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改進(jìn)SIFT算法的城市河流黑臭水體遙感影像動(dòng)態(tài)識(shí)別研究

2019-01-16 12:32:16
水利規(guī)劃與設(shè)計(jì) 2018年12期
關(guān)鍵詞:模型

周 寒

(遼寧省撫順?biāo)木郑|寧 撫順 113015)

2015年前,城市黑臭水體的研究還局限于對(duì)黑臭水體的治理研究工作[1- 6],對(duì)于城市黑臭水體的監(jiān)控研究還較少。隨著衛(wèi)星遙感技術(shù)的不斷發(fā)展,對(duì)城市黑臭水體的研究也逐步得到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。對(duì)于城市黑臭水體的遙感識(shí)別,有利于對(duì)城市黑臭水體的時(shí)空演變進(jìn)行有效把控,并可從源頭上對(duì)城市黑臭水體進(jìn)行控制,改善城市黑臭水體的水質(zhì)。水體遙感識(shí)別傳統(tǒng)上采用光學(xué)波段識(shí)別模型,但也有黑臭水體本身的特殊性值,使得應(yīng)用傳統(tǒng)光學(xué)波段識(shí)別較為困難,識(shí)別度較低。近年來(lái),有學(xué)者針對(duì)傳統(tǒng)學(xué)波段識(shí)別模型的算法進(jìn)行改進(jìn),引入SIFT算法,該算法可以實(shí)現(xiàn)多背景下的目標(biāo)快速識(shí)別,在衛(wèi)星圖像遙感識(shí)別中得到應(yīng)用[7- 9],應(yīng)用效果比改進(jìn)算法下圖像遙感識(shí)別度得到明顯提高。可對(duì)城市黑臭水體進(jìn)行有效識(shí)別監(jiān)控,本文引入改進(jìn)的SIFT算法,對(duì)城市黑臭水體遙感識(shí)別進(jìn)行改進(jìn)。

1 改進(jìn)的SIFT算法

改進(jìn)的SIFT算法首先需要計(jì)算光學(xué)反射率角度,檢驗(yàn)反射率角度是否滿足均勻性,假設(shè)發(fā)射角的計(jì)算方程為:

(1)

式中,magij(k)、oriij(k)—jth直方圖上的幅度和方向角度。在反射角計(jì)算基礎(chǔ)上,需要對(duì)兩兩方向角的相互獨(dú)立性進(jìn)行檢驗(yàn),改進(jìn)算法假定兩個(gè)隨機(jī)變量,通過(guò)計(jì)算皮爾遜矩相關(guān)系數(shù)來(lái)分析其獨(dú)立性,計(jì)算方程為:

ρxy=E[(X-μx)(Y-μy)]/σxσy

(2)

式中,E—期望算子;X、Y—隨機(jī)變量;μx、μy—隨機(jī)變量的期望值;σx、σy—隨機(jī)獨(dú)立變量的方差;反射角度α以及β特征點(diǎn)的計(jì)算方程為:

(3)

通過(guò)上述方程的計(jì)算,可以實(shí)現(xiàn)遙感圖像的動(dòng)態(tài)識(shí)別點(diǎn)的特征匹配。中國(guó)資源衛(wèi)星應(yīng)用中心于2011年7月至9月完成了環(huán)境衛(wèi)星的場(chǎng)外定標(biāo)實(shí)驗(yàn),并進(jìn)一步檢驗(yàn)了真實(shí)性。環(huán)境衛(wèi)星CCD的定標(biāo)公式為:

L=DN/A+L0

(4)

式中,L0—偏移量;A—絕對(duì)定標(biāo)系數(shù)增益。在進(jìn)行完衛(wèi)星遙感圖像定位后,使用環(huán)境衛(wèi)星熱紅外數(shù)據(jù)時(shí)需要將其轉(zhuǎn)換為輻射亮度。其公式為:

(5)

式中,Lλ—熱紅外傳感器所接收到的地表物體反射出的輻射亮度,W·m-2·sr·μm-1;DN—原始影像的灰度值;b—偏移量;g—絕對(duì)定標(biāo)系數(shù)增益,在環(huán)境衛(wèi)星熱紅外數(shù)據(jù)頭文件中可以獲取相應(yīng)的數(shù)值。

2 實(shí)例應(yīng)用

本文以遼寧省某城市為研究實(shí)例,結(jié)合改進(jìn)的光學(xué)識(shí)別模型對(duì)城市黑臭水體進(jìn)行水體遙感影像識(shí)別。

2.1 模型參數(shù)設(shè)置

模型運(yùn)用前,對(duì)模型不同衛(wèi)星波段下的參數(shù)進(jìn)行設(shè)置,模型參數(shù)設(shè)定結(jié)果見(jiàn)表1。

表1 模型參數(shù)設(shè)定結(jié)果

2.2 模型反射率精度評(píng)價(jià)

