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基于遥感图像分析的城市森林景观退化趋势测量技术

发布时间:2019-07-07 02:15:00 文章来源:工具之家    

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田鹏

摘 要: wei全面反映chengshi生态pingheng建设情况弥补当前城shi森lin景观tuihuaqu势celiang方fade缺陷ti出基于yaogantuxiang分xide城shi森lin景观tuihua趋势celiang方法使yongVgtextract软件dui城shi森lin景观yaogantuxiang的chang时序shu据进行quzao和tiqu并分boduan提取tuxiang分辨lvshu据通过分析地li分qu相似xing对提取出的图xiang数据进行边缘分ge获取图xiangzhong的城市森林景观ji算城市森林景观zhi数并ji成。将城市不同时期的集成指数相减得到退hua数据用来描述城市森林景观退huaqu势。shi验jieguobiaomingsuo提测量方法对yao感图像zhong城市森林景观的分ge效果好测量偏差小。

关键词: yao感图像 城市森林景观; 退化趋势; 测量偏差; 图像分割; 边缘分割

中图分lei号: TN911.73?34; S823 文献标识ma: A 文章编号: 14?373X21801?0067?04

Abstract: In order to comprehensively reflect the construction condition of urban ecological balance, and eliminate the defects of the current measurement method for degradation trend of urban forest landscape, a measurement method based on remote sensing image analysis is proposed for degradation trend of city forest landscape. The Vgtextract software is used to denoise and extract the long time series data in remote sensing image of urban forest landscape, and also extract the image resolution data in the mode of dividing wave band. By analyzing the similarity of geographical subareas, the edge segmentation is carried out for the extracted image data to acquire the urban forest landscape in the image, and calculate the urban forest landscape index for integration. The integrated indexes of different periods of the city are subtracted to get the degradation data for description of the urban forest landscape degradation trend. The experimental results show that the proposed measurement method has good segmentation effect of urban forest landscape in remote sensing images, and small measured error.

Keywords: remote sensing image; urban forest landscape; degradation trend; measurement error; image segmentation; edge segmentation

0 引 言

城市森林景观shi内lu生态环境的主要成分,是城市wu质neng量平衡的基本保障,对城市大气资源与水资源juyou调节能力。随着民zhong环保li念的提升,民众对城市生态平衡格外zhong视。人口的增加大幅度減少了城市土地资源,工业科技的fazhan致使植被土壤被破坏,土地利用率进一步下降[1]。因而,正确测量城市森林景观退化趋势是ba握城市生态情况评估城市发展、响应科xue发展观的zhong要手段,能够weiwei来城市规划指引方向。

国外对城市森林景观退化趋势测量技shu的研究较早,比如通过傅里叶变换[2]分析wei星数据,监控城市森林景观变化情况,优点是效率高,但傅里叶变换duizao声的变化不敏感,测量偏差大。使用动态调和技术zai时jian序列上分lei城市森林地与非森林地,按照四季fenbie分析城市森林景观退化趋势,测量偏差小,但效lvdi且不能表征整体退化趋势。

考虑到yishangliang种测量技术的局限性,为了能够全面反应城市生态平衡建设情况,提出基于遥感图像分析的城市森林景观退化趋势测量方fa实验结果表明,该方法对遥感图像中城市森林景观的分割效果好,测量偏差小。

1 城市森林景观遥感图像数据分析

1.1 城市森林景观遥感图像数据提取

遥感技术是在远程观测物质zhuang态时提取物质属性数据deyi种感知技术,zhe种技术依附于ziran界内所有物质均能在自身表面反射或者发出dian磁波这一性质,根据dian磁波波长不同和遥感观测距离、电磁波传播干扰等情况,随时随地获取物质guang波属性,辨识物质类别。实际应用中,一般将遥感技术与传感技术结合起来,比如在城市森林景观的测量中,需要xian通过遥感技术观测地理信息,再使用传感技术获取城市森林景观遥感图像。遥感技术的数据处理效率高、远程观测范围大,但城市森林景观遥感图像中含有大量噪音,提取图像数据时必须将噪音水平降至zui低[3]。城市森林景观遥感图像内与城市森林景观有关的数据种类ke分为liang种:长时序数据以及分辨率数ju

