□王躍軍

（山西省遙感中心，山西太原030001）

基于面向?qū)ο筮b感解譯方法研究及變化區(qū)域的自動檢測

□王躍軍

（山西省遙感中心，山西太原030001）

在當(dāng)前信息化社會，傳統(tǒng)大規(guī)模的地形圖更新方法已遠遠不能滿足當(dāng)前社會發(fā)展的需要。地形圖的更新，尤其是大比例尺地形圖的更新，更加注重準(zhǔn)確性、現(xiàn)勢性，因此，如何簡單、快捷的查找更新區(qū)域就變得尤為重要。本文通過面向?qū)ο蟮倪b感解譯技術(shù)方法，對比不同時相的遙感影像，查找變化區(qū)域，為后續(xù)地形圖更新研究探索了新的方法。

面向?qū)ο?遙感解譯;變化檢測;地形圖更新

1.研究的意義

“十二五”期間，以地理信息獲取實時化、數(shù)據(jù)處理智能化、服務(wù)網(wǎng)絡(luò)化和應(yīng)用社會化為基本特征的信息化測繪發(fā)展對大比例尺地形圖更新提出新的更高要求。規(guī)模化更新生產(chǎn)體系的關(guān)鍵技術(shù)、更新技術(shù)方法、工藝流程、更新軟件系統(tǒng)等有待研究和解決，規(guī)?；律a(chǎn)組織模式和機制需求進一步完善和優(yōu)化。因此依靠現(xiàn)有的生產(chǎn)能力、管理模式很難滿足更新需求，必須在完成更新任務(wù)的同時，考慮更簡單、便捷、快速的方式進行更新區(qū)域的查找，提高更新的價值，提高生產(chǎn)效率。

為了保證數(shù)據(jù)的現(xiàn)時性，同時為了將已有歷史數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)能夠得到很好的利用，提出利用更新的方式快速提取需要更新的區(qū)域，目的一是避免數(shù)據(jù)生產(chǎn)資源的浪費和忽略了急需更新區(qū)域。如將某區(qū)域作為更新任務(wù)，但在實際生產(chǎn)中發(fā)現(xiàn)變化要素并不多，同時可能忽略了變化較大的急需更新的區(qū)域，導(dǎo)致更新任務(wù)意義不大；二是可有效的提高全省基礎(chǔ)測繪更新的生產(chǎn)效率、節(jié)省生產(chǎn)單位工作量和成本；三是實現(xiàn)合理分配更新任務(wù)，使得全省能夠快速完成新一輪的更新。

作為基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)更新的一種手段和方法，關(guān)鍵在于如何快速查找變化區(qū)域、變化要素。對此需要將遙感解譯技術(shù)和GIS技術(shù)相互融合，通過遙感解譯技術(shù)和變化檢測技術(shù)，利用已有基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)與新的影像數(shù)據(jù)快速提取變化區(qū)域、變化地物要素，并結(jié)合GIS技術(shù)實現(xiàn)智能或人機交互查找更新區(qū)域，以期實現(xiàn)基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)的快速更新。

2.項目目標(biāo)

2.1 目標(biāo)概述

面向我省基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)快速更新的需求，在現(xiàn)有測繪成果與技術(shù)的基礎(chǔ)上，基于航空、航天、地面數(shù)據(jù)獲取，通過網(wǎng)格化、一體化、專業(yè)部門協(xié)同，創(chuàng)新更新模式，實現(xiàn)基礎(chǔ)地理信息定期更新和技術(shù)更新。引進、消化、吸收國內(nèi)外先進的基礎(chǔ)測繪裝備和技術(shù)方法，實現(xiàn)數(shù)據(jù)獲取實時化、動態(tài)化、立體化，數(shù)據(jù)處理集群化、網(wǎng)格化、智能化。通過生產(chǎn)管理、生產(chǎn)作業(yè)、質(zhì)控管理“三位一體”的生產(chǎn)組織管理體系，建立健全基礎(chǔ)地理信息更新機制，實現(xiàn)從數(shù)字化測繪體系向信息化測繪體系的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)變，滿足國民經(jīng)濟與社會發(fā)展、社會公眾對基礎(chǔ)地理信息現(xiàn)勢性的需求。

