基于SPOT6數據的建筑物提取規則研究

付盈， 國巧真， 潘應陽， 汪東川

(天津城建大學地質與測繪學院，天津 300384)

基于SPOT6數據的建筑物提取規則研究

付盈， 國巧真， 潘應陽， 汪東川

(天津城建大學地質與測繪學院，天津 300384)

針對SPOT6衛星遙感影像，采用基于規則的方法對建筑物進行提取。首先,分析了每種規則屬性提取建筑物的效果，在此基礎上制定建筑物提取規則； 再分別采用K均值聚類法(K-means)、K臨近值法(K nearest neighbor，KNN)、支持向量機法(support vector machine,SVM)和神經網絡法進行建筑物提取實驗，并與基于規則的方法進行對比； 最后，對建筑物提取結果進行精度評價。研究表明，基于該規則的建筑物提取精度高于其他方法，在一定程度上緩解了椒鹽現象和同譜異物問題，可為今后SPOT6衛星影像更廣闊的應用提供一定的技術支持。

SPOT6； 規則； 建筑物提取； KNN； SVM

0 引言

提取遙感影像中的建筑物信息是遙感影像解譯中的重要研究課題之一。一方面，快速準確地提取遙感影像中的建筑物能夠滿足遙感影像制圖、地理信息系統的數據獲取、城市空間數據庫的更新和建設“智慧城市”的需要； 另一方面，建筑物提取方法也能為其他類型地物的提取提供一定的思路。因此建筑物提取方法的研究具有重要意義。特別是高空間分辨率遙感影像的投入使用，對遙感信息處理與分析提出了更多的要求和挑戰[1]。SPOT6高空間分辨率遙感影像具有大幅寬、三線陣立體成像等特點，在建筑物提取方面具有較高的應用價值。

目前，國內外關于建筑物提取的研究成果較多。Uzar和Mongus等[2-3]提出了基于LiDAR數據的建筑物提取新方法； 張景和Shaker等[4-5]利用DSM和DEM等多源數據輔助提取建筑物； 陳潔麗和劉永學等[6-7]利用歸一化指數法提取居民地信息； 王惠英和鄭文武等[8-9]提出多分類器集成分類法進行建筑物提取； 郭怡帆和董小姣等[10-11]利用多尺度分割方法提取建筑物，均取得了較好的效果。

由于建筑物提取常常因噪聲、陰影、同譜異物和同物異譜等問題限制了提取精度，尤其是高空間分辨率影像，因其細節信息較中低空間分辨率影像更為突出，導致這些問題表現得更為嚴重。基于規則的面向對象分類方法[12-13]把影像分割成影像對象，并綜合利用對象的光譜特征、幾何特征和紋理特征制定規則進行影像分類，是一種適用于高空間分辨率影像的建筑物提取方法。綜上所述，本研究基于SPOT6數據，分析了可用于區分建筑物和其他地物的各種規則屬性，及其作用于不同波段時的具體表現，在此基礎上提出了一種建筑物提取規則，并與K-means聚類法[14]、K臨近值法(K nearest neighbor,KNN)[15]、支持向量機法(support vector machine,SVM)[16-17]和神經網絡法[18]進行對比實驗。

1 研究區概況及數據源

天津濱海新區地處天津市中心區東面，地理位置為N38°40′～39°00′，E117°20′～118°00′。本研究選取天津濱海新區塘沽火車站附近地區為研究區(如圖1所示)。該區域包含有居民區、學校、醫院、鐵路、水體和耕地等地物類型。總體來說建筑物樣式及分布不規則，環境復雜，包含干擾地物較多，作為研究區比較具有代表性。

圖1 研究區位置

本文數據為2014年5月獲取的SPOT6衛星遙感影像。SPOT6衛星影像全色波段的空間分辨率為1.5 m，4個多光譜波段空間分辨率為6 m。SPOT6各個波段范圍如表1所示。

表1 SPOT6波段范圍

2 方法與實驗

2.1 數據預處理

SPOT6數據預處理包括： ①對全色影像和多光譜影像進行正射校正，所用RPC文件為SPOT6自帶，DEM數據為ENVI5.1附帶的全球900 m的DEM數據(GMTED2010.jp2)； ②將校正后的全色影像和多光譜影像進行融合，由于圖像融合方法有很多，本研究采用Brovey變換、主成分分析法(principal component analysis，PCA)、Gram-Schmidt Pan-Sharpening(GS)融合3種方法進行對比實驗。3種融合結果如圖2所示。

