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    一種新的融合空間信息的半監(jiān)督變化監(jiān)測方法

    2018-02-28 02:56:24謝福鼎于珊珊
    測繪通報 2018年1期
    關(guān)鍵詞:空間信息差值標簽

    謝福鼎,于珊珊,楊 俊

    (遼寧師范大學城市與環(huán)境學院,遼寧 大連 116029)

    遙感圖像變化監(jiān)測指的是從同一區(qū)域、不同時期的遙感圖像中,尋找變化信息的過程[1]。近年來,隨著變化監(jiān)測技術(shù)的日益成熟,遙感圖像變化監(jiān)測技術(shù)已經(jīng)成為監(jiān)測地球表面的一種不可或缺的手段,并廣泛運用于城市發(fā)展、森林覆蓋變化、森林火災、濕地變化等領(lǐng)域[2]。對此,國內(nèi)外眾多學者也在不同方面使用不同方法進行了研究。

    在眾多研究方法中,常用的方法可分為兩種:①分類后比較法,即先對每個時相的圖像進行分類,然后對分類后的各時相圖像進行比較[3-4]。②比較后分類法,即先構(gòu)造一幅差異圖像,然后對這幅差異圖像進行(閾值法或分類法)處理[2,5-11]。

    采用遙感軟件(ENVI、ERDAS)做的變化監(jiān)測通常是分類后比較法。文獻[3]選取鄭州市3年的遙感數(shù)據(jù),采用ENVI軟件和決策樹分類算法提取城鎮(zhèn)、植被和水體信息,比較變化信息,對鄭州市城市變化進行了分析。

    在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域,通常是構(gòu)造一幅差異圖像,然后用聚類算法對差值圖像進行聚類。杜培軍等提取遙感影像的多種特征,構(gòu)造差異圖像,運用支持向量機(SVM)的分類器分類,最終實現(xiàn)變化信息的融合與輸出[6]。監(jiān)督分類由于有部分類別信息,監(jiān)測效果優(yōu)于無監(jiān)督分類,近年來,也被很多學者用于變法監(jiān)測領(lǐng)域。文獻[7]提出了一種半監(jiān)督的距離度量變化監(jiān)測方法,結(jié)果表明此方法在有噪聲的環(huán)境下也可以取得較好的監(jiān)測結(jié)果。

    一般的,聚類算法只考慮了圖像的光譜信息而忽略了像元點間的鄰接關(guān)系,使得分類圖像出現(xiàn)離散的噪音點[9]。針對此類問題,眾多學者也作了相關(guān)改進。Shekhar Mishra等將FCM方法分別與SA(模擬退火算法)和GA(遺傳算法)結(jié)合,同時融入了空間信息,結(jié)果表明,融合空間信息的SA與FCM相結(jié)合的方法能取得較好的檢測效果。通過對馬爾科夫隨機場中像素空間關(guān)系的定義和空間信息權(quán)重的確定進行研究,并把非參數(shù)核密度函數(shù)與FCM方法結(jié)合,文獻[9]提出了基于FCM算法和馬爾科夫隨機場的變化檢測方法。

    傳統(tǒng)的半監(jiān)督聚類需要真實的地物信息,即每個樣本都有類標簽,但是這類信息通常不易得到。本文針對變化監(jiān)測問題,在樣本沒有類標簽的情況下,根據(jù)差值圖像,給出了一種新的標記方法,分別標記差值圖像中的變化點和不變點。在此基礎上,本文提出一種新的半監(jiān)督變化監(jiān)測方法。運用改進的半監(jiān)督FCM算法對標記后的差值圖像進行聚類,該方法充分利用原始數(shù)據(jù)中的類別信息。同時,通過馬爾科夫隨機場模型,計算鄰接像元的類歸屬,有效地將空間信息融入聚類過程中,去除噪聲點,從而達到提高精度的目的。

    1 融合空間信息的半監(jiān)督FCM算法

    1.1 半監(jiān)督FCM算法

    最早的半監(jiān)督FCM算法(S-FCM)由Pedrycz提出[12],它通過引入有標簽點的隸屬度矩陣F=[fij],將無監(jiān)督算法改進成半監(jiān)督算法

    (1)