不同算法下遙感影像識(shí)別主要在于其各光譜反射率的分析,結(jié)合不同算法下的光學(xué)識(shí)別分析,應(yīng)用8種衛(wèi)星波段,統(tǒng)計(jì)分析了不同算法下各波段的反射率精度,精度統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表2—3。

從表2中可以看出,傳統(tǒng)算法下各波段反射率的相關(guān)系數(shù)在0.5892~0.6694之間,各波段平均相關(guān)系數(shù)為0.6463,而均分誤差在48.35%~58.43%之間,各波段均分誤差均值為52.73%,表

3為改進(jìn)算法下的各波段反射率精度分析結(jié)果,可以看出,改進(jìn)算法下各波段的反射率相關(guān)系數(shù)在0.7983~0.8527之間,各波段反射率相關(guān)系數(shù)均值為0.8221,相比于傳統(tǒng)算法,反射率相關(guān)系數(shù)提高0.18,而從各波段均分誤差可以看出,改進(jìn)算法下,各波段反射率的均分誤差減少17.7%。這主要是因?yàn)楦倪M(jìn)的光學(xué)識(shí)別模型采用SIFT算法檢查各波段發(fā)射角均勻性,相比于傳統(tǒng)算法,在反射率計(jì)算優(yōu)化性更高,因此改進(jìn)模型的反射率精度更高。

2.3 模型適用性分析

為分析模型的適用性,從波段反演誤差及相關(guān)性兩個(gè)指標(biāo)分析改進(jìn)后模型對(duì)于不同類型黑臭水體的識(shí)別度,分析結(jié)果如圖1所示。

從圖1中可看出,各類型黑臭水體下模型的波段反演誤差及相關(guān)性分析較好,表明改進(jìn)后的光學(xué)識(shí)別模型下各類型黑臭水體遙感反演適用性較好。從類型城市黑臭水體的反演效果可看出,重度黑臭水體下其識(shí)別率可達(dá)到85.3%,而中度、輕度黑臭水體的遙感識(shí)別率可以達(dá)到64.5%和72.3%,對(duì)于一般水體而言,改進(jìn)后的光學(xué)識(shí)別模型下的遙感識(shí)別率也可達(dá)到81.2%,改進(jìn)的光學(xué)識(shí)別模型可以用來(lái)對(duì)城市黑臭水體進(jìn)行遙感影像識(shí)別。

2.4 黑臭水體的遙感影像識(shí)別

結(jié)合改進(jìn)的光學(xué)識(shí)別模型,對(duì)城市5—9月份的黑臭水體進(jìn)行遙感影像圖像識(shí)別,識(shí)別結(jié)果如圖2所示。

從圖2中可看出,城市黑臭水體在5、6月份主要集中部區(qū)域,且呈現(xiàn)輕度黑臭水體,擴(kuò)散范圍較小,而進(jìn)入?yún)^(qū)域主雨期7、8月份后,進(jìn)入城市的污染物增多,使得城市黑臭水體有所增多,且呈現(xiàn)中度以上污染,重度黑臭水體的范圍有所增多,主要集中在城市中部區(qū)域,應(yīng)加大這一區(qū)域的黑臭水體的治理。從9月份開(kāi)始,城市黑臭水體的范圍逐步向西進(jìn)行偏移,且呈現(xiàn)中度以下的污染,特別是進(jìn)入10月份以后,城市黑臭水體的范圍逐步減弱,呈現(xiàn)輕度黑臭。進(jìn)入11月以后,城市河道進(jìn)入封凍期,直到次年4月,這一時(shí)期由于河流封凍影響,城市黑臭水體遙感影響識(shí)別率較差。

表2 傳統(tǒng)算法下各波段反射率精度評(píng)價(jià)結(jié)果

表3 改進(jìn)算法下各波段反射率精度評(píng)價(jià)結(jié)果

圖1 不同類型黑臭水體模型適用性分析結(jié)果

圖2 基于改進(jìn)的光學(xué)識(shí)別模型的城市黑臭水體遙感影像識(shí)別結(jié)果

3 結(jié)論

改進(jìn)算法后,傳統(tǒng)遙感光學(xué)識(shí)別模型的平均識(shí)別度提升17.7%,改進(jìn)算法下模擬的光波反射率曲線與實(shí)測(cè)值相關(guān)系數(shù)提高0.18,重度黑臭水體的遙感識(shí)別率達(dá)到85.3%,輕度黑臭水體遙感識(shí)別率達(dá)到64.5%,一般性水體的遙感識(shí)別率也可達(dá)到81.2%。數(shù)據(jù)表明:SIFT算法下城市黑臭水體遙感影響識(shí)別率明顯提高,主要提高在不同波段的光學(xué)反射率上,該方法能較好支撐城市黑臭水體的監(jiān)控。但在北方河道,城市河流進(jìn)入封凍期后,城市黑臭水體遙感影響識(shí)別率較差。

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