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    高分辨率遙感影像在隨機森林變化檢測中的價值探究

    2020-01-01 11:18:26楊杰興
    四川建材 2020年1期
    關(guān)鍵詞:變化檢測決策樹光譜

    葛 印,楊杰興

    (1.貴州省第三測繪院,貴州 貴陽 550003;2.貴州省地質(zhì)礦產(chǎn)勘查開發(fā)局測繪院,貴州 貴陽 550003)

    1 變化檢測及隨機森林概念

    1.1 變化檢測概念

    對不同時段產(chǎn)生的遙感影像進行定量化的分析,從而使得地表的覆蓋變化能夠被明確,便是變化檢測的概念[2]。在遙感的研究中,變化檢測為熱點內(nèi)容,在覆蓋監(jiān)測以及土地利用、城市的發(fā)展、災(zāi)害評估等方面,被廣泛應(yīng)用。與此同時,隨著遙感影像的空間分辨率升高,同類型的地物在內(nèi)部光譜發(fā)生的差異性增大,在元光譜基礎(chǔ)上進行的自動化變化檢測,在災(zāi)害評估及城市建設(shè)、土地監(jiān)測、覆蓋監(jiān)測中的應(yīng)用較為廣泛。遙感影像空間分辨率的提升,導(dǎo)致了同類地物內(nèi)部光譜差異性增強?;谠庾V的自變檢測過程中,對于現(xiàn)階段遙感圖像的信息處理,難以達成相關(guān)的要求,由此使得遙感高分辨圖像技術(shù)的應(yīng)用受到限制。針對對象進行分析的方法,為高分辨型遙感圖像的信息處理,提供了較為新穎的思路。在時代發(fā)展中,較多學(xué)者對于該方法進行了不同目標(biāo)、不同應(yīng)用模型的研究,也為變化檢測方法發(fā)展提供了多元化的方向。

    1.2 隨機森林概念

    隨機森林是非參數(shù)的分類方法,主要由數(shù)據(jù)進行驅(qū)動,其方法實現(xiàn)是通過固定樣本展開學(xué)習(xí)訓(xùn)練,從而能夠完成分類規(guī)則的結(jié)構(gòu)形成,對噪聲數(shù)據(jù)的處理較為有效,對于特征權(quán)重的分配也能夠有效進行估算,學(xué)習(xí)速度極快,較同類算法,擁有更強的準確性。本文通過運用面向?qū)ο蟮姆治龇椒?,結(jié)合隨機森林模型,對高分辨的遙感影像中的應(yīng)用價值進行探索,使得算法更為精確,變化檢測更為準確,遙感影像分辨率更為高。

    2 變化檢測相關(guān)研究及發(fā)展

    2.1 鄰域聯(lián)系加強

    將MRF類模型和模糊類C均值聚類相互結(jié)合,提出非監(jiān)督變化檢測的算法,和單一方法相比,對于檢測精度的確有提高作用。在該研究中,對影像間鄰接限制性關(guān)聯(lián)進行了分析,對條件隨機場域和水平集兩種模型進行了改進,并利用其對變化檢測區(qū)域中的未變化及變化區(qū)域的信息進行提取。

    2.2 冗余信息屏蔽

    通過對k均值以及主成分變化聚類結(jié)合,對于信息間的無效信息有效減少,從而信息發(fā)生變化后的影像增強,對于變化信息的提取更為有利。但是,對于空間鄰域間的關(guān)系,如果存在定義誤差的現(xiàn)象,容易使得邊緣類細節(jié)過于平滑,從而未能對較為細節(jié)化的變化信息進行檢測。且該方法對于參數(shù)設(shè)置的控制,在最終結(jié)果精度上的影響較大。

    2.3 綜合特征應(yīng)用

    在面對對象進行的變化檢測,其根本支撐在于影像分割的信息處理技術(shù)。在該方法中,處理的單元單位為對象。影像對象進行定義的過程中,將其光譜性質(zhì)及形狀作同質(zhì)性單體區(qū)域,在對象的定義屬性中,含有形狀以及上下文、紋理、光譜等特征。由此,在進行變化檢測時,能夠?qū)ζ涮卣骶C合以及光譜數(shù)據(jù)進行應(yīng)用,使得邊變化的檢測精度能夠得到提高。基礎(chǔ)作對象變化向量的分析和有關(guān)的卡房變換法以及系數(shù)法,利用對象多樣特征進行分析,與單一特征的分析方法,對于變化檢測的精度的確有效進行了提升。不過,該方法對于特征在選取時的好壞、權(quán)重分配、變化的閾值確定等方面較為依賴。且對于分割的尺寸在進行確定時,造成檢測的過程中噪聲問題出現(xiàn),降低了變化檢測結(jié)果的準確性。

