（地图学与地理信息系统专业论文）基于雷达图像的城市变化检测研究.pdf

摘嚣 耥灏 现代城市处在不断的变化发展中，人们越来越迫切的需爱能够通过卫星图像 瓣城索懿变他发震煞蠢一令慈彝豹整溺耱妖速熬谖售，逶过变能捡溅，毒戳最方 後的得到城市发震和| 二攮利孀的最详尽的傣息。 论文将致力于城市地区雷达图像的变化检测研究，到现在为止，传统的方法 如图像差值法，图像比值法，由于其操作的简单易行，仍然慰变化检测项目应用 瓣烹要方法，这些方法应眉昭过程中参杂了人为因素的影响。 本文的主要鏊静蹩戮究发震交纯检溺翡算法。 作者从这几个方面对雷达图像进行变化检测的研究，其中我的主要工作内容和 创新点如下： 根据雷达图像的分布特性，以及城市图像变化表现出的特性，结台雷达图像盼 黪患，定义感兴趣豹城市交毒乏豹秀耱类黧；浚r a d a r s a t 黉这霪豫鸯数豢滚辩 成都地区迸行变化检测的研究。通过选择台理的分布，对传统的最大似然检测阶 越烈变化的方法作出改进，对城区图像的变化进行检测。 探讨了传统的代数方法图像差值法和相干性方法的结合，综合他们两者的优势 秘特点，结合作者对予遮嚣个方法对予捻溅囊漱粒分辑，褥载灏钓方法势进行了 可行性试验。 论文还初步的对纹璁特征信息在变化检测中的作用进行讨论和试验分析，分析 几种纹理特征值为基础的变化检测效果。 试验表明，论文里所探讨的变化检测的辫法都是幸亍之有效盼，操作起来也不韪 饕露塞矮，霹浚应矮瓣互程诗算之孛。 荚键字： r a d a r s a t雷达变化检测城市纹理特征相干性最大似然规律 多时像 摘爱 a b s t r a c t t h eu r b a na r e ac h a n g ei nh i 垂s p e e d ，t h ep e o p l ea r ee a g e rt ou s et h ec h a n g e d e t e c t i o nt e c h n i q u et om a k ear a p i de s t i m a t i o na n dt o t a l l yi n s p e c t i o n ，a n dc h a n g e d e t e c t i o nc a np r o v i d ep l e n t yo fi n f o r m m i o na b o u tl a n du s ea n du r b a nd e v e l o p m e n t t h ep a p e ri sd e v o t et ot h ec h a n g ed e t e c t i o nr e s e a r c hi nu r b a na r e aw i t hr a d a rd a t a s o f a ra si tg o e s ，t r a d i t i o n a lm e t h o ds u c ha si m a g ed i f f e r e n c i n g ，i m a g er a t i o i n gi ss t i l lt h e m a j o rt o o lu s i n g i nc h a n g ed e t e c t i o n ，d e s p i t et h e i rs i m p l i c i t y ，t h er e s u l ta l s om i xt h e p e r s o n a lf a c t o ri m p a c t a l s ot h er a d a ri m a g eh a si t ss p e c i a l i t y a si ti s ，t h eu r b a na r e ah a si t sd i s t r i b u t i o n o fp i x e l si nw h i c hi ss e e mt ob eh o m o g e n e o u s 。u s i n gt h es i m u l a t i o nm e t h o da n d p a y t h ea t t e n t i o nt oe a c hc l a s s t h ec h a n g ew i l ls h o wt h e i re f f e c t i o na n db ed e t e c t ，t h e m e t h o dg e tu s eo fm a t ht h e o r yo fr a d a ri m a g e ，s h o wi t sr i g o rt ot h ec h a n g ea r e a e x p l a n a t i o n ，a n dt h ea c c u r a c yi sp r o p e r l yh i g h a n dt h ep a p e ra l s op a ya t t e n t i o nt ot h ec o m b i n a t i o no ft h ei m a g ed i f f e r e n c i n g a n dt h et e m p o r a ld e c o r r e l a t i o no