南海岛礁高分辨率遥感影像最优分割尺度确定

王忠芳，陈 刚,，于丙辰，张宪哲

（1.南京大学 地理与海洋科学学院，江苏 南京210023；2.中国南海研究协同创新中心，江苏 南京210023）

开展南海岛礁的遥感动态监测对南海的开发利用和生态保护具有重要意义[1]。高分辨率遥感影像具有影像信息丰富、数据采集周期短等特点[2]，适用于南海岛礁动态监测。利用高分辨率遥感影像进行海岛礁动态监测，首先需进行影像分割，而最优分割尺度的确定是获得理想分割结果的前提。影像分割是把整幅影像分割为若干对象，而对象是光谱值相近的一块同质区域[3-4]。影像分割参数包括分割尺度、形状、紧密度和影像波段权重组合[5-6]，选择最优的尺度参数，有助于提高影像分类和信息提取的精度[7]。

常用的确定最优分割尺度的方法包括人为试错法、评价指标法、函数模型法3种。CHENG J H[6]等根据分割影像区域与实际影像区域的差异提出了面积差异指数和位置差异指数，评价了美国佛罗里达州某区域影像的分割质量；于欢[8]等利用影像对象边界与地物真实边界在横向和纵向的距离差异构建指标，实现了对三江平原某湿地影像的最优分割尺度选择；黄慧萍[9]根据分割后影像对象的均值方差和对象最大面积与分割尺度的关系，确定了不同植被的最优分割尺度。

根据目前南海岛礁动态监测缺乏相关研究的情况，本文利用南海岛礁高分辨率遥感影像，结合岛礁上典型地物的特点，选择合适的形状和紧密度参数，使用加权均值方差法和最大面积法确定了不同地物的最优分割尺度；并利用最优分割尺度进行影像分割，再根据分割结果提取岛礁地物，可为海岛礁动态监测工作提供重要参考。

1 研究方法

1.1 加权均值方差法

均值为影像分割后对象所含像元亮度值的均值，均值方差为所有对象亮度均值的方差[9]。影像分割后，若分割对象与某类地物的形状和位置吻合较好，即均值方差取极大值，此时对应的分割尺度为该类地物的最优分割尺度。随着分割尺度的变化，影像的均值方差将出现多个极大值，理论上影像中各类地物的最优分割尺度为其中的某个极大值。然而，当使用多光谱影像进行分割时，均值方差法无法考虑影像各波段对分割结果的影响，因此计算均值方差时需考虑参与分割的影像波段权重。各波段加权均值方差的计算公式为：

式中，Lb为参与分割的b波段，本文中b取值为1～4；n为某对象中像元的个数；CLb,i为b波段影像分割后，对象内某像元的亮度值；Lb,k为b波段某对象的亮度均值；m为b波段影像分割后的对象个数；Lb为b波段影像的均值；为b波段影像分割后对象的均值方差；ωLb为b波段参与分割的权重系数；S2为整幅影像分割后的加权均值方差。

1.2 最大面积法

影像分割后，对象的最大面积可表示对象随分割尺度的变化情况[9]。对象的面积由分割时的尺度参数、形状、紧密度、参与分割的影像波段组合以及影像本身的几何与光谱特征决定。在分割后的影像中，对象与地物实际位置、大小基本吻合时的尺度参数为最优尺度，此时对象的最大面积趋于稳定，因此对象最大面积稳定时的尺度参数为最优分割尺度范围。

2 实验流程

2.1 研究区与实验数据

本文选取的研究区为南威岛，位于南海的南沙群岛西部区域，面积为0.16 km2。实验数据为2014年4月3日拍摄的南威岛QuickBird遥感影像。影像包含全色波段和多光谱波段（红、绿、蓝和近红外波段），全色波段的空间分辨率为0.61 m，多光谱波段的空间分辨率为2.44 m。经目视判读得出，研究区内主要地物类型包括建筑物、道路、森林、草地、沙地和未利用地6种。

实验前，先利用ENVI 5.3中的Gram-Schmidt Spectral Sharpening方法对全色波段和多光谱波段影像进行融合，得到了空间分辨率为0.61 m的多波段影像；再使用eCognition9.0软件中的多尺度分割算法对多波段影像进行影像分割实验。

图1 实验区遥感影像

2.2 最优分割尺度的确定

最优分割尺度参数的确定流程为：①确定参与影像分割的各波段权重；②确定实验中分割尺度参数的范围；③选择形状和紧密度参数；④根据影像的加权均值方差和对象的最大面积，得到候选最优分割尺度范围；⑤根据目视判读结果，确定不同地物的最优分割尺度。

2.2.1 参与影像分割的各波段权重确定

根据影像不同波段统计协方差矩阵（表1）和相关性统计矩阵（表2），确定参与分割的不同波段的权重。由表1可知，各波段统计的协方差由大到小依次为Band2、Band4、Band3和Band1，即绿波段、近红外波段、红波段和蓝波段。由表2可知，4个波段之间的相关性系数均在0.9以上，对于整幅影像的贡献相当，因此确定它们参与分割的权重比为1∶1∶1∶1。

