增強(qiáng)形態(tài)學(xué)建筑物指數(shù)應(yīng)用于高分辨率遙感影像中建筑物提取

胡榮明,黃小兵,黃遠(yuǎn)程

西安科技大學(xué)測(cè)繪科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,陜西西安 710054

增強(qiáng)形態(tài)學(xué)建筑物指數(shù)應(yīng)用于高分辨率遙感影像中建筑物提取

胡榮明,黃小兵,黃遠(yuǎn)程

西安科技大學(xué)測(cè)繪科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,陜西西安 710054

提出一種增強(qiáng)的形態(tài)學(xué)建筑物指數(shù)(EMBI),利用該指數(shù)和地物的幾何形狀約束可完成高分辨率建筑物的自動(dòng)提取。首先提取城市的不透水層特征,然后通過(guò)建立建筑物屬性與形態(tài)學(xué)運(yùn)算之間的關(guān)系得到EMBI特征圖像,以增強(qiáng)對(duì)建筑物的描述,最后結(jié)合形狀特征(長(zhǎng)寬比、面積等)采用決策樹(shù)分析的方法完成對(duì)建筑物的提取。為了驗(yàn)證本文方法的有效性,利用華盛頓特區(qū)商業(yè)街的航空高光譜HYDICE影像和武漢大學(xué)的兩幅QuickBird影像進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn),表明本文算法比MBI算法能獲得更好的建筑物提取結(jié)果,其總體精度分別提高了7.31%、6.48%和7.83%。

高分辨率影像;增強(qiáng)形態(tài)學(xué)建筑物指數(shù);城市不透水層;形狀特征;決策樹(shù)

1 引 言

高空間分辨率遙感影像能夠展現(xiàn)大量的地物特征,包括地物的顏色、尺寸、形狀、紋理以及物體間的布局關(guān)系,空間幾何信息異常豐富,這使得利用高分辨率影像對(duì)城市建筑物進(jìn)行精確識(shí)別成為可能。然而,高分辨率影像中同類(lèi)地物的光譜統(tǒng)計(jì)特征存在較大的光譜異質(zhì)性,這使得僅利用光譜信息提取地物不能得到滿意的結(jié)果。為此,近年來(lái)人們提出了空-譜結(jié)合的分析方法,認(rèn)為空間特征是與光譜特征互補(bǔ)的信息[1]。譬如,文獻(xiàn)[2]提出了一種利用結(jié)構(gòu)信息、上下文信息和光譜信息自動(dòng)提取建筑物的方法,通過(guò)3種不同信息的整合完成了對(duì)建筑物的提取;文獻(xiàn)[3]應(yīng)用模糊邏輯分類(lèi)器結(jié)合光譜、空間、紋理和上下文特征等知識(shí)規(guī)則進(jìn)行建筑物分類(lèi);文獻(xiàn)[4]先用ECHO和ISODATA進(jìn)行分類(lèi),然后利用HOUGH變換完成了對(duì)建筑物的提取;同時(shí)以分割為基礎(chǔ)的面向?qū)ο蟮姆治龇椒ㄒ驳玫綉?yīng)用,如文獻(xiàn)[5—6]提出了一個(gè)基于SVM的集成方法,該方法將面向?qū)ο蠛突谙袼氐姆椒ńY(jié)合起來(lái)對(duì)城市地物進(jìn)行分類(lèi);文獻(xiàn)[7]利用改進(jìn)的像素級(jí)和對(duì)象級(jí)遙感影像的分類(lèi)方法來(lái)區(qū)分不同的地物。針對(duì)城市地物的特殊形態(tài),人們也提出一些相應(yīng)的空間特征計(jì)算方法,如像元形狀指數(shù)(PSI)[8]、形態(tài)學(xué)序列[9]、基于小波紋理的城市多尺度復(fù)雜指數(shù)(MUCI)[10-11]等。為了增強(qiáng)對(duì)建筑物的自動(dòng)提取效率,人們也提出了一些新的方法,如文獻(xiàn)[12]利用“方差的比值差異(DRV)”提出建筑物半自動(dòng)識(shí)別的方法;文獻(xiàn)[13]基于建筑物具有高的局部對(duì)比度提出建筑物存在指數(shù)的紋理計(jì)算方法,稱(chēng)之為“Pan Tex”;文獻(xiàn)[14]提出形態(tài)學(xué)建筑物指數(shù)(morphology building index,MBI)。這些算法中MBI算法取得了較高的建筑物提取精度,但是它存在3個(gè)問(wèn)題:①M(fèi)BI算法將波段最大值定義的亮度圖像作為基礎(chǔ)特征構(gòu)建建筑物指數(shù),但因其忽略建筑物的亮度差異而造成部分建筑物遺漏;②MBI算法的后處理需要結(jié)合NDVI的處理,增加了算法的復(fù)雜度;③MBI算法建筑物提取結(jié)果中的同質(zhì)區(qū)域內(nèi)部存在很多噪聲,影響了提取的精度。針對(duì)MBI的不足,本文以建筑物的物理屬性和幾何形態(tài)特征的分析為基礎(chǔ),提出一種新的增強(qiáng)型形態(tài)學(xué)建筑物指數(shù)(enhanced morphological building index,EMBI)分析方法。對(duì)比于MBI的亮度特征,本文方法以V-I-S(vegetation-impervious surface-soil)模型[15]為基礎(chǔ),將建筑物描述成具有不透水物理屬性的地物,從而將其與植被、土壤、水體等透水性地物有效地區(qū)分開(kāi)來(lái),并以多尺度、多方向的幾何特征及形狀特征(即長(zhǎng)寬比與區(qū)域面積)來(lái)區(qū)分建筑物對(duì)象和城市道路等地物。