f t h es p e c k l e ， ia l s o 面r e s e a r c ho nt h et e x t u r eo ft h er a d a ri m a g e a n da n a l y s et h ec h a n g e d e t e c t i o nt e c h n i q u eb a s eo nt h e m t h er e s u l to ft h ee x p e r i m e n t si n d i c a t et h a tt h e s em e t h o d sp r o p o s e di nt h ep a p e r a r er e l a t i v e l ys i m p l ew h i c hc a r lb e u s e di nt h ep r o j e c t k e yw o r d s ： r a d a r s a tr a d a rc h a n g ed e t e c t i o nu r b a nt e x t u r ef e a t u r e t h ed e , c o r r e l a t i o no ft h es p e c k l em a r d m u ml i k e l i h o o d m u l t i t e m p o r a ls a p i m a g e s 辩 中国科学院遥感应用研究所 学位论文原创性声明 郑重声明：本人所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下， 独立工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本 论文不含任何其德个入或集钵已经发表或撰写的作品或成 果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中 以明确方式标明。本声明的法律结果由本人承担。 论文作者签名： 乃氐 函期：2 0 0 6 年6 月2 0e l 第一章导言 第一章导言 1 1 变化检测在遥感中的研究意义 当今社会日新月异，人类开发资源、改造自然环境的能力不断增强，正以超 乎寻常的速度改变地表景观和地表景观的利用形式。在人口密集的地区和城市， 地表景观的变化速度尤其迅速。 通过对地表景观变化的检测，可以全面深刻的了解人类和自然界的相互关 系、以及变化过程中的相互影响，以利于作出最优决策。资源的管理与规划，环 境保护等部门迫切需要快速而高效的监测这些变化，了解变化的类型，分布状况 与变化量，即确定变化前后的地面类型、界限以及变化趋势。 遥感图像数据是进行变化检测的主要数据源。近二十年来，应用多光谱卫星 遥感影像对各种变化进行识别和提取，已经成为遥感研究的热点，而s a r 图像数 据由于其穿透性强，不受天气状况，云层影响，可以全天候全天时获得遥感数据 的特点，是变化检测研究中的可靠数据来源。因而对于s a r 图像的变化检测，有 着很广泛的应用价值。由于陆地表面变化，特别是土地覆盖及其变化，在相当程 度上控制着地球的能量平衡、生物化学循环及水循环，对区域气候与全球气候、 地球系统的生物化学过程、以及全球环境变化起着重要的作用，因此对土地覆盖 变化的定量化研究，监测与制图，已成为目前遥感变化监测应用的重点( 赵英时， 2 0 0 3 ) 。 城市人口集中，是经济生活以及不同生活方式并存的复杂社会。城市的建设， 人口密度的增加等等，都使得城市通常都处在不断的变化之中，因此城市的变化 检测一向有着很深远的研究意义，原因在于这些景观变化都能通过对雷达图像的 变化检测的研究得到比较清晰的展现。这个研究的意义在于： 1 对城市建设的规划起到指导作用； 2 加强了对城市建设的监控； 3 可以对于人口密度的增加和转移起到监控作用。 基于雷达图像的城市变化榆测研究 1 2 国内外研究的概况以及发展趋势 近年来，应用遥感技术的变化检测应用主要体现在9 个方面： 1 土地利用和土地表层覆盖的变化； 2 植被生长变化； 3 森林死亡率，灾害评估； 4 森林砍伐，育林，选择性伐木； 5 湿地变化检测； 6 森林大火以及对火灾影响地区探测； 7 地形变化； 8 城市变化环境变化： 9 其他领域如作物检测，道路提取； 变化检测技术也有了长足的发展。由于很复杂的影响因素，不同的研究人员 对于何种变化检测的技术方法最为有效的问题，经常产生一些争议，同时也能得 到一些有用的结论，因此形成很多不同的技术方法。例如，多光谱分析法( a d a m s e ra l ，1 9 9 5 ) ，l i s t r a h l e r 冠层模型( m a c o m b e ra n d w o o d c o c k ，1 9 9 4 ) ，c h i s q u a r e 转换( r i d da n dl i i u ，1 9 9 8 ) ，模糊集理论( m e t t e r n i c h t ，1 9 9 9 ，2 0 0 1 ) ，人工 神经网络( g o p a la n dw o o d c o c k ，1 9 9 6 ) ，多元数据整合( p e t i ta n dl a m b i n ， 2 0 0 1 ) 。