結合遙感影像和DEM的線性體特征提取

易俐娜，劉鵬飛，喬小軍，張小寧，李艷華

(1.中國礦業大學(北京）地球科學與測繪工程學院，北京 100083；2.北京師范大學地理學與遙感科學院，北京 100009）

結合遙感影像和DEM的線性體特征提取

易俐娜1，劉鵬飛1，喬小軍1，張小寧2，李艷華1

(1.中國礦業大學(北京）地球科學與測繪工程學院，北京 100083；2.北京師范大學地理學與遙感科學院，北京 100009）

一、引 言

線性體構造信息是和地質構造相關的線性特征，包括山脊線、山谷線、斷裂帶等，是地質應用的重要基礎信息。它不僅能為找礦提供線索[1]，還是地貌景觀演化研究中的重要影響因素[2]，能用于地質構造分析、地質災害監測等應用領域[3-5]。遙感影像上連續的或不連續的以地貌和色調異常顯示的非人工的線性特征或弧形特征大部分是構造要素的反映，并主要與斷裂構造(包括節理、斷層、斷裂帶）有關，其優勢方位通常反映區域構造的基本格局，而其方位偏差則反映局部構造異常。規模較大而且延續性強的線性體，往往是深層構造在地表的直接反映。DEM是以數字的形式按一定結構組織在一起，表示實際地形特征空間分布的模型，也是地形起伏的數學描述。線性體有著特殊的地貌表現形式，在DEM上也就有著不同于其他地物的特點。基于DEM進行分析從而識別線性體的位置及空間分布特征，將對區分線性體構造信息和非地質相關線性特征有著非常重要的作用。

在已有的遙感圖像線性體自動提取研究中，遙感圖像處理及邊緣檢測是其關鍵技術手段。印度遙感中心利用一元數字圖像對線性體進行自動提取，對數據進行重采樣壓縮，用5×5窗口內像元的平均值來代表新像元值，這樣將數據壓縮到原來的1/25。然后對這些數據進行反差擴展，在適當的窗口內濾波，檢測出邊緣點，對這些邊緣點進行Hough變換擬合線段。美國匹茲堡大學用局部方差和梯度趨勢提取線性體，對圖像進行反差擴展，選取窗口，求窗口內的灰度均值及方差，選取一個方差閾值，建立方差閾值圖，將方差大于閾值的像元保留，而其余像元賦一特定值。然后對該圖進行卷積求得梯度的方向圖，對m× m窗口內的像元數和特征進行分析，當有線性延伸的連續像元集群，其方向又與梯度方向垂直，這些像元本身就是線性體；或者當集群像元數足夠大，分布雖不連續但明顯呈延長狀，則像元集群的主軸就是線性體。這些研究雖然能有效利用遙感影像上的邊緣信息，但是由于遙感影像上存在其他與地質構造無關的線性特征，線性體自動提取的結果與專家目視解譯提取的結果相比，差異仍然很大。地質專家能從構造的全局出發，把同一延伸方向的不連續線段連結起來，得出同實際地質構造吻合較好的判讀結果[6]。

基于DEM的線性信息提取方法主要有曲面擬合法、水流模型法、截面方法等[7]。然而，由于地貌的復雜性、DEM的誤差不可避免，這些方法提取的邊緣點往往難以連接成“有構造意義”的線性體目標。

考慮到遙感影像上提取的線性邊緣具有連續性強、精確度高的優勢，而DEM上表現出的地形起伏對揭示地貌變異有著重要的貢獻，能被用來識別與地質構造相關的線性特征，本文提出一種結合遙感影像和DEM的線性體特征提取方法，其中山脊線、山谷線和斷裂帶是主要的提取目標。該方法首先把遙感影像和DEM進行幾何配準，再分別基于DEM和遙感影像提取線性特征。一種嵌入邊緣的標記分水嶺分割方法[8]被用于遙感影像線性特征提取，能在保留弱邊緣的同時去除偽邊緣。DEM地形分析被用于指導斷裂帶的提取；DEM水文網絡分析被用于自動提取山脊線、山谷線。最后，利用邊緣點匹配保留和地質構造相關的邊緣點，利用數學形態學的腐蝕、膨脹方法對保留的邊緣點進行后處理，連接相鄰邊緣點，以獲得最終的線性體提取結果。

