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    復(fù)雜地形DSM的地面點(diǎn)識(shí)別及DEM提取

    2018-06-04 03:06:06喻龍華王雷光廖聲熙張懷清
    測(cè)繪通報(bào) 2018年5期
    關(guān)鍵詞:插值方差種子

    喻龍華,王雷光,吳 楠,廖聲熙,張懷清

    (1. 中國(guó)林業(yè)科學(xué)研究院資源昆蟲研究所,云南 昆明 650224; 2. 西南林業(yè)大學(xué)林學(xué)院,云南 昆明 650224; 3. 中國(guó)林業(yè)科學(xué)研究院資源信息研究所,北京 100091)

    DEM描述地面高程信息,它在工程勘測(cè)設(shè)計(jì)、土地利用、地理信息、林業(yè)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。DEM精度的好壞直接關(guān)系到應(yīng)用結(jié)果的可靠性[1-2],因此,獲得高質(zhì)量的DEM有著非常重要的意義。DSM包含地物的輪廓和高程信息[3],因此可以由DSM通過分割和插值得到DEM。李忠等[4]利用附近最小值方法,從平坦地區(qū)的DSM中提取出DEM,通過10個(gè)檢查點(diǎn)計(jì)算出試驗(yàn)結(jié)果的中誤差為3.51 m;其中10個(gè)檢查點(diǎn)中,結(jié)果與實(shí)際參考值相差小于2 m的點(diǎn)只有3個(gè)。Ismail等[5]探究了附近最小值法中,濾波窗口大小和DSM分辨率對(duì)DEM提取精度的影響,試驗(yàn)結(jié)果表明:窗口尺寸太小則無法對(duì)大型建筑物等非地面點(diǎn)進(jìn)行有效濾除,而尺寸太大會(huì)導(dǎo)致部分地面點(diǎn)被濾除,不容易確定最佳濾波尺寸;DSM的分辨率越高效果越好,當(dāng)分辨率低于1 m時(shí),隨著分辨率的繼續(xù)降低,得到的DEM的精度也隨之快速下降。由于該方法采用窗口中最小值作為判斷條件,當(dāng)窗口位于山區(qū)、丘陵等地形復(fù)雜地區(qū)時(shí),窗口中較高地面的高程值與最小值之間的差值很容易超過設(shè)定的閾值,致使產(chǎn)生錯(cuò)誤的判斷,因此該方法只能用于較平坦的區(qū)域。

    區(qū)域生長(zhǎng)是一種重要的圖像串行區(qū)域分割算法,其關(guān)鍵因素包括初始種子點(diǎn)的選取、生長(zhǎng)準(zhǔn)測(cè)和終止條件[6-7],并且直接影響圖像分割效果[8]。在生長(zhǎng)算法的基礎(chǔ)上,許多研究者提出了擴(kuò)展算法。Pohle等[9]把待分割圖像的像素值看作正態(tài)分布,先用原始區(qū)域生長(zhǎng)算法估算出分布參數(shù),再將該參數(shù)應(yīng)用到第二遍生長(zhǎng)過程中,從而獲得更好的結(jié)果。Zheng等[10]將區(qū)域生長(zhǎng)算法和各向異性濾波技術(shù)結(jié)合,提出了一種無需種子點(diǎn)的自動(dòng)分割算法,克服多數(shù)區(qū)域生長(zhǎng)算法對(duì)初始種子點(diǎn)的選取順序和位置敏感的問題。無論是地形平坦地區(qū),還是復(fù)雜地區(qū),DSM數(shù)據(jù)中地面點(diǎn)之間都存在連續(xù)性和空間相關(guān)性[11]。區(qū)域生長(zhǎng)算法具有能將連續(xù)相似性質(zhì)的像素集進(jìn)行合并的特性[12],可以把連續(xù)的地面點(diǎn)結(jié)合成區(qū),因此可以應(yīng)用區(qū)域生長(zhǎng)算法識(shí)別地面點(diǎn)和提取DEM。

    本文采用區(qū)域生長(zhǎng)算法和最大類間方差法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)選取種子點(diǎn),以及生長(zhǎng)準(zhǔn)則和終止條件的自適應(yīng)選擇,增強(qiáng)了算法的適用性,去除了地形條件對(duì)算法的限制,實(shí)現(xiàn)從平坦地區(qū)和地形復(fù)雜山區(qū)的DSM中識(shí)別地面點(diǎn)和提取DEM。