归结起来，近些年来逐步形成了六种大类的方法： 1 代数方法：包括图像差值，图像复原，图像比值，变化矢量分析等； 2 图像转换：包括主成分分析，缨帽变化，g r a m m s c h m i d t 变化， c h i s q u a r e 变化等； 3 分类处理：包括分类后处理对比，时域一空域联合分析，e m 检测，非监 督变化检测，混和变化检测方法，人工神经网络等； 4 高级处理方法：l i s t r a h l e r 反射模型，多光谱模型，生物物理学参数 方法等； 5 g i s 方法； 6 视觉分析； 第一章导言 有很多因素影响着合适的变化检测的方法的选择，但总体来说，图像差值， 主成分分析，分类后处理方法，是现在最常用到的方法，而线性光谱混和分析， 人工神经网络，g i s 方法，是重要的提高变化检测精度的方法。 1 3 研究内容简介 变化检测技术是基于计算机图像处理系统，对不同时相目标或者现象状态发 生变化进行识别分析，包括变化检测，变化定位，变化区分以及起因分析等关键 技术，是目前数字图像领域的前沿分支。它确定一定时间间隔内地物变化，能提 供地物的空间展步及其变化的定性与定量信息，在地物地层分析，国土资源普查 等方面拥有广泛的应用价值和商业价值。七十年代末期，随着卫星对地观测成为 显示，人们开始利用卫星周期性重复对地观测的特点，利用遥感数据提取地表变 化信息，进行变化检测。国家对国土资源，森林资源，环境变化，城市用地和国 家重大生态工程都急需多时序遥感变化检测信息的支持。 变化检测的方法是针对特定应用提出来的，与实际的应用相关，传统影像的 解译主要靠人工进行，依赖解译人员的经验，可重复性和精度都不高，处理周期 也较长。同一地区货大范围内的解译工作量大，多幅影像的对比解译，重复劳动 量大。因此，快速、自动的检测方法日益收到重视，特别是随着遥感信息源的不 断增加，数据量的急剧增长，需要发展技术手段和实用的方法，以满足对数据实 时获取和使用的需求。 1 3 1 多时像雷达数据进行变化检测的一些基本概念的介绍 重复轨道卫星的多时像合成孔径雷达图像正越来越多的被利用到遥感应用 中，尤其是在光学数据无法得到的地区，通过这些图像，地理学家可以检测到地 表短暂的变化，改进对空间特征的检测，用于森林绘图，洪水监控，海冰测迹， 地图的更新等等。我们所谓的多时像雷达遥感图像，可以看作一个三维数据集， 即看作以一般的二维空间域基础上，第三轴指向时间方向的数据集合。一般来说， 通过雷达图像监测地表，变化可以分成两类： 1 阶越式变化主要指地表和地表覆盖物的比较剧烈的形变，像洪水泛滥、 森林砍伐。在前一副图像成像时还没有发生的变故，在后一幅图像上已经发生。 基予霍达鹜像的缓枣交铯捡涮磺窕 这种问题通常可以被视为时间轴上的边缘检测。 2 平缓的渐变地物的发生渐变的区域，例如海岸线的侵蚀。作物正在生 长中的农垦区，在时间轴上变化区域中一般图像与图像之间并无强烈的对比， 遨耱海蘧可戮鼓吾终怒霹凌辘上不同袋分瓣多襻佳捡溅。 1 3 2 多时像雷达髑像的变化检测的国内外研究历史以及檄况 过去一些年来，邂渐有一些研究开始进行发展改进了多时相图像的变化检 测。时闯辘被视秀多孵像图橡的纵轴，从褥考虑对闻辘上豹变伲( 1 。y a m a m o t o ， h h a n a i z u m i ，a n ds c h i n o ，2 0 0 1 ) ，缀大 娃然法检测辩阍轴上豹酚越式交化 ( p l o m b a r d oa n dtm p e l l i z z e r i ，2 0 0 2 ) 。还有些研究致力于从变化检测 的分析中克服寻找含邋域值的困难而得到结果图像( l b r u z z o n ea n dd p r i e t o ， 2 0 0 0 ，p c 。s m i t sa n dw l m y e r s ，2 0 0 0 ) 。除此以外，s a r 图像和其他传 慧嚣霾豫豹蘸合，瓣期s a r 鋈豫帮疆銎豫浚及s p o t 錾像瓣融台，对予交芘捡灞鼗 常有效。 1 4 交讫捡瓣覆錾豹闲逛 1 4 1 变化检测的迫切性 首先，对变化检测研究的方法和应黑屡厩特点，做一个总体积絮梅性的描述。 姥瑗空蠢数据售惠夔突簿获取是逮理甓慧系统豹灵魂，英蘩羧蠖襄予足霹精确 憋。目前全球空闽测阕豹速度，截止1 9 9 3 年统计，l ：5 万地形图覆盖面积为 6 5 6 ，而更新的速度仅为2 i 。我圈改革开放后十分麓视地理空间数据采 集，地形图数据的制作的速度，仍赶不上地物目标的实地变化逋度。从我国城市 发疑速度看，如广州，每年逡表覆盖戆变化达到4 0 5 0 。爨傈持地理空闻偿 爨豹现势性确实是嚣嚣潮难的。实对自动遣送行交纯检溺对予经济建设和国防建 设也是一个十分紧迫的问题。 4 第一章导言 1 4 2 变化检测问题的困难性 利用遥感影像对地物目标进行变化检测有很多困难，主要有下述几个方面： 1 空间数据库更新是通过变化检测还是全面重测。变化检测的难度主要取 决于时间差与地物变化速率。时间间隔长或地表覆盖变化快，必定会增加变化检 测的难度。