高分辨率遥感卫星影像的河流提取方法研究

王民，卞琼，高路

西安建筑科技大学信息与控制工程学院，西安 710055

高分辨率遥感卫星影像的河流提取方法研究

王民，卞琼，高路

西安建筑科技大学信息与控制工程学院，西安 710055

1 引言

河流网作为流域地形特征的基本骨架在GIS中占据重要地位，河流本身在不同时期，不同环境中的状态同时也在地理信息系统中发挥着非常重要的作用[1]。故在近几年，有许多国内外科学家正在对怎样认知河流的空间地理信息不断地进行研究。本文基于前者在各类地物提取方面所做出的巨大成果，提出了一种能够准确、快速提取河流的方法。

由于传统的遥感影像分类一般基于影像的光谱信息进行提取相关的特征，再通过监督分类或者非监督分类进行遥感模式识别[2]。但实际上从卫星传感器到分布在地面上的各类地物之间存在较大的差异，再加上物体本身对光有反射作用以及同物异谱，同谱异物[3]现象的存在，使得遥感影像提取的精确度受到很大程度上的限制。换句话说，单一利用遥感影像的光谱进行对象分类有很大缺陷。所以多特征描述成为河网提取的必然发展趋势。

2 高分辨率遥感影像中河流的特征描述

在算法研究过程中，根据高分辨率遥感卫星影像具有高分辨率的属性，以传统波谱特征为基础综合运用纹理特征和形状特征来识别不同类型的河流。

2.1 光谱特征描述

早期区分不同地物之间的差异普遍利用光谱特征这个遥感影像的本质特征对地物特征进行提取。但由于光谱特征[4]是由目标物的颜色、灰度或颜色波段间的亮度比构成的，研究者起初通过提取图像上点的灰度值作为光谱特征值，一系列研究实验证明单一的特征值提取地物效果较差，所以本文希望通过综合地物光谱曲线特征以及地理学特征，选择另外多个光谱特征值作为光谱特征统计量。

特征值一：求区域平均值

针对整幅遥感影像或者影像中的某个区域，将所有像素灰度值相加求平均得到图像的平均值。对于一个多通道的图像对象每个光谱对应的图像对象均可以使用式（1）计算均值：

其中Xi表示图像中第i个像素点的像素值；n=1，2，…，n（公式（2）中所涉及的n均与此相同）。

特征值二：求二阶统计特征（标准差）

标准差用来说明每个通道的一阶统计与各通道之间的相连关系。

其中标准差的公式如式（2）：

2.2 纹理特征描述

因为一种纹理一般唯一地对应着一种物体表面，而纹理信息在高分辨率遥感影像中显得尤为突出，所以可选作地物之间差异的本质特性。在1992年，P.P.Ohanian等人就对多种纹理测量技术进行过分析比较[5]，证明了基于灰度共生矩阵的统计方法的优越性胜于其他方法，而被广泛应用。之后，Haralick等人又认为灰度共生矩阵的计算一般要利用10到14种统计量才能完全表示[6]，但后来Baraldi经过研究又发现在所有灰度共生矩阵中唯有对比度、自相关性、角二阶矩阵、熵、均匀性这几个统计量在遥感影像中反应信息的能力最强[7]。实验中通过对纹理特征参数进行计算对比（在本次对比实验中除了选择河流目标外，还选择了桥梁、道路、居民地、苗圃、池塘[8-9]等典型目标种类）同时因要考虑算法的快速性问题，最终把用来描述高分辨率遥感卫星影像纹理特征的灰度共生矩阵[10]用熵、对比度以及角二阶矩三个统计量来表示。

统计值一：求熵

它描述了图像信源的平均信息量。代表了影像纹理的非均匀程度和复杂程度，是一种随机性的度量因子。计算公式为式（3）：

式中p(i，j)表示影像中的像素点在同一个移动窗口之下具有相同角度，相同距离的像素对的个数所占的比例即像素对出现的概率。n=1，2，…；i=0，1，…；j=0，1，…（公式（4）（5）中所涉及的n、i、j均与此相同）。

统计值二：求对比度

它反映图像的灰度差，对比度越大反应的图像越清晰。计算公式为式（4）：

式中p(i，j)表示影像中像素对出现的概率。

统计值三：求角二阶矩阵

它表征了图像灰度分布的均匀程度。计算公式为式（5）：

2.3 几何特征描述

因为高分辨率遥感卫星影像的高分辨率特性，河流在影像中表现出清晰的长条状[11]，形如丝带。所以将河流的这种区别于其他各种地物的特殊特性加以利用，从而提高提取效果，地物目标区域的几何形状[12]特征参数主要有：周长、面积、体态比、方位角、边界矩阵及形状系数等。

本文利用八连通区域标记法。在二维影像中，如果有8个相邻的像素围绕在目标像素的周围，且该目标像素的灰度值与周围上下左右相邻的8个像素中某一个像素的灰度值满足某种特定的相似性准则[13]，那么就说该目标像素P与像素A具有连通性（如图1所示）。

图1 八连通区域标记示意图

在各连通区域中，将图像像素的个数以及图像像素基准点的坐标都存入到以下数据结构中：

通过实验比较最终选取连通区域体态比C作为特征参数，如式（6）所示：

式中，L表示连通区域最小外接矩形的长度，W则表示连通区域最小外接矩形宽度。则被检测的连通区域Areas满足式（7）：C为连通区域Areas的体态比，CTH为连通区域体态比阈值。