2 增強(qiáng)型形態(tài)學(xué)建筑物指數(shù)(EMBI)

EMBI算法主要由3部分構(gòu)成,首先對(duì)高分辨多光譜圖像進(jìn)行混合光譜分解[16]提取不透水層組分圖像g(x)來(lái)表征建筑物的物理不透水屬性,然后利用多尺度、多方向形態(tài)學(xué)開(kāi)閉重建運(yùn)算建立建筑物EMBI特征圖像,最后利用決策樹(shù)的分析方法對(duì)EMBI特征圖像、連通區(qū)域的形狀特征即長(zhǎng)寬比ratio(x)和面積area(x)進(jìn)行分層閾值判決分析完成對(duì)建筑物的提取,具體流程如圖1。

圖1 EMBI算法的流程圖Fig.1 Flowchart of EMBI algorithm

2.1 不透水層組分圖像的提取

根據(jù)文獻(xiàn)[15]建立的城市地物覆蓋模型V-IS,建筑物是城市地物中不透水層覆蓋的主要構(gòu)成。因此,提取不透水層作為建筑物提取的基礎(chǔ)特征圖像,來(lái)表征建筑物的物理屬性,該過(guò)程主要利用了凸幾何端元提取方法和線性混合光譜分解理論。首先依據(jù)V-I-S模型定義高亮度不透水地物、低亮度不透水地物、植被、土壤和陰影或水體5種端元;因基于凸幾何原理這些端元分布在散點(diǎn)圖的頂點(diǎn)區(qū)域,接著在高分辨多光譜圖像主成分變換后的前3個(gè)主成分構(gòu)成的特征空間散點(diǎn)圖的頂點(diǎn)選取地物端元,并將散點(diǎn)圖頂點(diǎn)區(qū)域在相應(yīng)的圖像樣本的平均波譜作為端元波譜;最后以定義后的端元對(duì)影像進(jìn)行混合光譜分解得到組分圖像,并將高、低亮度組分圖像組合形成包含建筑物的不透水層組分圖像g(x)。