    式中,α(α≥0)取值為無標簽樣本點與有標簽樣本點個數(shù)的比值;bi是一個二值向量,當xi有標簽時,bi等于1;否則,bi等于0。

    1.2 改進的半監(jiān)督FCM算法

    假設將數(shù)據(jù)集X分成有標簽樣本XL和無標簽樣本XU的集合,改進后的半監(jiān)督FCM算法[13]目標函數(shù)為

    (2)

    式中,α表示有標簽樣本點的個數(shù)與總樣本個數(shù)的比值;μij表示第i個像元點屬于第j類的隸屬度;dij表示第i個像元點到聚類中心j的距離;dkj表示第k個像元點到聚類中心j的距離;[fkj]是有標簽樣本點的隸屬度矩陣,它是一個二值向量,當k點屬于第j類時,fij=1,否則fij=0。改進后的質(zhì)心和隸屬度更新公式為

    (3)

    (4)

    顯然,當α=0,即有標簽樣本點個數(shù)為0時,該算法退化為經(jīng)典FCM算法;當α=1時,即所有的樣本點都被標記,算法不進行迭代[13]。因此,所提出的算法可以被理解為經(jīng)典FCM算法的一般化。

    1.3 馬爾科夫隨機場模型

    馬爾科夫隨機場(Markov random field,MRF)是一種綜合利用光譜和空間信息的圖像處理方法,近年來被廣泛用于圖像變化監(jiān)測問題[8-9,14-15]。馬爾科夫隨機場指的是在一個空間中的每個點只與它相鄰的點有關(guān),而與其他的點無關(guān)[14]。它的空間鄰域關(guān)系如圖1所示。

    對于一副圖像PD中的像元點PD(i,j),MRF的局部能量函數(shù)為

    uMRF(PD(i,j))=uspectral(PD(i,j))+uspatial(PD(i,j))

    (5)

    式中,uspectral(PD(i,j))是光譜能量函數(shù);uspatial(PD(i,j))是描述各像元點之間空間關(guān)系的空間能量函數(shù)。

    (6)

    式中,N(i,j)表示點(i,j)的鄰居;l(i,j)、l(g,h)表示點(i,j)和點(g,h)的類別;I(l(i,j)、l(g,h))是一個二值函數(shù),當l(i,j)=l(g,h)時,值是1,反之,值是0。

    本文結(jié)合FCM算法和式(5),得到隸屬度矩陣的調(diào)整公式為

    (7)

    (8)

    式中,μk,(g,h)表示點(g,h)屬于k類的隸屬度;d(i,j),(g,h)表示點(i,j)與他的鄰接點(g,h)之間的歐氏距離。β用于調(diào)節(jié)空間信息與光譜信息之間的比重,本文試驗中取β=1。

    1.4 一種新的半監(jiān)督變化監(jiān)測方法

    P1、P2是兩幅同一地區(qū),相同大小(I×J),為不同時間獲得的遙感影像,將兩幅圖像做差得

    PD=P2-P1

    (9)

    得到PD=PD(i,j)/1≤i≤J,1≤j≤J。其中,PD(i,j)指圖像PD中的點,(i,j)指點的坐標。

    本文提出了一種新的融合空間信息的半監(jiān)督變化監(jiān)測方法。針對變化監(jiān)測問題,在樣本沒有類標簽的情況下,根據(jù)差值圖像,給出了一種新的標記方法。首先,根據(jù)式(9)得到差值圖像PD。在圖像PD中,灰度值較大的認為是變化的點,灰度值小的認為是沒有變化的點[14]。本文將差值圖像PD中的像元點PD(i,j)按照灰度值大小排序,選取灰度值較大的一部分標記為變化點,灰度值較小的一部分標記為不變點。然后運用改進的半監(jiān)督FCM算法對標記后的差值圖像聚類。同時,通過馬爾科夫隨機場模型,計算鄰接像元的類歸屬,有效地將空間信息融入聚類過程中,去除了噪聲點。

    本文方法的具體過程如下:

    (1) 對P1和P2兩幅遙感圖像做差值,得到差值圖像PD。

    (2) 標記差值圖像中的變化點和不變點。

    (3) 對標記完成的差值影像運用改進的半監(jiān)督FCM算法聚類,根據(jù)式(3)—式(4)更新vj和μij,得到隸屬度矩陣U。

    (4)U代表光譜信息的隸屬度矩陣,USpatial代表空間關(guān)系的隸屬度矩陣,UMod代表融合空間信息和光譜信息的隸屬度矩陣,用式(7)—式(8)迭代得到UMod。