    1 基于區(qū)域生長(zhǎng)的DEM提取算法

    不管是平坦地區(qū)還是地形復(fù)雜的山區(qū),在全局上,DSM數(shù)據(jù)的地面點(diǎn)之間都表現(xiàn)出較好的連續(xù)性,建筑物、樹等其他地物與其周圍的地面點(diǎn)之間存在較大的跳躍。雖然在局部存在一定的階躍性,特別是在地形復(fù)雜的山區(qū),但相鄰地面點(diǎn)之間還具有一定的連續(xù)性。因此,利用區(qū)域生長(zhǎng)算法能夠把鄰近相似的像素點(diǎn)結(jié)合成區(qū)域的這一特性,可從DSM中有效識(shí)別地面點(diǎn),如圖1所示。

    圖1 算法流程

    由圖1可以看出,先采用區(qū)域生長(zhǎng)算法和最大類間方差法獲得DSM中的地面點(diǎn),然后以八鄰域插值的方法對(duì)非地面點(diǎn)進(jìn)行插值,得到完整的DEM。由于高架道路的起點(diǎn)是附著于地面,而后抬升,在DSM數(shù)據(jù)中與地面點(diǎn)之間存在很好的連續(xù)性。但高架路的主要部分又高于地面點(diǎn),具有房屋等建筑的特征,若僅用生長(zhǎng)運(yùn)算1,會(huì)導(dǎo)致高架道路被錯(cuò)誤識(shí)別到地面點(diǎn)集G中,最終產(chǎn)生錯(cuò)誤的DEM。因此,當(dāng)DSM中存在高架道路時(shí)需要調(diào)用模塊1;如不存在,則不需要。

    1.1 種子點(diǎn)的自動(dòng)選取

    以正方形窗口W不重復(fù)地連續(xù)遍歷DSM數(shù)據(jù),窗口W的大小取DSM中非地面地物的平均尺寸,如50×50。窗口W中滿足式(1)的像素點(diǎn)為種子點(diǎn),但窗口W可能全部落在某一建筑物上或平坦的地面處。若是前者,則不能在其中取種子點(diǎn)。若是后者,則沒必要有種子點(diǎn),因其是相對(duì)平坦的地面,它與其周圍窗口必然有一個(gè)平滑銜接,因此可以被周圍窗口中地面像素點(diǎn)的生長(zhǎng)運(yùn)算過程所識(shí)別出來。這兩種情況有一個(gè)共同特征,即當(dāng)前窗口W的標(biāo)準(zhǔn)方差較小,因此算法中要求窗口W的標(biāo)準(zhǔn)方差大于整個(gè)DSM數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)方差的0.6倍時(shí),才在W中尋找種子點(diǎn),以避免前一種情況下產(chǎn)生的錯(cuò)誤。

    W(i,j)

    (1)

    式中,W(i,j)為窗口中位于(i,j)的像素點(diǎn);min為當(dāng)前窗口W中的最小值;level公式如下

    level=[gt(W)-min]/t

    (2)

    式中,gt(W)為窗口W中最大類間方差法對(duì)應(yīng)的閾值;t為常數(shù)系數(shù),根據(jù)原始數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)方差取值,標(biāo)準(zhǔn)方差越大,對(duì)應(yīng)取值也越大,取值范圍在10~20之間效果較好。level隨著不同窗口中g(shù)t(W)的變化發(fā)生變化。當(dāng)窗口W中數(shù)據(jù)的值和值域較大時(shí),表示地形起伏大,即當(dāng)前窗口位于地形復(fù)雜的山區(qū)或丘陵,此時(shí)gt(W)的取值較大,level隨之取到較大值,在保證種子點(diǎn)質(zhì)量的同時(shí),獲得盡可能多的種子點(diǎn),以提高算法的識(shí)別和插值效果。因此,在DSM數(shù)據(jù)處理中,地形平坦和地形復(fù)雜的部分都能自動(dòng)找到較合適的閾值level,實(shí)現(xiàn)種子點(diǎn)的自適應(yīng)選取。

    1.2 生長(zhǎng)準(zhǔn)則和終止條件的自適應(yīng)取值

    種子點(diǎn)基礎(chǔ)上的生長(zhǎng)過程是在整個(gè)DSM數(shù)據(jù)中完成的,生長(zhǎng)準(zhǔn)則和終止條件如下

    (3)

