結(jié)合紋理信息的高分辨率遙感圖像變化檢測方法

王東廣，肖鵬峰，宋曉群，王鐵成，陳 剛

(1.南京大學(xué)地理信息科學(xué)系，南京 210093;2.江蘇省國土資源信息中心，南京 210029;3.江蘇省測繪工程院，南京 210013)

結(jié)合紋理信息的高分辨率遙感圖像變化檢測方法

王東廣1，肖鵬峰1，宋曉群2，王鐵成3，陳 剛1

(1.南京大學(xué)地理信息科學(xué)系，南京 210093;2.江蘇省國土資源信息中心，南京 210029;3.江蘇省測繪工程院，南京 210013)

高分辨率遙感圖像的紋理信息同光譜信息一樣能有效地用于檢測變化信息，而一些基于中低分辨率遙感圖像的變化檢測方法多以光譜信息為研究對象，忽略了圖像中的紋理信息。針對這一問題，嘗試將高分辨率圖像的光譜信息與紋理信息一起用于“差值主成分變化檢測”方法中，一方面借助高分辨率圖像間紋理信息的差異獲取變化區(qū)域內(nèi)部的細節(jié)信息，以彌補高分辨率圖像間光譜區(qū)分度相對不足的缺點;另一方面借助紋理信息在變化區(qū)域內(nèi)部的連結(jié)作用，對變化檢測結(jié)果進行狹窄缺口連結(jié)、內(nèi)部孔洞填充等后續(xù)處理，從而使檢測結(jié)果更加完整。實驗結(jié)果表明，該方法對光譜反射信息相近、但紋理信息有較大差異的變化區(qū)域具有良好的檢測效果。

變化檢測;高分辨率遙感圖像;紋理信息;差值主成分變換

0 引言

近年來，利用遙感技術(shù)獲取土地利用變化信息已經(jīng)成為國土部門進行國土資源監(jiān)察的重要手段;特別是隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，高分辨率遙感圖像的出現(xiàn)為土地利用變化信息檢測提供了更為有效的數(shù)據(jù)。伴隨著遙感圖像空間分辨率的提高，圖像中包含的紋理信息更加豐富了，但相比之下光譜分辨率卻略顯不足。然而，高分辨率遙感圖像的紋理信息同光譜信息一樣能有效地用于變化信息檢測，而一些基于中低分辨率遙感圖像的變化檢測方法多以光譜信息為研究對象，忽略了圖像中的紋理信息。鑒于高分辨率遙感圖像的以上特點，針對中低分辨率遙感圖像變化信息檢測方法用于高分辨率圖像時存在的局限性，需要對已有的高分辨率遙感圖像變化檢測方法做進一步的改進［1］。

目前，各國學(xué)者提出的基于遙感圖像的變化檢測技術(shù)可歸納為直接比較法和分類后比較法［2］2類。其中，直接比較法又分為代數(shù)運算法(差值法與比值法)、主成分分析法和變化向量分析法等［3－4］。多項研究和實踐證明，目前還沒有哪種方法被普遍認為是最優(yōu)的變化檢測技術(shù)［5］。結(jié)合高分辨率遙感圖像具有空間分辨率高、紋理信息豐富但成像波段較少的特點，已有很多研究者考慮將圖像的紋理信息與光譜信息相結(jié)合用于變化信息檢測，如在變化向量分析法中利用紋理信息與光譜信息復(fù)合計算土地利用/覆蓋變化強度［5－6］、在分類后比較法中將紋理信息加入分類光譜中［7－8］以改善土地利用變化的遙感監(jiān)測精度。這些研究結(jié)果都表明，紋理信息同光譜信息的結(jié)合應(yīng)用能夠提高土地利用信息變化檢測的精度。

為進一步充分利用高分辨率遙感圖像的光譜信息和紋理信息，本文嘗試在“差值主成分變化檢測”方法中引入圖像紋理信息，將其作為圖像光譜波段的衍生波段，與光譜波段一起用于土地利用信息變化檢測，以期提高高分辨率遙感圖像變化檢測的精度。

1 實驗區(qū)及圖像數(shù)據(jù)

