基于多時相高分辨率航空影像的建筑物變化檢測研究

倪 凱

(福州市勘測院 福建福州 350108)

0 引言

當(dāng)今，我國城市化進(jìn)程十分迅猛，違章建筑現(xiàn)象隨之增長。城市管理者如何有效制止違章違法建筑物現(xiàn)象，尤其是密集棚屋區(qū)內(nèi)的違章違法建筑物尤為重要。基于遙感影像的建筑物變化檢測，指利用不同時相或不同傳感器所獲得的同一區(qū)域的遙感影像以及相關(guān)數(shù)據(jù)，來分析和確定建筑物的變化信息[1]。如何提高建筑物變化檢測的檢出率和正確率亟需研究[2]。本文采用三維數(shù)字表面模型(DSM)變化檢測法，代替?zhèn)鹘y(tǒng)二維平面影像變化檢測的方法，并通過真實數(shù)據(jù)開展實驗研究，驗證基于多時相高分辨率航空影像建筑物變化檢測的可行性。

1 傳統(tǒng)建筑物變化檢測方法

傳統(tǒng)建筑物變化檢測方法，最常見的方法有兩種[3]：

第一，利用多期衛(wèi)星遙感影像，校正到統(tǒng)一平面坐標(biāo)系統(tǒng)后，用影像配準(zhǔn)技術(shù)檢測出變化圖斑。這種方法檢測出來的變化圖斑較為零散，且邊緣模糊度較大，同時受不同類型衛(wèi)星遙感影像拍攝角度影響，正確率也受較大影響，后期需要人工去偽、識別確認(rèn)。

第二，利用多期衛(wèi)星遙感影像，校正到統(tǒng)一平面坐標(biāo)系統(tǒng)后，通過邊緣檢測、區(qū)域分割、多尺度分割等技術(shù)提取建筑物信息，獲得多期影像建筑物信息數(shù)據(jù)，再對建筑物信息數(shù)據(jù)進(jìn)行變化檢測，得到檢測成果。

2 多時相高分辨率航空影像建筑物變化檢測方法

對于因建筑物密集區(qū)，衛(wèi)星遙感影像分辨率不夠高、衛(wèi)星影像獲取角度及陰影等原因，導(dǎo)致利用衛(wèi)星遙感影像開展建筑物變化檢測檢出率不高等問題，研究利用多時相高分辨率航空影像開展建筑物變化檢測。檢測數(shù)據(jù)由衛(wèi)星遙感影像轉(zhuǎn)換為航空影像，檢測方法由二維平面轉(zhuǎn)向三維立體。除了二維平面影像約束，還增加三維高度信息約束，無論是檢出率還是正確率，都有較大提高。通過對檢測成果數(shù)據(jù)分析，最終可以分析出變化圖斑的屬性信息，如是新增建筑還是已拆除建筑等。利用多時相高分辨率航空影像開展建筑物變化檢測的作業(yè)流程如圖1所示。

圖1 多時相高分辨率航空影像建筑物變化檢測流程圖

從以上流程圖可知，多時相高分辨率航空影像建筑物變化檢測流程主要分為5個步驟：

第一步，獲取不同時相的高分辨率航空影像，大飛機(jī)航空影像和無人機(jī)航空影像均可；

第二步，分別對不同時相的高分辨率航空影像進(jìn)行空三加密，平面坐標(biāo)系統(tǒng)和高程系統(tǒng)要統(tǒng)一到同一坐標(biāo)系；

第三步，在空三加密的基礎(chǔ)上，分別提取DSM，最好使用同一款軟件進(jìn)行提取；

第四步，任意兩期DSM做差值運算，得到初步檢測成果，這一成果為柵格數(shù)據(jù)；

第五步，檢測成果后處理。主要對初步檢測成果進(jìn)行二值化以及緊湊度指數(shù)分析，最終得到矢量檢測成果，提供下一工序使用。

3 實驗案例

實驗案例主要選擇建筑密集區(qū)。利用多時相高分辨率航空影像建筑物變化檢測方法，分析實驗區(qū)的建筑物變化情況。

3.1 實驗案例一

實驗案例一選取農(nóng)村建筑密集區(qū),如圖2所示。選擇不同時相的兩期高分辨率影像開展實驗分析，獲取的兩期影像為無人機(jī)航空影像，地面分辨率均在10 cm以內(nèi)。空三加密采用添加像控點的方式作業(yè)，坐標(biāo)系統(tǒng)采用福州城市地方平面直角坐標(biāo)系和福州本地高程基準(zhǔn)。