利用當(dāng)前國際上領(lǐng)先的面向?qū)ο筮b感解譯的技術(shù)手段和方法，通過不同地物要素的獨有特性進行多尺度分割分類，使用變化檢測技術(shù)實現(xiàn)對我省1∶1萬基礎(chǔ)測繪數(shù)據(jù)的更新要求中的水系、居民地、交通和植被等四大要素的變化區(qū)域的快速查找，合理的指導(dǎo)全省基礎(chǔ)測繪任務(wù)的分配，幫助全省基礎(chǔ)測繪成果的快速更新。

2.2 目標(biāo)任務(wù)

基礎(chǔ)測繪數(shù)據(jù)更新的重點在于變化檢測，變化檢測充分利用遙感影像解譯技術(shù)和GIS技術(shù)方法，并將兩種技術(shù)進行良好的融合，遙感影像解譯主要是針對航空、航天影像數(shù)據(jù)的智能化的獲取影像數(shù)據(jù)上的信息，同時可對提取的數(shù)據(jù)進行分析。該方法采用目前較先進的影像解譯技術(shù)—面向?qū)ο蟮亩喑叨确指詈头诸悾谟跋窠庾g過程中靈活的選擇優(yōu)秀算法進行組合。根據(jù)不同地物提取時的特性需求，搭建出來最佳的流程樹。

針對快速查找變化區(qū)域的要求，選取一定范圍的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)作為目標(biāo)區(qū)域，利用現(xiàn)有技術(shù)要判斷哪些區(qū)域變化大，哪些區(qū)域急需更新難度較大。對此可利用遙感解譯技術(shù)、變化檢測技術(shù)和GIS技術(shù)。本研究項目選取了太原市及晉中市市轄區(qū)范圍，面積約為220平方千米，準(zhǔn)備數(shù)據(jù)有2000年左右基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫中的DLG數(shù)據(jù)，以及2010年航空影像，（原始分辨率為0.2米，抽稀后得到5米分辨率影像），2012年分辨率為6.8米的資源三號衛(wèi)星影像，進行變化檢測。使用數(shù)據(jù)為前時期的2000年左右基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫中的DLG數(shù)據(jù)和后時期2012年資源三號衛(wèi)星影像，實現(xiàn)了變化區(qū)域快速查找。

3.技術(shù)方法與路線

3.1 快速定位急需更新區(qū)域

在全省范圍或大范圍內(nèi)找變化區(qū)域其要求變化檢測的精度相對不高，對此使用較早的數(shù)據(jù)庫中的DLG數(shù)據(jù)作為前時期數(shù)據(jù)和中低分辨率的衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)作為后時期的影像數(shù)據(jù)進行變化檢測。對于已有數(shù)據(jù)庫中的DLG數(shù)據(jù)需要對DLG數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，保留有價值的矢量數(shù)據(jù)（如水系、道路、居民地、植被等）。同時對一些特定地物要素進行了整理，如線狀水系、道路轉(zhuǎn)換成面。中低分辨率的衛(wèi)星影像（6.8米分辨率的資源三號衛(wèi)星影像）作為后時相的影像，需要使用遙感解譯技術(shù)中的面向?qū)ο蟮姆指罴夹g(shù)對后時期影像數(shù)據(jù)進行分割，利用分類技術(shù)將水系、居民地、道路、植被等分類。然后在使用變化檢測技術(shù)將前后期的處理后的成果進行對比得到變化區(qū)域，并形成報表。