實驗區(qū)位于江蘇省常州市新北區(qū)孟河鎮(zhèn)。該鎮(zhèn)民營經(jīng)濟活躍，是聞名全國的汽車、摩托車配件重點生產(chǎn)基地。隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展，該地區(qū)在短時間內(nèi)土地利用類型發(fā)生了較大變化，特別是工業(yè)用地與建設(shè)用地數(shù)量激增。因此，選擇該區(qū)作為土地利用變化檢測的高分辨率實驗區(qū)具有典型性。

覆蓋實驗區(qū)的高分辨率遙感圖像數(shù)據(jù)分別為2008年獲取的航攝圖像與2010年獲取的QuickBird衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的B3(R)，B2(G)，B1(B)真彩色合成圖像，圖像大小為2568像元×2016像元(圖1)。其中航攝圖像的空間分辨率為0.5 m，QuickBird衛(wèi)星圖像經(jīng)重采樣處理后的空間分辨率為0.5 m。

圖1 實驗區(qū)遙感圖像Fig.1 Remote sensing images of study area

2 土地利用變化信息檢測

首先對2期遙感圖像進行幾何配準和相對輻射校正等預(yù)處理;在分別提取2期圖像的紋理特征并將2期圖像各波段的紋理特征與光譜特征對應(yīng)做差值運算、得到紋理與光譜差值圖像后，將其疊合為1幅差值圖像;最后對該差值圖像做主成分變換處理，選取差值主成分變換后的第一主分量進行閾值分割及后續(xù)處理，最終獲得土地利用變化信息圖像。變化信息檢測流程如圖2所示。

圖2 差值主成分變化檢測流程圖Fig.2 Flow chart of change detection by difference principal component transformation

2.1 圖像預(yù)處理

基于直接比較的變化檢測對圖像幾何配準的精度要求較高，圖像間的幾何配準誤差應(yīng)該控制在0.5個像元以內(nèi)，否則會影響變化檢測的精度［8］。本文選用多項式幾何模型法對2幅圖像進行配準處理，在圖像中均勻選取了15個同名點用于多項式系數(shù)的計算，經(jīng)系統(tǒng)檢驗，圖像的配準誤差控制在0.3個像元以內(nèi)。

本文所用圖像來自不同的遙感平臺和傳感器，因此有較大的輻射差異，這將會對變化檢測產(chǎn)生很大的影響［9］。為消除這種輻射亮度差異，選用直方圖匹配法對2幅圖像進行了相對輻射校正(其中，以成像效果較好的2010年QuickBird衛(wèi)星圖像作為參考圖像，以2008年的航攝圖像作為待匹配圖像)。

2.2 紋理特征提取

在遙感圖像中，紋理信息表現(xiàn)為圖像灰度在空間上的重復(fù)性變化，或圖像中反復(fù)出現(xiàn)的局部模式及其排列規(guī)則［1］。目前已有多種圖像紋理信息的提取方法，其中Haralick等［10］提出的灰度共生矩陣計算法的應(yīng)用最為廣泛?；叶裙采仃囀峭ㄟ^對灰度等級之間聯(lián)合條件概率密度 P(i，j，d，θ)的計算表示紋理特征;P(i，j，d，θ)表示在給定空間距離 d和方向θ時、以灰度i為始點出現(xiàn)灰度j的概率。灰度共生矩陣的這種考慮周邊像元統(tǒng)計關(guān)系的計算方法，能有效地避免單個像元受到的天氣、傳感器的影響［5］。

Haralick等一共定義了14種紋理特征計算方法，本文選取其中的6種常用紋理特征統(tǒng)計量，即:均值(mean)、均一性(homogeneity)、對比度(contrast)、熵(entropy)、灰度相關(guān)(correlation)和方差(variance)，分別以3像元×3像元、5像元×5像元和7像元×7像元窗口提取2期圖像中可見光波段(紅、綠、藍)的紋理特征數(shù)據(jù);然后，將提取到的6類紋理特征數(shù)據(jù)按照對應(yīng)的波段和提取窗口的尺寸分別做差值運算，形成紋理差值圖像。對紋理差值圖像的目視對比后發(fā)現(xiàn)，對比度和方差相對于其他4種紋理統(tǒng)計量能更有效地反映2期圖像中紋理信息的差異;并且還發(fā)現(xiàn)，紋理提取窗口為3像元×3像元時可獲得更多紋理差異的細節(jié)信息。因此，本文以3像元×3像元的窗口對2期圖像的紅、綠、藍3個波段分別獲取各自的對比度fCON和方差fVAR紋理特征數(shù)據(jù)(共6層)，計算公式分別為:

式中:i，j為灰度級;d，θ分別為灰度共生矩陣的生成步長和方向;P(i，j，d，θ)為聯(lián)合條件概率密度;m 為 P(i，j，d，θ)的均值。為使紋理特征數(shù)據(jù)與光譜數(shù)據(jù)具有相同的取值區(qū)間，需要對紋理數(shù)據(jù)進行歸一化處理［11］，計算公式為

式中:DN，DN'分別為歸一化處理前、后的像元值;DNmax，DNmin分別為歸一化處理之前的最大、最小像元值。

2.3 變化信息檢測

2.3.1 差值運算

將從2期圖像上提取到的紋理數(shù)據(jù)(6層)與光譜數(shù)據(jù)(3層)按照對應(yīng)波段分別進行差值處理，計算公式為

式中:i，j為像元坐標值;k為波段編號;t1，t2為2個時相;(t1)為t1時相第k波段圖像中坐標值為(i，j)點的像元灰度值。

對2期圖像的紋理與光譜數(shù)據(jù)做差值處理之后，得到的差值圖像中集中了絕大部分的變化信息，并且濾除了圖像中相同的背景部分［12］。

2.3.2 主成分變換

將經(jīng)差值處理后獲得的9層差值圖像疊合成為1幅含有9個波段的差值圖像。由于疊合后該圖像各波段之間存在著很大的相關(guān)性，為減少數(shù)據(jù)冗余并獲取主要的變化信息，需要對其進行主成分變換處理。經(jīng)主成分變換后的第一主成分(圖3)的方差貢獻率已達到85.5% ，這表明第一主成分集中了差值圖像的主要信息(即原2個時相圖像的主要差異信息)，而其他各主成分則主要表現(xiàn)為噪聲，因此選擇第一主成分作為閾值處理的對象。

圖3 第一主成分差值圖像Fig.3 Difference image of PC1

2.3.3 閾值分割

經(jīng)主成分變換后獲得的第一主成分差值圖像中仍存在很多偽變化信息，因此需要確定變化閾值以區(qū)分變化像元與非變化像元。本文采用均值標準差法獲取變化閾值，將差值圖像中的灰度值C滿足式(5)要求的像元視為變化像元，將其賦值為1;非變化像元則賦值為0。即

式中:M與STD分別為第一主成分差值圖像灰度統(tǒng)計的均值與標準差;T為需要確定的倍率值，已有實驗結(jié)果表明［4，13］，T 的最佳取值范圍為［0.5，2］。本文以0.2為變化步長在這一范圍內(nèi)進行對比實驗，最后確定T=1.3時可取得最佳的閾值分割效果。

從閾值分割所獲得的變化檢測結(jié)果(圖4)中可以看出，發(fā)生變化的大面積區(qū)域多為新增建設(shè)用地(如新建住宅小區(qū)以及工廠廠房等);較小的變化圖斑則為偽變化信息(如河道中船只位置的變動、農(nóng)田中地表覆蓋物的變化、道路的拓寬以及因圖像幾何糾正誤差產(chǎn)生的偽變化信息等)。

圖4 變化檢測結(jié)果Fig.4 Result of change detection

2.3.4 后續(xù)處理

經(jīng)閾值處理后的變化檢測結(jié)果比較破碎，變化區(qū)域形狀提取得不夠完整，同時存在大量面積較小的變化圖斑。為消除小面積圖斑的影響，同時對大面積變化區(qū)域內(nèi)部的破碎圖斑進行連結(jié)和填充，需要對變化檢測結(jié)果進行后續(xù)處理:①形態(tài)學(xué)閉運算。設(shè)定結(jié)構(gòu)元素為7像元×7像元大小的窗口，對變化檢測結(jié)果進行形態(tài)學(xué)閉運算(即先膨脹、后腐蝕)處理，以消除狹窄缺口，生成封閉的變化圖斑(圖5(a));②孔洞填充。利用形態(tài)學(xué)膨脹運算對變化圖斑內(nèi)部的孔洞進行連結(jié)、填充，生成完整的變化圖斑(圖5(b));③區(qū)域標記。對檢測結(jié)果圖中的各像元依次進行鄰域搜索，將相互連通的像元標記為單個變化圖斑;④面積閾值確定。根據(jù)應(yīng)用需求確定合適的面積閾值，去除面積較小的變化圖斑，最終得到后續(xù)處理結(jié)果圖像(圖5(c))。

