變化檢測技術在震害信息提取中的應用

李 強，張景發

（1.中國地震局 地殼應力研究所，北京 100085；

2.中國地質大學(武漢) 地球物理與空間信息學院，湖北 武漢 430074）

變化檢測技術在震害信息提取中的應用

李 強1,2，張景發1

（1.中國地震局 地殼應力研究所，北京 100085；

2.中國地質大學(武漢) 地球物理與空間信息學院，湖北 武漢 430074）

根據處理的信息層次將變化檢測方法分為3類，總結了3類方法在震害信息提取中的優缺點，并找出目前變化檢測存在的不足，展望了變化檢測在震害信息提取中的發展趨勢。

變化檢測技術；信息提取；震害

目前，震后調查和評估主要依靠人工現場調查，需要耗費大量的人力、物力，且周期長、危險大[1]。隨著遙感技術的發展，可充分利用遙感對地觀測的實時、快速、覆蓋范圍廣、多光譜、周期性等特點，快速得到震害區信息。利用震前震后同一地區的遙感影像進行變化檢測，快速獲取地面地物變化，可為抗震救災提供更全面準確的災情信息。

變化檢測能定量和定性地提供地物變化信息，已成功應用到土地類型變化檢測、城市建筑變化檢測等領域。我國較早將變化檢測技術應用到震害信息提取的是張景發[2]，他對張北地震區地震前后的SAR圖像進行了變化檢測處理，確定了村莊建筑物的地震破壞及震害程度。近年來，變化檢測在震害信息提取中的應用成為研究的熱點。

對于地震區域的震害檢測，采取什么樣的處理方法與流程能提取到較高精度的變化信息是一個棘手的問題。本文對各種變化檢測方法進行了總結，按照處理信息層次分類方法進行了介紹，分析了現有方法的優缺點及適用條件，為以后變化檢測方法的選擇及研究提供參考。

1 變化檢測基本流程

影像變化檢測是從不同時期的遙感數據中，定量分析和確定地表變化特征的過程[3]，即將同一地區不同時相的遙感影像信息進行對比分析，獲取2個時相之間的差異，其技術流程見圖1。

影像的預處理主要有影像配準和大氣校正，不同時相的遙感影像中，地物的變化會引起圖像輻射值的變化，因此要進行輻射校正。輻射校正是消除非地物變化引起的輻射值差異的有效方法，在變化檢測的預處理中，一般采用相對輻射校正，將一幅影像作為基準，調整另一幅影像的輻射值，使得兩時相影像上相同地物具有相同的輻射值。變化信息的提取主要有監督、非監督分類及面向對象特征提取等方法。

圖1 變化檢測技術流程圖

2 變化檢測方法

隨著遙感圖像處理及圖像識別技術的發展，各國學者提出了多種變化檢測方法[4-6]，主要有：按處理的信息層次將變化檢測劃分為像元級、特征級與決策級3個層次；按是否經過分類將其分為直接比較法和分類后比較法2類；還有專家歸結為算術運算法、變換法、分類比較法、高級模型法、GIS集成法、視覺分析法和其他方法等7類[7]。本文按處理信息層次類別劃分進行介紹。

2.1 基于像元級的方法

基于像元級的方法主要有影像差值法、影像比值法、影像回歸法、假彩色合成法、交叉相關分析法等。此類方法快捷簡單，能快速得到變化區域位置，但不能確定發生變化的類別，且難以克服傳感器噪聲和大氣輻射帶來的差異，對預處理結果敏感[8]。

1）影像差值法。它是利用地震前后地物光譜信息的變化來探測地物的變化情況。將預處理后的圖像進行差值運算，計算出差值結果，設定某個控制閾值，大于控制閾值的結果就認為是變化的，反之則反。然后統計變化的像元數，計算震害分布[9]。翟永梅[10]等對差值法提取倒塌建筑物技術進行了改進，提出基于區域的差值分割提取技術，并應用到震害信息提取中，對汶川地震中都江堰市某個街道進行了檢測，能較快速準確地提取建筑物受損情況。

2）影像比值法。它與差值法相似，將預處理后的圖像進行熵值運算，計算出熵值結果，設定某個控制閾值，大于控制閾值的結果就認為是變化的，而小于閾值的結果則認為是不變的。確定閾值時多使用經驗判定及目視解譯的方法，缺乏一套成熟有效的變化閾值確定方法[11]。

3）影像回歸法。首先假定前一時相的像元值是后一時相像元值的一個線性函數，通過最小二乘法來進行回歸，然后用回歸方程計算出的預測值減去前一時相的原始像元值，從而獲得兩時相的回歸殘差圖像。通過設定閾值來劃分變化與未變化區域分布。經處理的遙感影像類似于對影像進行了相對輻射校正，能減弱不同時相影像由于大氣條件和太陽高度角不同帶來的影響。

4）假彩色合成法。由于地表的變化，相同傳感器對同一地點所獲取的不同時相的影像在灰度上有較大的區別。將不同時相同一波段的數據分別賦以紅、綠、藍3種顏色，通過假彩色合成來突出顯示變化。此種方法簡單快捷，但需要不斷嘗試才能找到合適的組合顯示震害信息的變化。

