基于遙感影像的城市土地利用變化檢測研究

王勇

(鄭州測繪學(xué)校，河南鄭州 450015)

1 引言

衛(wèi)星遙感影像覆蓋范圍大，能及時(shí)、客觀、周期性地獲取地表覆蓋信息。隨著衛(wèi)星遙感影像的空間分辨率不斷提高，為土地利用變更調(diào)查提供了新的數(shù)據(jù)源，使得利用衛(wèi)星遙感影像快速更新土地利用現(xiàn)狀圖成為可能，同時(shí)遙感影像的價(jià)格也越來越便宜，因此，可以利用高分辨率衛(wèi)星遙感影像代替航空遙感影像進(jìn)行土地利用現(xiàn)狀調(diào)查。雖然目前比較成熟的用于土地利用的變化檢測算法較多，這些方法分別適用于不同的實(shí)際需求，根據(jù)實(shí)際情況選擇合適的方法才可以達(dá)到較好的檢測結(jié)果。本文提出了基于灰度差分和紋理差分圖像融合的變化檢測方法，并利用鄭州市近幾年的遙感影像進(jìn)行城市土地利用變化檢測實(shí)踐研究。

2 變化檢測

2.1 變化檢測的一般處理流程

從輸入多時(shí)相遙感圖像數(shù)據(jù)，到輸出變化檢測結(jié)果，變化檢測的一般處理流程由圖像預(yù)處理、變化信息獲取以及檢測結(jié)果輸出三個(gè)部分構(gòu)成，如圖1所示。

圖1 變化檢測的處理流程

2.2 變化檢測算法分類

目前已經(jīng)有許多變化檢測算法，如差值法、植被索引法、主成分分析法等。人們從應(yīng)用的角度出發(fā)有各種各樣的分類方法，但變化檢測算法本質(zhì)上是“特征提取”問題，或稱為變化增強(qiáng)算法。因此，本文認(rèn)為較為合理的算法分類可以根據(jù)特征提取的方式來分，可分為兩大類:

(1)基于光譜/灰度特征的變化檢測?；诠庾V/灰度特征的變化檢測算法只考慮點(diǎn)對(duì)點(diǎn)(pixel－to－pixel)運(yùn)算，因此要求多時(shí)相的圖像之間必須嚴(yán)格地配準(zhǔn)。

(2)基于空間特征的變化檢測算法。基于空間特征的變化檢測算法考慮了圖像的空間特性，如紋理、邊緣及目標(biāo)識(shí)別結(jié)果等，它是基于區(qū)域運(yùn)算的。

3 基于差分圖像融合的變化檢測方法

3.1 基于差分圖像融合的變化檢測原理

基于差分圖像融合的變化檢測是將灰度差分圖像與紋理差分圖像相結(jié)合進(jìn)行變化區(qū)域檢測的處理方法，主要的處理流程為:輸入多時(shí)相遙感圖像后，先通過圖像配準(zhǔn)和相對(duì)輻射校正方法實(shí)現(xiàn)不同時(shí)相遙感圖像的幾何和輻射校正;分別進(jìn)行灰度差分和紋理差分，得到灰度差分圖像和紋理差分圖像;然后根據(jù)乘積變換原理融合紋理差分圖像和灰度差分圖像;接著根據(jù)ISODATA算法實(shí)現(xiàn)差分圖像融合后的分類;根據(jù)分類圖像確定合適的閾值，得到變化區(qū)域。

3.2 基于差分圖像融合的變化檢測算法描述

根據(jù)前面的分析，對(duì)于本文提出的基于差分圖像融合的變化檢測算法，算法為如圖2所示流程。

下面給出主要的處理步驟:

第1步:圖像預(yù)處理

①根據(jù)多項(xiàng)式糾正的方法實(shí)現(xiàn)多時(shí)相遙感圖像的配準(zhǔn);