圖5 后續(xù)處理結(jié)果Fig.5 Result of post－processing

3 結(jié)果分析

3.1 與傳統(tǒng)光譜差值法效果比較

為驗證本實驗中所用方法的有效性，本文還采用傳統(tǒng)的基于光譜特征的差值變化檢測方法對2期圖像進行了變化信息提取。圖6為采用均值－標準差法閾值處理之后的結(jié)合紋理信息的“差值主成分法”與傳統(tǒng)的“光譜差值法”變化檢測結(jié)果的局部對比圖像。

圖6 兩種檢測方法的效果比較Fig.6 Comparison between the results of two methods

從圖6可以看出，實驗區(qū)中的部分土地利用類型由耕地變?yōu)榻ㄔO(shè)用地，由于變化前后地物光譜反射率相近，因此僅利用傳統(tǒng)光譜信息差值運算獲得的變化檢測結(jié)果比較破碎(圖6(c))，無法將發(fā)生變化的建筑區(qū)完整地提取出來;而耕地的紋理信息與建筑物的紋理信息差別很大，且建筑物的紋理更加規(guī)則，因此結(jié)合紋理信息提取的變化檢測結(jié)果相對完整(圖6(d))。

結(jié)合紋理信息的“差值主成分變化檢測”法能夠獲得建筑物的輪廓信息及其內(nèi)部的變化細節(jié)，一方面彌補了高分辨率遙感圖像的光譜區(qū)分度相對不足的缺點;另一方面由于變化圖斑的輪廓較為完整，在后續(xù)處理過程中，可以將大面積變化區(qū)域中破碎的圖斑通過連結(jié)、填充而得到更加完整的檢測結(jié)果。

3.2 精度評價及分析

為實現(xiàn)對檢測結(jié)果的精度評價，首先通過目視解譯利用人工數(shù)字化的方法提取出變化區(qū)域，獲得矢量格式的參考圖像;然后將該矢量參考圖轉(zhuǎn)換為柵格圖像(圖7(a))并與獲得的變化檢測結(jié)果圖(圖5(c))進行柵格疊加運算，取其交集即為正確檢測的變化區(qū)域(圖7(b));將正確檢測結(jié)果圖(二值圖像)取反后與變化檢測結(jié)果圖(圖5(c))疊加，取其交集即為誤檢區(qū)域(圖7(c))。

圖7 用于精度評價的變化檢測結(jié)果Fig.7 Result of change detection for accuracy assessment

如圖7所示，參考圖像中通過目視解譯得到變化圖斑22塊，變化監(jiān)測結(jié)果中正確檢測出圖斑18塊，漏檢圖斑4塊，誤檢圖斑15塊。

本文采用像元數(shù)量誤差準則對被正確檢測出的區(qū)域進行精度評價，即

式中:R為正確率;Sr為被正確檢測出的變化像元數(shù);S為參考圖像中發(fā)生變化的像元總數(shù)。利用式(6)可以計算出檢測結(jié)果的正確率(如表1所示，其中參考圖像中發(fā)生變化的像元總數(shù)S=375237)。

表1 變化檢測結(jié)果精度評價Tab.1 Accuracy assessment of change detection result

由表1可以看出，結(jié)合紋理信息的差值主成分法變化檢測正確率能夠達到81.2%，相對于傳統(tǒng)的光譜差值法變化檢測正確率(73.1%)有一定程度的提高，特別是對于由裸地變?yōu)榻ㄔO(shè)用地這一變化類型的檢測結(jié)果更加完整，但同時存在對小面積變化圖斑的漏檢現(xiàn)象。分析圖7(c)中誤檢圖斑產(chǎn)生的原因，一是由于圖像間的幾何配準誤差以及輻射差異造成的;二是由于耕地中地表覆蓋物發(fā)生較大變化造成的(如圖7(c)中右下角部分，雖然用地類型沒有變化，但地表由原來的有植被覆蓋變?yōu)槁愕?，因此被檢測為土地利用信息發(fā)生變化)。