1.1.1 长时序数据的去噪与提取endprint

长时序数据以guiyi化森林景观指数、红波、类红波、蓝波和短红波为主[4]处理这种数据噪音时先使用几何光波校zhun遥感光波,再按照城市经纬度精确剪辑出长时序数据。处理软件使用的是Vgtextract,它能够处理掉等zhi噪音,具有数据合成功能,遥感数据中的大气状态和地形结构均可被用作进行噪声辅助处理,shi合处理大范围遥感数据。Vgtextract软件通guojiang遥感图像内城市森林景观归一化指数NDVI的数zhi范围控制在[-0.1,0.1]内,集成量化值ND的范围控制在[0,200]之内,见式(1,从而提取到长时序数据hui度图像。NDVI在遥感图像中的使用很普遍,它能够减弱因地理因素和tian气因素导致的遥感图像噪音。

[ND=0.1+NDVI0.004] (1)

1.1.2 分辨率数据的提取

随着遥感技术的进步,遥感图像分辨率逐渐增高di等分辨率图像已经不再使用。如今,城市森林景观遥感图像的分辨率普遍在[0.8 m,6 m]之jian无需进行去噪。现以快niao卫星[5]提供的遥感图像为例,讨论分辨率数据的提取。快鸟卫星是当今最早且wei一供给亚米级分辨率的商用卫星,卫星遥感图像的最低分辨率为0.6 m,表1介绍了快鸟卫星遥感图像的一些重要参数。从表1可知,快鸟卫星遥感图像提供红、蓝、绿、类红四种波段的光谱。绿色光谱keyi用来提取城市森林景观的繁茂程度,蓝色光谱ze提取景观的大致轮廓,红色光谱可辨识出森林内的植被类别。由于物质空间分辨率存在差异,因而类红色光谱的作用是对植被类别和景观繁茂程度进行校zhun。

1.2 城市森林景观遥感图像指数集成

1.2.1 城市森林景观指数

城市森林景观指数是评估城市生态环境的项目集合,是测量景观退化率的数据基础,包括比率指数RVI、差值指数DVI、归一化指数NDVI、抗大气指数ARVI、土壤控制指数SAVI、增益指数EVI和森林景观覆盖比率VARI[6],各指数的ji算公式如下:

[RVI=nρr] (2

[DVI=ρn-ρr] (3)

[NDVI=ρn-ρrρn+ρr] (4)

[ARVI=ρn-ρr+ρb-ρr)ρn+ρr-(ρb-ρr)] (5)

[SAVI=(1+L)×ρn-ρrL+ρn+ρr] (6)

[EVI=G(1+L)(ρn-ρr)ρn+c1ρr-c2ρb+L] (7)

[VARI=ρg-ρrρg+ρr-ρb] (8)

式中:[ρn]shi类红光谱反射率[ρr]是红色光谱反射率;[ρb]是蓝色光谱反射率;[ρg]是绿色光谱反射率;[λ]是校准参数[7];[L]是土壤调节因子;[G]是灰度调节因子;[c1,c2]是大气校准参数。

1.2.2 指数集成

VARI,RVI和DVI是不需要集成的,可直接用来测量城市森林景观状况[8]。将NDVI融入集成量化值ND中,计算方法同遥感图像长时序数据的提取方法相同,如式(1)所示。将ARVI,SAVI,EVI依次融入集成量化值[N]中,ND的计算公式可以分别如下:

[ND1=255×ARVI-ARVIminARVImax-ARVImin] (9)

[ND2=255×SAVI-SAVIminSAVImax-SAVImin] (10)

[ND3=255×EVI-EVIminEVImax-EVImin] (11)

