采用獨立閾值的遙感影像變化檢測方法

賈永紅,謝志偉,張謙,楊剛

(1.武漢大學遙感信息工程學院, 430079, 武漢;2.武漢大學測繪遙感信息工程國家重點實驗室, 430079, 武漢;3.華中科技大學自動化學院, 430074, 武漢;4.武漢大學資源與環境科學學院, 430079, 武漢)

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采用獨立閾值的遙感影像變化檢測方法

賈永紅1,2,謝志偉1,張謙3,楊剛4

(1.武漢大學遙感信息工程學院, 430079, 武漢;2.武漢大學測繪遙感信息工程國家重點實驗室, 430079, 武漢;3.華中科技大學自動化學院, 430074, 武漢;4.武漢大學資源與環境科學學院, 430079, 武漢)

針對在多時相遙感影像變化檢測中常規閾值確定方法無法獲取小比例變化量區域準確變化閾值,并導致變化檢測失敗的問題,提出了采用獨立閾值的遙感影像變化檢測方法。通過多時相遙感影像多尺度分割獲取像斑,采用變化向量分析法計算像斑差異度;從像斑差異度中自適應選擇滿足期望最大化算法和貝葉斯最小誤差率理論獲取準確閾值條件的訓練樣本;將訓練樣本導入獨立閾值法確定變化閾值,利用變化閾值對像斑差異度進行二值分割獲得影像變化的檢測結果。實驗結果表明,采用獨立閾值的遙感影像變化檢測方法能夠獲得更準確的變化閾值,在城郊變化檢測中平均漏檢率較全局閾值法和局部閾值法降低了9.6%和17.24%,在城區變化檢測中平均正確率較全局閾值法和局部閾值法提高了51.27%和35.42%。

變化檢測;小比例變化量區域;像斑;樣本選擇;期望最大化算法

遙感技術可以為地理國情監測提供重要技術支撐,多時相遙感數據變化檢測是地理國情實現動態監測的關鍵。非監督法變化檢測因其在效率和精度上的優勢,在實際生產中得到更多重視[1]。

非監督法變化檢測通過變化閾值對差異影像進行二值分割獲取變化檢測結果。常用的二值分割算法可分為全局閾值法和局部閾值法兩類。文獻[2]提出了基于期望最大化(expectation maximization,EM)算法和貝葉斯最小誤差率理論的全局閾值法變化檢測,該方法將整幅差異影像的灰度直方圖作為全局信息,通過對其分析并自動計算變化閾值,在多時相遙感影像變化檢測中得到了廣泛應用[3-5]。然而,采用基于EM算法和貝葉斯最小誤差率理論獲取變化閾值需要滿足如下條件:若將檢測區域內變化區域與未變化區域的面積比例定義為變化量比例,當檢測區域為大比例變化量區域時,可以有效地獲得準確變化閾值;當檢測區域為小比例變化量區域時,則不能獲得準確的變化閾值[6]。因此,采用全局閾值法的變化檢測無法對小比例變化量區域進行有效變化檢測。局部閾值法變化檢測[7-8]通過格網分塊將2個時相的遙感影像均劃分為重疊的影像塊,再采用全局閾值法分別計算每個影像塊的變化閾值,若對應的2個時相影像塊為小比例變化量區域則無法獲得該影像塊區域的準確變化閾值。在地理國情監測中,使用的多時相遙感影像采集時間相近,且數據尺寸較大,導致檢測區域內常常只有少量土地覆蓋發生變化,即為小比例變化量區域,全局閾值法或局部閾值法均不能得到準確變化閾值,導致上述方法無法在地理國情監測中得到應用。

由于面向對象的變化檢測在多時相高分辨率遙感影像變化檢測中的效果優于像素級變化檢測[9],本文亦將影像對象作為基本處理單元,并將影像對象稱為像斑。

本文在上述研究的基礎上,提出采用獨立閾值的遙感影像變化檢測方法,通過多尺度影像分割獲取像斑,采用變化向量分析法(change vector analysis,CVA)[4]計算像斑差異度,然后自適應選擇訓練樣本,結合EM算法和貝葉斯最小誤差率理論的閾值計算方法,通過獨立閾值法確定變化閾值,最后利用變化閾值對差異影像進行二值分割獲取變化檢測結果。本文選擇城郊和城區兩種土地覆蓋類型實驗數據來驗證本文方法的有效性。