    式中,S(i,j)為種子點(diǎn)或生長(zhǎng)過程中新識(shí)別出來的地面點(diǎn);level與式(2)中相同;G為已經(jīng)識(shí)別出的地面點(diǎn)集。種子點(diǎn)位于平坦位置時(shí),與周圍地面點(diǎn)之間的差值相對(duì)較小,此時(shí)應(yīng)該取相應(yīng)較小的level作為生長(zhǎng)準(zhǔn)則和終止條件的限制閾值。當(dāng)種子點(diǎn)位于起伏較大的復(fù)雜地形時(shí),與周圍地面點(diǎn)之間的差值變大,此時(shí)level需要相應(yīng)取較大的值。式(2)使level隨地形起伏程度自動(dòng)取值,最終實(shí)現(xiàn)平坦和復(fù)雜地形下生長(zhǎng)準(zhǔn)則和終止條件的自適應(yīng)取值。

    1.3 城區(qū)高架道路識(shí)別

    在已識(shí)別出來的點(diǎn)集G的基礎(chǔ)上再應(yīng)用一次生長(zhǎng)算法。區(qū)別在于上次以窗口中較小值為種子點(diǎn),這次以窗口中較大值為種子點(diǎn),且適當(dāng)縮小窗口大小,當(dāng)前窗口W′取前一次運(yùn)算窗口大小的0.5~0.6倍,以使同一窗口中地形變化小,盡可能使高架道路和地面點(diǎn)之間的差異才是窗口中的主要差異。另外,此次生長(zhǎng)過程不直接采用原始DSM,而采用對(duì)DSM進(jìn)行中值濾波和開運(yùn)算后的DSM′,避免異常值的影響,同時(shí)去掉細(xì)小突出部分,平滑各個(gè)地物輪廓,以增強(qiáng)識(shí)別結(jié)果的整體性。當(dāng)窗口W′的標(biāo)準(zhǔn)方差大于整個(gè)DSM′數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)方差的0.6倍時(shí),滿足式(4),則判斷為種子點(diǎn);在相對(duì)平坦的城區(qū)DSM中,滿足這兩個(gè)條件的點(diǎn)就是高架道路的種子點(diǎn)。

    W′(i,j)>max-level′

    (4)

    式中,W′(i,j)為窗口中位于(i,j)的像素點(diǎn);max為當(dāng)前窗口W′中的最大值;level′公式如下

    level′=[max-gt(W′)]/t′

    (5)

    式中,gt(W′)為窗口W′中最大類間方差法對(duì)應(yīng)的閾值;t′為常數(shù)系數(shù),與式(2)的含義一致,只是具體取值不一。

    種子點(diǎn)基礎(chǔ)上的生長(zhǎng)過程是在整個(gè)點(diǎn)集G中完成的,生長(zhǎng)準(zhǔn)則和終止條件如下

    (6)

    式中,S′(i,j)為種子點(diǎn)或生長(zhǎng)過程中新識(shí)別出來的地面點(diǎn);level′與式(5)中相同;G為已經(jīng)識(shí)別出的地面點(diǎn)集;G′為識(shí)別出的高架道路點(diǎn)集;gt(W1)為窗口W1中最大類間方差法對(duì)應(yīng)的閾值;W1是以當(dāng)前待判斷點(diǎn)為中心的活動(dòng)窗口,其大小是式(1)中窗口W的一半或更小,以使窗口W1在檢測(cè)高架道路過程中,盡可能只包含DSM′中的公路和地面信息。生長(zhǎng)準(zhǔn)則和終止條件(式(6)與式(3))的不同在于多了一個(gè)限制條件:G(i+m,j+n)≥gt(W1)。后一次生長(zhǎng)過程是由大值開始,即從高架道路的種子點(diǎn)開始;而在生長(zhǎng)過程中,當(dāng)點(diǎn)(i+m,j+n)小于以點(diǎn)(i,j)為中心的窗口W1的最大類間方差法對(duì)應(yīng)的閾值時(shí),則說明點(diǎn)(i+m,j+n)不屬于高架道路一類,因此終止。

    1.4 插 值

    在地面點(diǎn)集G(如有高架道路,則G需要減去G′)的基礎(chǔ)上,對(duì)非地面待插值的點(diǎn)采用八鄰域中有效值點(diǎn)的均值,一定程度上保持DEM結(jié)果的連續(xù)性。對(duì)于個(gè)別八鄰域中沒有有效值點(diǎn)的點(diǎn),用相應(yīng)窗口W中地面點(diǎn)的平均值給其賦值。

    2 試驗(yàn)結(jié)果與分析

    2.1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)

