魏東升，周曉光

1. 中南大學(xué)地球科學(xué)與信息物理學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410083； 2. 中南林業(yè)科技大學(xué)土木工程學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410004； 3. 有色金屬成礦預(yù)測(cè)與地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測(cè)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(中南大學(xué))，湖南 長(zhǎng)沙 410083； 4. 有色資源與地質(zhì)災(zāi)害探查湖南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖南 長(zhǎng)沙 410083

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顧及紋理特征貢獻(xiàn)度的變化影像對(duì)象提取算法

魏東升1，2，3，4，周曉光1，3，4

1. 中南大學(xué)地球科學(xué)與信息物理學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410083； 2. 中南林業(yè)科技大學(xué)土木工程學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410004； 3. 有色金屬成礦預(yù)測(cè)與地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測(cè)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(中南大學(xué))，湖南 長(zhǎng)沙 410083； 4. 有色資源與地質(zhì)災(zāi)害探查湖南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖南 長(zhǎng)沙 410083

遙感影像變化檢測(cè)是全球變化研究的重要內(nèi)容。基于兩期遙感影像的變化檢測(cè)方法存在數(shù)據(jù)條件要求苛刻、難以充分利用快速發(fā)展的多源遙感影像數(shù)據(jù)等問題。目前許多變化檢測(cè)的參考數(shù)據(jù)中包含了一期分類矢量數(shù)據(jù)，矢量數(shù)據(jù)中往往包含了位置、形狀、大小和類別屬性等先驗(yàn)信息，充分利用這些先驗(yàn)信息將可提高變化檢測(cè)精度。提取變化影像對(duì)象是結(jié)合矢量數(shù)據(jù)和遙感影像進(jìn)行變化檢測(cè)的核心步驟。本文提出了一種顧及紋理特征貢獻(xiàn)度的變化影像對(duì)象提取方法。該方法利用矢量數(shù)據(jù)分割遙感影像，獲取影像對(duì)象，計(jì)算影像對(duì)象紋理特征值。根據(jù)信息增益原理計(jì)算紋理特征參數(shù)的特征貢獻(xiàn)度，選擇特征參數(shù)。由貢獻(xiàn)度指數(shù)大小確定紋理特征參數(shù)權(quán)重，計(jì)算影像對(duì)象與先驗(yàn)要素類別的相似度系數(shù)，提取變化影像對(duì)象。試驗(yàn)結(jié)果表明，基于紋理特征貢獻(xiàn)度的特征參數(shù)選擇，能有效地提高變化影像對(duì)象提取結(jié)果的精度。

紋理特征；影像對(duì)象；信息增益率；特征貢獻(xiàn)度

遙感影像變化檢測(cè)是全球變化研究的重要內(nèi)容[1]。近30年來(lái)，國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者提出了許多基于遙感影像的變化檢測(cè)方法[2]。如基于兩期遙感影像的變化檢測(cè)方法，包括灰度差值(differencing)、歸一化植被指數(shù)(normalized difference vegetation index，NDVI)、灰度比值(ratioing)、主成分分析法(principal component analysis，PCA)、變化向量分析法(change vector analysis， CVA)、面向?qū)ο笞兓瘷z測(cè)等直接比較法[3-8]和分類后比較法[9-10](post-classification comparison)及其他組合方法(hybrid)等[11]。其中分類后比較法是在已經(jīng)完成兩期遙感影像分類的基礎(chǔ)上再提取變化信息，存在工作量大、分類誤差傳遞累積到變化信息中等問題。直接比較法一般要求用于變化檢測(cè)的兩期影像數(shù)據(jù)應(yīng)在相同時(shí)間和光譜條件下獲得，對(duì)于很多情況(如突發(fā)性災(zāi)害區(qū)域)的變化檢測(cè)來(lái)說(shuō)，這一條件很難滿足，而且該方法難以有效使用當(dāng)前迅速發(fā)展的多源遙感影像數(shù)據(jù)。近年來(lái)，許多應(yīng)用需求的參考數(shù)據(jù)中包含了一期分類矢量數(shù)據(jù)，一些學(xué)者開始嘗試用已有矢量數(shù)據(jù)集和最新遙感影像相結(jié)合進(jìn)行變化檢測(cè)[12-18]，已有矢量數(shù)據(jù)集包含位置、形狀、大小和類別屬性等先驗(yàn)信息，在變化檢測(cè)中，充分利用這些先驗(yàn)信息有利于提高變化檢測(cè)的精度與效率。矢量數(shù)據(jù)往往以對(duì)象為組織單位，采用矢量數(shù)據(jù)和遙感影像的變化檢測(cè)方法體現(xiàn)了變化發(fā)生的區(qū)域性與對(duì)象性特點(diǎn)，變化檢測(cè)結(jié)果更加符合客觀現(xiàn)實(shí)。用矢量數(shù)據(jù)和遙感影像進(jìn)行變化檢測(cè)一般包括：用矢量數(shù)據(jù)分割遙感影像獲取影像對(duì)象、提取變化影像對(duì)象、對(duì)變化影像對(duì)象進(jìn)行重新分割和變化信息提取等環(huán)節(jié)，其中，提取變化影像對(duì)象是整個(gè)變化檢測(cè)過(guò)程中的核心步驟，本文主要研究變化影像對(duì)象的提取方法。