1 影像預處理

遙感影像幾何配準是實現多時相遙感影像變化檢測的關鍵前提,本文采用文獻[10]的影像配準方法對2個時相遙感影像進行配準。通過分形網絡演化算法對配準后的多時相遙感影像進行多尺度分割,獲取同時具備光譜和形狀同質性的像斑。分割尺度參數、緊致度、形狀因子是影響分割結果的3個因素。分割尺度參數用來控制觀測地物的細微程度,主要依靠使用者的經驗知識利用啟發式的方法確定;緊致度表征對象的規則程度,緊致度過小會使分割后的像斑不完整;形狀因子為參與分割的形狀異質度的權重,適當的形狀因子能夠減少像斑的邊界破碎程度[11]。

本文采用文獻[12]的多時相影像多尺度分割方法,首先將配準后的2個時相的遙感影像進行疊加;然后對疊加后的多維影像進行多尺度分割;最后將分割結果拆分成疊加前的2個時相影像多波段形式,由此分別得到2個時相影像的分割結果。本文方法綜合考慮了2個時相影像的光譜和空間信息,保證了不同時相相同影像位置所對應的像斑包含的像元相同,并在各自的時相中具有光譜、空間同質性,利于進行像斑級的比較和分析。

2 獨立閾值法變化檢測

2.1 自適應樣本選擇

針對小比例變化量區域進行變化檢測,通過自適應樣本選擇的方法選擇整幅影像中具有大比例變化量的局部區域作為訓練樣本。自適應樣本選擇方法具體如下。

(1)

(2)

2.2 基于EM算法和貝葉斯最小誤差率理論的閾值確定

采用貝葉斯最小誤差率理論計算變化閾值需要以下變量:類別數、每個類別的先驗概率、每個類別的條件概率密度函數。假設作為樣本的像斑差異度集合為D={d1,…,dk},k≤m,m為像斑數量。采用貝葉斯最小誤差率理論將集合D分為變化類wc和未變化類wn,則D的分類問題轉為估計條件概率密度函數p(dk|wc)和p(dk|wn)的參數,以及先驗概率p(wc)和p(wn),且p(wc)+p(wn)=1。假設p(dk|wc)和p(dk|wn)均服從高斯分布,則有

(3)

式中:l∈{c,n};μl、δl為變化類像斑和未變化類像斑的均值和標準差。D中像斑差異度近似滿足2個高斯分布組成的混合高斯分布

p(dk)=p(wc)p(dk|wc)+p(wn)p(dk|wn)

(4)

由于EM算法可用于含有隱含變量的概率參數模型的最大似然估計。以wn為例,采用EM算法估計wn分布參數的公式如下

(5)

(6)

(7)

式中:r為迭代次數。使用EM算法對2個子高斯模型做參數估計的步驟如下[3]:首先采用K均值聚類算法獲得p(wn)、μn、δn的初始值;然后利用式(5)～式(7)迭代更新p(wn)、μn、δn的值,直到相鄰兩次的p(wn)、μn、δn差值小于閾值ε(ε<10-8),則停止迭代,將最后一次迭代獲得的參數作為最終結果。wc的分布參數求解方式相同。

利用EM算法估計wc和wn的統計分布參數后,根據貝葉斯最小誤差率理論[13],計算滿足式(8)時的最佳變化閾值T*如下

(8)

根據wc和wn的分布特性,結合式(3),將μn、δn、μc、δc代入式(8)中,則可得到T*的求解式

(9)

2.3 獨立閾值法

通過自適應樣本選擇法得到了具有大比例變化量的訓練樣本,本文提出獨立閾值法,利用選擇得到的訓練樣本確定整幅影像的變化閾值。

綜合上述分析,本文的變化檢測方法流程圖如圖1所示。

圖1 本文的變化檢測方法流程圖

3 實驗和分析

3.1 實驗數據

實驗數據是武漢市東湖地區2012年11月Worldview遙感影像和2013年8月的Pleiades遙感影像,影像的空間分辨率為0.5 m,由紅、綠、藍、近紅外4個波段組成,影像均經過配準處理。實驗數據1為城郊某區域,尺寸為7 103×7 887像素,如圖2所示;實驗數據2為城區某區域,尺寸為6 026×6 034像素,如圖3所示。

