顧及幾何拓?fù)涞倪b感監(jiān)測(cè)質(zhì)量檢查算法及平臺(tái)

蔣星祥

（1.湖南省國(guó)土資源規(guī)劃院，湖南 長(zhǎng)沙 410000）

顧及幾何拓?fù)涞倪b感監(jiān)測(cè)質(zhì)量檢查算法及平臺(tái)

蔣星祥1

（1.湖南省國(guó)土資源規(guī)劃院，湖南 長(zhǎng)沙 410000）

在土地利用動(dòng)態(tài)遙感監(jiān)測(cè)中，需要對(duì)提取的遙感監(jiān)測(cè)成果進(jìn)行質(zhì)量檢查，而人工檢查存在錯(cuò)誤率高、效率低下等問(wèn)題，商業(yè)軟件檢查也存在細(xì)小差異性問(wèn)題漏檢問(wèn)題?；跉W拉數(shù)的集合操作算子方法檢查目標(biāo)圖斑的覆蓋重合情況，結(jié)合圖斑面積與交叉鑲嵌塊的幾何拓?fù)潢P(guān)系，能夠快速檢查所有圖斑屬性錯(cuò)誤問(wèn)題，較好地解決了與多個(gè)鑲嵌塊相交的圖斑時(shí)相屬性賦值問(wèn)題?；谝陨纤惴ǎ_(kāi)發(fā)了一套遙感監(jiān)測(cè)產(chǎn)品質(zhì)量檢查軟件，能夠快速準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)并定位遙感監(jiān)測(cè)產(chǎn)品的質(zhì)量問(wèn)題。

遙感監(jiān)測(cè)；歐拉數(shù)；拓?fù)潢P(guān)系；圖斑；質(zhì)量檢查

本文通過(guò)對(duì)圖斑進(jìn)行歐拉數(shù)計(jì)算，構(gòu)成集合操作算子，

則可以將計(jì)算機(jī)難以區(qū)分的圖形拓?fù)潢P(guān)系轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)較容易對(duì)比的數(shù)值關(guān)系，進(jìn)而批量探測(cè)和發(fā)現(xiàn)[1,2]。對(duì)于監(jiān)測(cè)圖斑存在的與多個(gè)鑲嵌塊交叉的現(xiàn)象[3,4]，目前常用的方法是以幾何面積和重心投影位置作為對(duì)應(yīng)鑲嵌塊的選擇標(biāo)準(zhǔn)。本文則根據(jù)工作規(guī)則及實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，

采用幾何面積判斷的方法對(duì)鑲嵌塊進(jìn)行選擇。

1 基于歐拉數(shù)的集合操作算子算法

基于歐拉數(shù)的集合操作算子算法能夠較好地區(qū)分各種拓?fù)潢P(guān)系，尤其是在面面拓?fù)潢P(guān)系描述中,利用歐拉數(shù)可以將包含/被包含與覆蓋/被覆蓋輕易區(qū)分開(kāi)來(lái)。與Voronoi相比，基于歐拉數(shù)的集合操作算子算法的拓?fù)潢P(guān)系矩陣R(A,B)更易于定量計(jì)算。

連通數(shù)（the number of connected component）是指研究目標(biāo)內(nèi)互相不連通部分的個(gè)數(shù)。歐拉數(shù)在拓?fù)鋵W(xué)中也稱(chēng)Euler示性數(shù)，是一個(gè)拓?fù)洳蛔兞?，任何拓?fù)渥儞Q都不改變圖斑的Euler示性數(shù)。Euler示性數(shù)在數(shù)學(xué)上表示為連通數(shù)目減去空洞數(shù)目：Eul = C - H (1)式中，Eul為歐拉數(shù)；C為連通數(shù)，H為空洞數(shù)。

圖斑與圖斑可以簡(jiǎn)化為面與面的拓?fù)潢P(guān)系，主要包含面面重合（兩者完全重疊）、面面相離（面上所有點(diǎn)都不在另一面內(nèi)）、面面包含（面上所有點(diǎn)均在另一個(gè)面包含范圍內(nèi)）、面面相交（面上部分點(diǎn)在另一個(gè)面包含范圍內(nèi)），如圖1所示。引用歐拉數(shù)對(duì)上述4種情況進(jìn)行描述，利用歐拉數(shù)的集合操作算子模型分別計(jì)算上述4種情況的拓?fù)渚仃嚒?/p>