影像對(duì)象是數(shù)字影像上單個(gè)可以分解的實(shí)體， 這個(gè)實(shí)體由一組高分辨率像素組成[19-20]，在遙感影像上，影像對(duì)象是具有相同要素類別屬性像元的集合。未變化實(shí)體在基準(zhǔn)期和檢測(cè)期理論上具有完全相同的位置、形狀、大小和要素類別屬性，可以用矢量數(shù)據(jù)集對(duì)遙感影像進(jìn)行分割，獲取其影像對(duì)象，這些影像對(duì)象具有清晰完整的邊界信息和先驗(yàn)類別屬性。未變化同類影像對(duì)象的紋理特征具有相似性，而不同類影像對(duì)象紋理特征具有差異性，因此可以用紋理分析技術(shù)檢驗(yàn)影像對(duì)象的驗(yàn)后類別屬性。由于不同紋理特征參數(shù)描述同種要素類別影像對(duì)象的紋理具有差異性，以及同一紋理特征參數(shù)描述不同要素類別影像對(duì)象紋理也具有差異性，所以在運(yùn)用紋理分析技術(shù)時(shí)，紋理特征參數(shù)的選取尤為重要。信息增益(information gain)衡量了一種特征能夠?yàn)榉诸愊到y(tǒng)帶來(lái)的信息量，帶來(lái)的信息越多，該特征在分類系統(tǒng)中就越重要[21]。本文運(yùn)用信息增益原理，構(gòu)建一個(gè)衡量紋理特征參數(shù)對(duì)要素類別識(shí)別的貢獻(xiàn)度指標(biāo)，提出一種顧及紋理特征貢獻(xiàn)度的變化影像對(duì)象提取方法。

1 研究方法

1.1 變化影像對(duì)象提取思路

文獻(xiàn)[17]運(yùn)用信息增益原理，通過(guò)累加統(tǒng)計(jì)各項(xiàng)光譜和紋理特征在類別分析中的貢獻(xiàn)，進(jìn)行特征選擇，然后利用兩期影像進(jìn)行變化檢測(cè)，該方法在同源影像間的特征選擇能夠有效提高變化檢測(cè)精度，但其特征參數(shù)都是基于單個(gè)像元的統(tǒng)計(jì)特性(其中的光譜特征包括影像中各波段光譜信息的均值、方差和熵，紋理特征是小波影像上的均值、方差和熵)。由于在遙感影像上地物的光譜信息因時(shí)間、地域、環(huán)境和傳感器等的不同而有差異，因此在同類影像對(duì)象中，單個(gè)像元的統(tǒng)計(jì)特性可能會(huì)因影像的光譜條件和時(shí)間差異而有較大的差異性，而且這種差異性也為求解特征參數(shù)的最大信息增益率增加了困難?；诨叶裙采仃?grey level co-occurrence matrix，GLCM)的紋理特征參數(shù)，不僅考慮了單個(gè)像元的光譜特性，而且也考慮了當(dāng)前像元與鄰域像元光譜特性的空間關(guān)系，運(yùn)用信息增益原理的特征選擇結(jié)果能夠滿足異源遙感影像、以及同一影像不同區(qū)域的變化檢測(cè)要求。此外，基于GLCM的同一紋理特征在不同要素類別中的明顯差異性也簡(jiǎn)化了特征空間的劃分，提高了信息增益率的求解效率。基于以上的分析，本文選擇基于GLCM的紋理特征參數(shù)作為變化影像對(duì)象提取的特征參數(shù)，使用矢量數(shù)據(jù)和影像數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源，利用矢量數(shù)據(jù)中要素類別的先驗(yàn)信息和影像數(shù)據(jù)中光譜信息描述的空間特性進(jìn)行變化影像對(duì)象提取，主要包括遙感影像分割、各類要素紋理特征參數(shù)的確定和變化影像對(duì)象提取等環(huán)節(jié)，總體思路如圖1所示。