    (5) 根據(jù)UMod將差值影像分成變化類和不變類。

    本文變化監(jiān)測法方法的流程如圖2所示。

    圖2 本文變化檢測流程

    2 試驗與結(jié)果分析

    2.1 試驗數(shù)據(jù)

    為了驗證本文提出的變化監(jiān)測方法的有效性,選取了兩組同一地區(qū)不同時間獲得的TM影像進行了試驗。數(shù)據(jù)來源于馬里蘭大學網(wǎng)站(http:∥glcf.umd.edu/data/)。參考變化圖像是運用ENVI軟件通過目視解譯獲得的。

    第1組數(shù)據(jù)集是2005年和2009年Borneo(婆羅洲)的森林覆蓋圖,圖像大小都是268×268像元。圖3(a)是2005年真彩色合成圖像,圖3(b)是2009年真彩色合成圖像,由于森林被砍伐,部分森林變成裸地。

    圖3 婆羅洲數(shù)據(jù)集

    第2組數(shù)據(jù)集是2000年和2005年Brazil(巴西)的森林覆蓋圖,圖像大小均為400×400像元。圖4(a)為2000年真彩色合成圖像,圖4(b)為2005年真彩色合成圖像,由于森林被砍伐,部分森林變成裸地。

    圖4 巴西數(shù)據(jù)集

    2.2 試驗結(jié)果分析

    由于本文的兩組試驗都是檢測森林的變化,因此選擇TM圖像的第4波段進行試驗,即差值圖像的獲得是將兩幅影像的第4波段相減得到的。

    為了驗證本文提出方法的有效性,將FCM算法、融合空間信息的FCM算法(FCM-MRF)、改進的半監(jiān)督FCM算法(MS-FCM)與本文方法(MS-FCM-MRF)作對比,比較分類精度。變化結(jié)果如圖5和圖6所示。本文分別取α=0.05、0.10、0.15進行了試驗。本文運用以下幾個指標來衡量監(jiān)測結(jié)果的精度:漏檢數(shù)(miss detection,MD),虛檢數(shù)(false alarms,FA),總體錯誤概率(overall error rate,OE rate),Kappa系數(shù)(KC)[14-16]。結(jié)果見表1和表2。

    圖5 婆羅洲變化監(jiān)測結(jié)果

    圖6 巴西變化監(jiān)測結(jié)果

    根據(jù)圖表可以看出,只用聚類方法(FCM、MS-FCM)獲得的變化監(jiān)測結(jié)果圖存在較多的噪聲點,當聚類方法結(jié)合馬爾科夫隨機場分類時,噪聲點明顯減少,虛檢數(shù)減少,Kappa系數(shù)增大。FCM方法與MD-FCM方法相比,MD-FCM方法可以監(jiān)測到更多的變化區(qū)域,漏檢數(shù)減少,Kappa系數(shù)增大。在MD-FCM方法中,隨著α的增大,即標記樣本比例的增大,監(jiān)測的變化區(qū)域增多,漏檢數(shù)減少,噪聲點增多,虛檢數(shù)增多,總體錯誤率減少。當α取最大值0.15時,Kappa系數(shù)達到最大值,變化監(jiān)測效果最好。

    表1 婆羅洲變化監(jiān)測結(jié)果

    表2 巴西變化監(jiān)測結(jié)果

    3 結(jié) 論

    本文提出了一種融合空間信息的半監(jiān)督FCM變化監(jiān)測方法,該方法針對變化監(jiān)測問題,在樣本沒有類標簽的情況下,根據(jù)差值圖像,給出了一種新的標記方法。運用改進的半監(jiān)督FCM方法對標記后的差值圖像聚類,并通過馬爾科夫隨機場模型,去除了噪聲點。該方法充分利用了原始圖像中的類別信息,以及鄰居像元點的空間信息。試驗表明,該方法用于遙感圖像的變化監(jiān)測是可行的,改進的半監(jiān)督FCM方法有效地提高了變化監(jiān)測的漏檢率,馬爾科夫隨機場方法有效地提高了變化監(jiān)測的虛檢率。因此,該方法也適用于其他變化監(jiān)測。

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