    3 隨機森林面向?qū)ο笞兓瘷z測的應(yīng)用

    3.1 影像分割

    在影像分割中,其目的主要是對同類型地物盡量分割在同一個區(qū)域,使得最終能夠形成區(qū)域一致、緊湊的同質(zhì)化區(qū)域。

    3.2 提取特征

    圖像進行分析的過程中,該方法的基本特征為光譜特征;如果圖像之中有同一地物的出現(xiàn)或地物一部分含有其組成的物質(zhì),在理想情況下,可以作圖像的表現(xiàn)中,在灰度值上統(tǒng)一的假設(shè)。由此,不同對象的分割中,像素值相同的情況下,對圖像進行分割的對象能夠?qū)嶋H的地物進行反映。在應(yīng)用中,可以對前后時不相同波段均值以及方差、灰度比作對象光譜型特征。在應(yīng)用Gabor小波的變換,對原始影像展開處理?;叶缺燃胺讲?、波段的均值等進行光譜特征的定義。對Gabor小波變換規(guī)律進行應(yīng)用,進而實施原始影像的處理。對高斯函數(shù)的復(fù)制頻率進行取值:ω=8,沿著X軸及Y軸的方差可以確定為σx=1,σy=2,在完成規(guī)律的應(yīng)用處理以后的影像需要進行二維卷積的運算,從而可作分類的特征。對于對象間前后時段的影像光譜特征和Gabor特征兩相組合,作隨機森林分類其特征的輸入數(shù)據(jù),隨機森林在特征及分類的數(shù)據(jù)支撐,該數(shù)據(jù)也可以為模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)使用。

    3.3 樣本選擇

    樣本的選擇中,假設(shè)初始類型的像素級變化檢測超像素Si中含有像素的總個數(shù)擁有Numt,變化像素個數(shù)則是Numc,未變化的像素在個數(shù)上作Numn,就可以得到Numc+Numn=Numt。根據(jù)超像素區(qū)域中變化像素的比例為w,則計算的公式為:

    (1)

    公式中,如果w=0的情況下,超像素則可以作未發(fā)生變化的樣本,而w≥T(T作閾值,T∈[0,1]),那么就可以作為變化樣本;w∈[0,T],超像素在變化類別上為不確定型,需要再次地判斷。自動提取樣本之后,將80%的樣本作為隨機抽取中的樣本基礎(chǔ),訓(xùn)練模型的樣本數(shù)據(jù);其余樣本可以作為測試型樣本,在精度分類評價的過程中運用。閾值取值作(0,1)區(qū)間。

    3.4 隨機森林的面向?qū)ο笞兓瘷z測

    在進行該方法的檢測過程中,分為訓(xùn)練及分類兩個不同階段,在進行訓(xùn)練時,要依據(jù)決策樹樣本及理論取得模型。并進行特征的權(quán)重自動估計;而分類階段則是針對已經(jīng)完成訓(xùn)練的模型,對變化對象類別進行分類。具體含有四個步驟。

    1)樣本選取及演策的過程,作為樣本測試分類及樣本序號等類型參數(shù)建立的基礎(chǔ)。

    2)以總數(shù)為基礎(chǔ)訓(xùn)練樣本,對隨機樣本進行數(shù)據(jù)的抽取,從而得到自助訓(xùn)練數(shù)據(jù)的集合Lk(B)(k=1,2…k),k作為決策樹的全部個數(shù)。Lk(B)可以作為訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù),對決策樹進行建設(shè)。決策樹在節(jié)點上分裂后,重復(fù)為從總數(shù)中進行特征的變量隨機進行選擇;從選取的變量中,選擇最優(yōu)分裂點以及最佳變量;最后將對節(jié)點的分裂進行控制,成為左右各一子節(jié)點的子模型。

    3)根據(jù)以上的流程,可以把決策樹集合確認為:

    (2)

    4)新特征向量值,可以使用隨機森林模型進行預(yù)測及預(yù)算,并使用決策樹投票對最終的分類結(jié)果進行確認。

    4 結(jié) 語

    通過本文對變化檢測技術(shù)的討論,并對隨機森林變化檢測進行應(yīng)用分析,從而使得整體的遙感影像能夠滿足于高分辨率的要求。未來遙感技術(shù)的分析方法也將主要為面向?qū)ο蟮姆绞?,整體的遙感技術(shù)將得到更進一步的發(fā)展。

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