陳善靜 康青 沈志強 周若沖

基于滑坡區(qū)域顏色特征模型的SVM遙感檢測

陳善靜 康青 沈志強 周若沖

（陸軍勤務(wù)學(xué)院軍事設(shè)施系，重慶 401311）

滑坡區(qū)域遙感檢測與識別在災(zāi)情提取、救援決策和防災(zāi)減災(zāi)等方面都有著巨大的應(yīng)用前景。針對滑坡遙感檢測中目標(biāo)顏色特征化模型不準(zhǔn)確，對滑坡區(qū)域檢測識別效果不夠理想等問題，提出一種基于滑坡區(qū)域顏色特征模型的支持向量機（support vector machine，SVM）遙感檢測方法。根據(jù)光譜學(xué)和色度學(xué)的基本理論，建立滑坡區(qū)域紅綠藍特征獲取方法，以多光譜圖像為基礎(chǔ)，通過典型樣本分析，確立目標(biāo)/背景顏色特征化數(shù)字模型和有效邊界。將該模型生成訓(xùn)練樣本用于滑坡區(qū)域SVM檢測模型訓(xùn)練，再將訓(xùn)練好的分類器用于滑坡區(qū)域的檢測識別，在此基礎(chǔ)上根據(jù)滑坡基礎(chǔ)形狀模型的軸向長寬比、面積參數(shù)和不變矩等典型形狀特征指標(biāo)對滑坡區(qū)域進行目標(biāo)精確分類與識別。利用九寨溝地震后獲取多光譜遙感圖像進行了滑坡區(qū)域檢測識別效果對比試驗，試驗結(jié)果表明，該方法能有效識別遙感圖像中的滑坡樣本點，對滑坡區(qū)域的識別精度由傳統(tǒng)方法的90%左右提高到97.03%。

目標(biāo)檢測 滑坡顏色特征建模 滑坡災(zāi)害信息提取 支持向量機 遙感圖像

0 引言

滑坡災(zāi)害是所有地質(zhì)災(zāi)害中最為常見的惡性災(zāi)害之一。它具有分布范圍廣、影響大、破壞性強等特點。我國西南地區(qū)多山地，滑坡儲量高、易發(fā)性大，在地震或暴雨等誘發(fā)因素作用下滑坡災(zāi)害呈大面積高發(fā)狀態(tài)。當(dāng)滑坡災(zāi)害發(fā)生時如何大面積快速檢測和識別滑坡區(qū)域，提取滑坡災(zāi)情信息就顯得格外重要。隨著航空航天技術(shù)和遙感成像技術(shù)的發(fā)展，利用空天各種光學(xué)成像平臺對滑坡區(qū)域進行遙感檢測與識別已成為可能。文獻[1]以“高分一號”衛(wèi)星數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過面向?qū)ο蟮姆治黾夹g(shù)提取滑坡信息，并采用多尺度分割算法，結(jié)合滑坡特征對經(jīng)驗式參數(shù)提取方法進行優(yōu)化，再構(gòu)建分類規(guī)則對滑坡進行檢測。文獻[2]提出了一種基于災(zāi)后高分辨率遙感影像的地震滑坡體自動提取算法，將高分辨率遙感影像的光譜、形狀和紋理等特征用于滑坡識別，基于多特征閾值分層次逐步剔除干擾地物，實現(xiàn)了地震滑坡體的自動提取。文獻[3]將遷移學(xué)習(xí)(TL)特征和支持向量機(SVM)引入到構(gòu)建滑坡災(zāi)害自動解譯模型中，提出了一種TL支持下的高分影像滑坡災(zāi)害解譯模型，并利用“5·12”汶川地震及“4·20”蘆山地震后無人機航拍圖像進行了大面積高分影像中快速山地滑坡災(zāi)害定位及檢測。文獻[4]利用多時序遙感圖像中滑坡區(qū)域植被恢復(fù)緩慢而非滑坡區(qū)域植被恢復(fù)較快的特點，使用多時相Rapid Eye衛(wèi)星遙感圖像，對吉爾吉斯斯坦南部地區(qū)多年的數(shù)次滑坡進行自動檢測與識別。文獻[5]提出了一種無人機高分辨率遙感影像地震滑坡信息提取方法，以2013年蘆山地震震區(qū)發(fā)生的地震滑坡為研究對象，通過構(gòu)建區(qū)域地質(zhì)特色的無人機影像地震滑坡樣本庫，然后引入遷移學(xué)習(xí)機制完成了無人機高分辨率遙感影像地震滑坡信息提取。該方法地震滑坡識別精度較高，滿足地震滑坡災(zāi)害環(huán)境宏觀調(diào)查、滑坡災(zāi)害體監(jiān)測等應(yīng)急需求，但是在訓(xùn)練樣本完整性、全面性和特征準(zhǔn)確提取方面還有待進一步完善和優(yōu)化。文獻[6]基于SPOT衛(wèi)星2.5m多光譜圖像，提出一種綜合光譜、空間、地形和形態(tài)特征的面向?qū)ο蠡伦詣幼R別方法，并應(yīng)用于較大范圍研究區(qū)，該方法可以應(yīng)用于對地震或強降雨引起的大范圍滑坡災(zāi)害進行快速評估，為災(zāi)后應(yīng)急救援和恢復(fù)重建工作提供參考。當(dāng)前在基于光學(xué)遙感圖像的滑坡檢測識別方面，各種滑坡識別算法較多，但是針對滑坡區(qū)域光學(xué)特征進行全面系統(tǒng)地顏色特征建模的研究工作還存在一定不足。大部分遙感檢測多依靠各種目標(biāo)樣本進行，對滑坡區(qū)域形狀-顏色-光譜系統(tǒng)地建立目標(biāo)特征模型的工作還不深入?？仗於嗥脚_的成像探測器響應(yīng)機制和成像數(shù)據(jù)各不相同，建立完整全面的滑坡區(qū)域顏色特征化模型并將其應(yīng)用于災(zāi)害區(qū)域遙感檢測有著重要的研究價值和現(xiàn)實意義[7]。