在这种情况下，也许重新测量、全面重新采集地理空间数据会更快更 好，但这样在实际作业中，就产生了是通过变化检测对空间数据更新还是重新采 集建库的问题。英国标准测量局( 0 s ) 根据英国土地利用变化速率不快的特点， 提出了连续更新的策略。所以现在看来，采用变化检测的方法是更有效的，因为 大型化数据库的彻底更新是很耗费财力物力的事情，而且有的时候我们需要一个 连续时间的数据集，用来对不同时相的地物情况的变化作一些研究，通过对变化 检测算法的研究，采用更新数据库的方法，是行之有效的，而且非常有意义。 2 变化检测是仅仅利用新旧影像还是利用各种多源数据。基于新旧影像的 变化检测，可以使用较简单的方法逐像元进行，但它没有利用原有地理空间信息 中关于特征、地物和属性的先验知识。利用更多的数据源( 如旧数字线划图、旧 正射影像图以及待更新的空间数据库和属性库) ，可以为变化检测提供更多的辅 助信息和知识，但增加了算法和软件的难度。而且，利用多种数据源可以结合多 种数据的优点，例如，通过s a r 图像和快鸟数据的融合( 朱俊杰) ，可以利用s a r 图像不受天气状况影响的特性，而利用快鸟数据的光谱特征和高分辨率特征。 3 变化检测是针对二维还是三维进行。二维变化检测可以利用单张影像， 不必利用构成立体重叠的多张影像，这样配准简单，变化检测过程也简单，但在 起伏地区必须利用原有的数字高程模型( d e m ) 。如果高程信息确实发生了变化， 它将会对二维变化检测的结果产生不可知的影响。三维变化检测必须利用立体重 叠影像进行严格的三维立体重建，通过立体观察进行变化检测，这给算法带来了 更大的难度。 4 变化检测在图像配准后进行还是两者同步进行。传统的变化检测方法是 先进行图像配准后进行变化检测，通常图像配准可依据少量的控制点和简单的变 换公式得以进行，这种方法简单易行，但是没有利用所有未变化目标作为配准的 依据，理论上不够严密，而且图像配准的误差会直接导致变化检测出错。李德仁 院士建议将变化检测与图像配准同步进行，这能充分利用所有未变化的地物目标 基于雷达图像的城市变化检测研究 作为图像配准的依据，而且可以更加精确更加自动化。其主要的缺点是增加了算 法的难度，需要逐像元逐个目标自动判断其是否发生了变化，同时算法需要迭代。 5 变化检测采用全自动化还是半自动的人机交互方法。全自动变化检测和 更新是人们追求的最好方法，它能实时化、在轨化( 即实现智能传感器) ，但也 是最困难的方法。它需要实现影像配准、影像相关、特征提取和目标解译的全自 动化，因而必须挖掘和利用原有地理空间数据库多种多样的辅助信息和知识。 人机交互的半自动变化检测方法从理论上可以充分发挥人和机器各自的优势，但 无法做到实时化和在轨化。 综上所述，目前的变化检测技术，从理论上看尚缺少理论基础和合适的评价 标准；从方法上看主要停留在像元级的数据导引的方法，缺少知识导引的特征级 变化检测方法，尚未充分利用新旧影像间的许多关联信息，更缺少自动的变化检 测方法，也没有采用空间数据挖掘方法从旧的空间数据库中提取变化检测可用的 知识。变化检测中较少利用多光谱和高光谱信息，而几何信息的利用也仅仅通过 对少量控制点的配准，未将所有未变化目标的几何信息加以利用，也没有成熟的 方法来处理不同时相数据中由于大气条件、传感器噪声和大气辐射的差异性带来 的干扰，这些都是变化检测中的关键性问题，需要加紧研究和解决。( 李德仁， 2 0 0 3 ) 。 l - 5 试验数据简介 卫星简介：r a d a r s a t 卫星( r a d a r s a t 工作模式示意图见图1 1 ) 是加拿大于 9 5 年1 1 月4 日发射的，具有7 种模式、2 5 种波束、不同入射角，因而具有多种分辨 率、不同幅宽和多种信息特征。适用于全球环境监测、土地利用、自然资源调查 等( 卫星参数见表1 1 ) 。 6 第一章导言 图1 1r a d a r s a t 3 - 作模式示意图 太阳同步轨道 轨道高度：7 9 6 公里 倾角：9 8 6 0 运行周期：1 0 0 7 分钟 重复周期：2 4 天 每天轨道数：1 4 卫星过境的当地时间约为早6 点晚6 点。 重量：2 7 5 0 k g 标称分辨率标称轴宽 工作模式波束位置入射角( 度) ( 米) ( 公旱) 精细模式( 5 个波束 f 1f 53 7 - 4 8 1 05 0 x 5 0 位置) 标准模式( 7 个波束 s 1 一s 72 0 4 93 01 0 0 x 1 0 0 位置) 宽模式( 3 个波束位 w 1 一w 32 0 4 53 0 1 5 0 x 1 5 0 置) 窄幅s c a n s a r ( 2 个 s n l2 0 4 03 03 0 0 x 3 0 0 波束位置) 基于雷达鹜像的城市变纯检镤l 研究 s n 23 1 一- - 4 63 03 0 0 x 3 0 0 宽幅s c a n s a r s w l 2 0 一- - 4 91 0 05 0 0 x 5 0 0 趣蕊入射角模式( 6 ； h i - h 64 9 - - - 5 92 57 5 x 7 5 令波裘位萋) 越低入射角模式 l 11 0 一- - 2 33 51 7 0 x 1 7 0 表1 1 卫星参数表 本文的数据资源为8 景成都市区( 2 0 0 0 年4 f j3 日，2 0 0 0 年4 月1 8 同，2 0 0 0 年6 月5 日，2 0 0 0 年6 f 1 4 日，2 0 0 0 年1 1 月5 r ，2 0 0 1 年9 月1 3 日，2 0 0 1 年l o 月7 日，2 0 0 1 年1 2 月2 日) 的r a d a r s a t 图像，工作模式为标凇模式，标准分辨漆为3 0 米，入射 爱程4 6 度左右浮动，未定臻，未配准。