GF-2影像面向?qū)ο蟮湫统菂^(qū)地物提取方法

王 蕾，楊武年，任金銅,2，鄧曉宇

(1. 成都理工大學(xué)國(guó)土資源部地學(xué)空間信息技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，四川 成都 610059； 2. 貴州工程應(yīng)用技術(shù)學(xué)院貴州省教育廳生物資源開(kāi)發(fā)與生態(tài)修復(fù)特色重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，貴州 畢節(jié) 551700)

隨著高分辨率衛(wèi)星的相繼問(wèn)世，遙感影像為城規(guī)建設(shè)等方面提供了越來(lái)越多的便利。掌握城區(qū)地物信息的空間分布及其變化特征有助于人們的方案決策，對(duì)城市的發(fā)展規(guī)劃具有促進(jìn)作用。國(guó)產(chǎn)高分系列衛(wèi)星的發(fā)射為我國(guó)衛(wèi)星事業(yè)的發(fā)展注入了新的血液，在土地資源、災(zāi)害環(huán)保及城鄉(xiāng)規(guī)劃等方面得到了廣泛應(yīng)用[1-6]。

高空間分辨率的遙感影像使地物信息高度細(xì)節(jié)化，可導(dǎo)致同類(lèi)光譜差異大，異類(lèi)光譜差異小，從而使地物分類(lèi)精度降低。人們?cè)趥鹘y(tǒng)基于像元的遙感影像監(jiān)督分類(lèi)方法的基礎(chǔ)上追求更加快速、精確的地物信息提取方法，而面向?qū)ο蟮姆绞揭殉蔀檠芯繜狳c(diǎn)[7-15]。高分二號(hào)(GF-2)是我國(guó)“高分專(zhuān)項(xiàng)”工程的民用光學(xué)遙感衛(wèi)星，其空間分辨率實(shí)現(xiàn)了亞米級(jí)的突破，使我國(guó)遙感衛(wèi)星真正進(jìn)入了高分時(shí)代。本文借助eCognition軟件，探索最優(yōu)分割尺度的獲取方式，通過(guò)對(duì)影像對(duì)象的光譜及空間分析，研究各地物提取的體系規(guī)則，建立一套基于GF-2的面向?qū)ο蟮湫统菂^(qū)地物提取方法。

1 研究區(qū)及數(shù)據(jù)方法

1.1 研究區(qū)概況

隆昌縣位于四川省內(nèi)江市東南部，以低山、丘陵為主，有豐富的礦產(chǎn)、土地及水資源。全縣共2個(gè)街道、17個(gè)鎮(zhèn)，總面積794 km2，其中規(guī)劃中心城區(qū)40 km2。考慮數(shù)據(jù)大小及計(jì)算機(jī)運(yùn)行速度，本文選取隆昌縣中心城區(qū)的一矩形區(qū)域(北緯29°20′20″—29°21′，東經(jīng)105°16′45″—17′55″)為試驗(yàn)研究區(qū)域(如圖1所示)。

圖1 研究區(qū)地理位置及遙感影像(GF-2 PMS 321波段組合)

1.2 數(shù)據(jù)及技術(shù)方法

國(guó)產(chǎn)高分二號(hào)衛(wèi)星影像是我國(guó)自主研發(fā)的亞米級(jí)高分辨率光學(xué)遙感衛(wèi)星，它搭載了兩臺(tái)全色、多光譜兩臺(tái)相機(jī)，影像數(shù)據(jù)星下點(diǎn)可達(dá)全色0.8 m、多光譜3.2 m。2 m其全色波段波譜分范圍為0.45～0.90 μm，多光譜波段為0.45～0.52 μm、0.52～0.59 μm、0.63～0.69 μm、0.77～0.89 μm。本文研究采用高分中心申請(qǐng)的國(guó)產(chǎn)GF-2遙感衛(wèi)星影像的PMS數(shù)據(jù)GF2_PMS1_E105.0_N29.6_20150712_L1A0000912798，影像獲取時(shí)間為2015年7月12日。

對(duì)原始遙感影像數(shù)據(jù)預(yù)處理包括正射校正、大氣校正、影像融合、裁剪及影像增強(qiáng)等。正射校正可糾正地形起伏帶來(lái)的像點(diǎn)誤差，大氣校正很好地消除了空氣中的薄霧，使影像更加清晰明亮。為集合影像數(shù)據(jù)的高空間分辨率及多光譜信息，將影像的全色與多光譜波段采用Nearest Neighbor Diffusion(NNDiffuse)pan sharpening算法進(jìn)行融合，該方法在保持高空間細(xì)節(jié)的同時(shí)達(dá)到了很好的光譜保真效果[16-17]；接著進(jìn)行多尺度分割并建立各類(lèi)地物特征規(guī)則，用以面向?qū)ο筇崛〕鞘械匚镄畔?；最后將面向?qū)ο蠓诸?lèi)結(jié)果與傳統(tǒng)監(jiān)督分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行比較，作出精度分析并制圖，其技術(shù)路線如圖2所示。