圖1 變化影像對(duì)象提取思路Fig.1 Research thinking of extracting changed image objects

首先用基準(zhǔn)期矢量數(shù)據(jù)分割檢測(cè)期影像數(shù)據(jù)，獲取影像對(duì)象?；鶞?zhǔn)期矢量數(shù)據(jù)中的要素類別具有位置、形狀、大小和類別屬性等先驗(yàn)信息，這些先驗(yàn)信息在檢測(cè)期未變化的影像對(duì)象上是完全相同的，而且分割后的影像對(duì)象同時(shí)包含有基準(zhǔn)期對(duì)應(yīng)的先驗(yàn)類別屬性和檢測(cè)期對(duì)應(yīng)的光譜信息。

其次是確定各類要素的紋理特征參數(shù)及其權(quán)重，主要包括選取各要素類別影像對(duì)象樣本、計(jì)算樣本影像對(duì)象的灰度共生矩陣及其紋理特征值、信息增益率、紋理特征貢獻(xiàn)度和確定紋理特征參數(shù)的選擇標(biāo)準(zhǔn)。在本文中采用分層隨機(jī)抽樣方法，通過(guò)人工目視判別確保所選樣本為未變化影像對(duì)象，完成抽樣工作。

灰度共生矩陣描述了當(dāng)前像元與鄰域像元光譜信息的空間關(guān)系，具有較強(qiáng)的自適應(yīng)性和穩(wěn)健性，但是基于灰度共生矩陣的紋理特征參數(shù)多達(dá)14種[22-23]，眾多的紋理特征參數(shù)給影像對(duì)象分析帶來(lái)了困難，而且不同紋理特征參數(shù)對(duì)相同要素類別的不同影像對(duì)象的貢獻(xiàn)程度具有差異性，同一紋理特征參數(shù)對(duì)不同要素類別的影像對(duì)象的貢獻(xiàn)程度也不相同，因此需要對(duì)參與影像對(duì)象變化分析的紋理特征參數(shù)進(jìn)行選擇，并確定其先驗(yàn)權(quán)重大小。信息增益能夠定量描述紋理特征參數(shù)為確定要素類別的有效信息量[21]，可作為衡量紋理特征參數(shù)對(duì)要素類別重要程度的指標(biāo)。依據(jù)同一紋理特征參數(shù)對(duì)不同要素類別和不同紋理特征參數(shù)對(duì)同一要素類別信息增益率的相對(duì)大小，構(gòu)建紋理特征貢獻(xiàn)度指數(shù)，再在此基礎(chǔ)上，去除那些貢獻(xiàn)度較小的紋理特征參數(shù)，增加貢獻(xiàn)度較大紋理特征參數(shù)的權(quán)重。

最后根據(jù)各類要素紋理特征參數(shù)選取結(jié)果確定變化影像對(duì)象提取方法。依據(jù)影像對(duì)象的先驗(yàn)類別屬性確定影像對(duì)象的紋理特征參數(shù)，計(jì)算影像對(duì)象的灰度共生矩陣及其相應(yīng)的紋理特征參數(shù)值，由影像對(duì)象的紋理特征值和先驗(yàn)要素類別對(duì)應(yīng)的樣本紋理特征值計(jì)算相似度系數(shù)，并由相似度系數(shù)值的大小判斷影像對(duì)象的先驗(yàn)要素類別是否變化，提取出變化影像對(duì)象。

1.2 紋理特征貢獻(xiàn)度的計(jì)算

相同要素類別的影像對(duì)象具有相似的紋理特征信息，而不同要素類別影像對(duì)象的紋理特征信息具有差異性，因此可以用紋理特征分析技術(shù)來(lái)識(shí)別未變化的影像對(duì)象。不同紋理特征參數(shù)對(duì)相同要素類別的不同影像對(duì)象的貢獻(xiàn)程度具有差異性，同一紋理特征參數(shù)對(duì)不同要素類別的影像對(duì)象的貢獻(xiàn)程度也不相同，因此需要計(jì)算紋理特征參數(shù)對(duì)各要素類別的貢獻(xiàn)度大小，進(jìn)行紋理特征參數(shù)選擇。

1.2.1 基于灰度共生矩陣的紋理特征參數(shù)

