基于LBV變換的L分量閥值法提取建筑信息

孫書翰

【摘要】：通過LBV變換的基本思想提出L分量閥值法，對(duì)大連市部分城區(qū)的TM遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行建筑信息提取，與NDBI指數(shù)法，PCA變換，監(jiān)督分類法等幾種方法進(jìn)行比較，結(jié)果表明：L分量閥值法的分類精度為87%，高于其他方法，是一種行之有效的信息提取辦法。該方法重點(diǎn)在于選取合適的閥值，恰當(dāng)?shù)拈y值可以獲得最高的分類精度。

[關(guān)鍵詞]：建筑用地； 遙感影像； LBV變換； 信息提取

[引言]：

城市不僅是人口、資源、環(huán)境和社會(huì)經(jīng)濟(jì)要素高度密集的綜合體，還是一個(gè)與外界進(jìn)行能量、物質(zhì)交換的開放系統(tǒng)[1]。現(xiàn)如今，城市以前所未有的速度迅速發(fā)展。城市的發(fā)展變化和城市化過程不僅表現(xiàn)在人口的增加、經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和功能的變化，而且表現(xiàn)在城市空間結(jié)構(gòu)的變化。城市擴(kuò)展是城市化進(jìn)程的重要表現(xiàn)之一，深刻地影響著周圍的生態(tài)環(huán)境[2]。近年來遙感技術(shù)已成為城市用地動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的有效手段之一。利用遙感影像可以快捷、準(zhǔn)確與客觀地獲取城鎮(zhèn)用地信息，獲得不同時(shí)期城市用地面積資料， 監(jiān)測(cè)城市的擴(kuò)張過程， 對(duì)城市的合理規(guī)劃具有重要的意義[3]。

目前在沒有GIS輔助的情況下常用的遙感影像城市建筑用地信息提取方法是計(jì)算機(jī)分類，主要是監(jiān)督分類以及非監(jiān)督分類。但城鎮(zhèn)用地信息的分類精度較低， 為了取得更高的精度， 有時(shí)必須得采用目視判讀的方法， 但這種方法非常費(fèi)時(shí)， 工作量大， 效率較低。本文基于LBV變換提出了L分量閾值法的建筑信息提取方法，通過實(shí)驗(yàn)對(duì)其提取精度與其他方法進(jìn)行比較分析。

1.城市建筑信息提取方法

1.1 影像信息

選擇大連市中山區(qū)、西崗區(qū)、以及沙河口區(qū)等部分城區(qū)作為研究對(duì)象，所使用的數(shù)據(jù)為TM影像數(shù)據(jù)，成像時(shí)間為2010年8月3日，軌道號(hào)為120/33，研究區(qū)域內(nèi)無云層覆蓋，影像質(zhì)量良好，地面分辨率為30米。

1.2研究方法介紹

曾志遠(yuǎn)先生通過對(duì)多條具有代表性的地物輻射曲線進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，衛(wèi)星遙感圖反應(yīng)出來的三個(gè)最重要的地物輻射特征是地物總輻射水平L，地物可見光—紅外光輻射平衡B，和地物輻射隨波段變化的向量V[4]。其中L值圖像代表裸地特征圖像，B值圖像代表水體特征圖像，V值圖像代表植被特征圖像。

用于LBV變換的TM圖像（四個(gè)波段）最佳波段組合是TM2、3、4、5，最優(yōu)方法為灰度值曲線回歸方程法，對(duì)這四個(gè)波段進(jìn)行線性變換可以生成L、B、V三個(gè)波段，公式如下[5]：

L=1.507599D2-0.066392D3-1.382209D4+1.733790D5+11.000000

B=1.126971D2+0.673348D3+0.077966D4-1.878287D5+159.000000

V=1.636910D2-3.396809D3+1.915944D4-0.156048D5+121.000000

在L分量中，裸地及建筑用地呈現(xiàn)高亮色調(diào)，其余地物呈現(xiàn)暗黑色調(diào)。影像中地物由黑到白分別表示水體、植被、建筑用地、裸地。L分量閾值法的基本原理是：在完成LBV變換的基礎(chǔ)上，通過對(duì)L分量灰度直方圖的分析，選取恰當(dāng)?shù)拈撝?，從而?shí)現(xiàn)對(duì)建筑用地信息的提取。

