基于遙感圖像的工程建設(shè)進(jìn)度監(jiān)測及輔助投資決策調(diào)研與展望

胡坤 特日根 張賀峰 陳文韜

【摘? 要】近年來，隨著遙感衛(wèi)星相關(guān)技術(shù)的發(fā)展與進(jìn)步，衛(wèi)星圖像的分辨率、拍攝頻率都得到顯著提高。因此，應(yīng)用遙感圖像來監(jiān)測工程建設(shè)的實(shí)施進(jìn)度成為可能。論文對建筑物識別、塔吊識別等白晝目標(biāo)識別方法進(jìn)行綜述，并用夜光影像分析夜間開工情況，同時(shí)，結(jié)合國家政策分析如“一帶一路”、大灣區(qū)以及礦區(qū)等開工情況，提出合理投資決策的分析方法。

【Abstract】In recent years， with the development and progress of related technologies of remote sensing satellite， the resolution and shooting frequency of satellite images have been significantly improved. Therefore， it is possible to use remote sensing images to monitor the implementation progress of engineering construction. The paper summarizes day-time target recognition methods such as building recognition and tower crane recognition， and uses luminous images to analyze night-time construction conditions. Meanwhile， combined with national policies， the paper analyzes the construction conditions of "the Belt and Road"， the Greater Bay Area， and mining areas， and proposes analytical methods for reasonable investment decision.

【關(guān)鍵詞】遙感影像;工程建設(shè);衛(wèi)星;投資決策

【Keywords】remote sensing images; engineering construction; satellite; investment decision

【中圖分類號】TP751? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章編號】1673-1069（2020）10-0169-03

1 引言

利用日間影像可以對建成或在建的建筑物進(jìn)行提?。阂元?dú)立像元為單位進(jìn)行特征識別、面向?qū)ο蟮淖詣踊庾g以及通過構(gòu)建模型提取建筑物[1];而塔吊作為城市建筑的標(biāo)志性地物，通過塔吊的數(shù)量和聚集程度，可以相對直觀地看出特定區(qū)域的工程的開工情況以及進(jìn)展情況[2]。

通過夜光遙感影像（DMSP/OLS）可以檢測城市夜晚的燈光亮度來反映城市的規(guī)劃情況以及局域經(jīng)濟(jì)的增長情況。長時(shí)間序列的DMSP/OLS數(shù)據(jù)在國外已經(jīng)得到了成熟的檢驗(yàn)和應(yīng)用[3]，近幾年對DMSP/OLS的理論和應(yīng)用研究也逐步受到國內(nèi)學(xué)者的關(guān)注。

中國的礦產(chǎn)資源十分豐富，通過衛(wèi)星監(jiān)控礦區(qū)的建筑開工情況，可以真實(shí)有效地反映挖礦的進(jìn)度[4]，通過上述的建筑物識別、塔吊識別、夜間監(jiān)測夜光影像的手段，結(jié)合政策可以對挖礦進(jìn)度進(jìn)行分析。以存檔的歷史數(shù)據(jù)為工具，通過對比衛(wèi)星數(shù)據(jù)的變化，分析可能對投資造成的影響，從而達(dá)到投資輔助決策的作用。

2 白晝高分影像目標(biāo)識別

在白晝，通過高分衛(wèi)星影像，可以較為清楚地觀測到工程開工期間的建筑物、工程設(shè)備（塔吊）。本節(jié)綜述國內(nèi)外學(xué)者對于建筑物識別、塔吊識別的研究成果。

2.1 建筑物識別

王玉提出基于高分辨率遙感影像的建筑物識別方法主要可以分為以獨(dú)立像元為單位進(jìn)行特征識別、面向?qū)ο蟮淖詣踊庾g以及通過構(gòu)建模型提取建筑物等三個(gè)大類，并通過總結(jié)和借鑒前人的成果，提出了針對影像中的建筑物進(jìn)行提取的新方法。王澤泓[5]等提出特定建筑物識別可應(yīng)用于旅游景點(diǎn)地點(diǎn)的查詢，針對現(xiàn)有特定建筑物識別方法特征提取困難、識別率低等問題，提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特定建筑物識別方法，該方法針對數(shù)據(jù)規(guī)模小的限制，利用預(yù)訓(xùn)練的VGG-16網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)，以改善網(wǎng)絡(luò)效果。

