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顾及视差和阴影的城市典型地物高分遥感变化检测

何浩  
【摘要】:城市化的快速发展使得大量的人口向城市聚集,由此引发的建设用地的不断增加、耕地林地的随意占用、生态环境的恶化等一系列城市问题,正引起人们的不断关注。遥感变化检测技术可为及时准确掌握城市土地利用变化,遏制和防范城市盲目扩张,提供科学的决策依据。在城市遥感变化检测中,建筑物、植被等常被视为变化分析的典型“目标”地物,其检测结果能有效反映城市发展的进程,为城市规划与可持续发展提供有利依据。然而,如何准确提取城市典型地物变化信息却面临着诸多困难。不同时相、不同传感器的遥感影像辐射差异使得真实变化信息难以识别;城市区域建筑目标高低错落,在双时相影像中的视差大小不一;薄雾霾及各种阴影严重影响着目标地物的准确识别。这些特定环境的影像质量、影像内容都直接影响城市典型地物变化检测的精度,制约着变化信息的准确提取。为此,本文紧紧围绕着城市典型地物变化检测中突出的问题,从影像相对辐射校正、双时相影像建筑物视差分析、城市植被阴影区去除以及基于信息融合的城市典型地物变化检测等四个方面进行变化检测方法研究。旨在综合利用多种影像信息及智能化的方法,减弱预处理过程及检测过程中的误差影响,从而增强城市典型地物变化检测结果的准确性与合理性,构建新的变化检测方法,为变化检测技术应用及生产实践提供理论支持。主要研究工作及创新点如下:(1)针对双时相变化检测有较多变化地物时,同源、异源遥感影像DN值直方图均值和方差存在较大差异,而导致影像相对辐射校正过程中伪不变特征点(Pseudo-invariant Features,PIF)容易错选的问题,提出一种基于DS(Dempster-Shafer)证据理论的空-谱多特征PIF点选取决策融合算法,开展顾及地物类别的双时相遥感影像相对辐射校正研究。该方法利用HOG(Histogram of Oriented Gradient)、PSI(Pixel Shape Index)、SSIM(Structural Similarity)三种对多源遥感影像间亮度差异不敏感的特征,结合DS证据理论决策融合以及相关系数法进行PIF点的选取,由于利用了相对稳定的影像特征并综合了图斑、像元两级分析尺度的优势,所选PIF点可靠性更好。(2)针对城区高分辨率遥感影像建筑物变化检测中,视差引起的建筑物变化误检测问题,提出一种基于视差分析(Parallax Analysis,PA)的建筑物变化检测方法。该方法从阴影与建筑物的几何关系分析入手,基于建筑物几何特征三角形的性质,分析推导出建筑阴影与屋顶、建筑阴影与建筑高度、建筑阴影与视差的关系。将此关系运用到城市高层建筑物变化检测中,有效解决了双时相影像中建筑物高度变化引起的视差不确定性问题,进而减弱视差引起的变化误检测。(3)针对利用高分辨率真彩色遥感影像进行城市植被变化检测时,城市薄雾霾、各类阴影的影响对植被识别造成的光谱不确定性问题,以及基于像元分析方法空间信息利用不足的问题,提出一种基于植被信息增强及SNDS分割的城市植被信息处理方法。植被信息增强方面:(1)通过改进的HSV变换进行薄雾霾去除。(2)针对城市场景阴影区植被光谱修复时,常规方法参考区选取的不合理问题,提出一种平行边阴影修复方法(Parallel Edge Shadow Removal,PESR)。信息后处理方面:通过空间邻域密度分割(Spatial Neighborhood Density Segmentation,SNDS)的信息后处理方法,对已提取的植被信息作进一步处理,加入空间信息,以增强提取结果的可靠性。(4)为提高城市典型地物变化检测方法的普适性,提出一种基于DS多特征决策融合及多尺度不确定性分析(DSMultiscale Uncertainty Analysis,DS-MUA)的变化检测方法。通过引入两种决策级融合方法对变化强度进行融合。特征融合方面采用加权DS证据融合对各特征的结构相似度进行多信源变化强度信息融合,以降低检测结果的不确定性。将检测结果输出为变化、未变化及不确定。针对不确定图斑,采用多尺度不确定性分析,由大尺度到小尺度的顺序,逐级叠加融合,得到相对可靠的变化信息。将该方法分别应用于城市植被和建筑物的变化检测,验证了该方法的有效性。进一步开展了基于方法融合的变化检测结果优化研究。去除阴影影响方面,采用PESR、SNDS、DS-MUA三种方法结合,进行城市植被变化检测,以增强植被信息提取的准确性;减弱视差影响方面,结合PA和DS-MUA两种方法的优点以实现消除视差影响的同时兼顾多种建筑类型。实验结果表明,本文方法融合了针对目标地物的多种特征,形成优势互补;同时利用了尺度上下文信息,避免了将不同尺度变化结果单独处理的多尺度融合方法的不足;且能够适用于多种城市典型地物的变化检测。


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