基于DSM的城市變化區(qū)域監(jiān)測分析

王偉軒

(上海浦海測繪有限公司，上海 201301)

如今城市建設成了國家經(jīng)濟很重要的一環(huán)，城市的發(fā)展越來越快，城市的擴展和變化越來越頻繁。國家需要不斷獲取各地區(qū)城市變化數(shù)據(jù)，才能及時掌握城市的動態(tài)變化，以便進行城市管理和規(guī)劃等。無人機技術(shù)的成熟，使其在測繪領(lǐng)域得到了廣泛應用，因其作業(yè)高效率，覆蓋面積廣，被應用于越來越多的變化檢測項目中。利用無人機獲得測區(qū)的DSM數(shù)據(jù)，因為同一地區(qū)不同時期影像的DSM數(shù)據(jù)數(shù)值不同，可以獲得該地區(qū)不同時期變化監(jiān)測數(shù)據(jù)，對獲得的數(shù)據(jù)進行定量分析，掌握該地區(qū)的變化情況[1,2]。

1 數(shù)字地表模型

數(shù)字地表模型(Digital Surface Model，簡稱DSM)真實地表達了地面起伏狀況，DSM是在DEM的基礎(chǔ)上涵蓋了除地面以外的其他地表信息的高程。根據(jù)DSM所包含的信息特點及數(shù)據(jù)的完整性，可將其用于檢查城市的發(fā)展狀況以及不同地區(qū)的變化監(jiān)測。當建筑物、橋梁等物體發(fā)生高度變化時，會通過獲得的DSM數(shù)據(jù)的差值真實地反映出來[3,4]。

無人機利用衛(wèi)星導航系統(tǒng)和氣壓高度計，可以準確判斷無人機的三維坐標，利用激光測距儀可以得出測量點到飛機的距離和方位，最后計算出被測量點的三維坐標。根據(jù)數(shù)字攝影測量原理，利用數(shù)字攝影測量中的共線方程可獲得影像上各點的三維坐標，從而計算獲得該區(qū)域的DSM[5]。

2 數(shù)據(jù)獲取及數(shù)據(jù)預處理

數(shù)據(jù)來自于深圳飛馬F1000無人機獲得城區(qū)2018年4月和2019年10月的影像，利用航測軟件PHOTOMOD軟件進行后期影像的數(shù)據(jù)處理。PHOTOMOD軟件處理結(jié)果精度可達0.1個像元，該軟件半人工半自動化，可以對數(shù)據(jù)的真實狀況進行參數(shù)的人工調(diào)整和處理，實現(xiàn)高效點云的提取，高精細亞像素級DSM的提取等，該軟件完全可以滿足本次對無人機影像處理的需求。通過點云的提取、濾波等過程的處理，獲得2018年與2019年兩個不同時期的高精度的DSM數(shù)據(jù)，結(jié)果如圖1為2019年影像DSM獲取結(jié)果。

圖1 2019年影像DSM數(shù)據(jù)結(jié)果Fig.1 Result of imaging DSM data in 2019

DSM網(wǎng)格間隔均為0.5 m，從圖1可以看出顏色從綠色到紅色，表示高程由低到高的變化，影像中紅色位置為影像的最高的區(qū)域。根據(jù)獲得的DSM數(shù)據(jù)影像能夠清楚看到建筑物及不同地物高程的變化。

3 提取城市變化區(qū)域

利用ArcGIS軟件實現(xiàn)城市變化區(qū)域數(shù)據(jù)的提取，將獲得的兩個時期的DSM數(shù)據(jù)先轉(zhuǎn)換為柵格數(shù)據(jù)，兩年的DSM數(shù)據(jù)在ArcGIS軟件中進行疊加選出影像的重疊部分，最后通過裁減獲取重疊有效的城區(qū)數(shù)據(jù)。使用2019年的DSM數(shù)據(jù)減去2018年DSM數(shù)據(jù)獲得數(shù)據(jù)的差值，將差值數(shù)據(jù)進行重分類，本次共分了三類，分別為未變化、升高及降低區(qū)域。將-2與2作為重分類的中斷值。

經(jīng)過PHOTOMOD軟件獲得兩個時期的正射影像圖，將提取的數(shù)據(jù)經(jīng)過平滑處理之后導入正射影像的效果圖如圖2和圖3。圖中黃色矩形位置可以看出原有的建筑物已經(jīng)被拆除，白色矩形中藍色區(qū)域為高程升高區(qū)域。

圖2 2018年正射影像與DSM差值疊加圖Fig.2 Stacking chart of difference value of orthoimage and DSM in 2018

圖3 2019年正射影像與DSM差值疊加圖Fig.3 Stacking chart of difference value of orthoimage and DSM in 2019

4 精度評定

因數(shù)據(jù)噪聲的剔除，導致很多地物信息丟失。需對最后結(jié)果進行精度的評價，本方法是定義了可靠性公式，如下：

其中P表示準確率，T表示正確識別區(qū)域個數(shù)，C表示判斷錯誤的區(qū)域個數(shù)。

表1 變化區(qū)域識別個數(shù)統(tǒng)計表Tab.1 Statistical table of identification number of change areas

通過提取結(jié)果與外業(yè)現(xiàn)場調(diào)查對比，證實該方法對于城區(qū)變化監(jiān)測是可行有效且該方法省時省力。因數(shù)據(jù)采集和處理過程人工極少干預，會出現(xiàn)部分區(qū)域出現(xiàn)錯誤的判斷，但相對于之前的測繪方法，該方法精度、成本及效率都得到了極大的提高。該方法適合平面影像的處理，具體的房屋層數(shù)及結(jié)構(gòu)，仍然需要現(xiàn)場調(diào)查。

5 結(jié)語

利用無人機獲得監(jiān)測區(qū)域的航拍影像，經(jīng)過后期的軟件處理，短時間便可獲得該區(qū)域的正射影像及其數(shù)字地形模型DSM數(shù)據(jù)。經(jīng)過結(jié)果的分析驗證，利用同一區(qū)域不同時期的DSM數(shù)據(jù)，可以實現(xiàn)城市區(qū)域的變化檢測，及時掌握該區(qū)域的變化狀況，該方法簡單、易操作，效率較其他檢測方法更高，適用于應急項目以及大區(qū)域資料的收集工作。為更有效、更準確地實現(xiàn)城市的變化檢測，可以利用該方法結(jié)合三維建模技術(shù)，實現(xiàn)建筑層數(shù)以及結(jié)構(gòu)等的變化檢測。