文章编号:1671-8860(2005)08-0664-04文献标志码:AGIS知识引导的正射影像变化检测及更新苏国中 张剑清 陈炳贵112(1 武汉大学遥感信息工程学院,武汉市珞喻路129号,430079)(2 南昌工程学院,南昌市北京东路59号,330029)摘 要:针对数字正射影像变化检测问题的复杂性,提出了一种基于GIS知识引导的多维变化模板分析方法,探讨了由粗到细的四叉树变化检测模板生成方法和一些利用GIS知识的专家打分方法。利用此方法,对一个实验区不同时期的数字正射影像进行了变化检测和正射影像库的更新,达到了预期的目的。关键词:正射影像;变化检测;更新;检测模板;影像匹配;灰度共生矩阵中图法分类号:P231.5;P208的重要数据源。目前我国很多测绘单位结合4D 数字正射影像是组成空间地理信息系统框架析方法。生产任务,已经生产了大量的数字正射影像图经济的发展,这些DOM将会失去其现势性,特别是在经济高速发展和城市变化周期不到两年的地区。重新制作DOM要花费许多人力、物力,而且从外业控制、内业空中三角测量到制作新的DOM,又需要相当长的时间,很难跟上对现势(DOM),并且还在继续生产。但是,随着社会与1 数字正射影像数据更新1.1 卫星影像更新DOM库的方案卫星影像有全天候、多时相和低成本等特点,IKNOS影像制作1∶1万DOM已有较为成熟的面的工作:①利用已建成的GIS数据库和DEM数据库建立一个影像控制点库,实现卫星影像的快速几何配准和纠正;②利用GIS数据库中知识快速发现和更新DOM变化,实现数据库更新。1.2 航空摄影更新DOM库的方案航空像片更新DOM库有两种方法:①采用常规手段进行野外控制测量,室内空三加密,再用全数字航测仪生成正射影像,实现全区域的DOM更新;②为了避免费时、费力的野外控制测量和全数字测图处理,利用现有GIS数据库和DEM数据库,选择控制点生成正射影像和更新DOM数据库。第二种方式应该是DOM库快速更新的主要方法。用航片制作正射影像要根据区域情况采用不同方法。对于平坦地区可利用航片与正射影像进行密集匹配,再用小面元纠正生成正射影像;对于高山地区和建筑物密集的城市地区,可用匹配的利用SPOT卫星影像资料制作1∶5万DOM和技术。要建立一套快速更新机制必须完成两个方高和数字地球战略的实施,各种GIS系统也相继DOM的需要。另外,随着我国信息化水平的提建成,如何快速更新正射影像,特别是城镇区域的正射影像,确保GIS数据源的时效性,是一个亟待解决的问题。当前对地观察的原始影像信息获取手段非常先进,而信息处理手段相对落后,所获取的影像不能及时得到应用。若能够不需要外业控制,甚至不需要空中三角测量,就能够利用高分辨率航空航天遥感影像对旧的DOM进行快速更新,达到“准实时”的程度,则既可以节省大量的人力、物力及时间,又可以保持DOM的现势性。本文提出数字正射影像数据库快速更新的整体方案,并针对方案中提到的不同时相的数字正射影像变化检测进行了深入的分析,引入了基于影像变化检测这一难题提供了一种新的思路和分收稿日期:2005-05-20。项目来源:国家自然科学基金资助项目(40337055)。GIS知识引导的多维变化模板分析方法,为解决2武汉大学学报·信息科学版2005年8月方法在正射影像上选取控制点,对区域内航片进行空三加密,恢复像片方位元素再生成正射影像。航空影像快速更新DOM库的流程如图1。2 正射影像的变化检测不同时相的影像,由于受季节、气候、传感器差异、摄影方向、摄影时间等诸多因素的影响,导致变化检测的工作变得非常复杂。这种复杂性具体表现在如下几个方面:①不同季节地面植被变化引起影像纹理变化;②同一建筑物不同摄影方向在正射影像上阴影的位置和纹理特征不相同;③受光照、气候、传感器的影响,完全相同的地物在不同时相的影像上表现出纹理和色调的不一致。本文利用常用变化检测方法生成多维变化模板,再对变化模板用GIS数据库知识进行专家打分分析,最后检测出不同时相变化模板,用这些模板指导DOM数据库的更新。基本过程如图2。