圖2 實驗案例一建筑物分布情況

在空三加密的基礎(chǔ)上，使用Pix4Dmapper軟件(試用版本)，分別提取兩期無人機(jī)航空影像的DSM數(shù)據(jù)，兩期DSM數(shù)據(jù)的平面坐標(biāo)系統(tǒng)和高程系統(tǒng)一致。再將兩期DSM數(shù)據(jù)做差值運算，利用Arcgis軟件ArcToolbox工具箱中Raster Math Minus工具，后期DSM減去前期DSM，獲得差值計算成果，如圖3所示。黑色小斑塊即為高度變化較大的區(qū)域，通過形狀初步判斷，基本可以認(rèn)定為建筑物變化圖斑。其他區(qū)域為高度變化較小的區(qū)域，基本可以認(rèn)定為軟件提取過程中的誤差，可做剔除處理。通過差值為正值可知，黑色小斑塊為新增建筑物。

圖3 實驗案例一初步檢測成果

得到初步檢測成果后，對柵格成果數(shù)據(jù)進(jìn)行二值化處理，輸出矢量面圖斑數(shù)據(jù)。依據(jù)國標(biāo)《房產(chǎn)測量規(guī)范》規(guī)定，高度在2.2 m以上為1層，考慮到誤差及半層房屋存在的可能性，將變化高度處于[-1.6 m～1.6 m]的矢量面圖斑進(jìn)行剔除，如圖4(a)所示。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)行緊湊度指數(shù)分析，剔除因DSM提取過程產(chǎn)生的建筑物邊緣粘連，以及高大茂密樹木邊緣粘連等狹長不規(guī)則細(xì)碎面，最終得到建筑物變化檢測的矢量成果數(shù)據(jù)，如圖4(b)～(c)所示。

(a) (b) (c)

3.2 實驗案例二

實驗案例二選取棚屋區(qū)(圖5)，選擇不同時相的兩期高分辨率影像開展實驗分析，獲取的兩期影像為無人機(jī)航空影像，地面分辨率均在5 cm以內(nèi)。空三加密采用免像控點的方式，即利用載波相位事后差分定位技術(shù)(PPK)后差分處理，得到高精度定位定姿系統(tǒng)(POS)數(shù)據(jù)。高精度POS數(shù)據(jù)直接參與區(qū)域網(wǎng)平差計算[4]，坐標(biāo)系統(tǒng)采用CGCS2000平面坐標(biāo)系和1985國家高程基準(zhǔn)。

圖5 實驗案例二建筑物分布情況

在空三加密基礎(chǔ)上，使用大疆智圖軟件分別提取兩期無人機(jī)航空影像的DSM數(shù)據(jù)，兩期DSM數(shù)據(jù)的平面坐標(biāo)系統(tǒng)和高程系統(tǒng)一致。兩期DSM數(shù)據(jù)做差值運算的方法與實驗案例一的方法一致。圖6為初步檢測成果。通過差值為負(fù)值可知，黑色小斑塊為已拆除建筑物。

圖6 實驗案例二初步檢測成果

得到初步檢測成果后，對柵格數(shù)據(jù)成果后處理，其方法與實驗案例一致。最終檢測成果如圖7所示，圖7(a)為剔除變化高度小于1.6 m矢量圖斑，圖7(b)為最終矢量檢測成果，圖7(c)為矢量檢測成果疊套后期影像放大效果，顯示實地房屋已經(jīng)拆除，準(zhǔn)確無誤。

(a) (b) (c)

4 結(jié)論

從實驗結(jié)果可知，采用多時相高分辨率航空影像開展建筑物變化檢測，是可行的，基本可以實現(xiàn)半自動化發(fā)現(xiàn)變化結(jié)果。相比利用二維遙感衛(wèi)星影像開展建筑物變化檢測，本文的檢測方法更加科學(xué)，檢測結(jié)果更加準(zhǔn)確，能為城市管理者提供更為有力的技術(shù)手段，來抑制違章違法建筑物的快速增長。