(a) Brovey變換(b) PCA變換(c) GS融合

圖23種方法融合結果對比

Fig.2Comparisonofimagefusionmethodsbythreemethods

從圖2中可以發現，GS融合方法更適用于高空間分辨率影像，能較好保持影像的紋理和光譜信息，因此本研究選擇GS融合方法[19-20]。

數據預處理流程如圖3所示。

圖3 數據預處理流程

2.2 基于規則方法的建筑物提取

2.2.1 分割尺度選擇

為選取合適的影像分割及合并尺度，本文分割尺度分別為30，40和50，合并尺度為90時得到的結果進行了對比，如圖4所示。

(a) 分割尺度30(b) 分割尺度40(c) 分割尺度50

圖4分割尺度對比

Fig.4Comparisonofsegmentationscale

通過分析可以看到，分割尺度為50時操場和旁邊的道路以及一棟建筑的側面被分為一個影像對象，不能很好地識別地物； 分割尺度為40時，存在建筑物陰影與周邊植被及道路混為同一影像對象的情況； 分割尺度為30時，能更好地分辨建筑物。因此本研究選擇分割尺度為30，合并尺度為90。

2.2.2 建筑物提取規則建立

分割后的影像增加了4個自定義的可用波段，它們通過波段間運算得到，分別為歸一化指數(normalized difference)、色調(hue)、飽和度(saturation)和亮度(intensity)。其中歸一化指數是通過紅光和近紅外波段運算得來，即用NDVI表示。而色調、飽和度和亮度是通過對紅光、綠光和藍光3個波段進行運算得到的HIS顏色空間的3個分量。制定規則時應綜合利用建筑物的光譜特征、紋理特征和空間特征，每一種特征分別包含多種不同屬性，如最大值、最小值、平均值和方差等。

所選研究區影像包括的地物有建筑物、植被、水體、鐵路、公路、耕地、裸地和學校的操場。對光譜和紋理特征來說，各個屬性作用于不同波段的效果都是不同的，為更加直觀地找出對提取建筑物較為有效的屬性組合，本研究在制定規則前，對各個屬性在不同波段提取建筑物的效果進行分析。結果表明，光譜值可用來區分建筑物與陰影、水體和植被這3類地物，紋理值適合用來區分建筑物與鐵路、操場和裸地這3類地物，形狀特征則可區分建筑物與公路、操場跑道這2類地物。就屬性而言，紋理平均值和紋理熵屬性將建筑物錯分為其他非建筑物地物的現象比較嚴重，因此不適合用來建立建筑物提取規則。紋理值域在區分裸地和鐵路方面具有優勢，是必用屬性。光譜最大值、光譜最小值、光譜平均值和光譜標準差適合用于區分與建筑物存在明顯光譜差異的地物，但無法解決同譜異物問題。地物的空間屬性適合用來區分與建筑物具有相似光譜值和紋理值，但形狀差異較大的地物，例如公路和操場跑道，利用訓練樣本分類時這2類地物很容易被錯分。就波段而言，歸一化指數與其他波段相比，區分植被效果較好，但易將藍色屋頂建筑物錯分。飽和度在提取建筑物方面沒有太大作用。波段1至波段4在同屬性地物表現上相似，易錯分的建筑物類型也相似。

對空間特征來說，提取建筑物的效果不受波段干擾。經分析，體積、圓形度、形狀系數、矩形度和較大邊長屬性可分離建筑物和公路； 長度和較小邊長屬性在分離公路的基礎上，還可分離操場跑道，且相比之下較大邊長屬性比較小邊長屬性更有效； 面積屬性可去除無用的細小圖斑； 緊湊性、凸性、延伸率和主方向屬性不能有效區分建筑和非建筑物。

確定建筑物提取規則(表2)。符合屬性表達式約束的影像對象歸類為建筑物，不符合約束的影像對象為其他。其中部分用于排除同一非建筑物地物的屬性表達式是為了通過多重約束使建筑物提取更準確。

表2 建筑物提取規則

①注： 各屬性表達式之間是并的關系，歸類算法為線性。

3 分類結果與精度評價

3.1 建筑物提取結果

除了使用基于規則的面向對象方法對建筑物進行提取，也使用K-means法、KNN法、SVM法和神經網絡法進行建筑物提取實驗。為了使提取結果具有可比性，所有實驗使用同一尺度參數(分割尺度30，合并尺度90)，選擇同一訓練樣本，且都在面向對象的基礎上完成。提取結果如圖5所示。