1 滑坡區(qū)域顏色特征建模

人類對遙感圖像進行目視解譯過程中，通?？筛鶕?jù)顏色和形狀特征識別各種滑坡區(qū)域，由此可見滑坡區(qū)域雖然千差萬別，但其顏色和空間形狀方面仍具有較為顯著的共有特征，可作為目標(biāo)空間維上重要的識別依據(jù)。根據(jù)光譜學(xué)的基本知識，地物的光譜具有較強的唯一性，是區(qū)別其它地物目標(biāo)的重要依據(jù)，滑坡區(qū)域光譜特征經(jīng)過成像轉(zhuǎn)換后直接反應(yīng)為顏色特征，因此從滑坡區(qū)域光譜空間分布入手對其進行顏色特征建模對目標(biāo)本征屬性的描述和再現(xiàn)具有較強的準(zhǔn)確性和可靠性[8-9]。

根據(jù)CIE1931標(biāo)準(zhǔn)色度系統(tǒng)中、、三刺激表示規(guī)則[10-12]，利用滑坡區(qū)域反射光譜對其顏色特征進行提取。、、三刺激可表示為

對，，進行線性變換得到滑坡區(qū)域紅綠藍三刺激值

RGB=（2）

式中RGB為滑坡區(qū)域紅綠藍信號向量[DNR，DNG，DNB]T；為滑坡區(qū)域色度信號向量[，，]T；為CIE-標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的3×3變換矩陣。

2 顏色模型數(shù)據(jù)表征

滑坡發(fā)生區(qū)域通常出現(xiàn)大量新翻土壤，滑坡區(qū)域植被較稀疏，植被指數(shù)低，光譜反射率較高，亮度特征明顯。根據(jù)以上特征對遙感圖像中主要目標(biāo)和背景進行顏色特征量化分析，提取有效識別特征及分類邊界。其中遙感圖像中主要識別的目標(biāo)為滑坡發(fā)生后地表破壞區(qū)域；背景主要為綠色植被區(qū)、城市建筑區(qū)、水面（江、河、湖水）和云霧。以2017年8月8日九寨溝地震后獲得的某滑坡區(qū)域多光譜遙感圖像為例（如圖1所示），選取滑坡區(qū)域樣本點56個，植物樣本121個，湖面樣本40個，對三類樣本進行光譜特征分析，其紅綠藍三波段灰度值分布如圖2~4所示。在紅綠藍三維空間中，滑坡樣本與背景樣本存在明顯分布區(qū)域差異，結(jié)合樣本紅綠藍三維空間分布圖（如圖5所示）可知，尋找最優(yōu)超平面將目標(biāo)（滑坡區(qū)域）和背景（綠色植被和湖水）兩類訓(xùn)練樣本分開是完全行之有效的。以各類樣本光譜空間分布的中心和邊界為基礎(chǔ)，構(gòu)建滑坡、湖水、植被目標(biāo)顏色特征量化模型如表1所示。