技術(shù)流程圖1

圖1 影像解譯處理流程圖

3.2 試驗區(qū)影像智能分類效果

本次試驗采用面向?qū)ο蟮亩喑叨确指罘诸惙椒?，通過分析影像的光譜及形狀特征采取自下而上區(qū)域合并的方法合并同質(zhì)象元形成對象。面向?qū)ο蟮挠跋穹治龇椒▽⒂跋駥ο笞鳛榉治鰡卧?，分割結(jié)果的好壞直接影響到后續(xù)的分類處理。初次分割主要是利用前時期DLG結(jié)合后時期的影像進行分割，其次在第一次分割的基礎(chǔ)上對后期影像進行二次分割分割，其分割主要是對DLG中的水系、植被以及DLG中未表示的地物進行分割。在此基礎(chǔ)上結(jié)合新增城鎮(zhèn)建設(shè)用地圖斑的光譜特征及其與居民地、道路等地物之間的空間關(guān)系進行變化圖斑的識別，快速準(zhǔn)確地提取出影像中變化區(qū)域并進行統(tǒng)計分析。

（1）影像分割

圖2 原始影像

圖3 分割結(jié)果

（2）影像分類

圖4 影像分類

（3）變化檢測

圖5 前時期DLG和后時期影像進行變化檢測

（4）規(guī)則集

圖6 規(guī)則集和變化檢測

4.結(jié)論

（1）采用2000年的DLG數(shù)據(jù)和2012年分辨率為6.8米的資源三號多光譜衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)。通過遙感解譯技術(shù)中面向?qū)ο蟮姆指罘诸惣夹g(shù)和變化檢測技術(shù)，對兩時相的數(shù)據(jù)進行變化檢測，實現(xiàn)快速查找變化區(qū)域，為全省航飛更新任務(wù)提供指導(dǎo)依據(jù)，其最終試驗成果較好滿足其指導(dǎo)航飛更新的目的。試驗總面積220平方千米，計算機自動提取變化區(qū)域面積為30平方千米，其變化率接近于14%。

（2）2000年的DLG數(shù)據(jù)和2010年的0.2米的航空影像，由于分辨率較高，數(shù)據(jù)獲取時間為秋收后，裸耕地較多，降低了對象上地物之間的反差，地物信息相對復(fù)雜，重采樣至2到5米后圖像的解析力銳減，增加了影像自動解譯和變化檢測的難度及處理時間，同時降低了解譯精度。

通過試驗和經(jīng)驗建議快速查找變化區(qū)域最合適的數(shù)據(jù)源為：已有的DLG數(shù)據(jù)作為前時期的數(shù)據(jù)，選擇幅寬較大、分辨率適中、地物光譜信息豐富、數(shù)據(jù)性價比和數(shù)據(jù)獲取可靠性較好的5-10米多光譜數(shù)據(jù)作為后時期的本底影像，同時考慮多種數(shù)據(jù)結(jié)合使用查找變化區(qū)域，能大大提高查找變化區(qū)域的效率，并得到更加準(zhǔn)確的變化區(qū)域。

【1】周成虎,駱劍承.高分辨率衛(wèi)星遙感影像地學(xué)計算[M].北京:科學(xué)出版社,2009:95-173.

【2】黃惠萍.面向?qū)ο笥跋穹治鲋械某叨葐栴}研究[D].北京:中國科學(xué)院遙感應(yīng)用研究所, 2003:35-66.

【3】章毓晉.圖象工程(中冊)圖像分析(第2版)[M].北京:清華大學(xué)出版社,2006:177-203.

【4】明冬萍,駱劍承,周成虎等.高分辨率遙感影像特征分割及算法評價分析[J].地球信息科學(xué),2006,8(1):103-109.

【5】陳曉玲,龔?fù)?等譯.遙感數(shù)字影像處理導(dǎo)論[M].北京:機械工業(yè)出版社,2007:378-390.

市縣廣角

City And County Wide Angle

P237

B

2095-7319（2014）05-0082-05

王躍軍（1979—），男，山西五臺縣人，工程師，本科，主要從事遙感、地理信息系統(tǒng)等工作。