基于城市多種地理數據的濟南中心城區地下空間開發利用現狀計算研究

孫述海，馮泉霖，朱慶福，孫虹潔，張汭，岳偉佳

（1.山東省地質礦產勘查開發局八〇一水文地質工程地質大隊，濟南 250014；2.濟南中安數碼科技有限公司，濟南 250014）

1 引言

針對城市規劃建設對地下空間的迫切需求， 在大量地理數據的基礎上，通過分析遙感光譜特征，結合面向對象分類技術，提取高分辨率遙感影像建筑物的陰影輪廊，并采用建筑物高度反演技術多角度研究濟南市中心城區的建筑物分布，探索地下空間的開發利用情況。

2 工作內容

本文以濟南中心城區GF-2 遙感影像為作業數據源，采用兩種陰影提取方式提取陰影， 采用閾值陰影檢測分割技術獲取陰影區域大小，提取矢量文件。 首先，對融合后的圖像進行由RGB 色彩空間轉換到HIS 色彩空間為第一圖像，歸一化差值計算。 采用OSTU 最大類網方差法，提取陰影文件S1。 其次，進行多光譜影像陰影形態學陰影分割，定取矩形最大向量值，向量角度選取0°、45°、90°、135°4 個值為基準，進行陰影邊緣檢測、采用OSTU 分割技術提取陰影文件S2。 再次，將S1和S2 進行陰影疊加分析裁剪， 綜合處理得到S 陰影柵格文件。 最后，以陰影文件為重采樣要素，進行高度計算和矢量區提取。 矢量文件的運算在ENVI 軟件中完成。

2.1 研究區概況

濟南中心城區位于山東省濟南市，南依南部山區，北至黃河。西至經十西路，東至濟南繞城高速。經度在35°59′~37°32′，緯度在116°13′~117°58′。屬于暖溫帶大陸性季風氣候區，季風明顯，四季分明，春季干旱少雨，夏季溫熱多雨，秋季炎熱、干燥，冬季寒冷少雪[1]。 城區代表性商圈點有泉城廣場、洪樓廣場。 圍繞泉城廣場四周有趵突泉、黑虎泉、五龍潭有名泉眼。 洪樓廣場位于歷城區洪樓。 附近有山東大學洪家樓校區、洪樓教堂，形成了不可比擬的老城文化。 東邊特色標志性建筑有齊魯軟件園。 高鐵站有濟南西站和東站貫穿中心城區的東西路線。

2.2 高分影像

隨著科技的不斷發展，衛星技術的應用也越來越廣泛，其中，高分二號（GF-2）衛星是目前我國應用最廣泛的一種衛星。GF-2 衛星具有高分辨率、高精度、高覆蓋率等特點，被廣泛應用于農業、環境、氣象、城市規劃等領域[2]。 GF-2 衛星應用范圍有國土調查檢測、城鄉建設規劃、城市地質調查遙感解譯等領域。 以實現圖像的解析和融合。 圖像有1 m 全色影像和4 m 多光譜影像。 影像時間為項目成果交付最新日期。

建模區域位于濟南中心城區，東西較長，南北較短。 轄區內建筑物較為密集。 陰影突出較為明顯。 該小區GF-2 遙感影像作為數據源，包括多光譜影像數據4 m 和全色影像數據1 m。遙感圖像的融合意在提高圖像空間分辨率，改善圖像幾何精度，增強特征顯示能力，改善分類精度、提供變化檢測能力、替代或修補衛星之間的幾何定量數學關系估算建筑物的高度信息。

2.3 數據處理

以原始GF-2 號影像作為中心城區基礎資料，結合第三次全國國土調查（以下簡稱 “三調”）數據與天地圖影像對新影像進行正射校正、圖像融合。 采用融合成果圖像作為遙感解譯底圖，應用Python 軟件，結合遙感處理軟件進行多尺度分割一系列運算，包括基坑提取、建筑物陰影提取。 由柵格文件轉換為矢量文件。 在矢量處理Mapgis 軟件中進行成果圖的制作和輸出，包括不同比例尺分幅圖的制作、圖幅整飾。 主要成果有濟南中心城區建筑物高度分布圖和地下空間影響深度分布圖，地下一體化模型，見表1。

表1 GF- 2 影像遙感數據信息

2.3.1 正射校正

原始GF-2 影像受大氣、投影差、地球曲率影響及傳感器內方位元素框標定位影響，產生幾何變形。 因此，需要對GF-2影像進行正射校正， 應用影像自帶RPC 參數進行框標定位、內方位元素計算校正。 結合三調數據成果每幅影像選取15 個以上控制點作為已知點。 選取影像相同地物點匹配計算殘差和方差，外方位元素計算校正。