圖1 九寨溝地震后某滑坡區(qū)域多光譜遙感圖像

圖2 滑坡區(qū)域紅綠藍三波段灰度值分布(以前30個樣本為例)

圖3 綠色植被紅綠藍三波段灰度值分布(以前30個樣本為例)

圖4 湖面紅綠藍三波段灰度值分布(以前30個樣本為例)

圖5 各類樣本在紅綠藍三維空間中的分布情況

表1 目標(biāo)顏色特征量化模型表（以紅綠藍三波段為例）

Tab.1 Target color feature quantitative model table（The three bands of RGB）

3 滑坡區(qū)域空間形狀特征分選

發(fā)生滑坡區(qū)域山體表面的植被會受到不同程度的破壞，新裸露出的土石在亮度、色調(diào)、空間形狀方面與周圍植被和人工地物有明顯差異。本文選取滑坡中較為常見三種基本形狀——長舌形、樹葉形和三角形，構(gòu)建基礎(chǔ)形狀模型，如圖6所示。通過軸向長寬比、面積參數(shù)和不變矩特征對遙感圖像滑坡區(qū)域進行分選，消除其它各種地表破壞的區(qū)域影響，實現(xiàn)對滑坡目標(biāo)的精確識別[13-15]。

圖6 滑坡常見基礎(chǔ)形狀模型及其軸向長寬比

（1）軸向長寬比

通過對滑坡基礎(chǔ)形狀模型的分析，建立表征滑坡形狀特征的軸向長寬比ab：

ab=/（3）

式中為軸向?qū)挾?；為軸向長度。

（2）面積參數(shù)

當(dāng)大面積區(qū)域內(nèi)發(fā)生滑坡災(zāi)害時，小型滑坡數(shù)量較大，通常造成危害較小，而特大型滑坡或者巨型滑坡數(shù)量通常較少，前期可能已有一定的監(jiān)測數(shù)據(jù)，這兩類滑坡在遙感檢測與識別中可適度弱化，而對于中、大型滑坡其危害性和未知性均較大，將成為遙感檢測與識別的重點，因此本文通過設(shè)置合理的滑坡區(qū)域面積參數(shù)(s)，實現(xiàn)對典型滑坡的分選與識別。

（3）不變矩特征

考慮到滑坡在遙感圖像中可能存在旋轉(zhuǎn)和尺度的不確定性，本文利用不變矩特征作為檢測依據(jù)，對滑坡遙感檢測結(jié)果進行形狀特征匹配識別。對于圖像的+階幾何矩m定義為[16-18]

式中和分別為圖像寬度方向和長度方向上的位置坐標(biāo)；(,)為圖像點（,）的灰度值；和為圖像的寬高。

+階中心矩(μ)定義為

歸一代的中心矩(η)定義為

利用二階和三階歸一化中心矩構(gòu)造7個不變矩1~7如下：

提取滑坡檢測結(jié)果中的符合面積參數(shù)要求的連通區(qū)域作為疑似滑坡區(qū)域，分別計算基礎(chǔ)形狀模型與各疑似滑坡區(qū)域的不變矩特征，以不變矩的絕對差值()作為疑似滑坡區(qū)域的選擇標(biāo)準(zhǔn)。

式中M,p為疑似滑坡區(qū)域不變矩；M,s為基礎(chǔ)形狀模型不變矩。

4 基于支持向量機與顏色特征模型的滑坡遙感檢測

SVM最早是由Vapnik等人在1995年提出的一種建立在結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原則與VC維理論上的核學(xué)習(xí)方法[19-21]。SVM屬于機器學(xué)習(xí)算法，該算法在現(xiàn)代信號處理、信號檢測、目標(biāo)跟蹤及圖像處理方面都有著廣泛應(yīng)用。SVM求解最優(yōu)超平面問題等價于求解如下方程[22-26]

求解式（9），可以得到SVM的判別函數(shù)

將SVM分類器的識別結(jié)果作為疑似滑坡區(qū)域，再結(jié)合滑坡基礎(chǔ)形狀模型，利用軸向長寬比、面積參數(shù)和不變矩等形狀特征參數(shù)對滑坡區(qū)域進行精確分選識別，獲得大面積區(qū)域的滑坡精確檢測識別結(jié)果。本文提出方法的基本流程如圖7所示。