图1 航空影像更新正射影像库流程Fig.1 DOMUpdationwithAerialImages图2 DOM检测更新流程图Fig.2 DOMUpdatingCourse2.1 相关系数法变化检测模板众所周知,相关系数是灰度线性变化的不变量,因此用相关系数法检测变化区域,可以克服由不同摄影条件下引起的影像亮度反差导致的变生成:①将检测区域分成四块,计算每块新老影像的相关系数ρ(c,r);②根据判别条件式(1)设置变化检测阵矩。如果ρ(c,r)不满足条件(1),就将当前区域一分为四,进一步进行递归统计,直到完全满足条件(1)。上述运算过程也就是产生变化检测模板的过程。bg1(i,j)=1,0,ρ(c,r)>ρmaxρ(c,r)<ρmin(1)化。相关系数法变化检测模板bg1可按下列步骤域相似程度小于0.2,可初步断定该区域已经变化;如果大于0.8,可初步确认为没有变化,否则对该区域进行细分判断;如果区域细分到小于16像素还不落在判断域内,就置该区域为无法判断的灰色区域。2.2 灰度共生矩阵变化检测模板灰度共生矩阵是表现影像纹理特性的二次统计量。设像点I1(k,l)的灰度为i,像点I2(m,n)增量方向与水的灰度为j,点I1与I2间距为d,平轴的夹角为θ,则满足上述条件的两个像点在图像中出现的概率为P(i,j,d,θ),按常规方法取d=1,θ=0°、45°、90°、135°。可按式(2)计算出新老DOM,这四个方向的灰度相似统计量为PH、PV、PRD、RLD:ρmax=0.8。当同类区其中可初步设定ρmin=0.2,0.5,max(m,n)<16 第30卷第8期苏国中等:GIS知识引导的正射影像变化检测及更新3PH=P(i,j,d,0°)=PV=P(i,j,d,9°)=PRD=P(i,j,d,45°)=[(k,l),(m,n)]∈(M×N)×(M×N)l-n=0,|m-k|=dg(k,l)=i,g(m,n)=jn-l=d,m-n=0g(k,l)=i,g(m,n)=j|k-m|=d,|l-n|=dg(k,l)=i,g(m,n)=j|k-m|=0,|l-n|=dg(k,l)=i,g(m,n)=j(2)[(k,l),(m,n)]∈(M×N)×(M×N)[(k,l),(m,n)]∈(M×N)×(M×N)PLD=P(i,j,d,135°)=[(k,l),(m,n)]∈(M×N)×(M×N)是将两个待检测DOM按四叉树的方式分块,统计每块四个方向的灰度共生矩阵,并统计其相关的值。如果当前分区不满足条件(3),则进一步递归分区,遍历检测整个区域。最终产生灰度共生矩阵变化检测模板:bg2(i,j)=1,min(ρ(PD),ρ(PH),ρ(PRD),ρ(PLD))>ρmax0.5,max(m,n)<16 (3)ρ(PH),ρ(PRD),ρ(PLD))<ρmin0,max(ρ(PD),系数;然后按判别规则(3)设置变化检测模板bg2 灰度共生矩阵变化模板bg2的生成方法,依然子,它对图像边缘方向不灵敏。采用以下规则来衡量有边缘线区域的变化情况。1)对两个区域检测到的边缘图像,进行四个方向的灰度共生矩阵统计,此时的灰度共生矩阵是一个2×2的矩阵;分别计算对应灰度共生矩阵元素的相关系数,据此判断其区域的变化情况。2)分别按式(4)计算两个区域边缘的密度ra、rb,以密度差|ra-rb|来判断其区域的变化情况:rm,n=i,j)∑∑g(i=0j=0mn其中,ρ(Pθ)为θ方向灰度共生矩阵相关系数;(m,n)为当前统计区域长、宽。生成模板的判断方法与相关系数法基本一致。2.3 边缘变化检测模板拉普拉斯算子(Laplace)是一个二阶微分算bg3(i,j)=m×n×100(4)其中,g(i,j)为边缘图像灰度值,取0或1。同样,用四叉树递归分块遍历的方法,由粗到细按如下判别规则生成边缘变化检测模板bg3:(5)1,min(ρ(PD),ρ(PH),ρ(PRD),ρ(PLD))>rmax·or·|ra-rb|>rmax0.5, max(m,n)<16ρ(PH),ρ(PRD),ρ(PLD))