紋理特征作為重要的視覺表達(dá)方式，已廣泛應(yīng)用于各類高分辨率遙感圖像處理中[24-26]。紋理特征分析方法主要有統(tǒng)計(jì)方法、結(jié)構(gòu)方法、模型方法和基于數(shù)學(xué)變換方法[27]。統(tǒng)計(jì)方法是基于像元及其鄰域的灰度屬性，研究紋理區(qū)域中的統(tǒng)計(jì)特性，灰度共生矩陣已經(jīng)被理論和實(shí)踐證明是最有效的方法之一，具有較強(qiáng)的自適應(yīng)性和魯棒性，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各種紋理分析中[23，28]?；叶裙采仃嚨挠?jì)算傳統(tǒng)上采用一個(gè)固定大小滑動(dòng)矩形窗口[29]，為了分析每個(gè)影像對(duì)象的紋理特征，在本文中，將計(jì)算每一個(gè)需要檢測(cè)影像對(duì)象的灰度共生矩陣。

灰度共生矩陣描述了當(dāng)前像元與鄰域像元的灰度值關(guān)系，是兩像元之間方向和距離的函數(shù)。因?yàn)檫b感數(shù)字影像是離散集，所以通常計(jì)算0°、45°、90°和135° 4個(gè)方向的灰度共生矩陣。具有灰度值為i的像元(k，l)和灰度值為j的像元(m，n)之間的灰度共生矩陣定義為[22]P(i，j，0°)=#{(k，l)，(m，n)∈(R×C)|k-m= 0，l-n=±d，I(k，l)=i，I(m，n)=j}

P(i，j，45°)=#{(k，l)，(m，n)∈(R×C)|k-m=d，l-n=-d， or (k-m=-d，l-n=d)，I(k，l)=i，I(m，n)=j}

P(i，j，90°)=#{(k，l)，(m，n)∈(R×C)|k-m=±d，l-n=±0，I(k，l)=i，I(m，n)=j}

P(i，j，135°)=#{(k，l)，(m，n)∈(R×C)|k-m=-d，l-n=-d， or (k-m=d，l-n=d)，I(k，l)=i，I(m，n)=j}

(1)

式中，#表示集合中元素的個(gè)數(shù)；R×C是檢測(cè)影像對(duì)象的像元集；d是兩像元之間的間隔。為了消除影像對(duì)象大小的影響，灰度共生矩陣需要被歸一化

(2)

式中，L是遙感圖像中灰度級(jí)的個(gè)數(shù)。文獻(xiàn)[22]定義了14個(gè)紋理特征參數(shù)，分別為：角二階矩(f1)、對(duì)比度(f2)、逆差矩(f3)、熵(f4)、相關(guān)系數(shù)(f5)、方差(f6)、均值(f7)、總平均(f8)、總熵(f9)、和方差(f10)、差熵(f11)、差方差(f12)和相關(guān)信息量(f13、f14)。各種不同紋理特征參數(shù)值的大小體現(xiàn)了影像對(duì)象紋理在某方面的特性，如角二階矩表征了影像對(duì)象紋理的同質(zhì)特性，值越大表示影像有較均一和規(guī)則變化的紋理特征，而熵衡量了影像對(duì)象紋理的隨機(jī)特性，值越大，影像紋理越復(fù)雜。由于影像對(duì)象的類別屬性不同，不同類別影像對(duì)象的紋理特征具有差異性，而且同類別影像對(duì)象的紋理特征往往也具有局部差異性，因此需要根據(jù)影像對(duì)象的先驗(yàn)類別屬性選擇最優(yōu)的紋理特征參數(shù)來(lái)判斷影像對(duì)象的驗(yàn)后類別。

1.2.2 基于信息增益率的紋理特征貢獻(xiàn)度計(jì)算

用紋理特征值表示的紋理特征信息存在冗余，而且冗余大小與紋理特征值的不確定性有關(guān)，信息熵(information entropy)表示了紋理特征信息中排除冗余后的平均信息量[30]，因此可以用信息熵來(lái)度量紋理特征信息的價(jià)值。設(shè)H(Ci)用于表示衡量要素類別Ci(其中i=1，2，…，t，t表示要素類別的總數(shù))所含信息量的信息熵，則有

H(Ci)=-pcilog2(pci)-(1-pci)log2(1-pci)

(3)

所選樣本中，設(shè)N為樣本總數(shù)，NCi為要素類別Ci中影像對(duì)象個(gè)數(shù)。根據(jù)各要素類別紋理特征值的統(tǒng)計(jì)特性，可將每個(gè)紋理特征參數(shù)的特征空間都劃分為兩部分，即屬于要素類別Ci的特征空間和不屬于要素類別Ci的特征空間。紋理特征參數(shù)fj(其中，j=1，2，…，14)屬于要素類別Ci的特征空間由所選樣本中紋理特征參數(shù)fj屬于要素類別Ci的最大值和最小值確定。設(shè)H(Ci/fj)表示在第j個(gè)紋理特征參數(shù)fj已知條件下要素類別Ci所含信息量的條件熵，則有