2.2 形態(tài)學(xué)建筑物指數(shù)(EMBI)的建立

數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)作為區(qū)域特征描述中的一個(gè)有效工具,被用來(lái)提取影像中感興趣的成分。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)基于一些基本的運(yùn)算,比如灰度形態(tài)學(xué)開(kāi)(opening)、閉(closing)常常被用來(lái)分離一些或暗或亮的細(xì)節(jié)特征,同時(shí)使影像的總體特征保持相對(duì)穩(wěn)定。形態(tài)學(xué)重建是另一類(lèi)常用的運(yùn)算,它被證明比傳統(tǒng)的形態(tài)學(xué)運(yùn)算更好地減少形狀的損失,并且在影像紋理[17]提取和分割[18]中已經(jīng)被驗(yàn)證。目前形態(tài)學(xué)運(yùn)算已經(jīng)被成功運(yùn)用到高分辨率影像中[19],特別是形態(tài)學(xué)粒度分析和開(kāi)/閉重建等[20]。本文針對(duì)建筑物在高分辨率影像中表現(xiàn)出來(lái)的獨(dú)特的空間特征,設(shè)計(jì)新的多粒度形態(tài)學(xué)算子(opening by reconstruction followed by closing by reconstruction,OFC),它是開(kāi)重建(opening by reconstruction)和閉重建(closing by reconstruction)的混合運(yùn)算,并以建筑物不透水層圖像為基礎(chǔ),提出新的形態(tài)學(xué)建筑指數(shù)EMBI(enhanced morphological building index),其過(guò)程如下:

2.2.1 定義結(jié)構(gòu)體

設(shè)線性結(jié)構(gòu)體元素SE＝strel(‘line’,d,s),由于城市的道路易與低照度的建筑混淆,而道路具有各向異性,相對(duì)而言建筑物各方向性質(zhì)相近。因而采用線性結(jié)構(gòu)元素有利于區(qū)分道路和建筑物,d,s分別表示線性結(jié)構(gòu)元素的方向和大小。

2.2.2 OFC算子及OFC算子的白帽變換(W-TH)

形態(tài)學(xué)開(kāi)重建能夠平滑圖像中小于結(jié)構(gòu)體的明亮細(xì)節(jié)信息并同時(shí)保持總體特征穩(wěn)定;閉重建能夠平滑圖像中小于結(jié)構(gòu)體的暗細(xì)節(jié)信息并同時(shí)保持總體特征穩(wěn)定。形態(tài)學(xué)算子OFC定義為

這兩幅影像相減可以得到比所定義的結(jié)構(gòu)元素小同時(shí)又比周?chē)噜弲^(qū)域亮的特征。

2.2.3 OFC算子的多尺度形態(tài)學(xué)序列

由于有時(shí)無(wú)法事先確定感興趣目標(biāo)的大小,而且某些特定的目標(biāo)在影像中通常表現(xiàn)為多尺度形態(tài),因此,文獻(xiàn)[19]提出了多尺度形態(tài)學(xué)序列(morphological profiles,MP)。類(lèi)似的,本文基于OFC算子的多尺度形態(tài)學(xué)序列定義如下

為了充分利用多尺度的形態(tài)學(xué)特征,文獻(xiàn)[21]在MP基礎(chǔ)上,發(fā)展了一種新的形態(tài)學(xué)算子,稱(chēng)為多尺度差分形態(tài)學(xué)序列(differential morphological profiles,DMP)。同理,基于OFC算子的多尺度差分形態(tài)學(xué)序列定義如下

式中,Δs是連續(xù)尺度的間隔,s∈(smin,smax)。

2.2.4 增強(qiáng)型形態(tài)學(xué)建筑物指數(shù)EMBI

設(shè)DN和SN分別表示結(jié)構(gòu)元素的方向個(gè)數(shù)和尺寸個(gè)數(shù),DMPW-THOFC(di,sj)表示結(jié)構(gòu)體大小為di和方向?yàn)閟j的差分形態(tài)學(xué)特征。建筑物指數(shù)是該多方向和多尺度的差分形態(tài)學(xué)序列的平均值,即