5 試驗與分析

圖7 本文滑坡遙感檢測方法流程圖

表2 三種算法對滑坡區(qū)域識別率

Tab.2 Recognition rate of landslide surface by three algorithms

圖8 三類檢測樣本分布情況

圖9 大津法對滑坡區(qū)域識別結(jié)果

圖10 結(jié)合數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理的區(qū)域生長法對滑坡區(qū)域識別結(jié)果

圖11 本文方法對滑坡區(qū)域識別結(jié)果

6 結(jié)束語

基于航空航天多光譜遙感圖像的滑坡區(qū)域檢測識別在災(zāi)情提取和救援決策方面都有著重要應(yīng)用。本文在深入研究滑坡區(qū)域光譜特征形成機理的基礎(chǔ)上，通過顏色特征建模、參數(shù)表征、SVM分類、形狀特征分選，實現(xiàn)了對滑坡區(qū)域的精度識別。相關(guān)研究結(jié)論如下：

1）多光譜遙感圖像中滑坡區(qū)域紅綠藍顏色特征和空間形狀特征是對其進行自動檢測識別的重要依據(jù)；

2）當(dāng)SVM訓(xùn)練樣本不足時，以目標(biāo)顏色特征模型為基礎(chǔ)，以目標(biāo)/背景紅綠藍均值灰度為中心，按高斯分布生成隨機訓(xùn)練樣本，實現(xiàn)對SVM訓(xùn)練樣本集的補充；

3）形狀特征在滑坡區(qū)域輔助識別中有著重要應(yīng)用，通過合理設(shè)置各種形狀特征指標(biāo)和參數(shù)可以有效消除其它多種地物的干擾；

4）將滑坡區(qū)域/背景顏色特征、形狀特征和SVM分類器融合應(yīng)用可實現(xiàn)對高分辨率多光譜遙感圖像中滑坡目標(biāo)的有效識別，相關(guān)試驗表明，其識別精度可大于95%。

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Landslide Detection Based on Color Feature Model and SVM in Remote Sensing Imagery

CHEN Shanjing KANG Qing SHEN Zhiqiang ZHOU Ruochong

（Department of Military Facilities, Army Logistics University, Chongqing 401311, China）

Landslide remote sensing detection has huge potential in the areas such as extracting disaster information, rescue decision making, disaster prevention and reduction. To solve the problem that target color characterization model is not accurate in landslide remote sensing detection, and rate of detection and recognition of the landslide surface is poor, a detection method for landslide based on color feature model and SVM in remote sensing imagery is proposed in this paper. The RGB feature acquisition method for landslide is established based on the basic theories of spectroscopy and chromaticity. Multi spectral remote sensing image of landslide area is used for color feature modeling and target detection experiment. The target/background color characteristic digital model and effective boundary are established through typical sample analysis. Training samples generated by the model are used to SVM, and then the trained SVM is used to landslide recognition. The landslide targets can be further identified and recognized with high accuracy by classification based on the axial aspect ratio, area and invariant moment of fundamental shape model. Landslide detection experiment based on multi spectral remote sensing images after Jiuzhaigou earthquake shows that the proposed method can effectively identify landslide sample points in remote sensing imagery, and the recognition accuracy for landslide is promoted to 97.03% from the about 90% of the traditional methods.

target detection; color feature modeling on landslide; information extraction of landslide; support vector machine; remote sensing image

TP751.1

A

1009-8518(2019)06-0089-10

10.3969/j.issn.1009-8518.2019.06.011

陳善靜，男，1985生，2014年獲解放軍電子工程學(xué)院信號與信息處理專業(yè)博士學(xué)位，講師。主要研究方向為遙感圖像處理、光學(xué)目標(biāo)自動識別。E-mail：chengshanjing_11@163.com。

2019-09-10

重慶市教委科學(xué)技術(shù)研究項目（KJQN201912905）

陳善靜, 康青, 沈志強, 等. 基于滑坡區(qū)域顏色特征模型的SVM遙感檢測[J]. 航天返回與遙感, 2019, 40(6): 89-98.

CHEN Shanjing, KANG Qing, SHEN Zhiqiang, et al. Landslide Detection Based on Color Feature Model and SVM in Remote Sensing Imagery[J]. Spacecraft Recovery & Remote Sensing, 2019, 40(6): 89-98. (in Chinese)

（編輯：王麗霞）