(a)2012年影像 (b)2013年影像圖2 實驗數據1

(a)2012年影像 (b)2013年影像圖3 實驗數據2

3.2 實驗分析

采用分形網絡演化算法對配準后的實驗數據進行多尺度分割,通過使用者的經驗知識利用啟發式的方法確定形狀因子為0.5,緊致度為0.65,分割尺度參數為300。

分別對實驗數據1和實驗數據2按尺寸1 024×1 024像素進行格網分塊,得到56個和36個影像塊。采用樣本選擇法得到2個實驗數據的樣本影像塊集合,其中2組實驗數據的σi排序如圖4所示,可見實驗數據1和實驗數據2在L=6和L=5處曲線的斜率變化明顯,因此可利用前L個影像塊構建樣本影像塊集合。

(a)實驗數據1 (b)實驗數據2圖4 影像塊標準差排序曲線

從2組實驗數據的整幅實驗結果中截取部分影像塊的實驗結果用于定量和定性分析本文方法的性能。從實驗數據1中截取樣本影像塊A和非樣本影像塊B,見圖2;從實驗數據2中截取樣本影像塊C和非樣本影像塊D,見圖3。

為了驗證選擇變化量比例較大的前L個差異影像塊作為樣本影像塊的合理性,通過逐級增加L值,針對不同L值采用獨立閾值法進行變化檢測,利用實驗數據1進行實驗分析。L與變化檢測精度的關系如圖5所示:隨著L的增大,正確率和虛檢率的趨勢平穩,漏檢率逐步升高。可見本文選擇的L值為6和5,較其他L值更為合理。

(a)影像塊A (b)影像塊B圖5 L與變化檢測精度的關系

(a)影像塊A (b)影像塊B圖6 分割尺度與變化檢測精度的關系

分割尺度參數會影響采用面向對象方法的變化檢測的精度。將實驗數據1的分割尺度參數分別設置為100、200、300、400、500,在不同的分割尺度參數下采用獨立閾值法進行變化檢測,得到分割尺度參數與變化檢測精度的關系如圖6所示。從圖6可知,分割尺度參數過小會導致較高的虛檢率,分割尺度參數過大會導致漏檢率升高,本文選擇的分割尺度參數為300時可以得到最優的變化檢測精度。

對獨立閾值法中獲得的樣本影像塊變化閾值集合取平均數,并將平均數作為整幅影像的變化閾值,記為均值閾值法。采用獨立閾值法、均值閾值法、全局閾值法、局部閾值法分別對2組實驗數據進行實驗,利用人工方法獲得的變化檢測結果作為參考結果,驗證本文方法的有效性。

針對實驗數據1,獨立閾值法得到的6個樣本影像塊變化閾值如表1所示。通過對表1中的變化閾值集合取中位數和平均數,獲得獨立閾值法和均值閾值法的變化閾值。4種方法的變化閾值如表2所示,可見獨立閾值法與均值閾值法的變化閾值相同,低于全局閾值法,局部閾值法在影像塊A與影像

表1 實驗數據1樣本影像塊的變化閾值

表2 實驗數據1的4種方法的變化閾值

塊B中得到不同的變化閾值。

影像塊A和影像塊B如圖7a和7b、圖8a和8b所示,4種方法的結果依次如圖7c～7f和圖8c～8f所示,變化檢測精度如表3所示。通過圖7和圖8定性分析可知,獨立閾值法和均值閾值法的變化檢測效果相同,并優于其他兩種方法,全局閾值法的漏檢像斑多于獨立閾值法,局部閾值法在影像塊B中漏檢較多。根據表3定量分析,獨立閾值法與均值閾值法的變化檢測精度相同,其正確率與其他兩種方法差異不明顯,虛檢率略高于其他兩種方法,但得到了最低的漏檢率。