對(duì)比于狹長(zhǎng)的道路和噪聲,高分辨率影像中建筑物是連續(xù)的區(qū)域,它在不同尺度和方向都能保持較好的差分形態(tài)學(xué)特征,因而響應(yīng)都較強(qiáng)。因?yàn)橄裨狤MBI值越大,越表明該像元屬于建筑物,所以設(shè)定閾值t1對(duì)EMBI特征進(jìn)行閾值分割,得到建筑物區(qū)域提取的初步結(jié)果。

2.3 形態(tài)學(xué)建筑物指數(shù)的后處理

通過(guò)對(duì)EMBI特征圖像進(jìn)行閾值分割可以剔除EMBI特征值較小的非建筑物地物,但是特征值較大的非建筑物很難剔除,主要表現(xiàn)為部分道路和類(lèi)似于噪聲的小面斑。因此,引入兩個(gè)形狀特征ratio(x)和area(x)。area(x)為連通區(qū)域中的像元的總數(shù),ratio(x)的公式為

式中,Wr(x)表示包含連通區(qū)域的最小矩形的寬度;Lr(x)表示包含連通區(qū)域的最小矩形的長(zhǎng)度。ratio(x)用于區(qū)分建筑物與狹長(zhǎng)道路對(duì)象;area(x)用于區(qū)分建筑物和小面積地物,這種地物稱(chēng)為噪聲。后處理的原理如圖2。

3 建筑物的提取試驗(yàn)

利用EMBI算法對(duì)3幅高分辨率影像進(jìn)行建筑物的提取試驗(yàn),并且與MBI算法的提取結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。采用4種統(tǒng)計(jì)方法對(duì)提取的結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià),OE(omission error)、CE(commission error)反映的是建筑物漏分率和錯(cuò)分率,總體精度(OA)和Kappa系數(shù)反映建筑物和背景兩者的區(qū)分程度。

圖2 后處理原理圖Fig.2 Schematic for post-processing

3.1 HYDICE影像試驗(yàn)

該數(shù)據(jù)是HYDICE傳感器獲取的華盛頓商業(yè)街的航空高光譜影像,其光譜范圍為0.4～2.4μm之間,包含210個(gè)波段,去除吸水波段后剩余191個(gè)波段,本試驗(yàn)圖像的大小為505像素× 151像素(圖3)。該影像中的地物類(lèi)型主要包括建筑屋頂、瀝青路、小道、植被(草地與林地)、水體等,提取的難度在于建筑物的材料多樣性導(dǎo)致建筑物類(lèi)內(nèi)光譜差異大,同時(shí)部分道路與部分建筑物光譜相似。圖3(b)中建筑物和背景的樣本數(shù)量分別為10 234像素和18 310像素,背景包括道路、小道和植被。根據(jù)VIS模型定義5種端元:高亮度不透水層、低亮度不透水層、道路、植被和水體。圖3(c)是不透水層組分圖像,可以看出建筑物和植被亮度差異明顯,證明利用混合像元分解的方法提取不透水層圖像可以很好地剔除植被的干擾。相比而言,MBI算法提取的是包含建筑物的亮度圖像(如圖3(d))。在圖3(d)中點(diǎn)線標(biāo)記的建筑物的亮度值很小,而虛線標(biāo)記的植被的亮度值卻很大,表明MBI算法提取的亮度圖像會(huì)造成建筑物的部分遺漏,同時(shí)容易與植被產(chǎn)生混淆。設(shè)置形態(tài)學(xué)運(yùn)算的結(jié)構(gòu)體尺寸s的變化序列為s＝{9,13,17,21,25,29,33},方向d的變化序列為d＝{22.5,45,67.5,90,112.5,135,157.5, 180}。圖3(e)和圖3(f)分別表示EMBI和MBI特征。對(duì)比可以看出,EMBI特征圖像明暗對(duì)比明顯,且對(duì)象內(nèi)部特征均勻,而MBI特征中對(duì)象內(nèi)部亮度存在異質(zhì)性因素干擾,這表明OFC運(yùn)算的優(yōu)勢(shì)。對(duì)計(jì)算得到的建筑按如下經(jīng)驗(yàn)參數(shù)進(jìn)行決策樹(shù)判別:EMBI參數(shù)為t1＝0.3、t2＝4.6、t3＝150;MBI算法參數(shù)為t1＝0.3,NDVI閾值設(shè)為0.05,ratio特征閾值設(shè)為4.6,area特征閾值設(shè)為150。