3 K-mean聚类分割

本文将利用光谱信息、纹理信息、几何形状信息的结合来形成综合特征向量对遥感影像进行分割提取。

通过实验验证，以目标像素为中心，选择移动窗口的大小为5，灰度级数为16，像素对的距离为2，像素对的相对方向θ为0°、45°、90°和135°的4个方向，基于灰度共生矩阵法的相关理论公式计算角二阶矩、熵、对比度3个特征值，分别求取它们在4个不同角度方向的平均值和标准差作为纹理特征基础向量，这6个纹理特征参量均为3个通道平均值。

体态比阈值选择Cth=3.7进行实验。

构建综合向量，有影像的3个光谱特征值、3个纹理特征值及几何特征值共13×1的特征向量来表示：

得到图像中每个像元的综合特征向量后，将具有相似特征的区域归为同类区域[14]，接着采用聚类算法进行分析，对同类区域中的异类区域进行去除，提取出影像河流分割结果。特征向量聚类算法的核心部分是选取适当的聚类算法。

本文在借鉴以前的研究方法的基础之上，通过对各种聚类算法的对比，K-mean聚类算法因其良好的优越性被用来进行综合特征向量分割。整体算法流程如图2所示，聚类分割流程如图3所示。

图2 河流影像整体算法流程框图

图3 聚类分割流程框图

4 实验结果

4.1 对比实验

文中采用F.G.Wang等人提出的提取图像主成分评价方法来评价文中的河流提取算法。根据预提取的河流等线性目标的长度，分别计算各种算法提取河流结果的准确率，遗漏误差，冗余误差。这三个指标可以显示出提取算法的好坏[15]。其中遗漏误差指的是将提取的线性目标错误地看做是背景或者噪声而未提取出来所引起的误差率，冗余误差指的是误把背景看做是线性目标所引起的错误判断率。现对worldview1原始影像分别采用单纯的光谱，纹理信息及本文提出的综合特征提取的结果求取平均值进行定性，定量分析与评价，得出统计结果如表1～表3所示。

表1 基于光谱信息河流提取精度统计表（%）

表2 基于纹理信息河流提取精度统计表（%）

表3 基于综合特征的河流提取精度统计表（%）

从以上三个表格可以看出本文提出的方法与原始方法相比精准度和效率都有所提高。

4.2 提取结果

实验中所采用的原始影像是在2011年10月采集的一段河流区域，全区域中包括桥梁、道路、居民地、苗圃、池塘等地物信息。图像是大小为686×595的0.5 m分辨率的worldview1卫星遥感影像。利用MATLAB对本文提出的方法进行验证，在计算机主频1.73 GHz，内存1 GB，Windows XP系统环境下平均处理时间为0.15 s。其中图4为原始影像；图5为经过单纯纹理特征分割后的图像；图6为经过单纯光谱特征分割后的图像；图7为多特征综合聚类分割后的图像。

图4 原始影像

图5 纹理特征提取结果

图6 光谱特征提取结果

图7 多特征综合聚类分割后的图像

5 结论

利用河流在图像中的特性，提出一种多特征综合利用的方法从高分辨率遥感影像中提取河流。由于高分辨率遥感卫星影像光谱信息包含数据量巨大，所以单纯地利用光谱信息并没有像所想的那样节省时间，反而是多特征综合法通过分析提取具有代表性的影像特征，减少了大量数据的处理，同时多种特征量的约束使得目标更加精准，尤其是几何特征使得小尺寸地物得以排除。所以认为，综合特征的利用即克服了同谱异物、纹理特征相似、不同地物形状相似或相同等难以区分的问题，又缩短了运行时间，提高了河流目标的精准度，能提取出理想的河流。但实际应用中，情况复杂时，该方法还需继续完善。

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WANG Min,BIAN Qiong,GAO Lu

Information and Control Engineering College,Xi’an University of Architecture and Technology,Xi’an 710055,China

In order to overcome the defects that extracts rivers sample with spectrum information,using high-resolution remote sensing satellite imagery of the outstanding features of high resolution,a method of comprehensive satellite image feature is put forward,including spectrum,texture,geometric features and so on.It is a method that extracts river with joint features.The rivers spectral features,texture features and geometric shape features are described respectively.By selecting characteristic parameters,structure integrated characteristic matrix,this paper reuses the average clustering segmentation,and eventually gets river target.The real high-resolution remote sensing images Worldview1 experiments validate the preciseness and rapidity of the methods.

rivers extraction;feature extraction;K-mean;Worldview1 image;multi-feature fusion

为了克服单纯采用光谱信息提取河流的缺陷，利用高分辨率遥感影像突出的高分辨率的特性提出一种综合影像中光谱、纹理、几何特性等多特征联合提取河流的方法。该方法分别对河流水体的光谱特征、纹理特征及河流几何形状进行描述，选取特征参数，构造综合特征矩阵，利用均值聚类分割最终得到河流目标。通过对真实高分辨率遥感影像Worldview1影像进行的实验验证了该方法的高精准性及快速性。

河流提取；特征提取；K-mean；Worldview1影像；多特征融合

A

TP751.1

10.3778/j.issn.1002-8331.1210-0314

WANG Min,BIAN Qiong,GAO Lu.High resolution satellite remote sensing images’rivers extraction method. Computer Engineering and Applications,2014,50（18）：193-196.

国家自然科学基金（No.61073196）；陕西省自然科学基础研究基金（No.2011JM8026）；陕西省科研基金（No.x05016）。

王民（1959—），副教授，硕士研究生导师，研究方向为智能信息处理；卞琼（1988—），女，硕士研究生，研究方向为智能控制。E-mail：635078177@qq.com

2012-10-29

2012-12-24

1002-8331（2014）18-0193-04

◎信号处理◎