遥感变化检测技术在“三旧”改造项目进度监测中的应用研究

吴楷钊，谢 萍

(广东省国土资源技术中心，广东广州 510075)

遥感变化检测技术在“三旧”改造项目进度监测中的应用研究

吴楷钊，谢 萍

(广东省国土资源技术中心，广东广州 510075)

“三旧”改造项目实施过程中，改造进度是一项重要的指标。以遥感影像数据为基础，利用遥感变化检测技术，开展“三旧”改造项目进度监测可以为“三旧”改造监管工作提供客观、真实、准确、及时的辅助决策依据。本文以广州市天河区A、B两个“三旧”改造项目为例，采用面向对象的变化信息检测方法，在遥感影像图上对“三旧”改造项目范围内的地表特征变化情况进行监测，并分析项目改造进度情况。

遥感；变化检测技术；“三旧”改造；项目进度；监测

一、引 言

为贯彻落实国家有关规定，广东省于2009年出台《关于推进“三旧”改造促进节约集约用地的若干意见》，实践证明，“三旧”(包括旧城镇、旧厂房与旧村庄)改造可有效优化土地资源，提高单位土地的产出率，有利于促进广东省产业结构调整升级与经济发展方式转变。在 “三旧”改造项目实施过程中，项目改造进度信息是评价改造效果和有效监管改造工作的重要信息。利用遥感技术覆盖面广、客观准确的特点，在遥感影像图上对“三旧”改造项目范围内的地表特征变化情况进行监测，是对“三旧”改造进度实施监测的有效手段。

二、技术方法

遥感影像变化信息检测是从不同时期的遥感数据中，定量分析和确定地表变化的特征与过程[1]，即根据遥感图像和参考数据不同时相的观测来提取、描述感兴趣物体或现象随时间变化的特征，并定量分析、确定其变化的理论和方法。目前主流的方法大致可分为直接比较法与分类后比较法。直接比较法[2]是直接对同区域不同时相遥感影像光谱信息进行处理，确定变化位置与范围，通过人工解译或分类确定变化类型。目前常用的方法有主成分分析法(PCA)、影像代数法(主要指影像差值法与比值法)、植被指数(NDVI)法[3]等方法，这类方法均属于像素级变化信息提取，变化检测过程中通常需根据经验确定相关阈值，人为因素影响大，且受数据源、检测对象等条件限制，检测结果存在较多伪变化像素。而分类后比较法是运用同一分类体系，采用如人工神经网络[4]、支持向量机[5]等方法对不同时相遥感影像单独分类，对分类结果进行直接比较，获取变化区域类型、位置和范围，该方法可回避多时相数据因获取季节与传感器不同带来的归一化问题，同时可直接获取变化类型、数量与位置，不受时相数限制[6]，目前主要有像素级分类后比较法与面向对象分类后比较法。

本文根据“三旧”改造项目实施过程的特点，制定对应分类体系，采用基于多尺度分割技术的面向对象分类方法，通过eCognition软件建立多特征空间，结合专家经验知识，建立科学的规则集，对“三旧”改造项目开展过程中的不同时相遥感影像进行单独分类，将不同时相的分类结果进行空间叠加分析，获取变化类型与范围，实现对“三旧”改造项目进度进行监测的目的。

三、研究区域及数据源概况

本文选取广州市天河区A、B两个“三旧”改造项目，采用的遥感影像数据情况见表1。

四、技术路线

1.建立分类体系

“三旧”改造对象主要为旧城镇、旧厂房与旧村庄，属于建设用地，一般改造的过程包括拆旧、施工和完工等环节，因此必须针对上述各环节的特征分析总结对应的光谱、形状等遥感影像特征，为下一步分类及对比监测奠定基础。通过分析项目改造各阶段出现的各种地类变化，结合遥感影像特征，制定了包含房屋建筑(区)、裸露地表、临时构筑物、硬化地表、植被共5种地表覆盖的分类体系。

表1 遥感影像数据情况

2.自动分类方法

目前面向对象分类的主流软件是德国DefiniensImaging公司开发的一款基于面向对象理论的智能化影像分析软件eCognition(易康)[7-8]，它采取基于决策专家系统的模糊分类算法，并通过多尺度分割技术采用面向对象的方法突破了传统基于像元光谱信息分类的局限性。本文以eCognition软件为平台，首先将影像进行多尺度分割[9]形成对象单元；再基于对象本身及对象间的特征属性，选择隶属度函数，建立规则模型，分别对两个改造项目地块对应的3个不同时相影像进行分类；最后将不同时相影像的分类结果进行空间叠加，分析地类之间的变化，进而了解“三旧”改造项目的开展进度。