圖1 4種情況待描述拓?fù)潢P(guān)系

面面重合：提取兩個(gè)面的邊界線，判斷其相交情況。若有相交則判斷邊界是否相等，若相等則認(rèn)定兩個(gè)面為重合。滿足AB及BA為空，即

面面相離：判斷兩個(gè)面的邊界線，若邊界無(wú)相交，則判斷為面面相離。滿足A∩B、A/B、B/A均為空，其拓?fù)渚仃嚍椋?/p>

面面包含：A在B內(nèi)部，則A/B為空，其拓?fù)渚仃嚍椋?/p>

面面相交：拓?fù)渚仃嚺c相交線的條數(shù)密切相關(guān)：其中l(wèi)為A與B相交目標(biāo)的數(shù)目；m為A與B相交面的邊界線與面A內(nèi)相接的線的條數(shù)，n為B與A相交面的邊界線與面B內(nèi)相接的線的條數(shù)。

2 基于幾何面積的圖斑屬性賦值

單個(gè)圖斑與鑲嵌塊之間也存在拓?fù)潢P(guān)系，若能夠確定目標(biāo)圖斑存在于某個(gè)相對(duì)應(yīng)的鑲嵌塊內(nèi)，則將該鑲嵌塊的時(shí)相屬性值賦給目標(biāo)圖斑，使其帶有時(shí)相屬性，便于土地執(zhí)法。實(shí)際情況中，部分圖斑存在與兩個(gè)或多個(gè)鑲嵌塊交叉的情況，對(duì)該類(lèi)目標(biāo)時(shí)相屬性的賦值需要選擇一個(gè)最具有代表性的鑲嵌塊進(jìn)行屬性傳遞[5]。本文采用基于幾何面積的圖斑屬性賦值。如圖2所示，中間的矩形建筑物為一個(gè)提取的圖斑，該圖斑與A、B、C 3個(gè)鑲嵌塊均有交集，其中與目標(biāo)圖斑T與A的交集為T(mén)A，T與B的交集為T(mén)B, T與C的交集為T(mén)C，即

圖2 圖斑與交叉鑲嵌塊圖示

實(shí)際操作中，首先根據(jù)基于歐拉數(shù)的集合操作算子算法計(jì)算目標(biāo)圖斑與底圖鑲嵌塊的拓?fù)潢P(guān)系。若目標(biāo)圖斑包含于某個(gè)鑲嵌塊內(nèi)部，則直接提取該鑲嵌塊的時(shí)相屬性信息，對(duì)目標(biāo)圖斑T進(jìn)行賦值。否則，檢測(cè)目標(biāo)圖斑與相交鑲嵌塊的信息，根據(jù)邊界線計(jì)算與各鑲嵌塊的閉合面積SA、SB、SC。由于各鑲嵌塊之間權(quán)重一樣，直接判斷各交叉塊面積的大小，交叉面積大的鑲嵌塊比交叉面積小的更具有代表性，將交叉面積大的鑲嵌塊的時(shí)相屬性賦給目標(biāo)圖斑[6]：

3 質(zhì)量檢查軟件平臺(tái)

本文針對(duì)圖斑間拓?fù)湫畔㈠e(cuò)誤的情況，利用基于歐拉數(shù)的集合操作算子算法開(kāi)發(fā)了質(zhì)檢平臺(tái)的圖斑重疊檢查模塊。針對(duì)圖斑跨鑲嵌塊、無(wú)法確定屬性賦值鑲嵌塊的情況，利用歐拉數(shù)的集合操作算子算法以及基于幾何面積圖斑屬性賦值方法，開(kāi)發(fā)了質(zhì)檢平臺(tái)的圖斑跨鑲嵌塊檢查模塊。此外，為了全面檢查土地利用動(dòng)態(tài)遙感監(jiān)測(cè)的產(chǎn)品成果，在軟件中還集成了一系列檢查模塊。軟件主要功能模塊包括坐標(biāo)一致性檢查模塊、符合要素檢查模塊、圖斑中重疊度檢查模塊、屬性邏輯檢查模塊、坐標(biāo)和面積計(jì)算模塊，范圍檢查模塊、上圖面積檢查模塊、縣名賦值模塊、自動(dòng)編號(hào)模塊、圖斑跨鑲嵌塊檢查模塊、時(shí)相賦值模塊、備注為空值模塊。采用作業(yè)流的方式，以行政區(qū)為單位對(duì)所有監(jiān)測(cè)成果進(jìn)行批量檢查[7]。