2.2 塔吊識別

塔吊是建筑工地的標(biāo)志性設(shè)備，塔吊的識別可以實(shí)現(xiàn)建筑工程的大概定位和對工程規(guī)模的大概獲取，是對工程進(jìn)度監(jiān)督的有力依據(jù)。但是由于遙感圖像的復(fù)雜性以及噪聲的影響，如何將塔吊精確地提取相對困難。對于遙感圖形中塔吊的提取，圖像分割技術(shù)較為關(guān)鍵，常見的圖像分割算法主要分為：邊緣檢測和連接算法、閾值分割算法和基于區(qū)域的算法[6]。其中，閾值分割算法對圖像的灰度級別要求較高[7]，基于區(qū)域的算法容易產(chǎn)生圖像過度分割的問題[8]。于博等提出了一種基于多尺度自適應(yīng)形態(tài)學(xué)的塔吊提取方法。用多尺度自適應(yīng)形態(tài)學(xué)方法對無人機(jī)航空影像進(jìn)行分割，分割權(quán)重值根據(jù)不同的結(jié)構(gòu)元素對圖像進(jìn)行腐蝕運(yùn)算得到的不同填充次數(shù)而定，將得到的結(jié)果影像進(jìn)行二值化處理、邊緣提取、直線提取以及基于塔吊特殊的幾何特征的提取，最后將塔吊精確地提取出來（見圖1）。

3 夜光遙感圖像和城市擴(kuò)張建設(shè)的關(guān)系

通過研究和統(tǒng)計(jì)衛(wèi)星夜光數(shù)據(jù)的分布和走勢形態(tài)，可以研判城區(qū)的建設(shè)走勢情況。徐慧敏等[9]基于時(shí)序VIIRS夜光影像，通過統(tǒng)計(jì)夜光總量，運(yùn)用位序規(guī)模法則和首位度法，以及提取夜間點(diǎn)亮區(qū)域的方法研究了2012-2019年貴州省城市化發(fā)展情況。王海軍等[10]在成渝地區(qū)快速城鎮(zhèn)化的背景下，利用該地區(qū)夜晚燈光的分布和亮度變化來模擬區(qū)域城市擴(kuò)展情況。對近21年的DMSP/OLS夜光遙感數(shù)據(jù)的相互定標(biāo)、梯度分割、灰度閾值分類，提取出城市空間分布，同時(shí)，采用面積比值法進(jìn)行提取精度評估?；贕eo-Spatial Analyst模塊對成渝地區(qū)城市分布的矢量圖形進(jìn)行空間疊加分析，結(jié)合該區(qū)域的交通網(wǎng)，監(jiān)測區(qū)域城市化進(jìn)程和城市結(jié)構(gòu)的變化。王冬梅等[11]以成都市為研究對象，定性地研究了夜光遙感與人口空間化的相關(guān)性。

4 國家政策對投資決策的影響

除遙感影像以外，對于投資，各類政策也起著關(guān)鍵的作用。國家的政策刺激會對相關(guān)政策受益的公司的股價(jià)帶來較為持續(xù)且較為猛烈的上漲。若該公司所涉及的業(yè)務(wù)可以通過衛(wèi)星進(jìn)行拍攝，通過比對衛(wèi)星數(shù)據(jù)，不僅可以對歷史股價(jià)上漲或下跌進(jìn)行驗(yàn)證，而且可以在當(dāng)下的時(shí)間節(jié)點(diǎn)，對符合條件的公司的股價(jià)進(jìn)行預(yù)測。

4.1 “一帶一路”倡議

2017年初，國家出臺政策，進(jìn)行西部“一帶一路”建設(shè)大開發(fā)，新疆天山水泥股份有限公司（天山股份000877）、新疆中建西部建設(shè)股份有限公司（西部建設(shè)002302）等直接受益，股價(jià)有較大幅度的上漲。李德仁等[12]基于1993-2012年長時(shí)間序列夜光遙感數(shù)據(jù)，利用空間統(tǒng)計(jì)、空間標(biāo)準(zhǔn)差橢圓和位序-規(guī)模分布方法研究“一帶一路”沿線國家的城市體系空間結(jié)構(gòu)和時(shí)空演化趨勢。結(jié)果表明：“一帶一路”倡議對周圍國家和地區(qū)的經(jīng)濟(jì)帶來明顯的帶動作用。