表3 實驗數據1的4種方法變化檢測精度

(a)2012年 (b)2013年 (c)獨立閾值法(d)均值閾值法 (e)全局閾值法 (f)局部閾值法 (g)人工方法圖7 影像塊A的變化檢測結果

(a)2012年 (b)2013年 (c)獨立閾值法 (d)均值閾值法 (e)全局閾值法 (f)局部閾值法 (g)人工方法圖8 影像塊B的變化檢測結果

針對實驗數據2,獨立閾值法得到的5個樣本影像塊變化閾值如表4所示。采用與實驗數據1相同的方法獲得獨立閾值法和均值閾值法的變化閾值。

4種變化檢測方法的變化閾值如表5所示, 獨 表4 實驗數據2的樣本影像塊變化閾值

立閾值法的變化閾值略低于均值閾值法,全局閾值法的變化閾值明顯低于獨立閾值法,局部閾值法中影像塊C和影像塊D的變化閾值差異明顯。

表5 實驗數據2的4種方法的變化閾值

影像塊C和影像塊D如圖9a和9b、圖10a和10b所示,4種變化檢測方法的結果依次如圖9c～9f和圖10c～10f所示,變化檢測精度如表6所示。通過圖9、圖10定性分析可知,獨立閾值法獲得最優的變化檢測效果,均值閾值法的變化檢測效果與獨立閾值法相近,全局閾值法虛檢嚴重,局部閾值法無法得到穩定的變化檢測結果。通過表6定量分析,獨立閾值法的正確率顯著優于其他方法,在影像塊C中虛檢率分別高于均值閾值法和局部閾值法2.14%和4.42%,但漏檢率分別降低了21.47%和58.65%,可見獨立閾值法在犧牲少量虛檢率的條件下有效降低了漏檢率。

表6 實驗數據2的4種方法變化檢測精度

(a)2012年 (b)2013年 (c)獨立閾值法 (d)均值閾值法 (e)全局閾值法 (f)局部閾值法 (g)人工方法圖9 影像塊C的變化檢測結果

(a)2012年 (b)2013年 (c)獨立閾值法 (d)均值閾值法 (e)全局閾值法 (f)局部閾值法 (g)人工方法圖10 影像塊D的變化檢測結果

綜上可知,全局閾值法和局部閾值法均無法獲得準確的變化閾值,導致這兩種方法的變化檢測失敗,該現象在城區的變化檢測中尤為明顯,平均正確率僅為44.67%和60.52%。均值閾值法盡管能夠得到與獨立閾值法相近的變檢測結果,但易受極端數據的影響,如表4中樣本影像塊的變化閾值0.02,選擇變化閾值集合的中位數作為整幅影像的變化閾值更穩定。獨立閾值法能夠獲得準確的變化閾值,在城郊和城區的變化檢測中均取得了優于均值閾值法、全局閾值法、局部閾值法的變化檢測效果。

4 結束語

本文提出了采用獨立閾值的遙感影像變化檢測方法。該方法在樣本選擇的基礎上采用獨立閾值法確定差異影像的變化閾值并獲取變化檢測結果。實驗結果表明,本文方法在對小比例變化量區域的多時相遙感影像變化檢測中,能夠取得優于常規的全局閾值法或局部閾值法的變化檢測效果,適用于小比例變化量區域的多時相遙感影像變化檢測。本文方法具有效率高、精度好等特點,能夠滿足城郊和城區等多種土地覆蓋類型的變化檢測,可為地理國情動態監測提供技術支持,在地理國情監測中具有一定應用價值。

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(編輯 劉楊)

A Change Detection Method of Remote Sensing Images with Independent Threshold

JIA Yonghong1,2,XIE Zhiwei1,ZHANG Qian3,YANG Gang4

(1. School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, Wuhan 430079, China;2. State Key laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University,Wuhan 430079, China; 3. School of Automation, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074,China; 4. School of Resource and Environmental Sciences, Wuhan University, Wuhan 430079, China)

A change detection method of remote sensing images based on an independent threshold is proposed to solve the problems that the accurate change threshold could not be worked out by either the general global or the local threshold methods, and the failure of change detection happens in multi-temporal remote sensing images change detection if the prior probability of the class of changed pixels in the detection region is low. The multi-scale image segmentation is used to get image objects from the multi-temporal remote sensing images, and differences of image objects are calculated from each image object based on the change vector analysis. Then, training samples that meet the expectation maximization algorithm and Bayesian rule with minimum error rate are correctly selected from the difference of image objects using the adaptive sample selection method. The change threshold is finally obtained from the training samples by the independent threshold method, and the change detection result is derived. Experimental results show that the proposed method gains more accurate change threshold. Comparisons with the global threshold method and the local threshold method show that the independent threshold method reduces the average miss rate by 9.6% and 17.24%, respectively, in the suburbs change detection, and improves the accuracy rate by 51.27% and 35.42%, respectively, in the urban change detection.

change detection; little change region; image object; sample selection; expectation maximization algorithm

2015-03-20。

賈永紅(1966—),男,教授,博士生導師。

國家科技支撐計劃資助項目(2011BAB01B05)。

時間:2015-10-03

10.7652/xjtuxb201512003

TP751

A

0253-987X(2015)12-0012-07

網絡出版地址:http:∥www.cnki.net/kcms/detail/61.1069.T.20151003.1919.008.html