靜止軌道衛(wèi)星海上遙感影像控制點(diǎn)自動(dòng)獲取方法

付宏博

摘要：靜止軌道衛(wèi)星影像能有效應(yīng)用于海上目標(biāo)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和跟蹤，但其定位精度較差，需要利用影像上的島礁控制點(diǎn)進(jìn)行幾何精校正。通常情況下，海上島嶼較為稀疏，受云霧干擾較大，控制點(diǎn)難以自動(dòng)獲取，為解決海上序列遙感影像控制點(diǎn)自動(dòng)獲取問題，本文提出一種基于決策樹分類方法的控制點(diǎn)自動(dòng)獲取方法。通過對(duì)國產(chǎn)衛(wèi)星高分四號(hào)影像進(jìn)行試驗(yàn)，對(duì)比其他兩種島礁控制點(diǎn)提取方法的結(jié)果，最終精度優(yōu)于其他方法。因此本文提出的技術(shù)流程能夠較好的應(yīng)用于海洋遙感影像的幾何精校正。

關(guān)鍵詞：海上遙感；決策樹；靜止軌道衛(wèi)星；幾何校正

中圖分類號(hào)：TP751 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-9416（2019）01-0104-03

隨著我國對(duì)地觀測(cè)技術(shù)的不斷發(fā)展，靜止軌道衛(wèi)星影像的應(yīng)用越來與廣泛，其中海洋遙感廣泛應(yīng)用于航道、漁業(yè)、氣象等領(lǐng)域。遙感影像的幾何精校正是其能夠應(yīng)用的前提，人工選擇控制點(diǎn)進(jìn)行匹配已經(jīng)無法滿足數(shù)據(jù)生產(chǎn)的需求。在海洋環(huán)境中，由于海水覆蓋范圍大，島嶼稀疏，云霧的干擾較大，導(dǎo)致精校正匹配點(diǎn)無法獲取，精校正無法自動(dòng)完成。

幾何精校正需要獲取遙感影像中特征較為明顯的控制點(diǎn)。為了在云量較多且島嶼較少的影像中獲取控制點(diǎn)，首先需要消除云的干擾，其次需要搜尋到特征較為明顯的島嶼或者海岸線，最后利用特征明顯島嶼和海岸線與基準(zhǔn)影像進(jìn)行匹配，從而完成一幅遙感影像的精校正。為了消除云的干擾，陳振煒[1]等利用樹狀判別結(jié)構(gòu)對(duì)提取子塊圖像的特征進(jìn)行云地分類，只適用于某一種遙感影像的去云的操作；劉鵬宇[2]采用了灰度共生矩陣和Gabor濾波器提取出了影像的紋理特征，較為全面地描述了圖像的內(nèi)容。

本文以國產(chǎn)衛(wèi)星高分四號(hào)影像為代表進(jìn)行靜止軌道衛(wèi)星影像的相關(guān)自動(dòng)控制點(diǎn)獲取以及幾何精校正實(shí)驗(yàn)。

1 方法介紹

本文方法分為以下幾個(gè)步驟：首先針對(duì)第一幀影像提取出控制點(diǎn)區(qū)域，進(jìn)行超像素分割，將圖像細(xì)分為多個(gè)圖像子區(qū)域。利用了海洋遙感影像亮度和紋理的特征，對(duì)已知影像超像素分割塊進(jìn)行決策樹分類訓(xùn)練，將決策樹訓(xùn)練集用于測(cè)試影像的分類，從分類結(jié)果中獲取到測(cè)試影像島嶼或海岸線特征明顯的超像素分割塊，將其與基準(zhǔn)影像進(jìn)行模板匹配，從而得到一系列海上控制點(diǎn)。

1.1 海上遙感影像超像素分割

對(duì)海上遙感影像進(jìn)行初步統(tǒng)計(jì)，影像中主要存在以下4類情況：晴空島嶼、薄云干擾、厚云干擾、晴空海洋。

其中能與基準(zhǔn)影像良好配準(zhǔn)的是晴空島嶼，因?yàn)檫@種情況不受云的干擾或者受到云霧的干擾較小，有豐富的海岸線特征，這也是本文要提取出的控制點(diǎn)區(qū)域。

提取出晴空島嶼的過程也就是對(duì)影像進(jìn)行分割和分類的過程。其中對(duì)于自適應(yīng)的分割方法，本文采用了超像素分割，超像素分割方法采用簡(jiǎn)單線性迭代聚類方法。將每個(gè)像素點(diǎn)距離周圍的聚類中心進(jìn)行比較，標(biāo)記綜合距離測(cè)度最小的超像素的標(biāo)簽。

1.2 分類特征選擇

針對(duì)圖像的光譜特征，島嶼與海水的區(qū)分關(guān)鍵因素在水體和陸地區(qū)分。本文首先選取了歸一化和差異水體指數(shù)NDWI[6]作為光譜分類特征。

針對(duì)圖像的紋理特征，由于云的影像在紋理上特點(diǎn)突出，本文采用灰度共生矩陣來描述其紋理特征。

本文選取了灰度共生矩陣的紋理3個(gè)測(cè)度分別為能量（Energy）、熵（Entropy）、相關(guān)性（Correlation）。3個(gè)測(cè)度的計(jì)算方法如下，令G表示灰度共生矩陣：

能量為圖像均勻性的測(cè)度，圖像越均勻，其值越大：

1.3 決策樹分類

決策樹是由Breiman[4]等人提出的一種簡(jiǎn)單但是廣泛使用的分類器，通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)建決策樹，可以高效的對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。決策數(shù)有兩大優(yōu)點(diǎn)：（1）決策樹模型可以讀性好，具有描述性，有助于人工分析；（2）效率高，決策樹的構(gòu)建是一次性的，預(yù)測(cè)階段的計(jì)算量極小。