圖3(g)—(i)為EMBI圖像按多層決策樹(shù)判別后的結(jié)果,圖3(i)為EMBI算法最終提取建筑物區(qū)域,對(duì)比圖3(j)MBI算法得到的建筑物區(qū)域。表1為該試驗(yàn)結(jié)果的精度評(píng)定,從中可以看出,相對(duì)于MBI算法,后處理前后的總體精度分別提高16.13%和7.31%,Kappa系數(shù)分別提高0.120 9和0.091 5,后處理前后的漏分率分別降低15.51%和7.92%,錯(cuò)分率分別降低10.42%、3.14%。這表明利用EMBI算法可以更好地區(qū)分建筑物和背景,同時(shí)建筑物提取的錯(cuò)分率和漏分率更低。

3.2 Quick Bird影像試驗(yàn)

該數(shù)據(jù)選取武漢市洪山區(qū)武漢大學(xué)的Quick Bird影像,波段數(shù)為4,該地區(qū)覆蓋類(lèi)型包括:林地、草地、建筑物、道路、裸地。從該數(shù)據(jù)中截取兩塊區(qū)域,分別如圖4(a)和圖5(a),兩幅數(shù)據(jù)的大小都為400像素×400像素,定義4種類(lèi)型端元,高亮度不透水層、低亮度不透水層、植被和陰影;形態(tài)學(xué)運(yùn)算的結(jié)構(gòu)體尺寸s的變化序列為s＝{3,8,13,18,23,28},方向d的變化序列為d＝{22.5,45,67.5,90,112.5,135,157.5,180}; EMBI的多層決策參數(shù)定義為t1＝0.1、t2＝6.9、t3＝100;MBI閾值t1為0.1,NDVI閾值設(shè)為0.08,ratio特征閾值設(shè)為6.9,area特征閾值設(shè)為100。

兩幅影像提取的結(jié)果分別如圖4和圖5。通過(guò)對(duì)比可以看出:①EMBI特征圖像相對(duì)MBI特征圖像可以更好地移除同質(zhì)區(qū)域內(nèi)部的噪聲,保持同質(zhì)區(qū)域的完整性,表明EMBI算法中OFC算子具有更好地平滑明暗細(xì)節(jié)同時(shí)提高同質(zhì)區(qū)域一致性的特點(diǎn);②圖5(g)和圖5(h)通過(guò)對(duì)比可以看出,利用EMBI算法提取的建筑物圖像可以更好地剔除道路等非建筑物的干擾,表明該算法可以更好地解決建筑物與道路等光譜相似地物的混淆問(wèn)題。表2為試驗(yàn)結(jié)果的精度評(píng)定。從表2中可以看出,相對(duì)于MBI算法,影像1后處理前后EMBI算法的總體精度分別高出了8.28%、6.48%,Kappa系數(shù)分別提高0.113 1、0.069 4,漏分率分別降低了8.44%、8.24%,錯(cuò)分率分別降低了3.36%、4.57%;影像2后處理前后EMBI算法的總體精度分別提高10.76%和7.83%,Kappa系數(shù)分別提高0.095 3和0.077 2,漏分率分別降低7.47%和6.43%,錯(cuò)分率分別降低9.85%和5.16%。高的分類(lèi)精度和低的錯(cuò)分漏分率進(jìn)一步證明EMBI算法能夠更加有效、準(zhǔn)確地完成建筑物提取。