4.2 粵港澳大灣區(qū)政策

2017年3月，國家出臺建設(shè)粵港澳大灣區(qū)的政策。與粵港澳大灣區(qū)相關(guān)的港口公司隨即股價(jià)產(chǎn)生一波又一波的上漲，在恰當(dāng)?shù)臅r(shí)機(jī)，通過衛(wèi)星圖進(jìn)行拍攝和比對，有著明顯的活動傾向，可為投資建設(shè)帶來輔助決策作用。

5 案例解析

在2017年8月至2017年12月，江西銅業(yè)股份有限公司的德興銅礦（坐標(biāo)為117.718008，29.012710）在2017年8月14日和2017年12月25日衛(wèi)星圖的對比，前者有大量金黃色銅礦，而在后者的圖片中，銅礦出現(xiàn)明顯的減少，說明挖礦的力度較大，反映在股價(jià)上，也出現(xiàn)了一波先漲后跌的過程。如圖2和圖3所示。

6 結(jié)語

本文對遙感圖像可以通過監(jiān)測工程建設(shè)進(jìn)度來對投資進(jìn)行輔助決策進(jìn)行闡述。首先，綜述了遙感圖像在白晝的應(yīng)用，分別從建筑物識別、塔吊識別進(jìn)行介紹;其次，介紹了在夜間，夜光數(shù)據(jù)的應(yīng)用，綜述了國內(nèi)外學(xué)者對夜光遙感數(shù)據(jù)的研究和探索;再次，闡述了政策對于投資決策有著重大的影響，介紹“一帶一路”、粵港澳大灣區(qū)的相關(guān)政策;最后，針對可以用衛(wèi)星圖進(jìn)行分析的公司，提出了具體的案例。

【參考文獻(xiàn)】

【1】王玉.基于多源遙感數(shù)據(jù)的建筑工程資產(chǎn)投資態(tài)勢監(jiān)測[D].北京：中國地質(zhì)大學(xué)，2016.

【2】于博，牛錚，王力.一種基于多尺度自適應(yīng)形態(tài)學(xué)的塔吊提取方法[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用，2013，28（02）：240-244.

【3】Wu J，He S，PENG J，et al.Inter calibration of DMSP-OLS nighttime light data by the invariant region method[J].International Journal of Remote Sensing，2013，34（20）：7356-7368.

【4】卞正富，于昊辰，侯竟，等.西部重點(diǎn)煤礦區(qū)土地退化的影響因素及其評估[J].煤炭學(xué)報(bào)，2020，45（01）：338-350.

【5】王澤泓，劉厚泉.基于遷移學(xué)習(xí)與自適應(yīng)特征融合的建筑物識別[J].計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展，2019（12）：40-43.

【6】黨軍偉.塔吊在高層建筑施工中的應(yīng)用[J].建筑工程技術(shù)與設(shè)計(jì)，2017（14）：1964.

【7】王連利，劉增力，劉康.基于灰度直方圖的單一圖像噪聲類型識別研究[J].軟件導(dǎo)刊，2018，17（04）：197-200.

【8】吳正平，馬占穩(wěn)，顏華，等.基于圖像的多方向灰度波動局部閾值分割方法[J].激光與光電子學(xué)進(jìn)展，2020，57（6）：181-186.

【9】徐慧敏，王妍，李熙.基于夜光遙感的貴州省城市格局變遷研究[J].自然雜志，2020（2）：134-141.

【10】王海軍，孔祥冬，武克軍.利用夜光遙感影像進(jìn)行城市化監(jiān)測[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2018，54（12）：235-239.

【11】王冬梅，張文君.夜光遙感與人口空間化的相關(guān)性研究初探——以成都市為例[J].現(xiàn)代鹽化工，2019（6）：151-153.

【12】李德仁，余涵若，李熙.基于夜光遙感影像的“一帶一路”沿線國家城市發(fā)展時(shí)空格局分析[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào)信息科學(xué)版，2017，42（6）：711-720.