硬究试骏工俘中实际蠲劐豹4 景霉这图缘， 萁瞽达数据的卫星参数翔褒1 2 列出。 、成像时间 2 0 0 0 4 1 82 0 0 0 6 5 2 0 0 0 6 1 42 0 0 0 4 3 系统参数、 极化形式 h h h h i th h 豫元太，l 、( 弗 6 。2 5 6 2 56 2 5 6 。2 56 2 5 x 6 。2 5 6 。2 5 8 。2 5 入射角 4 6 6 7 2 度4 6 6 6 9 度4 6 2 7 1 度4 6 3 1 3 发 波段 cc cc 产品类型 s g fs g fs g f s g f 表l 。2 疆突数援参数表 研究地区简介：成都市位于四川省中部，四川盆地西部平均海拔5 0 0 米，年 平均气温在1 6 度左右，年平均降水量1 0 0 0 毫米左右，屑亚热带湿润季风气候。研 究嚣寒疆长1 9 2 公里，露瓷1 6 6 公里，憩嚣秘1 2 3 9 0 - f 方公里，箕中骧区嚣莰甜 平方公墨。东j 为德粥巾，东南与内江市蹴邻，南面与乐由市稳遂，舀南与雅安 地区接壤、西北为阿坝藏旋自治州。全市总人口9 6 0 3 9 万人，其中市区人口3 0 0 4 7 万人，在全国特大城市中，人口总数仅次子北京、上海、重庆，膳第四位。这里 第一章导言 气候温和，沃野千里，水旱从人，物产丰饶，百业兴旺，世称“天府”。 成都市现辖8 区、4 市( 县级市) 、8 县，即锦江区、青羊区、成华区、金牛区、 武侯区、青白江区、龙泉驿区、尚新区，都江堰市、彭州市、崇州市、邛崃市， 温江县、郫县、新都县、大邑县、新津县、双流县、金堂县、蒲江县。 雷达图像的特点：每一时刻了大脉冲照射的地表单元内部，都包含了很多散 射点，总回波为各散射点相干叠加，为准确得到地表观测单元的散射特性，需要 多次观测，取平均观测值。具有相同后向散射截面的两个相邻观测单元，如果在 细微特征上有差异，回波信号也不同，这样本来具有相同散射截面的图象会出现 亮度的变化，即出现斑燥声。从这8 张数据图像可以看出，r a d a r s a t 图象的斑 躁还是很严重的。 1 6 研究内容和创新点 论文将致力于城市地区雷达图像的变化检测研究，到现在为止，传统的方法 如图像差值法，图像比值法，由于其操作的简单易行，仍然室变化检测项目应用 的主要方法，这些方法应用的过程中参杂了人为因素的影响。 本论文将采用几种不同的方法对成都地区图像进行变化检测的研究和试验。 作者从这几个方面对雷达图像进行变化检测的研究，其中我的主要工作内容和创 新贡献如下： 1 根据雷达图像的分布特性，以及城市图像变化表现出的特性，结合雷达图像 的特点，定义感兴趣的城市变化的两种类型，以r a d a r s a t 雷达图像为数据源对 成都地区进行变化检测的研究。通过选择合理的分布，对传统的最大似然检测阶 越型变化的方法作出改进，对城区图像的变化进行检测。 2 探讨了传统的代数方法图像差值法和相干性方法的结合，综合他们两者的优 势和特点，结合作者对于这两个方法对于变化检测贡献的分析，得到新的方法并 进行了可行性试验。 3 论文还初步的对纹理特征信息在变化检测中的作用进行讨论和试验分析，分 9 基于雷迓图像的城市变化检测研究 析几种纹理特征值为基础的变化检测效果。 试验表明，论文里所探讨的变化检测的算法都是行之有效的，操作起来也不是 非常麻烦，可以应用到工程计算之中。 1 0 第二章基于相干性和代数方法的雷达图像变化检测 第二章基于相干性和代数方法的雷达图像变化检测 在这一节里，要介绍一种基于代数方法和雷达图像相关性相结合的变化检测 方法。雷达干涉测量是最近发展起来的技术，但已经得到了广泛的应用。其飞速 发展是在1 9 9 1 年e r s 一1 发射之后。从那以后，e r s 一1 ，e r s 一2 ，和最近的s t r m 考察获得的数据，使得干涉测量和相干性分析成为可能。 3 1 干涉测量原理 雷达图像每个象素都包含2 个信息：幅度和相位。辐射系数反映出地面对高 频波的反射系数，即我们经常得到的雷达幅度图像，或者强度图像。相位是两项 之和： 0 = b + 0 2 第一项( 鼠) 相位差反映波与地面的相互作用，称为象素的固有相位，记为 q ；它与地面的物理特性和射入的入射角有关。另一个相位差( 岛) 由波的来 回路程产生，每当波经历过一个波长的距离，相位就增加2 石。 0 2 = 等俐 象素的固有相位是确定的，但是它对应于一个不可知的变量，从而我们认为 它是一个随机量，这是相干斑的来源。 当我们只有单幅图像的时候，不能用作相位作为几何信息。相反，如果我们 计算出在相同几何条件的下获取两幅图像的相位差，同时假设获取的两幅图片地 质上没有发生变化，就可以消除固有的相位分量，这样，两幅获取图像的数据之 间仍然含有距离差的纯几何信息。