本次利用GF-2 影像自帶RPC 參數進行內方位元素校正，外方位元素已知點數據來源于天地圖或三調數據。 構建共線方程，計算中誤差和方差。 反復校驗，直到方差指數小于1為止，保證影像的校正精度。 正射校正后圖像如圖1 所示。

圖1 正射校正后圖像

2.3.2 圖像融合

圖像融合是以GF-2 不同大小的影像數據信息融合，原始圖像將兩幅大小不同的影像融合為一幅圖像，在融合過程中，以全色影像作為主影像精度基準、多光譜影像作為光譜要素。采用ENVI 軟件中PanSharpening 融合方法，可以滿足絕大部分影像的融合，應用范圍較廣。 融合后影像色彩均衡，可調節對比度、亮度、飽和度光學影響因素。 使融合的成果圖像達到清晰、美觀、可識別性。

2.3.3 建筑物基坑提取

建筑物基坑在三調的基礎上進行，結合GF-2 影像提取和識別建筑物輪廊。 對融合的影像進行PCA 主成分變換。 主成分變換保留單波段影像，由融合的多光譜要素轉換成灰度圖。重分類柵格圖像顏色分段信息值，查看分類后結果，顏色相近的同類要素重復分類。 建筑物顏色歸類，其他剩余顏色歸類重采樣。 在ARCGIS 軟件中，柵格編輯提取識別建筑物邊界線。提取后的邊界線概化，利用3Danalyst 分析模塊對矢量區進行規則劃建筑物區邊界，得到修整后的建筑物基坑區文件。 運用此功能后，建筑物拐角趨于90°，更符合建筑物的實際情況，如圖2 所示。

圖2 建筑物基坑矢量示意圖

2.3.4 建筑物高度反演

以融合后的影像為高度反演柵格數據， 通過HIS 色彩空間與多光譜計算兩種陰影提取方式相結合提取陰影柵格文件，在Python 軟件編寫指數提取和形態陰影提取代碼，矩陣運算圖像二值化，只包含黑、白兩種顏色圖，域值為1 或0，形成高度陰影文件，在ENVI 遙感處理軟件中提取陰影矢量文件，如圖3 所示。

圖3 陰影高度計算示意圖

先以畫斜線的方式，均勻分布覆蓋每個建筑物基坑。以1 m為間距， 按太陽方位角繪制傾斜線， 并將屬性值轉換為高亮值。 以S·tanα（S 為長度；α 為太陽高度角）計算建筑高度，再次轉換為ENVI 高亮值。 通過ENVI 提取基坑區域SHP 文件。 在ARCGIS 軟件要素轉點，轉換為高度點文件，參照遙感影像對多余或不正確的高度點過濾刪除。 留下單個基坑內少量正確高度點，進行LABEL 點歸并。 建筑物基坑具有了樓高屬性值。

建筑物高度的具體提取方法如下。

第一步，裁剪影像：通過對正射校正后標準1∶2 000 正射圖像裁剪為8 塊單塊TIFF 格式影像。 目的是減少圖像二值化運算與高度計算時間，裁剪圖像步驟在MapGIS 軟件中完成。在Envi 軟件對圖像的亮度值、對比度進行調整、保證圖像的清晰度。PCA（PrincipalComponents Analysis）即主成分變換，是圖像處理中經常用到的降維方法。 其作用是減少多維向量值，分化向量特征，將多波段圖像重構特征值和向量值，形成具有代表信息要素灰度圖。 色階值由0~255 組成，此項工作在Envi軟件中完成。

第三步，陰影長度計算：運用Matlab 軟件南北向量線與陰影相交疊加計算方位角， 以此來獲取陰影和長度。 此步驟在Python 軟件完成。

第四步，高度計算：通過Matlab 軟件運行由Python 軟件運行生成多尺度分割圖，主成分變換后的灰度圖，由黑白兩種顏色組成，陰影區域呈現顏色為白色。 區域形狀多以矩形狀、碎石狀呈現，黑色區域代表非建筑陰影區域。 在Envi 軟件由DN 值0-1 組成。 此步驟在Matlab 軟件完成。

第五步，陰影空間位置疊加，此步驟在MapGIS 軟件中完成[3-4]。

3 結論

1）為驗證數據成果的可靠性，工作區范圍內選取50 個外業調查點野外驗證。 結果表明：采用GF-2 影像建筑物高度反演技術，具有影像分辨率高、陰影提取完整度較好，準確性較高等特點。 通過對濟南市中心城區各類建筑實測高度值和估算高度值進行誤差對比分析，反演誤差約為0.73 m，總體精度約為96.68%，符合預期目標要求。

2）在有樹林遮擋、樓房密集區域陰影容易連成片，提取陰影分割2 有一定的局限性。 需要人工補充核對，在基坑和陰影提取技術等方面，還有一定的進步空間。