基于多基線(xiàn)近景攝影測(cè)量的植被覆蓋下滑坡自動(dòng)監(jiān)測(cè)技術(shù)研究

謝賢勝

摘要：隨著基于普通單反數(shù)碼相機(jī)和多基線(xiàn)近景攝影測(cè)量理論的日臻成熟，其應(yīng)用于滑坡等地質(zhì)災(zāi)害動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的優(yōu)勢(shì)愈發(fā)顯現(xiàn)。然而，目前的這些技術(shù)仍然無(wú)法完美解決植被部分或零星覆蓋下的滑坡自動(dòng)化監(jiān)測(cè)問(wèn)題。本文基于多基線(xiàn)近景攝影測(cè)量技術(shù)，研究基于視覺(jué)認(rèn)知特征和多視立體輔助的植被自動(dòng)檢測(cè)算法、以及基于局部形變趨勢(shì)一致性的誤檢測(cè)評(píng)估算法等，主要解決的是植被對(duì)自動(dòng)化匹配的干擾和滑坡形變區(qū)域誤檢測(cè)問(wèn)題，從而為解決植被覆蓋下的滑坡自動(dòng)化提供有益思路。

關(guān)鍵詞：多基線(xiàn)；近景攝影測(cè)量；滑坡監(jiān)測(cè)；植被覆蓋

中圖分類(lèi)號(hào)：P234.1 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-9416（2018）05-0075-02

近年來(lái)，隨著普通單反數(shù)碼相機(jī)的普及、相機(jī)標(biāo)定技術(shù)以及多基線(xiàn)攝影測(cè)量理論的發(fā)展和應(yīng)用，基于多基線(xiàn)的近景攝影測(cè)量，被廣泛應(yīng)用于滑坡等地質(zhì)災(zāi)害動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)中。但對(duì)于植被局部或零星分布的滑坡體而言，近景影像自動(dòng)化匹配會(huì)受到植被的嚴(yán)重影響，即便是經(jīng)過(guò)植被區(qū)域剔除、點(diǎn)云濾波算法等處理，最終的形變監(jiān)測(cè)結(jié)果也不可避免地存在誤差。因此，如何有效解決近景影像植被自動(dòng)檢測(cè)和形變區(qū)域誤檢測(cè)評(píng)估，成為研發(fā)完善的基于多基線(xiàn)近景攝影測(cè)量的滑坡自動(dòng)化監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的關(guān)鍵性一步。

1 問(wèn)題導(dǎo)向

1.1 近景影像植被自動(dòng)檢測(cè)

（1）植被在不同生長(zhǎng)周期的影像上會(huì)有高度的變化，同時(shí)會(huì)隨風(fēng)搖擺偏離其中心位置，這些都會(huì)引起實(shí)際監(jiān)測(cè)中的匹配錯(cuò)誤，影響實(shí)際監(jiān)測(cè)效果。再者，相對(duì)于航空或衛(wèi)星遙感影像而言，近景影像一般都具有較高的空間分辨率和較大的視角差異。它直接導(dǎo)致近景影像內(nèi)部不同地物的色彩、亮度等特征都表現(xiàn)出明顯的差異，甚至在同一株植被內(nèi)部不同的區(qū)域也有明顯的區(qū)別。因而只有處理好植被區(qū)域的縫隙、斑塊及枯萎部分，使之成為一個(gè)相對(duì)完整的區(qū)域，才能達(dá)到人們正常的視覺(jué)感官效果。

（2）單幅近景影像一般通過(guò)RGB模型來(lái)表現(xiàn)，沒(méi)有遙感影像那么多的波段數(shù)據(jù)，許多遙感植被提取方法不再適用（如歸一化植被指數(shù)NDVI），只能通過(guò)R、G、B三個(gè)通道提供的信息來(lái)進(jìn)行分析處理。因此，如何建立近景影像植被特征描述方法是解決該問(wèn)題的關(guān)鍵。

1.2 誤檢測(cè)形變區(qū)域自動(dòng)評(píng)估

滑坡體形變區(qū)域的檢測(cè)誤差主要來(lái)源是滑坡體發(fā)生前后參與比對(duì)的DEM誤差，這些誤差可能包括植被剔除殘余、點(diǎn)云描述的模型精度不足、DSM點(diǎn)匹配誤差、DSM模型描述誤差、DEM采樣誤差等。通常情況下，我們很難對(duì)這些誤差進(jìn)行一一區(qū)分和檢測(cè)。要想提高監(jiān)測(cè)精度和可靠性，就必須對(duì)誤檢測(cè)形變區(qū)域進(jìn)行合理數(shù)據(jù)校正。如何找到滑坡形變規(guī)律與這些誤差之間的關(guān)系成為關(guān)鍵所在。