4 結(jié)論

本文結(jié)合高分辨率遙感圖像空間分辨率高、光譜分辨率相對不足的特點，采用灰度共生矩陣的計算方法提取圖像的紋理特征，將其作為圖像的衍生波段與光譜波段一起用于土地利用信息變化檢測。實驗結(jié)果表明，與僅利用光譜信息的變化檢測法相比，加入紋理信息的“差值主成分變化檢測”法提高了高分辨率遙感圖像變化檢測的精度，因為它能夠較充分地利用圖像中對應(yīng)單像元之間的光譜敏感性和相鄰像元之間的紋理信息，有效增強2個時相圖像所包含的變化信息。該方法的優(yōu)勢可總結(jié)為以下幾點:

1)加入紋理信息后的土地利用變化信息檢測結(jié)果更具有整體性，特別是對于新增建設(shè)用地，能夠較為完整地檢測出建筑物的輪廓信息。

2)對于大面積的地物發(fā)生變化的情況，僅靠光譜特征無法檢測出變化區(qū)域內(nèi)部的細節(jié)變化，檢測結(jié)果比較破碎;而紋理變化信息能夠?qū)?nèi)部各變化區(qū)域連結(jié)為一個整體對象，經(jīng)過面向?qū)ο蟮暮罄m(xù)處理可完整地提取出大面積的變化區(qū)域。

3)遙感圖像中由陰影產(chǎn)生的影響在紋理差值圖像中表現(xiàn)得不明顯，因此紋理信息與光譜特征的結(jié)合在一定程度上削弱了陰影對變化檢測產(chǎn)生的影響。

4)遙感圖像的紋理信息是通過對鄰域像元的統(tǒng)計獲得的，因此紋理差值圖像對幾何配準精度要求較低，這在一定程度上減少了由幾何配準誤差產(chǎn)生的偽變化信息。

盡管如此，整個變化信息檢測流程還是存在很多需要改進的地方，如在圖像幾何配準、相對輻射校正、光譜信息與紋理信息組合選擇以及閾值選取等處理過程中都只是采用了較常用的處理方法。因此，在以后的研究中可在這幾個方面做更深入的探討，以進一步改善變化檢測的效果。

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Change Detection Method for High Resolution Remote Sensing Image in Association with Textural and Spectral Information

WANG Dong－guang1，XIAO Peng－feng1，SONG Xiao－qun2，WANG Tie－cheng3，CHEN Gang1
(1.Department of Geographical Information Science，Nanjing University，Nanjing 210093，China;2.Land and Resources Information Center of Jiangsu Province，Nanjing 210029，China;3.Surveying Engineering Institute of Jiangsu Province，Nanjing 210013，China)

High resolution remote sensing image can provide a lot of spectral and textural information，and both of the two kinds of information can help effectively detect the changed information.However，the traditional methods of change－detection based on medium or low spatial resolution remote sensing images only use the spectral information to extract the changed information，with the ignorance of the textural information.In this paper，both the spectral and textural features are integrated in one change－detection method to extract the changed information from high resolution remote sensing image，and the method is called difference principal component transformation.The advantages of the proposed method can be concluded in two aspects.One is that it will be easy to get the internal changed details in the large changed areas according to textural information，which can compensate for the deficiency of spectral information in high resolution images.The other is that some post－ processing procedures such as connecting narrow gaps and filling holes can make the change－detection result more complete.The experimental results show that some changes that are spectrally similar but texturally different can be effectively detected after adding textural information in this change－detection method.

change detection;high resolution remote sensing image;textural information;difference principal component transformation

TP 751.1

A

1001－070X(2012)04－0076－06

2012－01－12;

2012－03－05

國土資源部公益性行業(yè)科研專項(編號:201011015－1)資助。

10.6046/gtzyyg.2012.04.13

王東廣(1986－)，男，碩士研究生，主要研究方向為遙感數(shù)字圖像處理。E－mail:wdg608@163.com。

(責任編輯:劉心季)