多景影像监督分类的样本重用研究

于基业，张新利，李 珊

(1.长安大学地质工程与测绘学院，陕西西安710054;2.国家测绘地理信息局第一航测遥感院，陕西西安710054)

一、引 言

遥感对地观测具有快速、覆盖范围广、周期性等特点，成为最重要的地理国情监测数据获取手段［1］。监督分类是遥感分类的重要方法，是模式识别技术在遥感技术领域的具体应用［2-3］，过程主要包括影像预处理、分类判别和分类后处理三大步骤［4-5］，其核心在于模式(样本)的选取，样本的选择受作业人员对待分类目标的认知程度、目视判读倾向性和影像上像素值及像素分布等多重因素影响。对于大范围地表数据的提取，其分类结果受当地的地形、气候等条件的影响，精度不高［6］，一般采用裁切影像、单景影像分类的方法。在具体工程中，为实现多景影像接边，一般是在影像重叠区选择若干成对样本点。但该方法具有以下局限性:当多景影像在重叠位置的像素差距较大时，难以为相邻景影像选择成对的样本点;当影像裁剪不规则，需要与周围多景影像进行接边时，重叠区样本位置的确定具有盲目性;工作流程繁琐，不利于管理，为保证接边一致性可能导致多次样本选取及重分类工作;在重叠区域选取的样本只能被单幅影像使用，利用率不高。

本文基于“多景影像重叠区域的像素代表的必是同一类地物”的思想对传统方法进行扩展，使影像公用边的样本只采集一次，利用接边样本数据库的管理手段，使这些公共的样本点为多幅相邻影像共用，其优点是:对于重叠部分像素差异大的多景影像，只在其中一景影像处找到典型的、可以明确判断地物类型的区域，建立样本，其他与之相接的影像只需拷贝这些样本即可，这样不仅降低了样本选取的难度，并且提高了样本选择的精度;对于几何边界复杂，与多景影像接边的情况，这种样本的建立方式提高了样本的重用性，降低了样本采集的工作量;利用采样样本数据库，有利于重叠区域的样本管理，满足数据工程的管理要求。

二、多景影像样本重用的方法

影像样本重用的依据是:多景影像重叠区域所表示的地物对于每一景影像是一致的，具有相同的波谱特征;在统一的坐标参考下，若某些样本的坐标包含在若干景影像的坐标范围内，则这些样本是这些影像的公共样本。如式(1)所示，其中p代表样本点，A、B、C 代表影像。

如图1所示，图中的灰色区域是影像A与影像C的重叠区域，该区域中所有的像素表示的地物在影像A与C中是一致的;对于样本p，有p∈A，p∈B，因此，p点是影像A和B的共用样本;对于样本q，有 q∈A，q∈B，q∈C，因此，q 点是影像 A、B 和C的共用样本。

基于此，可以扩展传统的接边采样办法，即在多景影像的公共坐标位置，为每一景影像建立一类地物的样本。

图1 样本重用原理示意图

三、多景影像样本重用技术实现

本文以ENVI软件为工具进行研究，在ENVI中，传统监督分类作业流程是:根据影像的像素判断地物类型，建立样本文件(region of interest，ROI)，为了促进多景影像接边，需要打开一景或多景相邻影像(接边规则通常是沿着一个方向的，例如，接边方向是西北接东南，只需打开东南方向的相邻影像即可)，建立地理关联(geographic link)，在影像重叠的位置，结合相邻影像的影像情况或已分类的结果情况，为待分类影像建立样本文件，最后执行监督分类。

多景影像样本重用分类方法的流程如图2所示。

图2 多景影像样本重用分类流程图

首先将待分类的影像图号信息输入影像信息库，获得该影像的外轮廓SHP文件，遍历样本数据库中的所有样本点，判断这些点是否在待分类影像范围内，将存在于该范围的样本点作为结果，输出成ENVI指定的 ASCII格式，利用 ENVI的“Input Points from ASCll”功能导入样本点，以此为基础，在影像的其他区域进行采样。最后将最终的采样结果导出ASCII文件，再次存入到样本数据库。

