多景影像監督分類的樣本重用研究

于基業，張新利，李 珊

(1.長安大學地質工程與測繪學院，陜西西安710054;2.國家測繪地理信息局第一航測遙感院，陜西西安710054)

一、引 言

遙感對地觀測具有快速、覆蓋范圍廣、周期性等特點，成為最重要的地理國情監測數據獲取手段［1］。監督分類是遙感分類的重要方法，是模式識別技術在遙感技術領域的具體應用［2-3］，過程主要包括影像預處理、分類判別和分類后處理三大步驟［4-5］，其核心在于模式(樣本)的選取，樣本的選擇受作業人員對待分類目標的認知程度、目視判讀傾向性和影像上像素值及像素分布等多重因素影響。對于大范圍地表數據的提取，其分類結果受當地的地形、氣候等條件的影響，精度不高［6］，一般采用裁切影像、單景影像分類的方法。在具體工程中，為實現多景影像接邊，一般是在影像重疊區選擇若干成對樣本點。但該方法具有以下局限性:當多景影像在重疊位置的像素差距較大時，難以為相鄰景影像選擇成對的樣本點;當影像裁剪不規則，需要與周圍多景影像進行接邊時，重疊區樣本位置的確定具有盲目性;工作流程繁瑣，不利于管理，為保證接邊一致性可能導致多次樣本選取及重分類工作;在重疊區域選取的樣本只能被單幅影像使用，利用率不高。

本文基于“多景影像重疊區域的像素代表的必是同一類地物”的思想對傳統方法進行擴展，使影像公用邊的樣本只采集一次，利用接邊樣本數據庫的管理手段，使這些公共的樣本點為多幅相鄰影像共用，其優點是:對于重疊部分像素差異大的多景影像，只在其中一景影像處找到典型的、可以明確判斷地物類型的區域，建立樣本，其他與之相接的影像只需拷貝這些樣本即可，這樣不僅降低了樣本選取的難度，并且提高了樣本選擇的精度;對于幾何邊界復雜，與多景影像接邊的情況，這種樣本的建立方式提高了樣本的重用性，降低了樣本采集的工作量;利用采樣樣本數據庫，有利于重疊區域的樣本管理，滿足數據工程的管理要求。

二、多景影像樣本重用的方法

影像樣本重用的依據是:多景影像重疊區域所表示的地物對于每一景影像是一致的，具有相同的波譜特征;在統一的坐標參考下，若某些樣本的坐標包含在若干景影像的坐標范圍內，則這些樣本是這些影像的公共樣本。如式(1)所示，其中p代表樣本點，A、B、C 代表影像。

如圖1所示，圖中的灰色區域是影像A與影像C的重疊區域，該區域中所有的像素表示的地物在影像A與C中是一致的;對于樣本p，有p∈A，p∈B，因此，p點是影像A和B的共用樣本;對于樣本q，有 q∈A，q∈B，q∈C，因此，q 點是影像 A、B 和C的共用樣本。

基于此，可以擴展傳統的接邊采樣辦法，即在多景影像的公共坐標位置，為每一景影像建立一類地物的樣本。

圖1 樣本重用原理示意圖

三、多景影像樣本重用技術實現

本文以ENVI軟件為工具進行研究，在ENVI中，傳統監督分類作業流程是:根據影像的像素判斷地物類型，建立樣本文件(region of interest，ROI)，為了促進多景影像接邊，需要打開一景或多景相鄰影像(接邊規則通常是沿著一個方向的，例如，接邊方向是西北接東南，只需打開東南方向的相鄰影像即可)，建立地理關聯(geographic link)，在影像重疊的位置，結合相鄰影像的影像情況或已分類的結果情況，為待分類影像建立樣本文件，最后執行監督分類。

多景影像樣本重用分類方法的流程如圖2所示。

圖2 多景影像樣本重用分類流程圖

首先將待分類的影像圖號信息輸入影像信息庫，獲得該影像的外輪廓SHP文件，遍歷樣本數據庫中的所有樣本點，判斷這些點是否在待分類影像范圍內，將存在于該范圍的樣本點作為結果，輸出成ENVI指定的 ASCII格式，利用 ENVI的“Input Points from ASCll”功能導入樣本點，以此為基礎，在影像的其他區域進行采樣。最后將最終的采樣結果導出ASCII文件，再次存入到樣本數據庫。