H(Ci/fj)=pfj[-pcifjlog2(pcifj)-(1-pcifj)log2(1-pcifj)]

(4)

信息增益(information gain)是信息熵的有效減少量[30]，根據(jù)信息增益能夠確定在什么樣的層次上選擇哪種紋理特征參數(shù)來(lái)確定影像對(duì)象的后驗(yàn)類別，可作為衡量紋理特征重要程度的指標(biāo)。設(shè)Gain(Ci，fj)表示第j個(gè)紋理特征參數(shù)fj的信息增益，則有

Gain(Ci，fj)=H(Ci)-H(Ci/fj)

(5)

式中，Gain(Ci，fj)表示了第j個(gè)紋理特征參數(shù)fj的值已知時(shí)，類別Ci信息量減少的程度。信息增益越大，表示紋理特征參數(shù)fj對(duì)類別Ci分類結(jié)果影響越大。使用信息增益選擇的特征往往會(huì)偏向于具有更多取值區(qū)間的特征，因此筆者用信息增益率來(lái)度量紋理特征的重要性。設(shè)GainRat(Ci，fj)表示第j個(gè)紋理特征參數(shù)fj的信息增益率，則有

(6)

式中，H(fj)表示第j個(gè)紋理特征參數(shù)的信息熵；衡量紋理特征參數(shù)fj的信息量。

信息增益率能夠定量描述紋理特征參數(shù)對(duì)要素類別的貢獻(xiàn)程度，其值大于0小于1。由同一紋理特征參數(shù)的信息增益率在不同要素類別中的相對(duì)大小和不同紋理特征參數(shù)的信息增益率在同一要素類別中的相對(duì)大小，構(gòu)建一個(gè)衡量紋理特征參數(shù)對(duì)要素類別識(shí)別的貢獻(xiàn)度指標(biāo)—紋理特征貢獻(xiàn)度(texture feature contribution index，TFCI)。設(shè)TFCIfjci表示紋理特征參數(shù)fj對(duì)要素類別Ci的貢獻(xiàn)度指數(shù)，則有

(7)

式中，maxf(·)表示紋理特征參數(shù)fj在不同要素類別中信息增益率的最大值；maxC(·)表示要素類別為Ci的不同紋理特征參數(shù)中信息增益率的最大值。

TFCIfjci的值介于0～100%，其值越大表示紋理特征參數(shù)對(duì)要素類別的貢獻(xiàn)越大，值越小則貢獻(xiàn)越小。在進(jìn)行影像對(duì)象類別識(shí)別時(shí)，依據(jù)紋理特征貢獻(xiàn)度指數(shù)大小可以有效判斷選擇什么樣的紋理特征參數(shù)，以至于在多大程度上選擇一種紋理特征參數(shù)。按貢獻(xiàn)度指數(shù)的大小，可以將紋理特征參數(shù)分成5個(gè)區(qū)間：①0≤TFCI<20%，貢獻(xiàn)度低；②20%≤TFCI<40%，貢獻(xiàn)度較低；③40%≤TFCI<60%，貢獻(xiàn)度中等；④60%≤TFCI<80%，貢獻(xiàn)度較高；⑤80%≤TFCI≤100%，貢獻(xiàn)度高。

可以根據(jù)實(shí)際情況選擇適合的紋理特征參數(shù)，一般可以排除貢獻(xiàn)度低和較低的紋理特征參數(shù)，適度利用貢獻(xiàn)度中等的紋理特征參數(shù)，充分利用貢獻(xiàn)度高和較高的紋理特征參數(shù)。圖2表示了要素類別為C的14種紋理特征參數(shù)特征貢獻(xiàn)度的差異性，從而為要素類別C的特征參數(shù)選擇提供依據(jù)。

圖2 要素類別C的紋理特征貢獻(xiàn)度Fig.2 Texture feature contribution of class C

由圖2可以看出，紋理特征參數(shù)f3、f8、f12和f14的貢獻(xiàn)度高，f7和f9的貢獻(xiàn)度較高，而f1、f4和f10的貢獻(xiàn)度最低，都低于20%。因此筆者在識(shí)別類別C的影像對(duì)象類別時(shí)應(yīng)選擇貢獻(xiàn)度高和較高的紋理特征參數(shù)f3、f8、f12、f14、f7和f9。