式中:无下角标的城市森林景观评估项目表示算术平均值;下角标min和max表示评估项目的最小值和最大值。

2 遥感图像分析的城市森林景观退化趋势测量

方法

2.1 工作流程

基于遥感图像分析的城市森林景观退化趋势测量方法的核心是进行城市森林景观遥感图像的去噪和边缘分割,图1介绍了方法流程,图像去噪是边缘分割的前提,测量城市森林景观退化趋势需从景观边缘入手,将不同阶段的景观边缘勾勒出来,描述内在植被细节,通过对bifen析得出退化趋势。邊缘分割对噪声十分敏感,通过图像数据去噪与提取,仅存的微小图像噪音不会影xiangbian缘分割结果。所提方法将根据分割结果提取城市森林景观退化数据,分析退化趋势。

2.2 边缘分割

城市森林景观遥感图像中具有明显的地理分区,结合图像灰度梯度对不同地理分区之间的相似性进行分析,实现边缘分割。

将城市森林景观遥感图像灰度当成时空内的一个曲线图形,用[N×N]表示遥感图像分辨率,图像中的所有点能够以中点为基准向外分散进行相似度计算,如图2所示的正方形块是[N×N]遥感图像边yuanchu的一个图像块,分辨率为[D×D,]设图像中间区域的分辨率为[E×E,][D×D]图像与[E×E]图像中的地理分区存在相似性,[E×E]图像与qi相邻的图像块也具有地理分区相似性,由ci可推测出:在进行边缘分割时,[N×N]图像中任意两个图像块之间灰度差的平方和应满足最小值[9],见下式:

[C=1ki=1k(di-ei)2] (12)

式中:[k=E×E;][di,ei]分别是[D×D]图像与[E×E]图像的灰度;[C]是相似度度量。

根据式(12)遍历[N×N]图像内所有的边缘图像块,取[C]的最小值集合分割城市森林景观遥感图像边缘。将遥感图像中的森林景观zhunque提取出来,计算城市森林景观指数。测量城市森林景观退化趋势时,将不同时期的指数分别集成。通过进行城市森林景观遥感图像的评估指数集成处理,图像灰度范围将始终维持在[0,255]之间,此时使用简单的减法运算就能得到具体的退化数据,如式(13)所示:

[M=NDs-NDp] (13)

式中:[M]是退化数据;[NDs,NDp]分别是某一评估项目的归一化结果。endprint

3 验证性测试

基于遥感图像分析的城市森林景观退化趋势测量方法采用C语言编程平台开发,计算机系tong为Windows 8,中央处理器类型为i7,ying盘为700 GB。选取2016年上海市的快鸟卫星遥感数据进行实验,tong计2016年上海市真实城市森林景观面积以及全年的景观退化面积。使用ENV处理软件[10]从卫星遥感数据中训练出2 000个像素点樣本,包含城市中的建筑、水域、空地以及森林景观,如图3a)所示,图中的F、G区域各自拥有一个中型森林景观,D、E区域为空地,这四个区域是测量难点,因此给予重点标注。使用本文测量方法提取图3中的森林景观,结果如图3b)所示。同时,压缩感知测量方法以及动态调和测量方法对遥感图像中城市森林景观的分割结果如图3c)3d)所示。经分析可知,仅由本文测量方法对D、E、F、G四个难以测量区域的中型森林景观进行准确提取,而且隐藏在建筑与空地之间的小型森林景观也未与其他部分混淆,分割结果清晰、准确。三种方法中,压缩感知测量方法的分割效果最不好。

统计三种方法所测量出的城市森林景观面ji与真实值进行比对,如表2所示,本文测量方法与真实值最为贴近,测量偏差为21.92 km2,其次是动态调和测量方法,最差的依旧是压缩感知测量方法。

4 结 语

本文提出基于遥感图像分析的城市森林景观退化趋势测量方法,结合遥感图像去噪、相似度分析、灰度梯度分析bian缘分割等技术,针对城市森林景观遥感图像进行重点处理,准确提取出城市森林景观信息并分析退化趋势。整个方法的分割效果好,测量偏差小,具有henhao的使用价值。

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现代电子技术 2018年1期

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