2 擬解決技術(shù)方法

2.1 基于視覺(jué)認(rèn)知特征和多視立體輔助的植被自動(dòng)檢測(cè)

為接近人的正常視覺(jué)感官效果，可以根據(jù)植被在可見(jiàn)光波段呈現(xiàn)綠色調(diào)的視覺(jué)特征，建立基于視覺(jué)認(rèn)知特征的植被區(qū)域自動(dòng)提取模型。即在輸入圖像中人工選取植被的代表區(qū)域，計(jì)算植被的特征參數(shù)，以此作為人眼對(duì)植被視覺(jué)認(rèn)知進(jìn)行導(dǎo)入；然后，對(duì)圖像進(jìn)行一系列的數(shù)學(xué)變換（如RGB空間到HIS空間變換、特征圖像變換、特征圖像融合等），突出植被與非植被類(lèi)別之間的差別；最后根據(jù)植被樣區(qū)的特征參數(shù)形成決策函數(shù)，提取出植被區(qū)域。

為實(shí)現(xiàn)植被快速檢測(cè)，可通過(guò)空中三角測(cè)量技術(shù)恢復(fù)多視影像的立體關(guān)系。通過(guò)多視立體關(guān)系映射到其它影像中，輔助其它影像進(jìn)行植被檢測(cè)。多視立體輔助有助于減少不同影像之間色彩、亮度和變形差異引起的植被漏檢誤檢問(wèn)題，如圖1所示。

2.2 基于局部形變趨勢(shì)一致性的誤檢測(cè)評(píng)估算法

一般情況下，植被區(qū)域內(nèi)和植被區(qū)域邊緣處的誤檢測(cè)可能性較大，而點(diǎn)云多視同名光線(xiàn)交會(huì)精度和正確交會(huì)比率低的誤檢測(cè)可能性同樣較大。換言之，可靠性高的形變區(qū)域應(yīng)為非植被區(qū)域，并且是對(duì)應(yīng)DSM中多視同名點(diǎn)交會(huì)精度和可靠性比較高的區(qū)域。另外，根據(jù)地質(zhì)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)及以往滑坡體形變規(guī)律判斷，滑坡發(fā)生前后該局部區(qū)域的DSM點(diǎn)形變趨勢(shì)具有極高相似性。故我們可以基于局部一致性原理進(jìn)行誤檢測(cè)評(píng)估，具體如下：

采用滑坡發(fā)生前后兩幅影像（具有時(shí)間差和形變發(fā)生的立體影像）在該局部區(qū)域的匹配點(diǎn)視差值進(jìn)行判斷；對(duì)于DSM空缺的區(qū)域（模型描述精度不足），應(yīng)重點(diǎn)檢測(cè)；根據(jù)多視點(diǎn)云匹配可靠性、植被檢測(cè)結(jié)果、點(diǎn)云位移趨勢(shì)一致性分析等，綜合對(duì)滑坡監(jiān)測(cè)結(jié)果進(jìn)行分級(jí)評(píng)估，最終根據(jù)評(píng)估結(jié)果定位誤檢測(cè)區(qū)域及可能誤檢測(cè)區(qū)域。

3 結(jié)語(yǔ)

在基于普通單反數(shù)碼相機(jī)和多基線(xiàn)攝影測(cè)量的理論基礎(chǔ)上，本文提出基于視覺(jué)認(rèn)知特征和多視立體輔助的植被自動(dòng)檢測(cè)算法和基于局部形變趨勢(shì)一致性的誤檢測(cè)評(píng)估算法，能有效地自動(dòng)檢測(cè)近景影像中植被覆蓋區(qū)域，以及使采樣出來(lái)的DEM較為精確描述滑坡體的實(shí)際模型，從而使形變區(qū)域檢測(cè)的實(shí)際精度更高，進(jìn)一步提升解決植被覆蓋下的滑坡自動(dòng)化監(jiān)測(cè)問(wèn)題的能力。

參考文獻(xiàn)

[1]高昭良.基于多基線(xiàn)數(shù)字近景攝影測(cè)量的滑坡監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研究[J].城市勘測(cè)，2015，（2）：5-8.

[2]張作昌.基于多基線(xiàn)近景攝影測(cè)量技術(shù)的館藏銅鼓三維重建[J].湘潭大學(xué)自然科學(xué)學(xué)報(bào)，2017，39（1）：119-122.

[3]詹總謙.滑坡誤檢測(cè)形變區(qū)域定位與分析[J].測(cè)繪地理信息，2016，41（4）：62-64.

[4]B.K.Cahyono. Generating 3D Model of Instable Open Slope Area from 2D Photographs using Commercial Pocket Camera. ICCBT 2008， E（28）： pp335-348.