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基于光譜特征的多光譜遙感圖像水上橋梁提取
——以福州市為例

2020-12-29 02:37:44郭新澤蔣曉燕
建材發展導向 2020年22期
關鍵詞:橋梁特征

郭新澤 蔣曉燕

(1.福州濱海臨空開發建設有限公司,福建 福州 350209;2.廈門大學海洋與海岸帶發展研究院,福建 廈門 361102)

城市不透水面是指城市中由各種不透水建筑材料所覆蓋的表面,橋梁作為重要的人工建筑和交通樞紐,是城市不透水面的重要組成部分之一。當前,利用遙感技術提取不透水面的方法可大致分為4種:①通過對各種影像的解譯和分類手工或半自動獲取不透水面信息[1];②通過將影像的分類結果和源于其他數據生成的不透水面系數進行計算來求得不透水面面積[2];③通過線性光譜分解模型 (LSMA)和最小噪音 (MNF)變換估算不透水面面積[3];④利用不透水面和其他地類 (如植被)的關系獲取不透水面信息[4]。

橋梁目標的準確識別和精確定位不僅有利于地理信息數據的及時更新,更有助于防災減災工作的實施。然而,現有的識別方法中多數只適用于簡單背景中的橋梁目標的檢測與識別,因此信息提取成為當前遙感圖像處理的熱點和難點。

本研究在分析地物光譜特征的基礎上,基于多波段指數提取包含橋梁的不透水面,進一步提取水體信息,有效去除其他地物的干擾,通過空間疊加分析提取橋梁。結果表明,本文方法對于多光譜遙感圖像的水上橋梁提取是適用的,具有較高的精度。

1 研究方法

本文選取Landsat多光譜遙感影像,基于不同地物光譜特征差異性 (圖1),結合多波段指數法提取水體及不透水面信息,進一步疊加識別橋梁目標。將提取結果與Google Earth高分辨率影像進行對比,采用隨機抽樣的方法在每幅水體、橋梁影像中取點,進行人機交互驗證[5]該方法的有效性。

圖1 主要地類的光譜特征

1.1 數據源及預處理

遙感衛星數據源選取的2018年3月20日的Landsat 8影像 (云量為3.2%),輔助數據為同期的Google Earth高分辨率影像。首先對Landsat 8影像采用二次多項式進行幾何校正,并使RMSE控制在0.5個像元以內。采用Chander模型、參數以及Landsat 8的參數分別對影像進行輻射校正,將影像的亮度值轉換為傳感器處反射率[6]。采用GS融合方法,融合全色波段和多光譜波段,將分辨率提高到15m。

1.2 水體提取

不同地物類別由于內部結構和外部條件不同,因此可見光-近紅外波段 (0.4-2.6um)的光譜特征不同。水體在近紅外波段 (0.8-2.6um)具有強吸收性,反射率低于其他地物。因此可利用MNDWI指數區分橋梁等建筑,從而提取完整的水體信息,其表達式為:

式中:Green和MIR分別表示影像的綠光和中紅外1波段的反射率。

1.3 橋梁目標提取

城市是多種土地覆蓋類型的綜合體,其主要部分除了以水泥建筑物為主的不透水面以外,還有局部出露的沙土。由于沙土的光譜特征與水泥橋梁十分接近,因此在提取橋梁過程中易形成噪音。不透水面建筑材料的反射光譜具有以下共性:熱紅外波段的輻射率高,但在近紅外波段的反射率卻很低。因此通過多波段指數法增強不透水面的信息,提取表達式為:

式中:TIR、NIR和MIR分別為熱紅外波段、近紅外和中紅外波段。

2 結果與分析

2.1 橋梁提取

利用多波段指數法提取福州Landsat 8影像中的不透水面,提取結果包含橋梁、道路和建筑物 (圖2a)。由于建筑物等陰影在綠光和近紅外波段的波譜特征與水體相似,因此采用短波紅外波段替換近紅外波段。使計算出的水體與建筑物指數的反差增強,降低二者的混淆程度,突出水體與陸地之間的反差。實驗表明,絕大部分水體和不透水面分布都能與真實地物吻合。不透水面提取的橋梁目標結果如圖2b所示。

圖2 研究區影像與提取結果

2.2 精度評價

本文通過定性和定量評價驗證多波段指數提取的有效性。在定性評價方面,將多波段遙感影像橋梁目標提取結果與原始圖像目視解譯結果進行比較,提取的橋梁結果在數量和位置方面均能夠較好地匹配真實橋梁。在定量評價方面,將提取結果對比高分辨率影像,通過人機交互驗證判定驗證結果。結果表明不透水面和水體的的總體分類精度 (Overall Accuracy)為89.5%和92.4%,橋梁提取精度為86.7%。綜上,此方法具有較高精度,能夠提取不同尺寸的橋梁,提取結果在很大程度上能夠與真實橋梁相匹配。

3 結語

本文針對多光譜圖像中不同地物類型的光譜特征,驗證基于多波段指數法的水上橋梁提取的有效性。由理論分析及實驗結果可知:1)以混凝土類為主的橋梁具有很高的熱輻射能力,以表征地物熱輻射能力的熱紅外波段和近紅外波段為基本框架構成的比值運算,可以最大程度地突出橋梁信息;2)基于MNDWI指數,將建筑因素加入算法構建中,能夠降低建筑在水體提取過程中產生的影響;3)精度驗證結果表明:本研究方法能夠克服橋梁周圍復雜環境的影響,且通過多光譜圖像能夠避免橋上車輛等地物的干擾,提取結果與真實橋梁匹配度較高;4)橋梁由于其特殊的建筑建構,一般具有向陸地延伸的特性,因此后期需要利用更多的橋梁先驗知識,提取識別更完整的目標橋梁。

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