2 面向?qū)ο蠓诸?lèi)

面向?qū)ο蟮姆诸?lèi)突破了傳統(tǒng)的基于像素的分類(lèi)的方法，它不再以像元為最小單位，而是將影像分割成對(duì)象，綜合利用各對(duì)象之間的光譜及空間特征進(jìn)行分類(lèi)[18]。本文借助eCognition平臺(tái)，采用規(guī)則集的分類(lèi)方法，根據(jù)地物特征，將城市典型地物類(lèi)型劃分為建筑、水體、道路、綠地、裸地5大類(lèi)。

圖2 研究技術(shù)流程

2.1 多尺度分割

影像分割是面向?qū)ο笮畔⑻崛〉母?，其分割的效果直接決定信息提取結(jié)果的好壞。影像分割目前有基于邊界的分割、基于區(qū)域的分割、基于閾值的分割，以及基于理論的分割算法等[19]。而在眾多的影像分割方法中，多尺度分割使得不同的主題用最適宜的尺度來(lái)描述其影像對(duì)象。

在多尺度分割中，尺度的選擇對(duì)于分割而言尤為重要，太大使影像欠分割，同一對(duì)象包含多種地物信息，而太小則使分割對(duì)象過(guò)于破碎，也不利于運(yùn)算。ESP(estimation of scale parameter)是一種尺度參數(shù)評(píng)估工具，它能快速地給出最優(yōu)尺度的可選范圍。該分析工具結(jié)果圖顯示了局部方差(local variance，LV)和變化率(rate of change，ROC)隨尺度變化的情況，而ROC曲線的峰值指引了可能的最優(yōu)分割尺度[20]。本文運(yùn)用ESP工具得出如圖3所示的分析結(jié)果，通過(guò)與影像地物對(duì)比分析，確定出130、210和320三個(gè)最優(yōu)分割尺度。

圖3 ESP尺度分析結(jié)果

多尺度分割要求綜合考慮各種地物不同尺度下的目標(biāo)特征，確定均質(zhì)性因子、波段權(quán)重及分割尺度等參數(shù)[21]。根據(jù)確定的3個(gè)最優(yōu)分割尺度，采用多層次影像分割與地物提取方法，各層次參數(shù)及相關(guān)信息見(jiàn)表1。

表1 多尺度分割層次及相關(guān)參數(shù)

2.2 分類(lèi)體系與規(guī)則

基于規(guī)則的面向?qū)ο蠓诸?lèi)要求根據(jù)各類(lèi)地物的不同特征來(lái)建立其規(guī)則，按照建立的分割層次，從上至下依次為L(zhǎng)1、L2、L3，順序不可替換，使不同的城區(qū)地物目標(biāo)在不同的尺度下進(jìn)行提取。

在L1層中，根據(jù)歸一化水體指數(shù)NDWI可區(qū)別水體與其他地物，但同時(shí)也容易將一些陰影混雜其中。本文研究區(qū)水體分布于特定的區(qū)域，因此，考慮用到x軸的距離對(duì)陰影進(jìn)行過(guò)濾。

在L2層中，道路和裸地在第三波段都有較高的均值，并且裸地有更高的亮度值(brightness)。而道路通常都具有較大的長(zhǎng)寬比(length/width)且為條帶狀，可通過(guò)形狀指(shape index)數(shù)進(jìn)行約束。

在L3層中，只提取建筑和綠地兩類(lèi)，因此，用歸一化植被指數(shù)NDVI提取出綠地即可，建筑則為非綠地。

在eCognition軟件中，根據(jù)GF-2的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，設(shè)置NDVI與NDWI的波段組合特征集。通過(guò)調(diào)試各特征閾值，最終確定分類(lèi)規(guī)則見(jiàn)表2。

表2 分類(lèi)規(guī)則

3 結(jié)果及分析

3.1 城區(qū)典型地物提取結(jié)果

按照建立的分類(lèi)體系，對(duì)各分類(lèi)層分別賦屬性值，每個(gè)圖層完全繼承上一層的未分類(lèi)對(duì)象，利用表2中各類(lèi)地物分類(lèi)規(guī)則，最終提取出5類(lèi)典型城區(qū)地物(如圖4所示)。

3.2 精度分析

在傳統(tǒng)基于像元的監(jiān)督分類(lèi)中，支持向量機(jī)(support vector machine，SVM)是近些年研究較多且分類(lèi)效果較好的基于像元的監(jiān)督分類(lèi)方法，本文采用對(duì)比支持向量機(jī)的傳統(tǒng)監(jiān)督分類(lèi)與基于規(guī)則的面向?qū)ο蠓诸?lèi)來(lái)評(píng)價(jià)分類(lèi)結(jié)果。