本文采用的分類回歸樹算法來實(shí)現(xiàn)決策樹。利用決策樹將各個(gè)超像素塊進(jìn)行分類，最終獲取到晴空島嶼的超像素塊，即控制點(diǎn)區(qū)域。

1.4 序列影像控制點(diǎn)區(qū)域獲取

利用決策樹分類出島嶼晴空的結(jié)果與基準(zhǔn)影像進(jìn)行匹配，獲取控制點(diǎn)。

由于晴空島嶼的遙感影像特征比較明顯，水體亮度較低，到與陸地亮度較高，因此采用模板匹配能夠較為準(zhǔn)確的對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)。

選取分類為晴空島嶼的超像素塊與基準(zhǔn)影像去匹配，超像素影像與基準(zhǔn)圖之間差別采用相關(guān)性度量，匹配越好，匹配值越大。相關(guān)性度量計(jì)算方法如下：

H1，H2代表待匹配影像的超像素塊和基準(zhǔn)影像。

獲取到匹配點(diǎn)之后利用二次多項(xiàng)式模型對(duì)待校正影像進(jìn)行幾何精校正。

當(dāng)獲取到第1幀晴空島礁區(qū)域時(shí)，可一直利用此區(qū)域來校正整幅影像，但隨著時(shí)間推移，海上的云可能會(huì)覆蓋島礁區(qū)域，導(dǎo)致控制點(diǎn)區(qū)域失效，如圖1所示。

因此本文設(shè)計(jì)了以下流程，解決了控制點(diǎn)區(qū)域持續(xù)獲取的問題。

獲取上一次匹配成功的超像素塊區(qū)域，在此區(qū)域內(nèi)進(jìn)行模板匹配，若匹配成功則判斷控制點(diǎn)是否符合要求，若遇到因?yàn)橐苿?dòng)云層遮擋、陸地亮度變化等原因?qū)е缕ヅ洳怀晒t移除此匹配超像素塊區(qū)域。繼續(xù)判斷剩余控制點(diǎn)數(shù)量和分布，若數(shù)量過少或者分布過于集中，則重新搜尋匹配區(qū)域，若數(shù)量足夠且分布比較均勻則匹配得到的控制點(diǎn)進(jìn)行幾何精校正。下一幅影像重復(fù)以上步驟，直至完成所有凝視序列影像的校正。完整的方法流程如圖2所示。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

2.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為高分四號(hào)全色影像，影像區(qū)域?yàn)榱鹎蛉簫u，島嶼極其稀疏，云覆蓋率大約為40%。通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)得到以下決策樹分類模型。

決策樹直觀地反映了各個(gè)特征值的分類情況，通過分析決策樹結(jié)構(gòu)可得知：島嶼陸地和云的水體指數(shù)較低，較大程度區(qū)分了水體和非水體。紋理特征中熵值很大程度反映了影像的信息量，厚云由于是包含大面積隨機(jī)無序的紋理因此，其熵值較大。稀疏云由于其分布極其不均勻，其紋理內(nèi)部相關(guān)性較小，因此相關(guān)性值較小。島嶼影像內(nèi)部具有一定相關(guān)性，但其分布不均勻，因此島嶼影像紋理相關(guān)性值較大能量值較低。

得到的晴空島嶼區(qū)域如圖3所示。

2.2 精度評(píng)價(jià)

將本提出的決策樹分類模型與樸素貝葉斯分類方法和K-Means聚類方法進(jìn)行對(duì)比，評(píng)價(jià)指標(biāo)為分類得到的晴空島嶼超像素分類數(shù)量和錯(cuò)誤分類超像素?cái)?shù)量。

以下分別為樸素貝葉斯模型和K-Means分類方法的結(jié)果。如表1所示。

其中貝葉斯分類得到的晴空島嶼數(shù)量較多，但大部分被云所覆蓋，因此用模板匹配方法匹配這些超像素會(huì)發(fā)生較多錯(cuò)誤匹配，K-Means方法得到的晴空島嶼數(shù)量較少，導(dǎo)致控制點(diǎn)數(shù)量較少，無法覆蓋整幅影像，影響最終幾何精校正的精度。

3 結(jié)語

通過研究和實(shí)驗(yàn)，本文提出的利用決策樹分類提取云量較多的海上島嶼的超像素塊，極大程度地搜尋出影像中能夠與基準(zhǔn)圖進(jìn)行匹配的區(qū)域，實(shí)現(xiàn)了海上島嶼較少的影像自動(dòng)精校正。

然而，需要在下一步研究的中解決的問題還有，模板匹配的適應(yīng)性較差，容易受到少量亮度較大的云的干擾，島嶼匹配方法需要改進(jìn)。

參考文獻(xiàn)

[1] 陳振煒，張過，寧津生，唐新明.資源三號(hào)測(cè)繪衛(wèi)星自動(dòng)云檢測(cè)[J].測(cè)繪學(xué)報(bào)，2015（3）：292-300.

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Abstract：The geometric correction of ocean remote sensing image is a prerequisite for its data application. With the increasing number of data， an automatic geometric correction technology needs to be researched. In this paper， to solve the problem that the sea island is sparse， cloud interference is great， the control point is difficult to obtain， an automatic correction technique based on decision tree classification is proposed. Through the experiment of GF4 image， compared with the classification results of the other two classification methods， the final precision is better than the other two methods. Therefore， the technical process proposed in this paper can be applied to the geometric correction of complex sea condition remote sensing images.

Key words：super-pixel segmentation； decision tree； gray-level co-occurrence matrix； geometric correction