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    基于“樣本字典”的城市違法用地快速監(jiān)測模式研究

    2021-07-05 09:38:20楊友生周光建
    地理空間信息 2021年6期
    關(guān)鍵詞:特征

    李 奇,楊友生,周光建*

    (1.廣州市城市規(guī)劃勘測設(shè)計研究院,廣東 廣州 510060)

    隨著我國城市化推進(jìn),城市建設(shè)用地需求大幅度增加,土地違法違規(guī)利用現(xiàn)象十分突出,土地違法監(jiān)測大量僅依靠人工巡查,難以保障土地執(zhí)法效率及準(zhǔn)確率。傳統(tǒng)城市“兩違”管理中,采用外業(yè)人工巡查和內(nèi)業(yè)人工判別的模式難以保障違法建設(shè)、違法用地的提取效率和結(jié)果[1]。針對南沙新區(qū)缺乏長效、可視化的動態(tài)監(jiān)測機(jī)制,基于無人機(jī)低空遙感技術(shù)手段,分析、歸納不同區(qū)域下最優(yōu)航飛參數(shù)、掃描方式,引入實景三維模型可彌補土地執(zhí)法證據(jù)留存的空白,并獲取城市地理要素的輪廓線、骨架線、邊界線等三維信息、紋理特征,以及建筑物的高度變化信息,提升“兩違”變化監(jiān)測的違法信息發(fā)現(xiàn)敏感度[2-4]。融合多源數(shù)據(jù),構(gòu)建統(tǒng)一、完善的“兩違”聯(lián)動監(jiān)測體系,服務(wù)于各級行政職能部門,支撐南沙新區(qū)全域精細(xì)化管理,梳理總結(jié)出適宜南沙新區(qū)獨特地理條件及發(fā)展環(huán)境的“兩違”動態(tài)監(jiān)測機(jī)制技術(shù)路線,提出以專題“樣本字典”和自注意力機(jī)制變化感知為核心的快速監(jiān)測服務(wù)技術(shù)體系。

    1 專題“樣本字典”的構(gòu)建

    鑒于多源數(shù)據(jù)協(xié)同融合、管理的問題,采用標(biāo)準(zhǔn)地形圖分幅的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)裁剪,進(jìn)而將影像分幅與地形圖分幅保持一致,可實現(xiàn)在違法區(qū)域疊加現(xiàn)狀地形圖、正射影像圖以及土規(guī)、控規(guī)法定數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)。結(jié)合DOM正射影像的數(shù)據(jù)標(biāo)注類型,通過labelme進(jìn)行同一監(jiān)控區(qū)不同時期的變化地物區(qū)域的標(biāo)注,生成訓(xùn)練模塊所需要的學(xué)習(xí)標(biāo)簽。將裁剪后的兩期無人機(jī)數(shù)字正射影像圖和二值化后的變化信息進(jìn)行梳理組織,構(gòu)成智能感知土地執(zhí)法專題訓(xùn)練樣本字典?;诘仡愄卣骺蓞^(qū)分出建筑物及非建筑物兩大地類,非建筑物地類包含花基植被、河流道路及其他地表附屬物等地形要素,綜合考量季節(jié)、天氣等非地類變化因素,結(jié)合多期影像數(shù)據(jù)及對應(yīng)的土規(guī)、現(xiàn)場照片、地形圖等多源數(shù)據(jù),定義分類初始庫,將非建筑物通過適配的紋理信息及灰度特征進(jìn)行分類,依托多尺度、多梯度的分割方式,對于孤點噪聲及碎片化圖斑進(jìn)行面積比例閾值剔除,獲取具有高分辨、紋理清晰的非建筑物地類。