核心技术主要包括接边ROI的获取、接边样本数据库的建立、影像信息库的建立等。

1.ROI的获取

在ENVI中，ROI可以在ROI Tool中导出ASCII码，用TXT文档打开这个文件，其文件结果如图3所示。

图3 ENVI中ROI的ASCII文件格式

图3中，以“;”起始的信息是说明信息，分别标识了ENVI产品版本、分类总数、文件像素的范围;空一行依次是ROI分类的名称、RGB值、该分类中选取的样本总像素个数，同样以空行区分每一个分类的信息;以“;ID”为起始的数据部分就是各个分类中的具体像素信息，其中X、Y表示该像素的像素坐标，MapX、MapY代表经过变换后的坐标，Lat、Lon代表经纬度，B1—B6代表各个波段值，同样，不同类别的样本通过空行的方法进行区分。

根据样本重用的原理，能被公用的样本应在各张影像上具有相同的坐标，唯一不同的是像素坐标和波段值，这意味着如果影像A和影像B的范围包含样本点像素p的坐标，p是来自影像A的样本，只需要将像素点p的像素坐标进行平移变换到B相应的像素上即可，p导入到B中以后会自动获取B影像该像素位置的波段值，作为以后分类的基础。

2.接边样本数据库

建立公共接边处的样本数据库，一方面将这些可能会重用的ROI文件管理起来;另一方面加快影像获得所需ROI数据的速度，提高数据的使用效率，这一点与空间数据工程的要求是一致的［7］。接边样本数据库设计见表1。

表1 接边数据库字段设计

在数据库检索过程中，输入影像的范围信息，查找包含在该影像范围内的点，获得属于该影像的像素信息;再按照“Class”的类型生成ENVI ROI文本的规定格式，即可作为该影像的分类样本并参与之后的分类。

3.影像信息库

在对影像进行裁剪等相关操作时，一般使用ArcGIS制作影像的外轮廓SHP文件，这些SHP文件与影像的实际范围是一致的，将这些影像SHP文件进行统一存储，以影像景号作为SHP文件检索的主码，并作为判别公共样本点的依据。

四、试 验

土地覆盖变化研究是全球环境变化研究的重要组成部分［8-10］，本试验是对某区域植被信息提取，采用监督分类。在分类的样本选择过程中，应用传统方式和多景影像样本重用方法进行对比试验，对其接边情况进行对比分析。

1.试验数据及环境说明

试验数据采用某区域的TM影像，空间分辨率为30 m。经过大气校正、几何校正、裁剪等处理，相邻影像之间具有几十像素的重叠区域。

参考数据:USGS 2001全球地表覆盖成果，Google Earth影像。辅助数据:SHP格式的掩膜文件，包括耕地、人造覆盖、水体和冰川等。软件环境:ENVI 4.7 ，ArcGIS 9.3。

2.试验过程

1)数据准备:对影像进行批量像素值值域转换，并进行水系、人造覆盖批量掩膜，得到待分类的影像数据。

2)监督分类:监督分类的样本采集过程采用对比试验的方法。第一种是传统的接边样本选取方法，即在影像的重叠区域选取成对的样本点，作为控制组;第二种方法采用多景影像样本重用的方法进行采样。在非重叠区域，两种方式的影像采样点保持一致，每一类3型样本点数量为40左右。样本选取完毕后，用SVM方法进行分类。

3)分类后处理:滤波像元大小设定为5像素×5像素，处理后，对比两种样本选择方式的处理结果。

3.试验结果与分析

以两幅相邻的像素值差异较大的影像为例，将原始影像(掩膜后)和分类后的成果在ArcMap中打开，结果如图4所示。

图4 两种采样方式分类结果对比

图4中，(a)为两张原始影像，其接边处像素颜色差异较大(如(b)所示)，(c)为控制组采样方法的分类结果，(d)是采用多景影像样本重用方法的分类结果。从图4中可以看出，采用样本重用方法的接边效果优于传统方法。导致这种结果的原因是对于颜色差异较大的影像，很难在颜色复杂的影像上找到确定的地物样本;而样本重用的方法可以将已知的确定的样本复制到接边影像，这有利于促进影像接边的一致性，同时减少了样本的采集量。

五、结束语

本文针对传统监督分类影像重叠区域接边存在的问题，优化、改进了重叠区域的样本选取策略和作业流程，提出了“多景影像监督分类的样本重用”方法，利用样本库对重用的样本进行管理。实际分类结果证明这一方案可行，有利于保证多张影像的接边一致性和正确性;同时，对于大区域、多人参与的分类工作，该方法提供的接边样本降低了采样工作量，对于应用监督分类进行地理国情监测、大区域地表覆盖研究等大型项目的效率提高具有重要意义。

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