②通過直方圖匹配法實(shí)現(xiàn)多時(shí)相遙感圖像的輻射校正。

圖2 基于差分圖像融合的變化檢測流程圖

第2步:差分圖像融合

①根據(jù)圖像的灰度信息得到多時(shí)相遙感圖像的灰度差分圖像;

②根據(jù)圖像的紋理結(jié)構(gòu)得到多時(shí)相遙感圖像的紋理差分圖像;

③根據(jù)乘積變換方法實(shí)現(xiàn)紋理差分圖像與灰度差分圖像的融合。

第3步:差分融合圖像分類

①初始化;

②選擇初始中心;

③按一定光譜距離對(duì)所有像元?jiǎng)澐?

④重新計(jì)算每個(gè)集群的均值和方差，按初始化的參數(shù)進(jìn)行分裂和合并;

⑤直到迭代次數(shù)或者兩次迭代之間類別均值變化小于閾值，結(jié)束;

⑥否則，重復(fù)⑤;

⑦確認(rèn)類別，精度評(píng)定。

第4步:分類結(jié)果后處理，實(shí)現(xiàn)多時(shí)相圖像的變化檢測。

4 基于遙感影像的實(shí)驗(yàn)與分析

本文選擇鄭州市作為實(shí)驗(yàn)地區(qū)，基于ERDAS 9.2軟件采用2006年、2007年、2009年的CBERS02B CCD影像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。分別進(jìn)行多時(shí)相灰度差分變化檢測和紋理差分變化檢測，并用本文中提出的基于差分圖像融合的方法用于多時(shí)相遙感圖像變化區(qū)域檢測，驗(yàn)證該方法與簡單的紋理差分或者灰度差分相比是否提高了變化檢測精度。

4.1 基于圖像灰度差分的檢測

采用圖像灰度差分的算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，采用合適的閾值來標(biāo)明重點(diǎn)變化區(qū)域，并輸出變化分析結(jié)果圖像。根據(jù)變化圖像統(tǒng)計(jì)變化數(shù)據(jù)，研究變化檢測情況。檢測結(jié)果如圖3和表1、表2所示。

圖3 主要變化區(qū)域圖像

2007年相對(duì)于2006年年變化檢測統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù) 表1

2009年相對(duì)于2006年變化檢測統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù) 表2

通過表1、表2數(shù)據(jù)可以看出，第二次變化檢測的變化范圍比第一次變化檢測的范圍大，原因是第二次檢測所用數(shù)據(jù)間隔的時(shí)間比較長，符合實(shí)際情況。

4.2 基于圖像紋理差分的檢測

將2006年、2007年、2009年三個(gè)時(shí)相同一地區(qū)的影像進(jìn)行紋理分析，提取兩幅圖像的紋理特征，然后利用圖像差分的算法進(jìn)行基于紋理特征的圖像差分變化檢測。基于紋理差分的變化檢測結(jié)果，如圖4和表3、表4所示。

圖4 基于紋理差分的變化檢測結(jié)果

2007年與2006年基于紋理差分的變化檢測統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù) 表3

2009年與2006年基于紋理差分的變化檢測統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù) 表4

通過對(duì)灰度差分變化檢測結(jié)果和紋理差分變化檢測結(jié)果對(duì)比，結(jié)合實(shí)際的調(diào)查結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，基于紋理的變化檢測算法對(duì)隨機(jī)因素的干擾有一定的魯棒性，降低了變化區(qū)域提取的精度，因此利用紋理差分方法用于變化檢測的精度明顯低于灰度差分的方法。

4.3 基于差分圖像融合的變化檢測

基于差分圖像融合的變化檢測，首先對(duì)變化前圖像、變化后圖像分別進(jìn)行灰度差分和紋理差分，得到灰度差分圖像和紋理差分圖像;然后根據(jù)乘積變換算法融合紋理差分圖像和灰度差分圖像;接著根據(jù)ISODATA算法進(jìn)行融合后的分類，結(jié)合目視解譯，得到變化區(qū)域?；诓罘謭D像融合的變化檢測統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)如圖5和表5、表6所示。