可以得到相位差的表达式： 妒= 妒：一吼= 了4 f f 慨一d 。i 相位差图像由一些条纹组成，这样的图像叫干涉图。 基于雷达图像的城市变化检测研究 3 2 相干性测量的构成 相干性测量是通过一系列步骤得到的结果，可以通过以下方式来描述，其中 利用了雷达图像的相位信息： 1 i 图像的配准。将图像1 的像素( x ，y ) 叠放到图像2 的相应像素上，通 过这样确定图像2 上的几何变换。理想状态下，对( x ，y ) 固定相位有贡献的 基本反射元为相同的像素，我们就可以通过公式3 得到相位差值。 2 干涉图结构。对于雷达图像，实际情况下，根据下列公式计算其互相关： 五：鱼鱼尘；竖兰 讹( 础) m z ：( w ) j 2 3 希望相干图像在每个点( x ，y ) 上能够反映出成像场地的地块元，而他 们的相位差别很小。所有影响电波相位的不确定来源都会对该项产生影响。d ( x ， y ) 项是相干性的一个很好的量度。通常我们指定她为相位相干性，但是也存在 其他的表达方式，有时候用经验性更强的方式，即通过一个简单的相邻象素相 位的比较作为测度。 3 3 相干性模型 雷达图像受到很强的相干斑的干扰，这是很多复杂因素的综合结果。为了使 得相干性的估计更为稳健，这里取用邻域l * l 的窗口作为代替单个点进行估计， 以后的试验事实证明这样做可以使得精度得到提升。所以，通过在每个象素的 l * l 邻域a 上求平均值来计算，相干性公式如下： 邻域的选择是比较难处理的技术环节，显而易见 在几何条件下量度雷达图像之间稳定性的量度。 在数据的地表状况不发生变化的时候，相干性强 有相同的分布统计特性。影响相干性的因素有： 当l = i 时候五= 1 。它是 表明两幅图像是一致的 1 入射角角度的变化。角度变化大会使得相干性变化剧烈 1 2 第二章基于相干性和代数方法的雷达图像变化检测 2 地表的类型会影响相干性。例如，如果地表的类型为植被或森林，由于 其生长的影响，会造成相干性的急速下降； 3 地表的变化，比如车辆的通过，建筑用地的施工，也能影响相干性； 3 4 图像差值法 图像差值法为最简单直观的变化检测算法，它的基本原理是基于变化像元灰 度值的差异，即如果地物发生了变化，那么它所反映的图像的灰度值，即表征雷 达图像强度的数值也将发生变化。它的算法流程如下( 图3 1 ) ： 、图豫的籁处理： | 配淮，定糯 l 曩 ：鞠豫的差值运算i l 卜毫i ：i 变忧闽值的选择 l 卜 蠢柿定变诧愿域j 一 图3 1 差值法算法流程1 图像差值法的精度依赖于图像的配准的精度，预处理的好坏对于结果有着很 重要的影响。图像的预处理步骤通常包括：几何纠正，图像配准，辐射纠正，大 气纠正，地形纠正( 山区) 。此外，域值的选择对于变化像素和非变化像素的选 择非常重要而且比较困难，一般介入人工选择。 3 5 城市变化检测中相干性和差值法的应用 首先我们来分析城市地区用地的变化对于相干性的影响。我们所关注的城市 地区的变化，我认为主要有两类：( 1 ) 由于城市建设造成的变化。这种变化由于 散射体的彻底变化，造成介电系数的变化，在雷达强度图上表现为像素值的彻底 变化。( 2 ) 由于植被的生长和树木的季节变换，使得图像像素值也能发生变化， 但是显然，这种类型的变化不属于确切的变化范围，怎样把它剔除呢? 解决方法 基于雷达图像的城市变化检测研究 是应用相关性。如果地物散射单元的结构不发生变化，而由于其介电特性的变化 造成了像素值的变化，其相关性值依然是很高的，例如树木，对于雷达图像，如 果由于季候的变化，树叶的生长会造成散射元结构和位置的变化，引起像素值的 变化，但是由于其反射结构体一树干结构一般不发生变化，其图像相关性是很高 的。 这样，我们结合相干性和图像差值法的算法结构变化如下( 图3 2 ) ： 3 6 方法试验 图3 2 算法流程2 在数据为雷达强度数据，而没有雷达单视复数据的情况下，根据r i g n o t 的 理论，当雷达图像视数n 不大的时候丑= 兄2 ，故首先，相干性计算公式变化如 下： = 这里，我们选择利用雷达强度值i 来代替复数据。这里，我们选择一个l * l 领域窗口a 的强度值来计算平均值，得到 1 4 精煮 第二章基于相干性和代数方法的雷达图像变化检测 i ，。( j ，y ) l 。( x ，y ) - i o ( x ，y ) ，。( 工，y ) i l x ，y e x y e a tj ，y e a ，0 2 ( z ，y ) - - ( j 。( 工，y ) ) 2 ，j 1 2 ( x ，y ) 一( e i 。( 工，y ) ) 2 vf ，y e aj ，y e avj ，y e aj ，y e a 图像的预处理与第四章所叙述的预处理步骤相同。为了可以比较，我们采用 相同地区的雷达图像以方便类比，见图3 3 ，图3 4 ： 图3 32 0 0 0 年4 月3 日 基于雷达图像的城市变化检测研究 图3 42 0 0 0 年6 月1 5 日 采用代数方法( 图像差值法) ，我们得到的变化区域如下( 图3 5 ) i ， i 。 j ，。：重毒 。 一、： 专 i f 举 。 ：叠 | l ，一 。 - i t ， 一_ - ： t 1 1 一 + 。t， 。 迄 ， r j - 、 、 1 - ， ， o ， 一 、，h ， 、广， _l t 、 - i - ， - ， “ r ，一 - l一 # 。 ，r ，吨 十 基于雷达图像的城市变化检测研究 两类：( 1 ) 由于城市建设造成的变化。这种变化由于散射体的彻底变化，造成介 电系数的变化，在雷达强度图上表现为像素值的彻底变化。( 2 ) 由于植被的生长 和树木的季节变换，使得图像像素值也能发生变化。作者认为对于前者，通过灰 度值的变化可以检测出来，对于后者，通过相干性分析可以得到好的检测效果和 给予合理的解释。试验的实际效果，减少了虚检概率，使得检测效果得到提升。 第三章基于分布的城区r a d a r s a t 图像变化检测 第三章基于分布的城区r a d a r s a t 图像变化检测 4 1 城市地区图像的变化检测 城市地区的特征变化检测，对于人类发展、人和自然界的关系和相互影响有 着重要的意义，关系到选择最优决策。城市的建设，人口密度的增加等等，都使 得城市通常都处在不断的变化之中，而这些景观变化都能通过对雷达图像的变化 检测的研究得到比较清晰的展现。 遥感图像数据是进行变化检测研究主要的数据源，而s a r 图像数据由于可以 全天候全天时获得遥感数据的特点，是变化检测研究中的可靠的数据来源。此外， 雷达强度图像服从固定的分布，从固定分布出发，可以从理论上对于变化检测作 出解释。因而对于s a r 图像的变化检测有着很广泛的应用价值。 从现在的大多数工程应用来看，绝大多数在利用二幅图像，利用差值法和比 值法，简易直观可行，缺点是虚警多，难于解译。本文的目的在于利用多时相的 图像，改进检测的效果，找到雷达图像变化检测的新途径。 4 2 方法的理论基础 由于地表的物理变化如形变，地物发生变化，散射元的结构和位置的变化使 得后向散射系数发生了变化，从而导致了雷达回波强度的变化，从而使得图像 d n 值发生变化。通常来说，地表的变化可以分为两种类型： 1 平滑的转变：即地表一直处于缓慢的变化过程中。这种变化一般发生的 地区，例如，耕种作物的农罔，作物的生长就处于连续性的不断变化中。如果变 化属于这种类型，图片之间d n 值没有很强的对比，这类区域在多时相图像组中 可以定义为异质区域。 2 阶越式变化：即地表在一个特定的时间发生了一个比较剧烈的，明显的 变化。例如，房屋在一个特定的时间被拆除。在这种变化中，变化时刻前后的地 表往往可以看作为同一区域( 以下简称为同质区域) ，即变化时刻前的区域和变 化时刻后的区域通常是同一的。 这样，首先，我们通过一个特定的数学算子来检测，地表是属于同一性区域 基于雷达图像的城市变化检测研究 还是异质区域。在这之前，先介绍一下雷达图像的分布问题。根据c h r i s0 1 i v e r 的理论，同质区域的雷达斑噪图像符合g 舢毗分布，这个分布的表达如下： p 2 ( z ，= 垂垂高c 云儿f e _ ( “刚4 c ， 其中v 等效视数m 图像序列数目n 每幅图取的象元数目，z 象元亮度。 而异质区域一般被视作为不同均值的g a m m a 分布的线形组合，简单起见，一 般被视为2 个均值的g a m m a 分布的线形相加。通过m e l l i n 变换，上述的分布可以用 多次累计量来进行模拟。这里，我们应用二阶累计量盯，来模拟分布： 芷2 = m 2 一m ；= 4 1 。( v ) ( 2 ) 其中? t i t l ，m 2 是d i g 舢啦l a 函数的1 ，2 阶中心矩，、壬，是d i g a m m a 函数的一阶导数。_ i f 2 的近似模拟值为： i = ( 1 0 9 z ) 2 一( l o g z ) 2 ( 3 ) 为多时相图像组特定区域( n n ) 的和 用b 来对多时相图像进行计算，对于同质区域，d n 值偏低，在图像上反映 成灰黑色，对于异质区域，图像通常表现为高亮度，d n 值比较高。 对于同质区域，有两种可能性，可能为地表没有变化的区域，也可能发生了 阶越式的变化，根据理论，同质区域符合公式( 1 ) 所描述的分布。 这里存在二种假设。对于同质区域的分布，如果没有发生阶越式变化，这样 多时相图像组的研究区域的地物没有发生变化，散射元同一，从而可以推导出后 向散射系数不发生变化，这里假设均值都为，如果发生了阶越式变化，则由 于散射元的结构位置的变化，从而推导出后向散射系数发生了变化( 在雷达图像 上就反映为像素值的变化) ，使得均值发生了变化，由d r 。变化为盯。，通常我们 做城市的变化检测时候，关心从某一时刻到另外一时刻图像的变化检测状况，所 以，我们通常在变化检测研究的时间两侧对称的寻找l 组多时相图像组，用以检 测时间段中间是否发生变化，如下所示： 假设口 盯。吒从1 到m 2 均值为盯。，m 2 + l 到m 均值为吒 第三章基于分布的城区r a d a r s a t 图像变化检测 假设盯。