表1 不同波段统计协方差矩阵

表2 不同波段相关性统计矩阵

2.2.2 实验中分割尺度参数范围的确定

对于产生影像对象的加权影像层，尺度参数定义了同质性标准的最大标准差。尺度参数越大，产生的对象越大。本文以5为尺度间隔，以10～140为尺度范围对影像进行分割实验，得到影像分割尺度与对象数目的关系图，如图2a所示。当分割尺度为10～25时，对象数目随分割尺度的增大而急剧减少；当分割尺度大于60时，对象数目随分割尺度增大的变化不明显。对象数目急剧变化，说明此时的分割尺度不适合任何地物的提取；对象数目几乎没有变化，说明分割结果已趋于稳定，因此本文确定分割尺度参数范围为25～60，分割尺度与对象数目的关系如图2b所示。为了得到准确的实验结果，本文以2为尺度间隔，以23、25、…、59等19个尺度进行分割实验，确定影像中不同地物的最优分割尺度参数。

图2 分割尺度与对象数目关系图

2.2.3 形状和紧密度参数的选择

影像分割时，同质性标准由颜色、形状、光滑度和紧密度组成，它们定义了产生影像对象的相对同质性总和。同质性标准由颜色和形状组成，二者的总和为1；而形状又由光滑度和紧密度组成，二者的总和为1，因此一旦确定了形状和紧密度，4个标准就全部确定。形状和紧密度的取值范围均为0.1～0.9。

为了确定分割时的形状和紧密度，本文选取的分割尺度为39，采用形状（0.1,0.5,0.9）和紧密度（0.1,0.5,0.9）两个参数的9种组合，以影像中一小块区域的分割结果为参考。当组合为0.1和0.1时，区域中大建筑物的分割结果过于“破碎”；当组合为0.5和0.1、0.5和0.5以及0.5和0.9时，区域中大建筑物右上边的分割线轮廓在实际边界以外，分割结果有“淹没”现象；当组合为0.9和0.1、0.9和0.5以及0.9和0.9时，大小建筑物的分割线轮廓均在实际边界以外，建筑物右上方的绿色植被未被分割出来，分割结果“淹没”现象严重。综上所述，组合为0.1和0.5以及0.1和0.9的分割结果较好，由于两种组合的分割结果较为接近，本文选择的形状参数为0.1和紧密度参数为0.5。

2.2.4 加权均值方差和对象最大面积的计算

采用选择的尺度参数进行分割实验后，统计影像中对象的数目和所有对象的均值、面积。首先利用式（2）、式（3）计算分割后不同波段影像中所有对象均值的方差；再通过式（4）计算所有波段的加权均值方差，绘制加权均值方差与分割尺度的关系图以及对象最大面积与分割尺度的关系图，如图3、4所示；最后通过分析关系图确定影像中不同地物的最优分割尺度范围。

由图3可知，加权均值方差取局部极大值时的尺度为27、39、43、47和55。由图4可知，对象最大面积趋于稳定时的尺度范围为25～33、37～39、41～49和51～53。综合二者的结果，本文选择27、37～39和43～47作为最优分割尺度的候选范围。

图3 加权均值方差与分割尺度关系图

图4 影像对象最大面积与分割尺度关系图

3 实验结果分析

3.1 实验结果

本文分别采用候选的最优分割尺度27、37～39和43～47进行影像分割实验，并比较不同分割结果中各种地物的分割情况，从而确定不同地物的最优分割尺度。

以影像中的建筑物和沙地为例，分割结果如图5所示。由图5a～5f可知，当分割尺度为27时，建筑物的分割结果较“破碎”；当分割尺度为43～47时，建筑物边缘部分与周围地面未分割开，因此建筑物的最优分割尺度为37～39。由图5g～5l可知，当分割尺度为27～39时，沙地的分割结果较“破碎”；当分割尺度为47时，沙地与周围的草地不能区分，因此沙地的最优分割尺度为43～45。

实验最终结果为：建筑物的最优分割尺度为37～39，草地的最优分割尺度为39，道路和森林的最优分割尺度为47，沙地的最优分割尺度为43～45。

图5 分割结果（尺度、形状、紧密度）

3.2 提取精度评价

为了验证本文方法选择最优分割尺度的合理性，采用确定的最优分割尺度进行影像分割，再分别用于各类地物的提取。

本文将提取结果与目视解译结果进行比较，以评价提取结果的精度。以建筑物为例，根据提取结果与目视解译所得建筑物实际边界的关系，得到建筑物正确提取、错误提取、未能提取的结果图，如图6所示。建筑物数量共计75栋，其中正确提取的占比为80%；建筑物面积为12 657.69 m2，其中正确提取的占比为89.55%。建筑物提取结果中正确地物的占比为74.23%，错误地物的占比为25.77%。两种精度评价方法得到的建筑物提取精度均较高，从而说明本文方法确定的最优分割尺度较合理，可保证地物提取的精度。

图6 建筑物提取结果图

4 结 语

本文针对南海岛礁动态监测相关研究缺乏的现状，利用南海岛礁的高分辨率遥感影像，采用加权均值方差法和最大面积法确定了各地物的最优分割尺度参数。本文充分考虑了影像分割的4个参数：影像波段权重组合、形状、紧密度和分割尺度，得到了研究区内建筑物、草地、道路、森林、沙地等地物的最优分割尺度；通过确定的最优分割参数进行影像分割，并将分割结果用于岛礁上不同地物的提取，精度较高。地物提取结果对海岛礁动态监测工作具有重要参考价值。