5）交叉相關分析法。首先將遙感影像同舊期利用現狀圖配準疊置，用現狀圖的邊界將遙感圖像劃分為不同的圖斑單元，統計各個圖斑單元的光譜響應均值和標準差，得到“期望值”，然后比較每個像元期望值與光譜實際值之差。如果差值比較大，說明是可能發生變化的區域。此種方法對數據預處理中的輻射校正精度要求較高。

2.2 基于特征級的方法

基于特征級的方法主要有紋理邊緣特征分析、光譜特征變異法、主成分分析法等。此類方法的算法稍復雜，能得到變化區域的位置，不能得到發生變化的類型，對特征檢測算子及變換方法敏感。

1）光譜特征變異法。同一地物反映在一時相影像上的信息與其反映在另一時相影像上的光譜信息是一一對應的，如果兩者信息表現不一致，融合之后影像的光譜信息與正常地物表現就有差別，此時就認為地物發生了光譜特征變異。光譜特征變異通過兩時相數據直接融合運算發現變化信息，變化區域反映在融合后影像中光譜發生突變的位置。此種方法要在發生光譜特征變異的地物的幾何尺寸足夠大的基礎上才能被識別，且此種方法的效率受研究區地物光譜特征的限制。

2）主成分分析法。地物屬性發生變化時，影像某幾個波段上的灰度值發生變化。將兩時相的影像各波段組合成一個2倍于原影像波段數的新影像，并對新影像作主成分分析變換。后幾個分量反映出兩影像的差別信息，抽取后幾個分量進行波段組合來發現變化信息。Estrada[12]等利用Landsat影像基于主成分分析法快速提取了地震災情信息。

3）基于邊緣特征的變化檢測。遙感圖像的邊緣特征提取是對遙感圖像上明顯地物邊緣進行提取與識別的處理過程[13]。常用的邊緣檢測算子有：Sobel算子、Canny算子、Log算子及小波變換。由于存在配準誤差及圖像邊緣提取誤差，可能導致影像上未發生變化的地物在實際情況中空間位置或幾何形狀發生變化，因此該方法對數據預處理精度尤其是配準精度要求較高。

2.3 基于決策級的方法

基于決策級的方法主要是分類后比較法。分類后比較法是一種較簡單清晰的發現變化類型的方法。該方法將前后時相的影像進行單獨分類，然后將分類結果進行比較得到變化信息。Mitomi[14]利用航空遙感數據，采用最大似然分類法對震后建筑物的破壞進行自動識別和檢測。Rathje[15]等對2003年阿爾及利亞北部里氏6.9級地震后QuickBird衛星數據提取震害信息，分別利用光譜值的最大似然分類及考慮紋理結構和光譜值的最大似然分類進行了對比分析。該方法可直接得到變化信息的位置、數量及類型，但受分類精度影響，每一單獨分類中的誤差會在空間比較過程中被放大。

3 變化檢測存在的不足

面對大量的變化檢測方法，針對不同的應用，選擇不同的方法進行實驗，可得到以下結論：沒有一種方法適應于所有的應用，沒有哪種方法是最優的，且變化檢測的精度受數據源、數據預處理、地面環境等因素影響，沒有形成系統理論，缺乏知識引導的特征級的變化檢測，只是依靠專家經驗。震害信息復雜多樣，如何選取一種快速準確的方法是當前研究的熱點。研究以上方法發現，除了基于邊緣特征的變化檢測和交叉相關分析之外，其余方法都只是基于像元的灰度值進行運算，沒有考慮地物的幾何信息、紋理信息、結構等因素，從而制約了變化檢測精度。

4 變化檢測的發展趨勢

針對變化檢測存在的不足，要充分挖掘新舊影像之間存在的聯系，結合多元特征信息，采用數據挖掘技術提取數據庫中可用于變化檢測的數據，如GIS矢量數據。杜培軍等將影像的光譜特征、紋理特征、幾何特征、特征因子數據融合起來分析，提高了變化檢測的精度[16]。趙福軍[17]等以汶川地震為例，針對建筑物震害破壞情況，采用傳統基于像元的分類方法和面向對象的信息提取技術進行了實驗，面向對象信息提取方法有效提高了震害識別的分類精度，能提取震害建筑物信息及滑坡等次生災害信息。面向對象技術是近幾年來針對高分辨率影像分類而引進的分類技術，基于面向對象的分類后處理的變化檢測方法能夠克服不同數據源的遙感影像在分辨率、色差等方面對檢測精度的影響，同時能充分利用影像的光譜信息和形狀、紋理、相互關系、上下關系等信息，改善了單純基于像元的分類后處理難以區分光譜特征相似的地物類別，從而影響分類后的變化檢測精度。面向對象變化檢測方法已成為變化檢測方法研究的主要方向，如果結合數據挖掘構建知識規則，快速得到規則集，則面向對象變化檢測在震后信息快速評估中會有更大的利用空間。

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Application of Change Detection Technology in Earthquake Damage Information Extraction

byLI Qiang

According to the processing of information, this paper divided change detection method into three categories. And then it summarized advantages and disadvantages of three kinds of methods, and found out the deficiency existing in current change detection. Finally, this paper prospected the development trend of the change detection in the earthquake damage information extraction.

change detection technology,information extraction,earthquake damage

P237.9

B

1672-4623（2014）02-0009-03

10.11709/j.issn.1672-4623.2014.02.004

2013-04-08。

項目來源：國家863計劃重點資助項目（2012AA121304）；高分計劃資助項目（E0205/1112/9）。

李強，碩士，主要從事遙感信息提取研究。