為驗證所提方法，本文選擇秦皇島市的山地作為研究區，獲得其對應的Landsat ETM和Strm的DEM數據。將本方法提取出的線性體構造信息和專家的解譯結果進行對比發現，提取出的線性體和解譯結果基本吻合，這證明本文提出的方法具有較好的應用前景。

二、方 法

1.研究區及數據預處理

研究區位于河北秦皇島市，覆蓋面積達630 km2。ETM＋數據包括15 m空間分辨率的全色波段和30 m空間分辨率的多光譜波段；Aster GDEM數據空間分辨率為30 m。首先對兩種數據進行幾何配準，使得配準誤差小于0.1個像素，并重采樣到15 m分辨率。為除去DEM數據上的噪音，將配準后DEM數據進行自適應濾波，在保留邊緣的情況下實現平滑減噪，得到的DEM濾波后結果如圖1所示。將Landsat ETM＋數據和DEM疊加得到如圖2所示的三維圖，可見在研究區存在明顯的斷裂帶(橫向線），且山谷線垂直于斷裂帶平行展布(縱向線）。

圖1 自適應濾波后的Aster G-DEM圖像

圖2 研究區三維疊加圖

2.遙感影像線性特征提取

本文使用一種嵌入邊緣的標記分水嶺分割算法[11]提取遙感影像上的邊緣，該方法能去除偽邊緣且保留弱邊緣，得到如圖3所示的邊緣提取結果，可見提取的邊緣較為精確地表達了遙感影像上的線性特征。

圖3 遙感影像邊緣提取結果

然而，提取的邊緣中包含線性體構造特征及與地質構造無關的線性特征(如水體邊緣）。因此，需將和地質構造無關的線性特征從中剔除。考慮到DEM較好地反映了研究區地形地貌，因此，先利用DEM地形分析及水文網絡分析來提取線性體構造信息，然后再利用邊緣點匹配的方法獲得與DEM上提取的線性體相匹配的遙感影像邊緣點，并對邊緣點進行后處理，以獲得最終的線性體構造信息提取結果。

3.DEM線性體構造信息提取

對于線性體構造而言，DEM上的坡度變化較快區域就是斷裂帶；走向一致的連續線性特征往往就是山脊、山谷線。本研究基于地形分析和水文網絡分析分別提取斷裂帶和山脊山谷線。

(1）地形分析

從DEM上提取坡度(slope）和坡向(aspect）特征[9]分別反映了地形的傾斜程度和走勢，如圖4、圖5所示。坡度變率是地面坡度在微分空間的變化率，它的計算是依據坡度的求算原理，在所提取的坡度值的基礎上對地面每一點再求算一次坡度，即坡度之坡度(slope of slope，SOS），表征了地表面高程相對于水平面變化的二階導數，在一定程度上可以很好地反映剖面曲率信息，其計算結果如圖6所示。坡度變率較大的地方一般是斷裂帶所處的位置，因此，在SOS圖上連續的灰度較亮區域顯示斷裂帶的存在。通過手工提取斷裂帶可得到如圖7所示的提取結果。

圖5 DEM坡向特征(aspect）

圖6 DEM坡度變率特征(SOS）

(2）水文網絡分析

山脊線、山谷線是地形特征線，它們對地形、地貌具有一定的控制作用。山谷山脊線的提取實質就是分水線與匯水線的提取[10-11]。在ArcGIS中利用水文網絡分析方法提取山脊線是基于匯流累積量為零的原理進行的，而山谷線則先通過反地形處理，然后通過匯流累積量為零進行提取，提取結果如圖8所示。可見，山脊山谷線較好地反映了地形骨架，但是其存在邊緣不連續的問題。

4.結合遙感影像和DEM的線性體構造信息提取

DEM上的線性體提取結果較好地吻合了專家解譯的結果，但是存在邊緣斷斷續續、難以連接的情況；遙感影像上提取的邊緣具有很好的連續性，但存在其他非地質構造線性特征。為綜合利用兩者的優勢，提取反映地質構造的線性體信息，以DEM數據中提取的線性體邊緣點為基礎，在遙感影像邊緣提取結果上進行邊緣點匹配。