(a) K-means法 (b) KNN法 (c) SVM法

(d) 神經網絡法 (e) 本文方法

圖5建筑物提取結果對比

Fig.5Comparisonofbuildingextractionresults

從圖5中可以看出，由于采用面向對象的方法，提取得到的地物較完整。使用K-means法時，出現的其他非建筑物錯分為建筑物的現象較嚴重。使用KNN法比K-means法效果稍好，但提取的建筑物區域中仍存在非建筑物。采用SVM和神經網絡法分類的結果比前2種方法精度要高，但也存在共同的問題，即將影像中的部分鐵路、公路和操場跑道被錯分為建筑物，另外還將一些建筑物錯分為非建筑物。本文方法基本提取出所有建筑物，損失較小，可有效避免處理高空間分辨率影像時常見的椒鹽現象，改善因同譜異物和同物異譜導致的錯分問題。

3.2 提取結果定量對比

為了使提取精度具有可比性，選擇使用同一驗證樣本對提取結果進行精度定量評價，評價結果如表3所示。

表3 精度評價

由表3可知，本研究采用的5種方法提取建筑物精度從低到高依次為K-means法、KNN法、SVM法、神經網絡法和本文方法。另外通過混淆矩陣，發現K-means法、KNN法、SVM法和神經網絡法均存在較多的公路像元被錯分為建筑物，本文方法錯分像元相對較少。根據分析發現抑制本文方法精度的原因可能是在分割影像對象時，一些建筑物出現了分成3層的現象，如圖6所示。通常都是建筑物向陽面一層，中間一層，陰面一層，其中建筑物陰面部分在分類時容易與建筑物陰影混淆。

(a) 局部區域1 (b) 局部區域2

圖6分割后建筑物出現的分層現象

Fig.6Buildingstratificationafterthesplit

4 結論

本研究基于SPOT6數據提出一種建筑物提取規則，通過制定屬性表達式，對分割后的影像對象的光譜值、紋理值和空間特征進行多重約束從而提取建筑物。并與K-means法、KNN法、SVM法和神經網絡法的提取效果進行了對比。研究結果表明，本文方法提取的總精度較高，能有效區分建筑物與公路、操場等易錯分地物，建筑物錯分為其他地物的現象較少。提取建筑物時，只需制定一套合適的規則把建筑物提取出來即可，不符合規則的地物一并歸為其他非建筑物地物，不需另行制定規則詳細區分水體、道路、裸地和植被等，較為省時省力。

本文方法仍存在一些不足，實驗過程中發現在分割影像對象時，個別建筑物存在一小部分與周圍非建筑物地物分割為同一影像對象的情況； 制定的建筑物規則還不能對混合對象進行區分。上述問題可作為今后研究的重點。

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(責任編輯：陳理)

ResearchonbuildingextractionrulesbasedonSPOT6data

FU Ying， GUO Qiaozhen， PAN Yingyang, WANG Dongchuan

(InstituteofGeologyandGeomatics,TianjinChengjianUniversity,Tianjin300384,China)

For SPOT 6 satellite remote sensing image, a method based on rules was used to extract buildings. Firstly, the authors analyzed the extraction effects of every rule attribute and made the rule extract buildings based on the effect. Then the authors compared the methods of K-means clustering, K nearest neighbor (KNN), support vector machine (SVM) and neural network with the method used in this paper during the research. The precision evaluation of building extraction result shows that the accuracy of this method based on rules is higher than that of other methods. This method relieves the problems of the salt and pepper phenomenon and the same spectrum with foreign bodies, and provides some technical support for the wider application of SPOT 6 satellite images in the future.

SPOT6; rule; building extraction; KNN; SVM

10.6046/gtzyyg.2017.03.09

付盈,國巧真,潘應陽,等.基于SPOT6數據的建筑物提取規則研究[J].國土資源遙感,2017,29(3)：65-69.(Fu Y,Guo Q Z,Pan Y Y,et al.Research on building extraction rules based on SPOT6 data[J].Remote Sensing for Land and Resources,2017,29(3)：65-69.)

2016-02-01；

2016-03-28

天津市自然科學基金項目“天津濱海新區地表水環境信息遙感提取與評價方法研究”(編號： 13JCQNJC08600)、“基于變化軌跡方法的濱海濕地流失累積效應研究”(編號： 15JCYBJC23500)和國家自然科學基金重點項目“京津唐地區景觀格局演變與生態用地流失特征”(編號： 41230633)共同資助。

付盈(1990-)，女，碩士研究生，研究方向為資源與環境遙感監測。Email: fuying19900707@163.com。

國巧真(1979-)，女，副教授，博士，研究方向為資源與環境遙感監測。Email: gqiaozhen@tcu.edu.cn。

TP 79

： A

： 1001-070X(2017)03-0065-05