    文中用到兩組試驗(yàn)驗(yàn)證數(shù)據(jù),一組是地形復(fù)雜的山區(qū)DSM,原始數(shù)據(jù)由中國(guó)林業(yè)科學(xué)研究院資源信息所機(jī)載LiCHy系統(tǒng)于2014年4月獲取,LiCHy系統(tǒng)包括CCD相機(jī)、激光雷達(dá)傳感器和AISA Eagle Ⅱ高光譜傳感器[13]。試驗(yàn)中所用DSM數(shù)據(jù)由其激光雷達(dá)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)通過ENVI LiDAR處理而來,圖像大小為300×300像素,分辨率為1 m。影像區(qū)域地形復(fù)雜,起伏大,呈現(xiàn)中間和左上方地勢(shì)低,右方和下方地勢(shì)較高,主要有建筑物、植被、道路等地物。

    另一組是2013年電氣和電子工程師協(xié)會(huì)地球科學(xué)與遙感學(xué)會(huì)(IEEE GRSS)數(shù)據(jù)融合大賽數(shù)據(jù),原始數(shù)據(jù)包括機(jī)載高光譜影像、機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)和分類結(jié)果檢驗(yàn)數(shù)據(jù),獲取于2012年6月,覆蓋美國(guó)休斯敦大學(xué)及附近居民區(qū),由IEEE GRSS提供[14]。高光譜影像的中心波長(zhǎng)為364~1046 nm,波段數(shù)為144個(gè),空間分辨率為2.5 m。機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)地面分辨率同為2.5 m,且兩者相互配準(zhǔn)并有相同的覆蓋區(qū)域[15]。同樣通過ENVI LiDAR處理得到試驗(yàn)中所用DSM數(shù)據(jù),大小為1905×349像素,分辨率為2.5 m。分類結(jié)果檢驗(yàn)數(shù)據(jù)共有15類地物。影像中地物種類較多,包括商用房屋、民用房屋、道路、樹等,但整體地勢(shì)平坦。本試驗(yàn)以比賽結(jié)果檢驗(yàn)數(shù)據(jù)中健康的草、假草、土壤、水、道路、地面停車場(chǎng)、網(wǎng)球場(chǎng)、跑道作為地面點(diǎn)的檢驗(yàn)數(shù)據(jù),以比賽結(jié)果檢驗(yàn)數(shù)據(jù)中樹、居民區(qū)、商業(yè)區(qū),以及高架高速公路作為非地面點(diǎn)的檢驗(yàn)數(shù)據(jù)。

    2.2 評(píng)價(jià)方法

    采用目視解譯、混淆矩陣和制圖精度評(píng)價(jià)的方法,對(duì)本文算法與附近最小值法在識(shí)別地面點(diǎn)和提取DEM的精度及可靠性進(jìn)行比較分析。

    2.3 試驗(yàn)結(jié)果

    試驗(yàn)結(jié)果如圖2和圖3所示。為了方便視覺比較,高光譜影像為真彩色顯示,并作5%拉伸,灰度圖像為線性拉伸顯示,試驗(yàn)參數(shù)設(shè)置詳見表1。

    圖2 復(fù)雜地形的DSM數(shù)據(jù)試驗(yàn)

    圖3 平坦城區(qū)的DSM數(shù)據(jù)試驗(yàn)

    試驗(yàn)組別本文方法附近最小值法窗口W系數(shù)t窗口W'系數(shù)t'W1窗口W系數(shù)t數(shù)據(jù)一50×5012———15×152.5數(shù)據(jù)二50×502030×301225×2530×30 8

    從目視效果來說,圖2中本文方法的識(shí)別結(jié)果明顯好于附近最小值法,基本實(shí)現(xiàn)了所有地面點(diǎn)的正確識(shí)別。對(duì)比提取的DEM結(jié)果,附近最小值法的結(jié)果只能反映整體地形走勢(shì),而本文方法很好地保留了梯田等細(xì)節(jié)信息,效果明顯好于附近最小值法。同樣的,圖3中本文方法的識(shí)別結(jié)果明顯優(yōu)于附近最小值法,本文方法提取的DEM也較好。但從結(jié)果(圖3(h))中還能較明顯看出原來建筑物的痕跡,其原因有兩個(gè):①多數(shù)建筑地基部分會(huì)比周圍地面稍高,因此在DEM結(jié)果中,原建筑物位置處的值會(huì)大于周圍地面;特別是整個(gè)數(shù)據(jù)的地形平坦,并對(duì)DEM結(jié)果進(jìn)行了線性拉伸顯示,擴(kuò)大了這一細(xì)微差異,但不是錯(cuò)誤。②如圖3(h)中Ⅲ處,雖然實(shí)現(xiàn)了正確識(shí)別,但由于插值過程采用的是八鄰域的均值,導(dǎo)致在微地貌區(qū)域插值效果不理想[16],存在與周圍有明顯差異的人為痕跡。從圖3(e)可以看出,本文方法很好地識(shí)別出了高架道路,防止了因采用區(qū)域生長(zhǎng)算法而把高架道路分割到地面,并且避免了Liao等[14]在2013年數(shù)據(jù)融合大賽把圖中Ⅰ的高架高速公路錯(cuò)分到商業(yè)區(qū)的錯(cuò)誤。結(jié)果(圖3(e))中區(qū)域Ⅱ存在一個(gè)明顯錯(cuò)誤。根據(jù)本文算法原理及通過觀察對(duì)應(yīng)位置DSM可知,這一錯(cuò)誤是由于本文算法采用的DSM數(shù)據(jù)只反映地物高程信息,而圖中Ⅱ的建筑物(高架高速公路)、植物及地面三者之間在