核心技術主要包括接邊ROI的獲取、接邊樣本數據庫的建立、影像信息庫的建立等。

1.ROI的獲取

在ENVI中，ROI可以在ROI Tool中導出ASCII碼，用TXT文檔打開這個文件，其文件結果如圖3所示。

圖3 ENVI中ROI的ASCII文件格式

圖3中，以“;”起始的信息是說明信息，分別標識了ENVI產品版本、分類總數、文件像素的范圍;空一行依次是ROI分類的名稱、RGB值、該分類中選取的樣本總像素個數，同樣以空行區分每一個分類的信息;以“;ID”為起始的數據部分就是各個分類中的具體像素信息，其中X、Y表示該像素的像素坐標，MapX、MapY代表經過變換后的坐標，Lat、Lon代表經緯度，B1—B6代表各個波段值，同樣，不同類別的樣本通過空行的方法進行區分。

根據樣本重用的原理，能被公用的樣本應在各張影像上具有相同的坐標，唯一不同的是像素坐標和波段值，這意味著如果影像A和影像B的范圍包含樣本點像素p的坐標，p是來自影像A的樣本，只需要將像素點p的像素坐標進行平移變換到B相應的像素上即可，p導入到B中以后會自動獲取B影像該像素位置的波段值，作為以后分類的基礎。

2.接邊樣本數據庫

建立公共接邊處的樣本數據庫，一方面將這些可能會重用的ROI文件管理起來;另一方面加快影像獲得所需ROI數據的速度，提高數據的使用效率，這一點與空間數據工程的要求是一致的［7］。接邊樣本數據庫設計見表1。

表1 接邊數據庫字段設計

在數據庫檢索過程中，輸入影像的范圍信息，查找包含在該影像范圍內的點，獲得屬于該影像的像素信息;再按照“Class”的類型生成ENVI ROI文本的規定格式，即可作為該影像的分類樣本并參與之后的分類。

3.影像信息庫

在對影像進行裁剪等相關操作時，一般使用ArcGIS制作影像的外輪廓SHP文件，這些SHP文件與影像的實際范圍是一致的，將這些影像SHP文件進行統一存儲，以影像景號作為SHP文件檢索的主碼，并作為判別公共樣本點的依據。

四、試 驗

土地覆蓋變化研究是全球環境變化研究的重要組成部分［8-10］，本試驗是對某區域植被信息提取，采用監督分類。在分類的樣本選擇過程中，應用傳統方式和多景影像樣本重用方法進行對比試驗，對其接邊情況進行對比分析。

1.試驗數據及環境說明

試驗數據采用某區域的TM影像，空間分辨率為30 m。經過大氣校正、幾何校正、裁剪等處理，相鄰影像之間具有幾十像素的重疊區域。

參考數據:USGS 2001全球地表覆蓋成果，Google Earth影像。輔助數據:SHP格式的掩膜文件，包括耕地、人造覆蓋、水體和冰川等。軟件環境:ENVI 4.7 ，ArcGIS 9.3。

2.試驗過程

1)數據準備:對影像進行批量像素值值域轉換，并進行水系、人造覆蓋批量掩膜，得到待分類的影像數據。

2)監督分類:監督分類的樣本采集過程采用對比試驗的方法。第一種是傳統的接邊樣本選取方法，即在影像的重疊區域選取成對的樣本點，作為控制組;第二種方法采用多景影像樣本重用的方法進行采樣。在非重疊區域，兩種方式的影像采樣點保持一致，每一類3型樣本點數量為40左右。樣本選取完畢后，用SVM方法進行分類。

3)分類后處理:濾波像元大小設定為5像素×5像素，處理后，對比兩種樣本選擇方式的處理結果。

3.試驗結果與分析

以兩幅相鄰的像素值差異較大的影像為例，將原始影像(掩膜后)和分類后的成果在ArcMap中打開，結果如圖4所示。

圖4 兩種采樣方式分類結果對比

圖4中，(a)為兩張原始影像，其接邊處像素顏色差異較大(如(b)所示)，(c)為控制組采樣方法的分類結果，(d)是采用多景影像樣本重用方法的分類結果。從圖4中可以看出，采用樣本重用方法的接邊效果優于傳統方法。導致這種結果的原因是對于顏色差異較大的影像，很難在顏色復雜的影像上找到確定的地物樣本;而樣本重用的方法可以將已知的確定的樣本復制到接邊影像，這有利于促進影像接邊的一致性，同時減少了樣本的采集量。

五、結束語

本文針對傳統監督分類影像重疊區域接邊存在的問題，優化、改進了重疊區域的樣本選取策略和作業流程，提出了“多景影像監督分類的樣本重用”方法，利用樣本庫對重用的樣本進行管理。實際分類結果證明這一方案可行，有利于保證多張影像的接邊一致性和正確性;同時，對于大區域、多人參與的分類工作，該方法提供的接邊樣本降低了采樣工作量，對于應用監督分類進行地理國情監測、大區域地表覆蓋研究等大型項目的效率提高具有重要意義。

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