圖5 差分融合圖像分類結(jié)果圖

2007年與2006年基于差分圖像融合的變化檢測數(shù)據(jù) 表5

2009年與2006年基于差分圖像融合的變化檢測數(shù)據(jù) 表6

經(jīng)過實(shí)地調(diào)查，2007年鄭州市的發(fā)展方向在北區(qū)，所以鄭州市北區(qū)的土地利用情況發(fā)生了較大的變化，這和我們檢測的結(jié)果是一致的。土地利用變化的區(qū)域面積為0.434 km2，和國土部門的0.5 km2的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)基本一致。從2007年開始，鄭州市加快了發(fā)展步伐，西北方向國家級(jí)高新技術(shù)開發(fā)區(qū)和東南方向國家級(jí)經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)的城市建設(shè)進(jìn)程加快，鄭州北部地區(qū)隨著房地產(chǎn)市場的帶動(dòng)也發(fā)生了很多的變化，鄭東新區(qū)的建設(shè)用地大量增加，而鄭州市中部老城區(qū)的改造也在不斷進(jìn)行，和2009年相對(duì)于2006年的變化檢測結(jié)果是一致的。土地利用變化的區(qū)域面積為8.989 km2，和國土部門約 9 km2的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)基本一致。由此可見，基于差分圖像融合的變化檢測結(jié)果與統(tǒng)計(jì)結(jié)果比較接近，精度較高，比單純的灰度差分和紋理差分的變化檢測精度要高，準(zhǔn)確性更強(qiáng)。

5 小結(jié)

通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與分析，得出以下結(jié)論:

(1)進(jìn)行變化檢測，圖像的預(yù)處理尤其關(guān)鍵。圖像的幾何糾正配準(zhǔn)、圖像輻射處理的準(zhǔn)確性是做好變化檢測的前提。高精度的幾何配準(zhǔn)、圖像輻射增強(qiáng)處理和直方圖匹配為提高變化檢測的精度提供了保證。

(2)灰度差分變化檢測對(duì)圖像的時(shí)相要求較高，最好是屬于同一季節(jié)，且月份相差不要太大，以免植被覆蓋等因素增加變化檢測的誤差?；叶炔罘謭D像由于是通過點(diǎn)對(duì)點(diǎn)運(yùn)算，所以一般差值圖像存在很多的噪聲，由于存在同譜異物和異物同譜現(xiàn)象，所以一般會(huì)得到很多假變化信息。

(3)基于紋理結(jié)構(gòu)的灰度差分變化檢測，由于基于紋理的變化檢測算法對(duì)隨機(jī)因素的干擾有一定的魯棒性，降低了變化區(qū)域提取的精度，因此利用紋理差分方法用于變化檢測的精度明顯低于灰度差分的方法。

(4)基于差分圖像融合的變化檢測方法，綜合了灰度差分和紋理差分的優(yōu)點(diǎn)，與單純的灰度差分或紋理差分變化檢測相比，提高了變化檢測的精度。

6 結(jié)語

(1)運(yùn)用遙感可以主動(dòng)發(fā)現(xiàn)土地利用的變化信息，提取變化地塊的區(qū)域，尤其是非農(nóng)業(yè)用地;而傳統(tǒng)方法只能被動(dòng)地由用地單位或個(gè)人申報(bào)，存在少報(bào)和漏報(bào)的情況，增加了監(jiān)測的客觀性。

(2)此研究證明基于中分辨衛(wèi)星影像圖，采用圖像的灰度和紋理差分圖像作為結(jié)合的兩類特征。擴(kuò)展本文中的圖像融合思路，可以用更多的特征圖像來綜合檢測地物的變化，這是提高基于光譜特征的變化檢測方法性能的一個(gè)有效途徑。在實(shí)際應(yīng)用中，應(yīng)該選擇能夠很好地反映研究對(duì)象及地域特點(diǎn)的特征。

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