从1 到i l l 均值为o - o 这样，多时相图像的同质区域，从后向散射系数均值的变化来看，分为3 种情 况( 假设图) ： 图4 1 后向散射系数均值增强 图4 2 后向散射系数均值不变 图4 3 后向散射系数均值减小 这样，由多时相图像符合的g a m m a 分布，对图像进行基于幅角最大似然估计，得 到以下的最大似然估计值( j m n i c 0 1 a s ，2 0 0 2 ) ： 基于雷达图像的城市变化检测研究 2 0 2 z 【_ “”兀i = 1 e 。“m i = m 兀2 + p 1 2 “”l 1村，m 以：( 上) 一行。删觇 o 0 一i = 1 1 ( 4 ) ( 5 ) 其中的估计根据幅角的最大似然估计代入得到当取以下数值时候，为最大似然估 计值： m ，2m ( 吒，) = ( 玑= 2 m 研，= 2 m 口) i = li = m 2 + l m ( 盯。) = ( 1 m 矾) 仉= i n z 。 对于窗口大小n 的选择，这里的选择为5 ，太大的窗口会造成过于平滑的边缘效果。 设定特定的阈值五，我们设定如下决策规则： 丸厶 五地物发生了阶越性质的变化。 无厶 五地物没有发生变化。 对于图像的处理都是基于数据转化为对数图像，这样的数据是对r a d a r s a t 图像进 行定标后的结果，优点是防止数据过大难于处理，而这样的数据通过对r a d a r s a t 数据进行定标后可以得到，另外注意的是，数据为v = 1 ，从而使得推导简化。由 上所述，我们的算法流程和技术路线如下： 1 多时相图像的预处理，包括配准，定标； 2 根据指定的错误概率指定阈值，选择合适的窗口大小； 3 按照决策规则，检验地物是否为同质区域或者是异质区域，异质区域表面地 物的变化类型为平滑的变化类型，如多时相图像组为同质区域，则进行最大似然 的变化检测，以检测出阶越式样变化，这个过程是逐个窗口进行的； 第三章基于分布的城区r a d a r s a t 图像变化检测 这样操作后，图像被分为变化区域和非变化区域，并包含各种变化类型。 4 3 图像的预处理和图像的变化检测结果及分析 r a d a r s a t 卫星是加拿大于9 5 年1 1 月4 日发射的，具有7 种模式、2 5 种波 束，不同入射角，因而具有多种分辨率、不同幅宽和多种信息特征。适用于全球 环境和土地利用、自然资源监测等。 本文的数据资源为8 景成都市区( 2 0 0 0 年4 月3 日，2 0 0 0 年4 月1 8 日，2 0 0 0 年6 月5 日，2 0 0 0 年6 月1 4 日，2 0 0 0 年1 1 月5 同，2 0 0 1 年9 月1 3 日，2 0 0 1 年1 0 月7 日，2 0 0 1 年1 2 月2 日) 的r a d a r s a t 图像，工作模式为标准模式，标 准分辨率为3 0 米，入射角在4 6 度左右浮动，未定标，未配准。研究选用其中的 四景参数一致的图像进行变化检测的研究。 雷达图像的预处理，包括定标( r a d a r s a t 定标公式) 和辐射纠正，通过地 理编码进行配准。原始图像未经过定标，这里必须考虑大气辐射的纠正等对于雷 达图像影响，通过定标使得多时相图像的参考指标相同，从而得出的变化才是地 表真正的变化根据r a d a r s a t 的辅助参数和定标公式对图像进行定标：对于 r a d a r s a t 图像产品如( s g f ，s g x ，s g c ，s c n ，s c w ) 。这里的图像数据为1 6b i t 无符号整型的s g f 图像，精细模式，像素间距为6 2 5 米。按下列公式把产品的 d n 值转化为雷达图像的亮度值： b j = 1 0 * l 0 9 1 0 ( d n j2 + a 3 ) a 2 j d b 其中a 3 表示偏移值，a 2 j 将由查找表插值得到，这些参数在c e o s 头文件 中提供。a oa 1 分别给出不同距离向刻度查找表值s c a i n gl o o ku pt a b l e ( l u t ) v a l u e ，从f i e l d1 6 开始a i 以2 字节的增量在距离向上对应分布( a 0 8 9 1 0 4a 11 0 5 1 2 0 ) a 0 到a 1 之间相隔s a m p l e i n c ( 在f i e l d1 5 中给 出) 个象素点以此类推，a 0 和a 2 之间就相隔2 s i m p l e i n c 个象素点。对于 s i n g l eb e a m 产品距离行总是西一东向输出，因此，对于升轨右视图像和降轨左 视图像，图像象素索引和查找表索引都随着距离向的增加而增加。查找表的第一 个值对应于距离向的第一个象素。对于降轨右视图像和升轨左视图像，查找表的 第一个值对应于距离向的最远的象素点。 基于雷达图像的域市变化检测研究 糙g a e a m i c l h r t 8 f 堪m 甜 d c a 酾 1 7 e + l l i p _ m , a j m 1 8 1 1 f 1 6 7 e l l i p s o i d t o n i - m a j o r ；m s o t i n ) 1 8 蛳删船 1 9 7 2 1 2f 1 6 7 l 丑i i p s o i ds e m i - r a m + a m o a n 3 6 p h l l a t 4 5 3 - 4 6 0f 8 - 3p l a