测绘科学技术

DEM辅助下的河道细小线性水体自适应迭代提取

朱长明，骆剑承，沈占锋，等

摘要：目的：针对河道细小线性水体高精度自动化提取比较困难。提出一种河流线状水体遥感自动识别方法，通过地理空间位置特征融入和光谱空间“全域—局部”自适应迭代计算，降低信息提取过程复杂环境背景信号的干扰，突出计算的主动性，提高山区河道提取的精确化、自动化水平。方法：综合考虑河流在地理空间的位置分布特征与遥感影像的光谱表现特征，根据“全域—局部”自适应分步迭代思想，设计了DEM的辅助下“图—谱”（空间和光谱）耦合自适应迭代的提取算法。首先，利用全球30 m ASTER DEM数据生成流域的水系分布图，提取河道可能分布的地理空间位置信息；然后，根据归一化水体指数（NDWI）公式，计算遥感影像的归一化水体指数；第三，根据水系周边的高程信息和缓冲区分析创建信息提取的目标靶区，以减少环境背景信号的干扰；第四，通过“全域—局部”自适应分步迭代计算达到水体信息精确识别。全局初始分割阈值根据目标靶区内NDWI直方图分布特征确定，局部分割阈值通过局部窗口内部的河道水体单元迭代反馈运算，自适应动态调整以达到局部河道水体识别最佳效果；最后，通过形态学运算等后处理，矢量化出图。结果：本文的算法在提高精度的同时，增强了遥感信息计算的针对性，大大地提高了河流提取效率。从算法执行效率看，本文的算法耗时差不多是全局—局部迭代阈值分割算法的一半；特别是在河流断线方面，文中的方法提取的结果正常情况下几乎没有什么断线，只需要人工打开查看、检查错误，大大降低了后处理工作量。从自动识别精度看，通过随机选取了80个验证点（50个水体，30个非水体），简单阈值分割算法精度约为75%，全局—局部迭代水体算法精度约为87.5%，而本文中的方法对河流水体提取的总体精度达到了95%，尤其是对非水体的辨伪率，提高非常明显。结论：（1）通过空间位置信息融入建立信息提取目标靶区，可有效降低背景干扰、突出目标细小水体信息，提高信息计算的针对性和算法效率；（2）通过局部分割阈值自适应迭代计算，可有效地识别局部细小水体单元，提高分类精度。

来源出版物：测绘学报, 2013, 42(2): 277-283

入选年份：2016

结合空间像素模板和Adaboost算法的高分辨率遥感影像河流提取

慎利，唐宏，王世东，等

摘要：目的：高分辨率遥感影像的可获取性日益增强，使得在较小的空间尺度上监测地表的细节成为可能。在传统基于光谱特征分类的基础上，充分挖掘像素间的空间关系已成为高分辨率遥感影像自动解译的关键之一。结合特征选择方法和Adaboost集成学习手段，研究高分辨率遥感影像河流提取方法。方法：利用特征选择方法自动生成空间像素模板，以此度量空间邻域关系，并结合Adaboost算法来实现高分辨率影像上河流的精确提取。首先，定义空间像素模板为表征像素间空间相关关系特征的邻域模式，并将给定大小窗口内最佳模板的确定视作一个特征选择问题。基于过滤式特征选择方法实现模板的自动生成。然后，以该模板遍历整幅影像，为影像中每个像素构建包含空间上下文信息的多维特征向量；最后，利用Adaboost集成学习方法实现多维特征的加权集成利用，从而最终精确地提取河流。选取一幅1235×852的山区IKONOS多光谱遥感影像（3个波段，分辨率4 m）和一幅1000×1000的农村区域EROSB全色影像（分辨率0.6 m）作为实验数据。采用基于像素的SVM方法、SVM＋过分割投票方法以及基于高斯混合模型＋马尔科夫随机场方法作为对比方法，验证所提出方法的有效性。以人工目视解译的河流地表真实值，作为评价不同方法结果有效性的依据。结果：（1）由于同物异谱现象的存在，SVM算法分类结果中IKONOS影像上山体阴影和河流、EROS-B影像上河流和农田存在明显的混分；此外，基于像素的SVM方法，两个场景影像中提取的河流结果均呈现严重的斑点噪声。（2）基于空间像素模板的Adaboost方法、SVM＋过分割投票方法和基于高斯混合模型＋马尔科夫随机场方法由于考虑了像素间的空间相关性，河流提取结果更加紧凑，孤立的像素簇较少。（3）但是，本文提出的方法利用像素间空间关系的机制与另外两种方法不尽相同，其通过空间像素模板能够获取不同类别之间的共存关系，因此在区分光谱接近的不同地物时，能够利用邻近像素的类别来辅助判定待识别目标。（4）另外两种方法利用空间关系的本质是在SVM算法或高斯混合模型的基础上加入一个先验性约束：即邻近像素应该具备相同的类别，因此尽管这两种方法也能够保证目标提取结果的空间一致性，但是其内在模型决定它们并没有区分同谱异物的能力。（5）定量化评价指标（总体精度和Kappa系数）的对比进一步验证了所提出方法的优越性。结论：如何有效顾及像素之间的空间关系，成为提高高分辨率遥感影像解译精度的关键。提出了一种有效的高分辨率遥感影像河流提取方法，它包括一种能够度量空间邻域关系的空间像素模板和adaboost集成学习算法。该方法能够同时保证河流提取结果空间平滑性和语义连续性。

