基于高分遙感數據的城鎮污水處理設施提取工具研究

◎ 住房和城鄉建設部信息中心 熊立創

中國科學院遙感應用研究所 張 寧

【引言】

IDL(Interactive Data Language)和ENVI都是美國ITT Visual Information Solutions公司的旗艦產品。IDL是一種面向對象的跨平臺開發語言，具備語法簡單、處理矩陣能力強等特點，是很多科研人員做數據分析、圖像處理和可視化的首選工具；ENVI(The Environment for Visualizing Images)是一套使用IDL語言開發的，專門用于遙感影像數據處理和信息提取的工具化軟件，目前已經廣泛應用于環保、氣象、礦產勘探和農業等諸多領域。

本文主要是利用IDL語言和ENVI軟件提供的二次開發接口，編寫基于高分遙感數據的城鎮污水處理設施提取工具。

基于高分遙感數據的標準和樣例數據，利用IDL語言和ENVI軟件提供的二次開發接口，開發城鎮污水處理設施提取工具，實現城鎮污水處理設施的自動識別和提取，

1.功能需求

提取工具應結合高分遙感數據的生產標準，利用樣例數據，實現城鎮污水處理設施的自動識別，結合人工目視解譯對提取初步成果進行篩選，并就提取對象追加屬性信息。

(1)基本操作

應具備基本的文件操作和地圖操作，包括加載矢量數據、影像數據、新建工程、地圖瀏覽、地圖縮放、波段選擇等常用功能。

(2)參數設置

提供參數設置功能，方便用戶可以對提取、融合和識別算法的關鍵屬性進行調整，以測試不同參數對提取結果的影響效果。

(3)算法選擇

提供算法選擇功能，方便用戶對提取算法、融合算法進行選擇，以檢驗不同算法、不同組合對提取結果的影響效果。

(4)矢量編輯

提供矢量編輯功能，由于算法和參數對于不同設施類型的提取精度不同，用戶可以對初步的提取成果進行簡單篩選，剔除個別錯誤圖斑，并結合業務知識，就提取結果追加設施類型、所屬水廠等屬性信息。

2.分割函數

ENVI提供了二次開發調用接口，方便進行批處理調用和搭建業務化應用平臺。“ENVI_FX_SEGMENTONLY_DOIT” 是調用ENVI函數來進行圖像分割的函數。需要輸入一些基本的參數，如下表1所示：

3.提取算法

特征提取算法的流程圖如下圖所示：

表1 分割函數參數說明

圖1 特征提取流程圖

其關鍵步驟包括：

第一，用戶需要指定的屬性值參數（表2）范圍（值域），但一般不可能將全部屬性值都賦值，因此我們剔除掉用戶未指定的（即最大值和最小值都為0），以及不合理的值（即屬性值的最小值大于等于最大值），由此可以得到有效屬性值參數和值域。以此為標準，在輸入的矢量數據中進行篩選，得到了有效的對象矢量。

第二，對有效的對象矢量進行聚簇處理。計算每個有效對象周邊一定范圍之內的有效對象個數，該范圍由參數radius_search來指定。以每個有效對象為中心都可以組成一個的數據簇，將其定義成聚簇的對象矢量。

第三，從聚簇的對象矢量中找到最密集數據簇，如果最密集數據簇中對象的個數大于1，那么縮小radius_search，再重復進行聚簇處理的過程，直到最密集數據簇中對象的個數等于1。將最密集數據簇中所有的對象矢量定義為目標對象矢量，認為這些地物對象是污水處理廠中的全部或一部分。

第四，如果污水處理廠的個數（num_factory）大于1個，就要重復第二步和第三步，在重復以上步驟之前，要從有效對象矢量數據中刪除掉已搜索到的目標對象矢量。最終我們得到了目標探測結果。

4.提取參數

圖像分割后得到的矢量數據是地物特征提取的基礎，分割后的矢量數據包含了豐富的光譜、空間和紋理信息，通過對提取對象的分析和反復提取試驗，設置適宜的提取參數，直接影響識別的準確度。

經驗證，在提取過程中加入提取范圍內城鎮污水處理廠的一些經驗參數，將有效提高提取的效率，例如：num_factory（該影像范圍內污水處理廠的大致個數）、radius_search（污水處理廠的大致半徑），這些經驗參數可以從現有“全國城鎮污水處理信息系統”中獲取。

表2 提取參數列表