    DSM上存在較好連續(xù)性,難以區(qū)分。如果結(jié)合植被指數(shù)(NDVI)作為輔助分析數(shù)據(jù),則可避免這一錯(cuò)誤。試驗(yàn)效果如圖4所示,基本正確識(shí)別出了DSM中全部高架道路。

    圖4 結(jié)合NDVI后的效果

    2.4 定量評(píng)價(jià)

    利用混淆矩陣和制圖精度質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行定量評(píng)價(jià),統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表2和表3。由于識(shí)別的結(jié)果只有地面點(diǎn)和非地面點(diǎn)兩類,因此不能單從地面點(diǎn)或非地面點(diǎn)的制圖精度來評(píng)價(jià)方法優(yōu)劣,而應(yīng)該兼顧兩類的精度。對(duì)于地形復(fù)雜的山區(qū)DSM數(shù)據(jù),獲取的地面點(diǎn)數(shù)量越多,質(zhì)量越高,得到的DEM結(jié)果越好。從表3中可以看出,本文方法的精度都優(yōu)于附近最小值法,精度都超過90%,是本文方法識(shí)別地面點(diǎn)和提取DEM效果好的直接體現(xiàn)。

    表2 識(shí)別結(jié)果的混淆矩陣

    本文算法對(duì)地形平坦地區(qū)和復(fù)雜地形的山區(qū)都能提取到質(zhì)量較好的DEM,但還存在兩個(gè)局限性:①本算法不適合含有郁閉度非常高的林區(qū)的DSM數(shù)據(jù)。在算法運(yùn)算中,針對(duì)林區(qū)部分的DSM數(shù)據(jù)難以識(shí)別出足夠多的地面點(diǎn),插值結(jié)果存在明顯人為痕跡,增加了DEM結(jié)果的誤差。尤其是當(dāng)郁閉度高的林區(qū)位于地形復(fù)雜的山區(qū)時(shí),不能提取出足夠多有效反映地形變化的地面點(diǎn),致使DEM結(jié)果誤差更大。②本算法要求DSM數(shù)據(jù)中必須包含高架道路附著于地面的起點(diǎn)部分,才能正確識(shí)別高架道路。原因在于識(shí)別高架道路是基于其的兩個(gè)屬性:起點(diǎn)部分附著于地面,中間主要部分高于地面。

    表3 識(shí)別結(jié)果的制圖精度 (%)

    3 結(jié) 語(yǔ)

    本文將最大類間方差法和區(qū)域生長(zhǎng)算法結(jié)合,運(yùn)用中值濾波和開運(yùn)算減少噪聲和局部極值對(duì)結(jié)果的影響,增強(qiáng)分割結(jié)果的整體性,實(shí)現(xiàn)了圖像分割過程中的種子點(diǎn)、生長(zhǎng)準(zhǔn)則和終止條件的自適應(yīng)選擇,從平坦地區(qū)和地形復(fù)雜的山區(qū)DSM中識(shí)別地面點(diǎn)和提取DEM。此外,本算法使用兩次區(qū)域生長(zhǎng)算法實(shí)現(xiàn)高架道路的識(shí)別。試驗(yàn)結(jié)果及評(píng)價(jià)指標(biāo)表明,本算法能夠有效提高DEM的提取精度。

    在后期工作中,針對(duì)本文算法局限性①,采用連續(xù)性更好的插值方法替代八鄰域插值,如雙三次插值法,改善林區(qū)部分的插值效果;同時(shí),嘗試對(duì)式②的常系數(shù)t做到自適應(yīng)取值,從而進(jìn)一步增強(qiáng)算法的自適應(yīng)能力和適用范圍。

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