其中，軟件平臺(tái)最核心的模塊為圖斑重疊檢查模塊及圖斑跨鑲嵌塊檢查模塊。為了檢測(cè)基于歐拉數(shù)的集合操作算子算法及基于幾何面積圖斑屬性賦值方法的正確性及可行性，采用遼陽(yáng)市文圣區(qū)等10個(gè)隨機(jī)抽取的監(jiān)測(cè)區(qū)的監(jiān)測(cè)成果進(jìn)行質(zhì)量檢查，采用項(xiàng)目監(jiān)理審核入庫(kù)修正后的最終成果作為真值進(jìn)行對(duì)比。

圖3 質(zhì)檢軟件平臺(tái)界面

表1 目視解譯及質(zhì)檢平臺(tái)拓?fù)溴e(cuò)誤檢查成果

通過(guò)軟件平臺(tái)對(duì)隨機(jī)抽樣的10處區(qū)域進(jìn)行檢查，各處均發(fā)現(xiàn)了不同程度的拓?fù)溴e(cuò)誤圖斑。從表1可以看出，采用基于幾何特征及拓?fù)潢P(guān)系的質(zhì)檢平臺(tái)，各個(gè)區(qū)域均能夠100%檢測(cè)出所有拓?fù)溴e(cuò)誤圖斑，而人工檢查存在不同大小的遺漏，部分地方兩個(gè)圖斑完全重疊在一起，目視方法根本無(wú)法判別。若區(qū)域內(nèi)具有拓?fù)鋯?wèn)題圖斑較少，人工檢查往往能達(dá)到80%以上的正確率，而當(dāng)拓?fù)鋯?wèn)題圖斑數(shù)增多時(shí)，人工檢查的正確性急劇下降，質(zhì)檢平臺(tái)正確率仍保持在100%。通過(guò)軟件算法與人工目視檢測(cè)方法對(duì)比，證明了該算法的準(zhǔn)確性及優(yōu)越性。此外，經(jīng)檢查，隨機(jī)抽取的區(qū)域沒(méi)有出現(xiàn)跨鑲嵌塊圖斑，與目視檢查結(jié)果完全匹配。

4 結(jié) 語(yǔ)

重疊度檢測(cè)及與多個(gè)鑲嵌塊交叉圖斑的屬性賦值是土地利用動(dòng)態(tài)遙感監(jiān)測(cè)產(chǎn)品檢測(cè)的重要環(huán)節(jié)。利用基于歐拉數(shù)的集合操作算子算法對(duì)圖斑拓?fù)湫畔⑦M(jìn)行批量檢測(cè)，將其與傳統(tǒng)目視檢查進(jìn)行 對(duì)比發(fā)現(xiàn)，該方法拓?fù)溴e(cuò)誤圖斑的提取比目視檢查更準(zhǔn)確，且檢查效率大大優(yōu)于目視檢查。針對(duì)圖斑與多個(gè)鑲嵌塊相交的情況，利用幾何面積的圖斑屬性賦值方法選擇了具有代表性的底圖鑲嵌塊，并且批量賦值，比人工逐個(gè)賦值具有更高的效率及準(zhǔn)確性。文中的算法與其他檢查流程已集成到遙感監(jiān)測(cè)質(zhì)檢軟件平臺(tái)上，以工作流的方式對(duì)遙感監(jiān)測(cè)產(chǎn)品成果進(jìn)行批量處理，取得了令人滿意的成果。

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P237

B

1672-4623（2017）10-0080-02

10.3969/j.issn.1672-4623.2017.10.026土地利用動(dòng)態(tài)遙感監(jiān)測(cè)是應(yīng)用遙感技術(shù)，監(jiān)測(cè)土地利用及其動(dòng)態(tài)變化的一種方法。土地利用動(dòng)態(tài)遙感監(jiān)測(cè)作業(yè)對(duì)比前后時(shí)相遙感正射影像，提取了大量新增圖斑。但在大量的圖斑中間，往往存在若干質(zhì)量不符合規(guī)范要求的圖斑，尤其是相隔較近的圖斑常常存在部分拓?fù)溥壿嬪e(cuò)誤（如交叉、重疊等）。目前在實(shí)際工作中，往往逐個(gè)目視檢查，需要耗費(fèi)大量的時(shí)間，

2017-06-19。

項(xiàng)目來(lái)源：湖南省國(guó)土資源廳科技資助項(xiàng)目（2017-31）。

蔣星祥，高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)檫b感信息化集成。