    利用高程信息進(jìn)行閾值劃定,考慮建筑物的平滑特性導(dǎo)致平面擬合殘差較小,可進(jìn)一步區(qū)分出植被等非建筑物地類。通過點云的形態(tài)特征,結(jié)合高程信息,可將建筑物區(qū)分出桿狀建筑,墻狀建筑及塔樓建筑等,對應(yīng)為一維、二維及三維建筑結(jié)構(gòu),形成非建筑物及一、二、三維建筑物的地類要素樣本,并通過年度更新結(jié)合日常業(yè)務(wù)案的事件驅(qū)動機(jī)制,進(jìn)行樣本庫更新迭代。形成具有南沙新區(qū)獨特建筑風(fēng)貌及地理環(huán)境的“地類要素樣本字典”。圍繞植被及其他非植被的地形存在植被指數(shù)及亮度的差異,基于歸一化差分植被指數(shù)-NDVI根據(jù)目標(biāo)地類要素進(jìn)行紅、綠、藍(lán)波段的自由組合,以及目標(biāo)要素的亮度閾值選取,可快速區(qū)分出植被及目標(biāo)要素。結(jié)合多期影像及更新數(shù)據(jù),形成“光譜知識樣本字典”。專題訓(xùn)練樣本字典分類如表1所示。

    表1 專題訓(xùn)練樣本字典分類示意表

    2 違法用地快速監(jiān)測模式建立

    2.1 引入自注意力機(jī)制對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

    在不同時間拍攝的兩幅共配準(zhǔn)圖像中,光照變化和光照角度變化引起的配準(zhǔn)誤差壓倒了真實物體的變化,對遙感影像變化檢測(CD)算法提出了挑戰(zhàn)。根據(jù)樣本庫中各類型要素的光譜特征及形態(tài)結(jié)構(gòu)等多源信息,為聚焦違法用地的敏感高頻區(qū)的變化發(fā)現(xiàn),提出專注于興趣區(qū)塊聚焦檢測的時空自注意力(self-attention)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。基于度量的特性,利用個體像素在不同位置和時間的時空相關(guān)性更新這些特征圖,有效解決卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)應(yīng)對大距離時空像素關(guān)聯(lián)性的問題。在此基礎(chǔ)上,優(yōu)化自注意機(jī)制的學(xué)習(xí)模型,設(shè)計了基礎(chǔ)時空注意力模塊、金字塔時空注意力模塊兩種自注意力學(xué)習(xí)模塊。基礎(chǔ)的時空注意力模塊學(xué)習(xí)捕捉任意兩個位置之間的時空相關(guān)性(注意力權(quán)重),通過時空中所有位置特征的加權(quán)和計算每個位置的響應(yīng)。金字塔時空注意力模塊將基礎(chǔ)時空注意力模塊嵌入到金字塔結(jié)構(gòu)中,去生成多尺度注意力表示。

    2.2 基于時空注意力學(xué)習(xí)模塊的變化感知

    通過對不同大小區(qū)域的特征進(jìn)行組合,可以得到多尺度的特征。在此動機(jī)的驅(qū)動下,將圖像空間平均劃分為一定尺度下的子區(qū)域,并在每個子區(qū)域引入自注意機(jī)制,利用該尺度下對象的時空關(guān)系。通過將圖像劃分為多尺度的子區(qū)域,可以獲得多尺度的特征表示,以便更好地適應(yīng)目標(biāo)的尺度變化。將自注意模塊被整合到多尺度子區(qū)域的金字塔結(jié)構(gòu)中形成金字塔注意模塊(pyramid attention module)。通過這種方式,捕獲不同尺度下的時空依賴關(guān)系,從而生成更好的表示來適應(yīng)不同大小的對象。然后利用個體像素在不同位置和時間的時空相關(guān)性更新特征圖,形成基礎(chǔ)時空注意模塊(self-attention)。

    地物的實際分布在樣本庫中遙感影像上的光譜-空間特征存在明顯差異化[7-8]。在多時相影像上表現(xiàn)為建筑物拆建、植被區(qū)域減少等特征的違法建設(shè)與違法用地,采用多時相分割方法保證同一地物在多時相影像中邊界相同,針對不同特征層采用多元特征,利于反映不同區(qū)域、不同地物類型的變化信息。面向?qū)ο筇卣鞯墓庾V變化信息提取違法建設(shè)與違法用地變化區(qū)域;基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)、穗帽變換與差分形態(tài)學(xué)譜,調(diào)整閾值、置信度、最小圖斑面積等參數(shù),提取建筑物的亮度、尺寸、對比度;結(jié)合形態(tài)學(xué)開、閉運算將不同特征下的變化監(jiān)測結(jié)果進(jìn)行融合處理,實現(xiàn)基于地物分布特征的違法用地識別[9]。對多時相遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何分析、空間基準(zhǔn)統(tǒng)一處理后,形成違法建設(shè)與違法用地動態(tài)監(jiān)測機(jī)制(如圖1)。