在邊緣點匹配中，以DEM上線性體邊緣點i為基準，匹配遙感影像邊緣點j，計算兩者間最短距離dij，若距離dij在預設的距離容差l范圍內，表明這兩個邊緣點是匹配的，從而保留遙感影像上的邊緣點；若距離在距離容差范圍外則保留DEM上提取的邊緣點。匹配結果如圖9所示，邊緣代表山脊、山谷線和斷裂帶。可見，由于存在一個DEM上邊緣點匹配得到多個遙感影像邊緣的情況，匹配結果上存在不同寬度的邊緣線，需要進行后處理得到連續的邊緣。首先，利用影像相減剔除水體指數閾值分割得到的水體邊緣；然后利用腐蝕、膨脹的數學形態學方法來處理邊緣點，得到如圖10所示的線性體提取結果。可見本文所提方法提取出的線性體特征較好地吻合研究區的地形構造格局。

圖8 DEM上提取的山脊線、山谷線

圖9 邊緣點匹配結果

圖10 線性體特征提取結果

三、總結和展望

本文以秦皇島市的山地為研究區域，獲得該區域對應的Landsat ETM和DEM數據，建立了關于線性體的解譯標志，包括坡度變率SOS、斷層三角崖排列、山脊及山谷的錯切等。在DEM的線性體提取方面，利用水文網絡分析提取山脊、山谷線，SOS提取斷裂信息，取得了較好的結果。在遙感圖像處理提取線性特征方面，利用一種嵌入邊緣的標記分水嶺分割算法提取邊緣。然后，對遙感影像上提取的線性特征和DEM上提取的線性體進行匹配，并剔除水體邊緣，以獲得和地質構造相關的線性體提取結果。通過目視解譯，發現本研究所提取出的線性體和解譯結果基本吻合。但是，本文所提方法受影像和DEM幾何配準精度的影響較大，需要精確配準影像數據和DEM才能充分地利用兩者提取高質量的線性體特征；其中嵌入邊緣的標記分水嶺分割、水體指數閾值分割、DEM水文網絡分析和地形分析方法的自動化程度不高，一些參數的設置需要人工進行反復試驗以獲得較為滿意的結果；在線性特征邊緣匹配中，運用的方法是邊緣點匹配方法，匹配結果存在線段粗細不同的問題，為后續的邊緣后處理帶來了困難，這些可考慮用線特征匹配的方法加以改進。為進一步提高線性體提取的質量和自動化程度，需對以上內容進行進一步的研究。

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Lineament Extraction from Remote Sensing Image and DEM

YI Lina，LIU Pengfei，QIAO Xiaojun，ZHANG Xiaoning，LI Yanhua

利用遙感影像提取的線性特征具有較高定位精度，但不能保證線性特征和地質構造相關；利用DEM提取的線性特征能較好地反映地形特征，但存在邊緣點定位不準、難以連接的缺點。本文提出一種結合兩者優勢的線性體特征提取方法。首先利用嵌入邊緣的標記分水嶺分割方法提取遙感影像線性特征，在保留弱邊緣的同時去除偽邊緣；然后利用DEM地形和水文分析提取斷裂帶、山脊線、山谷線；最后利用邊緣點匹配保留與地質構造相關的邊緣點，利用數學形態學的腐蝕、膨脹方法進行結果后處理，連接相鄰邊緣點以獲得最終結果。秦皇島市山區的試驗結果表明：該方法能快速、準確地獲得連續線性體特征，較好地刻畫研究區的地質構造情況。

線性體提取；水文網絡分析；地形分析；標記分水嶺分割

P237

B

0494-0911(2014）10-0019-04

2014-01-07

國家自然科學基金面上項目(41171306）；高等學校博士學科點專項科研基金(20130023110001）；中國礦業大學(北京）中央高校基本科研業務費項目(2011QD03）；中國礦業大學(北京）國家級大學生創新計劃項目(201211413030）；“大學生創新訓練項目”(Z20141201）

易俐娜(1986―），女，湖北云夢人，講師，主要從事高分辨率遙感影像信息提取方面的研究。引文格式:易俐娜，劉鵬飛，喬小軍，等.結合遙感影像和DEM的線性體特征提取[J].測繪通報，2014(10）：19-22.

10.13474/j.cnki.11-2246. 2014.0319