圖4 面向?qū)ο蠓诸?lèi)與SVM監(jiān)督分類(lèi)結(jié)果

比較圖3中兩種方法的分類(lèi)結(jié)果，面向?qū)ο蠓诸?lèi)的整體性明顯強(qiáng)于SVM監(jiān)督分類(lèi)，很好地避免了基于像元的方法所帶來(lái)的“椒鹽”現(xiàn)象?；谙裨姆诸?lèi)方法很難區(qū)分水泥建筑與道路，而建筑表現(xiàn)出的藍(lán)色合成材料屋頂與水泥屋頂很難合成一個(gè)類(lèi)別，并且大量的房屋陰影也被錯(cuò)分為水體。而面向?qū)ο蠡谝?guī)則的分層提取方法用限制長(zhǎng)寬比來(lái)區(qū)別道路與水泥建筑，用先提取其他類(lèi)別的方式來(lái)避開(kāi)不易區(qū)分不同表現(xiàn)形式的建筑屋頂?shù)那闆r，而水體在研究區(qū)的特殊分布位置的限定就不會(huì)導(dǎo)致陰影的錯(cuò)分。

隨機(jī)選取200個(gè)樣本點(diǎn)(所選單個(gè)樣本面積較小，盡量保證只含單一地物)，對(duì)兩種分類(lèi)方法的結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)，從而建立混淆矩陣，并從中提取評(píng)價(jià)因子：用戶(hù)精度、生產(chǎn)者精度、總體分類(lèi)精度和Kappa系數(shù)[22]。各評(píng)價(jià)因子統(tǒng)計(jì)值見(jiàn)表3，該表顯示，使用SVM監(jiān)督分類(lèi)方法道路的用戶(hù)精度僅為74.2%，裸地和建筑生產(chǎn)者精度分別為71.18%和82.3%，錯(cuò)分和漏分的現(xiàn)象比較明顯。而面向?qū)ο蟮姆诸?lèi)方法則表現(xiàn)出較高的分類(lèi)精度，除綠地的錯(cuò)分誤差與裸地的漏分誤差相對(duì)較大外，其余地物的用戶(hù)精度和生產(chǎn)者精度均接近1。

表3 不同分類(lèi)方法精度評(píng)價(jià)

由表3中明顯看出，面向?qū)ο蠓诸?lèi)得到了比較滿意的分類(lèi)結(jié)果，相比SVM監(jiān)督分類(lèi)，總體分類(lèi)精度提高了3.09%，Kappa系數(shù)為提高了0.04。這說(shuō)明面向?qū)ο蠓诸?lèi)方法在城區(qū)典型地物信息提取方面優(yōu)于傳統(tǒng)的基于像元的監(jiān)督分類(lèi)方法，分類(lèi)效果更佳。

4 結(jié) 論

本文基于國(guó)產(chǎn)高分二號(hào)遙感影像，采用規(guī)則集的面向?qū)ο蠓诸?lèi)方法，對(duì)隆昌縣中心城區(qū)部分區(qū)域提取典型城區(qū)地物信息，并比較了傳統(tǒng)基于像元的SVM監(jiān)督分類(lèi)結(jié)果，得到了以下結(jié)論：

(1) 基于GF-2遙感數(shù)據(jù)源的面向?qū)ο蟮姆诸?lèi)方法在本文研究區(qū)的總體分類(lèi)精度為92.23%，比SVM監(jiān)督分類(lèi)精度提高了3.09%。面向?qū)ο蟮姆诸?lèi)圖示整體性強(qiáng)于基于像元的分類(lèi)，避免了“噪聲斑點(diǎn)”?？傮w面向?qū)ο蠓诸?lèi)方法更適合GF-2的典型城區(qū)地物信息提取，精度更高，其分類(lèi)效果更好。

(2) 在面向?qū)ο蠓诸?lèi)中，多尺度分割使影像對(duì)象的尺寸適宜不同的地物目標(biāo)，通過(guò)ESP工具分析，能快速得出最優(yōu)分割尺度，加快了分析時(shí)間，提高了分割尺度的精準(zhǔn)性。而分層地物信息提取使之從恰當(dāng)?shù)某叨壬厦枋龀龈鞯匚镙喞?，并為同一?lèi)型多種表現(xiàn)形式的地物提取提供更好的方法。

(3) 面向?qū)ο蟮姆诸?lèi)方法能從高分辨率的GF-2遙感影像上相對(duì)快速、準(zhǔn)確地提取出典型城區(qū)地物，為城市的規(guī)劃及建設(shè)各方面提供了有力的參考，為高分系列數(shù)據(jù)的應(yīng)用及其潛力研究提供了依據(jù)。

但是，對(duì)國(guó)產(chǎn)高分?jǐn)?shù)據(jù)的研究還處于初級(jí)階段，其在各方面的應(yīng)用還需要不斷嘗試；其次，城區(qū)地物復(fù)雜多樣，高分?jǐn)?shù)據(jù)分割尺度的研究還有待加強(qiáng)，使其能在合適的尺度上準(zhǔn)確提取地物信息；此外，對(duì)更多的規(guī)則知識(shí)挖掘，完善專(zhuān)家知識(shí)決策，從而構(gòu)建出面向?qū)ο蟪菂^(qū)典型地物提取的模型，還有待進(jìn)一步研究。

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