    圖1 方案設(shè)計圖

    3 應(yīng)用效果

    通過疊加土地利用現(xiàn)狀矢量圖和遙感圖,利用矢量數(shù)據(jù)的圖斑邊界信息將遙感影像分割成影像像斑,然后對影像像斑進(jìn)行提取標(biāo)記點,漫水填充,分類提取,基于不同地類對應(yīng)的遙感影像識別深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練所需的大量訓(xùn)練樣本庫。優(yōu)選遙感影像地類識別對應(yīng)深度學(xué)習(xí)樣本庫的自動獲取方法,包括如下步驟:①邊緣映射,在同一坐標(biāo)系下疊加土地利用現(xiàn)狀矢量圖和遙感圖,然后將土地利用現(xiàn)狀矢量圖的邊界映射為由遙感圖中連續(xù)像元組成的閉合邊緣;②標(biāo)記點提取,在閉合邊緣內(nèi)部選取標(biāo)記點;漫水填充,通過標(biāo)記點進(jìn)行漫水填充,并給對應(yīng)于每個填充區(qū)域的掩膜賦值和保存地類信息;③圖像分類提取,根據(jù)掩膜提取分割后圖像,并根據(jù)掩膜保存的土地利用現(xiàn)狀的地類信息進(jìn)行分類保存,形成樣本庫。經(jīng)過大量的樣本庫訓(xùn)練之后,對自動提取的變化圖斑進(jìn)行圖斑分類識別,辨別正樣本與負(fù)樣本,綜合參考圖斑位置信息、范圍信息等因素自動剔除偽變化,實現(xiàn)圖斑分類(如圖2)。

    圖2 變化圖斑自動檢測分割

    采用相同的數(shù)據(jù)圖斑,與ArcGIS和Envi這兩個非常流行的地理信息系統(tǒng)軟件和遙感圖像處理軟件的變化檢測方法進(jìn)行對比(如圖3、4)。

    圖3 同一區(qū)域的測試圖斑

    基于自注意力機(jī)制的土地執(zhí)法智能感知體系,其區(qū)域變化識別正確率達(dá)到95%,變化地物分割完整性達(dá)85%,標(biāo)志性建筑檢索正確性達(dá)95%。相比于傳統(tǒng)的EV比值法與ArcGIS CCDC法,其區(qū)域變化識別正確率提高34%及40%,變化地物分割完整性提高50%和58%,具有良好的感知提取效率,可提高現(xiàn)有土地執(zhí)法行業(yè)的效率。實驗結(jié)果如表2所示。

    表2 檢索結(jié)果表

    圖4 應(yīng)用效果

    4 結(jié) 語

    本文針對常規(guī)的“外業(yè)人工巡查+內(nèi)業(yè)人工判別”模式存在的識別效率難以滿足快速發(fā)展城區(qū)的需求問題,圍繞違法用地監(jiān)管高效、精準(zhǔn)、精細(xì)的管控要求,利用新興的無人機(jī)低空遙感技術(shù)手段,結(jié)合地類要素及光譜知識的樣本庫的構(gòu)建、引入自注意力機(jī)制的深度學(xué)習(xí)模塊進(jìn)行的地類變化智能感知、融合多源數(shù)據(jù)進(jìn)行違法用地分析等先進(jìn)技術(shù),形成以專題“樣本字典”和自注意力機(jī)制變化感知為核心的快速監(jiān)測服務(wù)技術(shù)體系,解決國家重要戰(zhàn)略發(fā)展地區(qū)的精細(xì)管理。

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