2.建筑用地信息處理與提取

在ENVI軟件中打開大連市遙感圖像，本文研究的主要對(duì)象是大連市中山區(qū)、西崗區(qū)、沙河口區(qū)等區(qū)域，需要對(duì)影像進(jìn)行裁剪，影像尺寸大小設(shè)置為500*500。裁剪之后，對(duì)影像進(jìn)行彩色合成。關(guān)于影像數(shù)據(jù)的各個(gè)波段，一般認(rèn)為，TM1、TM2、TM3 相關(guān)性較好，TM5、TM7 所含信息相似，TM4獨(dú)立性較好。此次假彩色合成，紅色選擇TM4波段、綠色選擇TM3波段、藍(lán)色選擇TM2波段，將三者進(jìn)行波段組合生成影像如圖所示。假彩色合成后的圖像，建筑用地呈現(xiàn)為灰藍(lán)色調(diào)，農(nóng)用地，山林，植被等綠地為紅色調(diào)，海洋呈現(xiàn)藍(lán)黑色調(diào)，彼此差異明顯，易于區(qū)分。

通過LBV變換公式，得到L、B、V，3個(gè)波段，對(duì)三個(gè)波段進(jìn)行彩色合成，L波段對(duì)應(yīng)紅色，B波段對(duì)應(yīng)綠色，V波段對(duì)應(yīng)藍(lán)色，對(duì)應(yīng)LBV彩色合成圖像與L 波段的灰度直方圖發(fā)現(xiàn)，建筑用地及裸地面積少于水體及植被覆蓋面 積，而灰度波直方圖上有兩個(gè)波峰，居左的波峰代表著L值較小的水體及植被，居右的波峰則代表著L值較大的建筑用地。居右波峰的右端點(diǎn)之后代表著L值最大的裸地。選取有波峰的左右端點(diǎn)作為L分量的閥值，經(jīng)過試驗(yàn)測(cè)試，建筑用地的灰度值介于86～170之間。將L波段的影像進(jìn)行二值化處理，如圖5所示，白色高亮部分即為建筑用地信息。

3.實(shí)驗(yàn)結(jié)果的精度分析

將L分量閥值法獲取的建筑信息圖，與原始影像進(jìn)行疊加對(duì)照，發(fā)現(xiàn)通過該方法提取的建筑用地信息，與目視判讀的建筑用地信息高度吻合。能夠完全提取出面積較大的住宅區(qū)、商業(yè)區(qū)，也能夠得到植被之間的公路和河流上的橋梁。并且分離出正在建設(shè)中的裸地，減小了誤差。

對(duì)以上幾種方法進(jìn)行定量統(tǒng)計(jì)，對(duì)建筑以及其他地物各隨機(jī)選取150個(gè)樣本點(diǎn)，建立混淆矩陣，得到總體的分類精度，kappa系數(shù)，建筑信息漏分精度，非建筑信息誤分精度，建筑信息精度。如下表所示，LBV變換的建筑信息分類精度為86.67%，總體分類精度為87%。該方法與其他方法，總體分類精度有所提高，能夠達(dá)到土地形態(tài)特征和動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)等研究的精度要求。

4.結(jié)論與討論

選取大連市部分城區(qū)TM影像數(shù)據(jù)，利用L分量閥值法以及其他三種方法對(duì)城市建筑信息進(jìn)行提取，可以得到一下結(jié)論：

1.在以上幾種方法中L分量閥值法所獲得的影像，總體分類精度高于其余幾種方法的總體分類精度，是一種行之有效的辦法。

2.選取恰當(dāng)?shù)拈y值可以使L分量閥值法獲得最高的分類精度，縮小建筑漏分精度，有效的改善裸露地誤分為建筑用地。

3.該方法操作簡(jiǎn)便，但選取適合的閥值是該方法最重要也是最困難的環(huán)節(jié)，需要反復(fù)實(shí)驗(yàn)檢測(cè)才能得到。

【參考文獻(xiàn)】：

[1]王秋兵；盧娜；邊振興.沈陽市城區(qū)擴(kuò)展動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與驅(qū)動(dòng)力分析[J].資源科學(xué)，2008，（07）：110-117.

[2]趙璐；蘇懷.基于遙感影像的1992―2006年昆明市城區(qū)擴(kuò)張及驅(qū)動(dòng)力分析[J].中國科技縱橫，2011.

[3]楊智翔；何秀鳳.基于改進(jìn)的NDBI指數(shù)法的遙感影像城鎮(zhèn)用地信息自動(dòng)提取[J].河海大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2010， （02）：63-66

[4]曾志遠(yuǎn).衛(wèi)星遙感圖像計(jì)算機(jī)分類與地學(xué)應(yīng)用研究[M].北京：科學(xué)出版社，2004.

[5]姜洋；李艷；劉東.基于TM影像屬性和形態(tài)特征的土地覆被制圖方法[J].地球信息科學(xué)學(xué)報(bào) ，（01）：121-129