1.3 基于TFCI的變化影像對(duì)象提取

紋理特征貢獻(xiàn)度指數(shù)定量描述了不同紋理特征參數(shù)對(duì)同一要素類別，以及同一紋理特征參數(shù)對(duì)不同要素類別的相對(duì)重要程度。根據(jù)紋理特征貢獻(xiàn)度指數(shù)的大小，檢驗(yàn)影像對(duì)象與先驗(yàn)要素類別所對(duì)應(yīng)的樣本紋理特征值的差異性，從而可以提取出變化的影像對(duì)象。

1.3.1 基于TFCI的加權(quán)相似度系數(shù)計(jì)算

根據(jù)紋理特征貢獻(xiàn)度選擇出主要紋理特征參數(shù)后，依據(jù)這些特征參數(shù)計(jì)算影像對(duì)象與其先驗(yàn)類別屬性對(duì)應(yīng)樣本對(duì)象的相似度系數(shù)(texturefeaturesimilarityindex，TFsim)，并由相似度系數(shù)值的大小判斷影像對(duì)象的類別屬性是否變化。

設(shè)TFsim(IOj，C)表示影像對(duì)象j與先驗(yàn)類別C的相似度系數(shù)，則有

(8)

1.3.2 基于TFsim的變化影像對(duì)象提取

根據(jù)影像對(duì)象的相似度系數(shù)，可以檢測(cè)影像對(duì)象的先驗(yàn)類別屬性是否變化，完成變化影像對(duì)象提取。變化影像對(duì)象提取流程如圖3所示。

首先用基準(zhǔn)期矢量數(shù)據(jù)對(duì)檢測(cè)期影像數(shù)據(jù)進(jìn)行影像分割，獲得影像對(duì)象。分割后的影像對(duì)象同時(shí)具有影像對(duì)象的光譜信息和先驗(yàn)類別屬性信息。然后逐一計(jì)算每個(gè)影像對(duì)象的灰度共生矩陣。再選取各要素類別的樣本影像對(duì)象，根據(jù)灰度共生矩陣計(jì)算樣本影像對(duì)象的紋理特征值和信息增益率，由信息增益率計(jì)算每種紋理特征參數(shù)對(duì)各種要素類別的特征貢獻(xiàn)度，進(jìn)行影像對(duì)象的特征參數(shù)選擇。最后，依據(jù)影像對(duì)象所選的主要紋理特征參數(shù)的貢獻(xiàn)度大小和影像對(duì)象的先驗(yàn)類別屬性，計(jì)算影像對(duì)象與先驗(yàn)要素類別所對(duì)應(yīng)的樣本紋理特征值的相似度系數(shù)，并由相似度系數(shù)值的大小與閾值進(jìn)行比較，進(jìn)而判斷影像對(duì)象的先驗(yàn)類別屬性是否變化，完成變化影像對(duì)象結(jié)果提取。

圖3 變化影像對(duì)象提取流程Fig.3 The flowchart of extracting changed image objects

2 試 驗(yàn)

2.1 數(shù)據(jù)與研究區(qū)域

試驗(yàn)數(shù)據(jù)為一幅矢量地圖和一幅高分辨率的航空遙感影像。研究區(qū)域位于湖南省長(zhǎng)沙市，影像數(shù)據(jù)獲取時(shí)間為2013年11月(圖4(a))，遙感器類型為DOM，影像的空間分辨率為1m，包含紅、綠、藍(lán)3個(gè)波段，影像大小包含2303×2097像元。矢量地圖由2009年3月的影像數(shù)據(jù)數(shù)字化獲得(圖4(b))，包含1546個(gè)地理對(duì)象和10種要素類別，包括道路、草地、居民地、林地、水體、灌叢、稻田、旱地、苗圃和裸地。

2.2 變化影像對(duì)象提取結(jié)果與分析

首先用2009年矢量地圖分割2013年影像數(shù)據(jù)，獲得影像對(duì)象，然后目視隨機(jī)選取各要素類別的影像對(duì)象樣本，并計(jì)算每個(gè)樣本影像對(duì)象的紋理特征值。依據(jù)紋理特征值計(jì)算紋理特征參數(shù)的信息增益率，進(jìn)而計(jì)算各紋理特征參數(shù)的貢獻(xiàn)度指數(shù)，結(jié)果見圖5。

紋理特征貢獻(xiàn)度表示了不同紋理特征參數(shù)對(duì)同一要素類別的相對(duì)貢獻(xiàn)大小，體現(xiàn)了同一紋理特征參數(shù)區(qū)分不同要素類別的能力大小。在圖5中，紋理特征貢獻(xiàn)度的大小是選擇特征參數(shù)的依據(jù)，并由此決定在多大程度上選擇該特征參數(shù)，各要素類別紋理特征參數(shù)選擇結(jié)果見表1。

