無人機低空遙感影像智能變化檢測的實現和應用探究

林湯權

關鍵詞：無人機；遙感影像；變化檢測；深度學習

變化檢測是對比不同時間探測的實體或現象的狀態來辨別其狀態轉變的影像分析技術，在遙感影像解譯中具有重要的作用。無人機低空遙感拍攝的高分辨率遙感影像極大地提高了土地利用、環境變化的監測能力。在遙感應用中，我們通過影像處理和數學模型對不同時期的遙感影像與相關特征的變化進行比較分析感知地物的變化。但使用人工干預的傳統解譯方法進行高分辨率影像的變化檢測，其精度易受到影像解譯人員主觀因素的影響且處理效率較低。近些年，計算機視覺技術發展日新月異，拓寬了高分辨率遙感影像變化信息提取的思路。本文將對無人機低空遙感影像智能變化檢測的實現及其在新型場景中的應用進行探究。

遙感影像變化檢測的實質是由于地物光譜特征隨時空發生改變，導致不同時期拍攝同地點所形成的遙感影像的光譜效應存在較大偏差，所以對不同時期的遙感影像變化檢測可以分析地物的演變。實際上，影像變化檢測的內容包含以下三個方面：第一，類型變化：識別目標地表空間的地物類型，并確認類型是否發生轉變；第二，位置變化：檢測地物發生變化的位置或占地面積；第三，變化趨勢：分析地物在時空上的變化規律，并依此預測未來的狀態?？偟膩碚f，變化檢測的內容因應用領域的不同而會有所側重。在實際應用過程中，往往需要根據遙感影像變化檢測任務的需要采用恰當的變化檢測算法。

目前，無人機低空遙感影像智能變化檢測主要包括三個方面，分別是影像預處理、影像變化信息提取與分析、檢測結果輸出與應用，本文探討兩時相影像變化檢測的實現方案。

在遙感影像中使用多個顏色通道的灰度值來表征地物，從中提取目標對象的特征是變化檢測的關鍵環節。因此，遙感影像變化檢測前需要確定檢測目標，并收集影像數據和檢測目標的空間分布、光譜特性等信息。另外，由于數據質量直接影響變化檢測的結果，若能控制由于拍攝平臺、氣候、光照條件等客觀因素造成的成像差異，統一變化檢測影像的輻射分辨率，則能較大幅度地提高變化檢測的精度。

有別于其他的數字圖像處理技術，變化檢測主要是解譯同地表空間不同時相的影像，具有影像數據量多，影像數據差異大、地物變化復雜等特點。為了凸顯影像變化檢測的對象，提高影像的解譯能力和變化檢測的精度，需要對遙感影像數據進行預處理操作，包括幾何校正、輻射校正等。在進行影像數據預處理時，不僅要充分考慮到無人機航空拍攝時的各種影像畸變和環境誤差，還需要探討如何優化特征選擇以提高數據預處理的質量。

早期以像素為基本處理單元的變化檢測方法在識別復雜應用場景或高分辨率遙感影像時計算性能易陷入瓶頸[1]。而現如今無人機采集的遙感影像多為高分辨率，基于像素的變化檢測易產生偽變化，若采用面向對象的影像變化檢測方法往往會有更高的精度[2]。面向對象的影像變化檢測的基本原理是采用面向對象的影像分割方法識別影像中地物并分類，再對不同時相的地物從類別、位置、形狀等視角進行比對以發現影像的變化區域。隨著深度學習的發展，面對復雜目標對象的特征及關聯性的刻畫有了新的解決方案。在變化信息提取方面引入一些新知識和模型，如將UNet、注意力機制等應用于影像分割，趨于采用多尺度分割、多數據融合分割以及多種算法相結合的影像分割方式[3]。面向對象的影像變化檢測方法的關鍵在于如何選取有效的目標特征，而基于深度學習的影像分割能自動地進行目標特征提取，從而提高變化檢測的自動化程度。

無人機低空遙感技術是對地監測系統的重要補充，它以獨特的方式提供高精度、實時的地面觀測數據。如城管、城建相關部門利用無人機低空拍攝大比例尺實景影像，通過地物分類檢測變化信息，對違法搭建、違法堆放等情況進行解譯；環保部門利用無人機遙感平臺攜帶的超高清數碼相機對高危江河流域、涉污工廠等進行跟蹤調查觀測，完成環保執法取證。無人機低空遙感因其獨有優勢，預計未來還將在智慧城市、數字考古、新農村建設等領域中快速拓展。

參考文獻：

[1]劉斌，渠星星，陳相庭.最新的超像素算法研究綜述[J].現代計算機（專版），2016（35）：62-65.

[2]眭海剛，馮文卿，李文卓等.多時相遙感影像變化檢測方法綜述[J].武漢大學學報（信息科學版），2018，43（12）：1885-1898.

[3]陳璐，管霜霜.基于深度學習的城市高分遙感圖像變化檢測方法的研究[J].計算機應用研究，2020，37（S1）：320-323.

基金項目：2022年福建省中青年教師教育科研項目“基于無人機低空遙感影像的河道垃圾智能識別方法的研究”（JAT220636）。

（作者單位：福建生物工程職業技術學院）