来源出版物：测绘学报, 2013, 42(3): 344-350

入选年份：2016

利用位置签到数据探索城市热点与商圈

胡庆武，王明，李清泉

摘要：目的：城市热点探测和商圈分析对城市圈区域经济规划至关重要。为及时、准确探测城市热点和客观高效分析商圈，提出了一种基于社交网络众源位置签到数据的城市热点探测与商圈挖掘方法。方法：首先，对离散签到数据进行格网化处理，将大数据量、离散签到位置点转化成具有空间连续性与邻接性并能够更好反映签到事件集聚密度的格网数据。其次，运用探索性空间数据分析（ESDA，exploratory spatial data analysis）度量签到数据的空间相关性，量算其空间结构和全局分布模式，以确定热点探测和商圈聚类的最佳模式。再次，采用空间聚类分析识别出具有统计显著性的热点、冷点和空间异常值位置。最后，通过度量聚类分析结果的地理空间分布，得到具有统计显著性的聚类地理要素的空间特征：包括商圈范围、中心变化趋势和方向发展趋势。结果：以武汉市为例，对街旁网截止到2011年9月30日位置签到数据进行城市热点探测与商圈挖掘，结果表明，武汉形成了以武昌、汉口、汉阳为主要格局的商业商务板块以及具有一定规模的数十个大中型商圈，符合武汉三镇商圈实际分布情况，与区域功能特征以及人口分布特征吻合。武昌商圈商业热点数已超过汉口，可见，武昌作为传统科教文化政治中心，在经济商业方面有赶超汉口这一个传统经济中心的趋势，主要原因是依托东湖高新技术开发区政策导向形成的鲁巷光谷商圈与高校教育科技资源聚集的街道口商圈影响。相比之下，位于汉阳的武汉经济技术开发区商业规模处于起步与发展阶段，商圈中商业网点相当较少。较汉口商业模式，武昌商圈在总体上地理分布较为离散，表现出了明显的商圈区域性分布。汉口方面，传统的江汉路商圈、武广世贸商圈依旧发挥着砥柱中流的作用，新兴的武汉天地商圈、菱角湖（万达）商圈也扮演着越来越重要的角色。从各商圈空间特征来看，其中心趋势、分布范围以及方向趋势特征基本符合武汉市社会经济发展规划和趋势，准确反映出当前武汉地区商业经济集散地的空间模式与分布特征。结论：众源位置签到数据商圈探测通过以兴趣点签注人数为权重的聚类分析和构建标准差椭圆的方法，精确确定城市商圈的范围与分布情况，从中观层面利用空间分析和挖掘等手段对城市热点和商圈进行探测与分析。与传统的商圈测定与分析方法相比，本文方法具有数据客观、实时性好、准确性高等特点，基于众源位置签到数据分析得到武汉商圈分布结果符合客观事实且更为细致，反映了大众日常生活行为与武汉地区商业经济分布的高度相关性，为监测城市商业圈分布及其发展趋势提供了一种新的方法，也为城市规划和行政决策提供了比较直观的参考。

来源出版物：测绘学报, 2014, 43(3): 314-321

入选年份：2016