表1 紋理特征參數(shù)選擇結(jié)果

從表1中可以清晰看出各要素類別紋理特征參數(shù)選擇具有很大的差異性。道路和水體中能供選擇的特征參數(shù)較多，而且其特征貢獻(xiàn)度相對(duì)較高，其次是居民地、林地和裸地，再次是旱地、灌叢、稻田和苗圃，而草地的可供選擇的紋理特征參數(shù)較少。

根據(jù)要素類別選擇的紋理特征參數(shù)及其貢獻(xiàn)度的大小，由式(8)計(jì)算影像對(duì)象的相似度系數(shù)，并判斷影像對(duì)象的先驗(yàn)類別屬性是否變化，變化影像對(duì)象提取結(jié)果如圖6(a)。圖6中的黑色區(qū)域表示要素類別發(fā)生了變化的區(qū)域，主要集中在西北方向。在基于紋理特征的變化影像提取中，為了驗(yàn)證對(duì)紋理特征參數(shù)進(jìn)行評(píng)價(jià)的重要性，筆者采用紋理特征直接比較法來(lái)提取變化影像對(duì)象。在紋理特征直接比較法中，14種紋理特征參數(shù)都參與計(jì)算，沒有經(jīng)過(guò)紋理特征參數(shù)選取，而且假定每種紋理特征參數(shù)對(duì)各要素類別的貢獻(xiàn)度相同，具有相同的先驗(yàn)權(quán)因子1，得出的變化影像對(duì)象提取結(jié)果如圖6(b)。為了更加直觀了解兩種變化影像對(duì)象提取結(jié)果的差異，將圖6(a)和圖6(b)中的部分區(qū)域放大，對(duì)應(yīng)區(qū)域的放大效果如圖6(c)，通過(guò)圖6(c)中對(duì)應(yīng)區(qū)域的對(duì)比分析，可以直觀看出兩種變化影像提取結(jié)果存在明顯差異。

為了定量評(píng)價(jià)基于紋理特征貢獻(xiàn)度變化影像對(duì)象提取效果，從各要素類別中隨機(jī)選取25%的樣本要素，通過(guò)目視解譯判斷要素類別作為真值，并與變化影像對(duì)象提取結(jié)果進(jìn)行比較分析，用于評(píng)價(jià)變化影像對(duì)象提取結(jié)果的精度，變化影像對(duì)象提取結(jié)果精度見表2。

從表2可以看出，本文提出的基于紋理特征貢獻(xiàn)度的變化影像對(duì)象提取方法精度很高，能夠很好地滿足變化檢測(cè)的要求，而基于紋理特征值的直接比較法精度相對(duì)較低，主要原因是后者在進(jìn)行變化檢測(cè)時(shí)沒有考慮不同紋理特征參數(shù)對(duì)相同要素類別的不同影像對(duì)象、以及同一紋理特征參數(shù)對(duì)不同要素類別的影像對(duì)象貢獻(xiàn)度的差異性，而前者通過(guò)對(duì)紋理特征參數(shù)貢獻(xiàn)度的定量衡量較好地彌補(bǔ)了這一缺陷，從而有利于變化檢測(cè)結(jié)果精度的提高。由于同種要素類別不同影像對(duì)象紋理特征具有差異性，使得各要素類別變化檢測(cè)精度也具有明顯的差異性，如水體和道路的紋理特征差異性很小，變化檢測(cè)精度較高，而草地、稻田和灌叢紋理特征差異性較大，變化檢測(cè)精度相對(duì)較低，這些差異性也可以從特征選擇的結(jié)果中觀察到，進(jìn)一步細(xì)分具有復(fù)雜紋理的地物，選擇更具有代表性的樣本對(duì)象，將可以提高這些紋理特征差異性較大地類的檢測(cè)精度。

圖5 各要素類別紋理特征貢獻(xiàn)度Fig.5 Texture feature contribution

圖6 變化影像對(duì)象提取結(jié)果Fig.6 The results of extracting changed image objects

地物類別總數(shù)本文方法紋理直接比較法變化誤檢漏檢變化誤檢漏檢草地21541583道路32800821灌叢3515311553稻田4512321282旱地30921952林地4822122284裸地2720102030苗圃3110211042居民地4315111531水體25500501合計(jì)3351011791014619誤檢率/(%)5.0713.73漏檢率/(%)2.695.67總精度/(%)92.2480.59

3 結(jié) 語(yǔ)