表1 HYDICE精度評(píng)定表Tab.1 Table of accuracy assessment for HYDICE

圖3 HYDICE影像建筑物提取的結(jié)果Fig.3 Results of building extraction for HYDICE image

表2 QuickBird影像精度評(píng)定Tab.2 Table of accuracy assessment for QuickBird images

圖4 Quick Bird影像1建筑物提取的結(jié)果Fig.4 Results of building extraction for Quick Bird images 1

圖5 Quick Bird影像2建筑物提取的結(jié)果Fig.5 Results of building extraction for Quick Bird images 2

4 結(jié) 論

本文從建筑物的不透水物理屬性出發(fā),結(jié)合多尺度形態(tài)幾何特征和建筑物的形狀結(jié)構(gòu)特征的約束建立了新的形態(tài)學(xué)建筑物提取方法,獲得了令人滿意的結(jié)果。需要說(shuō)明的是,試驗(yàn)中控制連通區(qū)域的長(zhǎng)寬比、面積的參數(shù)是依經(jīng)驗(yàn)設(shè)置的,在將來(lái)的研究中需要進(jìn)一步提高參數(shù)設(shè)置的自動(dòng)定義方法的研究,使本文方法能夠推向?qū)嶋H的城市地物提取的工程應(yīng)用中。

致謝:感謝武漢大學(xué)測(cè)繪遙感信息工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室提供的武漢區(qū)域QuickBird高分辨率影像。

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An Enhanced Morphological Building Index for Building Extraction from High-resolution Images

HU Rongming,HUANG Xiaobing,HUANG Yuancheng
College of Geomatics,Xi’an University of Science and Technology,Xi’an 710054,China

This study proposed an enhanced morphological building index(EMBI)for automatic building extraction from high-resolution remotely sensed imagery.Firstly it is extracted the urban impervious feature,and then EMBIis built based on a multi-scale white top-hat morphology reconstruction operation on the feature,which taking advantage of the relationship between the physical properties of buildings and morphological operators.Subsequently,the EMBI feature image combined with the shape characteristics (length-width ratio,area,etc.)completed the final building extraction using a decision tree method.In order to verify the proposed method,the Washington D C commercial street high-resolution hyperspectral HYDICE image and two QuickBird images covered Wuhan university were used.In these experiments,the EMBI algorithm achieved satisfactory results and outperformed the MBI algorithm in terms of accuracies,i.e.the overall accuracy respectively increased by 7.31%,6.48%,7.83%,which proved that the EMBI algorithm performed more reliability.

high-resolution images;enhanced morphological building index;urban impervious feature;shape characteristics;decision tree

HU Rongming(1969—),male,PhD, associate professor,majors in 3S application and precision engineering survey.

HUANG Yuancheng

P237

A

1001-1595(2014)05-0514-07

國(guó)家自然科學(xué)基金(61102112);陜西省教育廳科研計(jì)劃項(xiàng)目(2013JK0946);測(cè)繪遙感信息工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放基金(12R04)

2013-12-02

胡榮明(1969—),男,博士,副教授,研究方向?yàn)?S應(yīng)用與精密工程測(cè)量。

E-mail:huminzhang＠126.com

黃遠(yuǎn)程

E-mail:yuancheng.huang＠gmail.com

HU Rongming,HUANG Xiaobing,HUANG Yuancheng.An Enhanced Morphological Building Index for Building Extraction from High-resolution Images[J].Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2014,43(5):514-520.(胡榮明,黃小兵,黃遠(yuǎn)程.增強(qiáng)形態(tài)學(xué)建筑物指數(shù)應(yīng)用于高分辨率遙感影像中建筑物提取[J].測(cè)繪學(xué)報(bào),2014,43(5):514-520.)

10.13485/j.cnki.11-2089.2014.0084

修回日期:2014-02-17