由于影像数据源不同，使得相同地物所表现出的特性也不同，故需要针对不同数据源，建立模糊分类定义的成员函数，确定阈值，制定相应的分类规则集，提取各类别信息。首先利用NDVI(植被指数)与NDWI(水体指数)分别提取各期影像的植被与水体，房屋建筑(区)；临时构筑物则是利用亮度值(bright)、密度(density)与贡献率(ratio)等作为特征属性；裸露地表与硬化地表则是利用贡献率(ratio)与相对边界(relative border to class)等作为特征属性。

图1 A改造项目3期影像

特殊情况的处理主要有以下几个方面：①由于拍摄倾角的影响，致使具有一定高度的房屋建筑物、树木等地物产生阴影，阴影的产生遮挡了影像地物的有效信息，故按照就近原则与邻近地类图斑(非房屋建筑物、非树木)归并。②因拆旧后受项目工期影响，搁置暂未施工而成为荒草地的地块，以及因拆旧、施工等过程形成的积水面，容易与项目改造完成后的绿地和水面混淆，需进行界定后归入裸露地表分类中。③有草地覆盖的操场和储水的泳池作为设施用地，归入到房屋建筑(区)。④计算机自动分类后，将分类结果中的小面积图斑按就近就大原则进行归并，最后对误分错分地类进行人工编辑归类。

3.改造进度监测

通过研究分析，选定2006年SPOT5影像作为A改造项目进度监测的基期影像，2008年QuickBird影像为第2期影像，2010年WorldView2影像为第3期影像；B改造项目的基期影像为2008年Quick-Bird影像，2010年、2012年WorldView2分别为第2、第3期影像。利用eCognition软件按照上述分类方法，在多尺度分割后建立规则集，分别对各期影像进行分类，通过空间叠加分析地类变化，按照一定原则推断地块所处的改造阶段，如基期影像为房屋建筑(区)，后期影像为裸露地表，则推断该地块处于拆旧阶段；若后期影像为硬化地表或临时构筑物，则推断其处于施工阶段；而后期影像表现为规则的房屋建筑(区)、人工绿化或水体，则认为其处于完工阶段。如此分别统计处于拆旧、施工与完工阶段的地类面积，并计算“三旧”改造项目的拆旧率、施工率与完工率，从而监测并掌握项目的改造进度。

4.试验结果与分析

(1)试验结果

A、B改造项目的3期影像如图1、图2所示。A、B改造项目变化信息检测结果如图3、图4所示。

图2 B改造项目3期影像

图3 A改造项目变化信息检测结果

图4 B“三旧”改造项目变化信息检测结果

(2)“三旧”改造进度监测结果

“三旧”改造项目地类面积统计如表2所示。“三旧”改造项目进度如表3所示。

(3)试验结果分析

图3、图4变化信息检测结果图例中“房屋建筑区to硬化地表”表示为从房屋建筑(区)变为硬化地表，以此类推，图中白色镂空图斑为地表覆盖未发生的图斑。结合表2、表3统计结果分析可知，2008年A改造项目地块面积的75.65%处于已动工阶段，至2010年该项目完工率已达66.19%；其余33.29%地块面积已处于施工阶段，接近全范围改造状态。2010年B项目地块面积的58%处于已动工状态，至2012年为止，拆旧率达到86.22%，但完工率仍为0。

表2 “三旧”改造项目地类面积统计情况亩(1亩＝666.67 m2)

表3 “三旧”改造项目进度情况 (%)

试验结果表明，利用本文提出的变化检测方法，对“三旧”改造项目进度进行监测，可以真实地反映项目的进展情况，同时大幅度提高了工作效率。

五、结束语

本文提出的基于面向对象分类的变化信息检测方法，可实现多源、多时相、高低分辨率遥感影像分类与变化检测，在克服噪声、信息零散、破碎的同时，可保证成果数据精度。试验证明，通过该方法可实时进行“三旧”改造项目进度监测，有效保证“数据、图件、实地”三者的一致性，可以为政府的管理决策提供客观准确的决策依据。

由于本文提出的方法是面向对象分类后比较法，其变化检测精度绝大程度上取决于分类精度，目前优化分类方法是提高其精度的有效措施，而分类过程中，受遥感影像的多源性与多时相性等影响，分类结果中存在一定错分漏分现象，需通过人工目视解译对其进行编辑。因此，在确保精度要求的前提下，如何进一步提高计算机分类的自动化与智能化，是后续工作的主要内容。

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Application of Remote Sensing Change Detection Technology in the“Old Buildings Reform”Project Progress Monitoring

WU Kaizhao，XIE Ping

P237

B

0494-0911(2014)07-0082-04

2014-01-16

吴楷钊(1980—)，男，广东南澳人，高级工程师，主要从事国土信息化工作。

吴楷钊，谢萍.遥感变化检测技术在“三旧”改造项目进度监测中的应用研究[J].测绘通报，2014(7)：82-85.

10.13474/j.cnki.11-2246.2014.0232