本文在充分利用矢量數(shù)據(jù)先驗(yàn)知識(shí)的基礎(chǔ)上，結(jié)合最新遙感影像數(shù)據(jù)，提出了一種顧及紋理特征貢獻(xiàn)度的變化影像對(duì)象提取方法。利用矢量數(shù)據(jù)要素對(duì)象邊界信息分割遙感影像，獲取對(duì)應(yīng)的影像對(duì)象和先驗(yàn)類別屬性信息。在計(jì)算影像對(duì)象紋理特征值的基礎(chǔ)上，根據(jù)信息增益原理，計(jì)算了紋理特征參數(shù)對(duì)要素類別的特征貢獻(xiàn)度，并進(jìn)行特征參數(shù)選擇。由紋理特征參數(shù)計(jì)算影像對(duì)象的紋理特征相似度系數(shù)，根據(jù)相似度系數(shù)進(jìn)行變化影像對(duì)象提取。最后以長(zhǎng)沙地區(qū)2009年的矢量數(shù)據(jù)和2013年的影像數(shù)據(jù)進(jìn)行了試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的變化檢測(cè)方法精度較高，驗(yàn)證了該方法的有效性，而且，該變化檢測(cè)方法能夠針對(duì)特定要素類別進(jìn)行自動(dòng)、準(zhǔn)確的變化檢測(cè)，在地表覆蓋數(shù)據(jù)更新、災(zāi)后應(yīng)急和國(guó)土資源檢測(cè)等方面有一定的應(yīng)用價(jià)值。如何利用矢量數(shù)據(jù)的先驗(yàn)信息準(zhǔn)確分割變化影像對(duì)象和類別信息提取將是筆者下一步的工作，需要作出進(jìn)一步的研究。

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(責(zé)任編輯：張艷玲)

WEI Dongsheng(1979—)，male， PhD candidate， lecturer， majors in spatio-temporal change detection of geographical situation.

ZHOU Xiaoguang

Changed Image Objects Extraction Algorithms Considering Texture Feature Contribution

WEI Dongsheng1，2，3，4，ZHOU Xiaoguang1，3，4

1. School of Geosciences and Info-Physics， Central South University， Changsha 410083， China； 2. College of Civil Engineering， Central South University of Forestry and Technology， Changsha 410004， China； 3. Key Laboratory of Metallogenic Prediction of Nonferrous Metals and Geological Environment Monitoring(Central South University)， Ministry of Education， Changsha 410083， China； 4. Key Laboratory of Non-ferrous Resources and Geological Hazard Detection，Changsha 410083， China

Remote sensing image change detection is an important part of global change research.The change detection methods based on two-temporal remote sensing images consist of drawbacks which affect the accuracy of change detection results， such as rigorous data requirements， inadequate adoption of multi-source remote sensing image data. At present， there are some existing classification vector dataset available for change detection in many regions， and some prior knowledge are included in the existing classification vector dataset， e.g.， the position， shape， size and class. Making full use of the prior information is beneficial to improve the accuracy of change detection result. Extracting changed image objects is the key step in the change detection using the existing vector data and the latest remote sensing image，Therefore，a new change detection method based on texture feature contribution is proposed. The vector data is used to segment remote sensing image， the image objects can be extracted， and the texture feature value of image objects can be calculated. According to the principle of information gain， the feature contribution of texture feature parameters is defined， and it is used to select texture feature parameters for texture feature analysis. A similar coefficient of texture feature is defined and is used to extract changed image objects. The experimental results show that selecting texture feature parameters based on feature contribution can effectively improve the accuracy of extracting changed image object result.

texture feature; image object; information gain ratio; texture feature contribution

The National Key Research and Development Program of China (NO.2016YFB0501403); The National Natural Science Foundation of China (No. 41371366)

魏東升，周曉光.顧及紋理特征貢獻(xiàn)度的變化影像對(duì)象提取算法[J].測(cè)繪學(xué)報(bào)，2017,46(5)：605-613.

10.11947/j.AGCS.2017.20160581. WEI Dongsheng，ZHOU Xiaoguang.Changed Image Objects Extraction Algorithms Considering Texture Feature Contribution[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2017,46(5):605-613. DOI:10.11947/j.AGCS.2017.20160581.

2016-11-21

魏東升(1979—)，男，博士生，講師，研究方向?yàn)榈乩韲?guó)情時(shí)空變化檢測(cè)。

E-mail： wds@csuft.edu.cn

周曉光

E-mail： zxgcsu@foxmail.com

P237

A

1001-1595(2017)05-0605-09

十三五國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃重點(diǎn)專項(xiàng) (2016YFB0501403)；國(guó)家自然科學(xué)基金(41371366)

修回日期： 2017-02-28