基于光譜信息和紋理信息的面向?qū)ο蠓指钚Ч鸉ig.4 Segmentation map based on spectral information and texture information using object－oriented method

（2）對象分類。將圖像分割為很多“塊”對象后，利用研究區(qū)100個野外采樣點中的60個采樣點為訓(xùn)練樣本進行監(jiān)督分類，得到土地利用信息分類結(jié)果。分類算法為支持矢量機，核函數(shù)為徑向基核函數(shù)。

3 分類結(jié)果對比

基于光譜和紋理特征的面向?qū)ο蠓诸惡妥畲笏迫环ǚ诸惤Y(jié)果分別如圖5（見封3）和圖6（見封3）所示。僅考慮光譜特征的最大似然法不易區(qū)分建筑用地和未利用地，但兩者紋理特征有明顯不同，考慮了紋理特征的面向?qū)ο蠓▌t能較好地區(qū)分兩者；而且面向?qū)ο蠓诸惙ū苊饬私符}噪聲，減少了很多無意義小圖斑。另外，最大似然法對湖泊有小部分錯分現(xiàn)象，原因則是有些湖泊的光譜特征與建筑用地類似，并且湖泊邊緣部分容易被單獨劃分為無意義圖斑。

以研究區(qū)100個野外實際采樣點中的另外40個采樣點作為檢驗樣本檢驗分類精度。在ERDAS 9.2軟件中分別對基于光譜和紋理特征的面向?qū)ο蠓诸惙ㄅc最大似然分類法的兩種分類結(jié)果進行精度評價（表1）。從表1可以看出，考慮紋理特征的面向?qū)ο蠓ǖ姆诸惥缺茸畲笏迫环偟腒appa系數(shù)提高0.12，總體精度提高11.53%；其中，考慮紋理特征的面向?qū)ο蠓诸惙ㄌ崛〉慕ㄖ玫?、旱地、湖泊及未利用地的Kappa系數(shù)都明顯高于最大似然法，而林地和灌木則要遜于最大似然法。

表1 兩種分類方法的分類精度對比Table 1 The accuracy comparison of object－oriented classification and maximum likelihood classification

4 結(jié)論與討論

本文實現(xiàn)了高分辨率遙感圖像紋理特征的提取，并將紋理應(yīng)用于圖像分類，取得了較好的效果，獲得以下幾點認識：

建筑用地紋理特征十分明顯，基于紋理特征的面向?qū)ο蠓诸惙軌驅(qū)⒋笃ㄖ玫匕雌浼毑考y理結(jié)構(gòu)分割為性質(zhì)不同的“塊”（多是新舊程度不同或邊界明顯的建筑物），并能將城市中的道路信息提取出來。旱地分布則較凌亂，紋理特征不明顯。湖泊和未利用地的紋理特征值較均一。從原始ALOS圖像上提取的各紋理特征量中，林地的紋理特征并不明顯，但在21個紋理特征量主成分變換后的第4主成分中，林地呈現(xiàn)粗糙紋理特征且邊界明顯，使之區(qū)別于灌木林。這也說明，紋理信息并非只有從紋理特征量中直接提取出來，也可考慮間接地進行紋理特征的處理或變換等其他方式獲取。

與最大似然法相比，考慮了紋理特征的面向?qū)ο蠓诸惙艽蟠筇岣吒叻直媛蔬b感圖像的分類精度，總體精度提高了11.53%，總Kappa系數(shù)提高了0.12。而且考慮了紋理特征的面向?qū)ο蠓诸惙軌蚝芎玫乩脠D像的細節(jié)特點，避免“同物異譜”和“同譜異物”以及破碎圖斑，分割的地類邊界具有更好的語義表達，更貼合地物的實際分布特征。另外，該方法對于林地、建筑用地等還能進一步細分。

紋理信息參與圖像分類的方法有待進一步探討。本文將提取的各類紋理信息進行加權(quán)融合后作為一個單波段參與分類，同時考慮了光譜和紋理特征，避免了多波段紋理信息參與分類的較大計算量，又保持了最大信息量。本文獲取的林地紋理特征較明顯，但林地的分類精度并不理想，因此仍需要對紋理特征參與圖像分類的方法加強探討，更好地發(fā)揮紋理特征優(yōu)勢。另外，高分辨率遙感圖像中除光譜特征和紋理特征外，地物的幾何信息、陰影等都可參與分類，以提高信息提取精度，故應(yīng)積極探索提高分類精度的其他方法。

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Abstract：High resolution remote sensing images were rich in texture information.ALOS image was classified by spectral and texture characteristics of the land objects in this paper.It aims to find method suitable for extracting land use information from ALOS images.Taking the images of hills area of East Sichuan as example，the texture information extracted based on GLCM method was fused into one band represented the texture information by weighted stack.And the texture band was classified together with the spectral characteristic information by objects－oriented method.The results showed that the object－oriented classification considered texture information improved the classification results evidently and raised the Kappa accuracy by 0.12 compared to the maximum likelihood classification.It avoided the phenomenon of salt and pepper noise.The boundaries of the land objects endowed with better semantic representation were more accurately accorded the spatial distribution of the reality.The building land and forest possessed obvious texture characteristic while the dry land possessed less.In addition，not only can this method classified six basis land use types，but also was able to classified more details to the types of forest and building land.It means that texture information can improve the accuracy of image classification.Object－oriented classification using spectral and textural information is suitable for ALOS images.

Key words：texture；ALOS；land use；information extraction；object－oriented classification；remote sensing

Study on Information Extraction of Land Use from ALOS Image Based on Spectral and Texture Characteristics

LIU En－qin1，2，ZHOU Wan－cun1，ZHOU Jie－ming3，MO Kai－lin4
（1.Chengdu Institute of Mountain Hazards and Environment，Chinese Academy of Sciences，Chengdu 610041；2.Graduate University of Chinese Academy of Sciences，Beijing 100049；3.College of Resource and Environment，Sichuan Normal University，Chengdu 610068；4.Sichuan Academy of Forestry，Chengdu 610066，China）

TP753

A

1672－0504（2012）04－0051－04

2012－03－23；

2012－06－06

中國科學院知識創(chuàng)新工程重大項目“耕地保育與持續(xù)高效現(xiàn)代農(nóng)業(yè)試點工程”（KSCX1－YW－09－01）

劉恩勤（1984－），女，博士研究生，從事遙感與GIS的應(yīng)用研究。E－mail：chelsea.en＠gmail.com