应用遥感影像更新地理信息若干问题探讨.pdf

应用遥感影像更新地理信息 若干问题的探讨 应用遥感影像更新地理信息 若干问题的探讨 杜 培 军 中国矿业大学地理信息与遥感科学系 Phone 0516 3995708Email dupj dupj 研究背景 快速更新地理信息的应用需求 动态分析模拟与决策支持对时态信息的依赖性 发展新技术新方法的必要性 高空间分辨率卫星遥感影像获取与商业化运作 空间信息科学与技术发展和3S技术集成技术 相关学科技术的推动与促进 提出 基于高空间分辨率卫星遥感影像提取和 更新地理信息 若干关键问题 矢量栅格数据一体化处理与面向地理信息更新 的信息处理流程 多源信息融合 协同与优势互补 多时相遥感影像变化动态检测 遥感数据挖掘 知识发现与智能信息分析处理 从海量遥感影像中检索和提取感兴趣的子集 目标 探讨和分析利用高空间分辨率卫星遥感 影像更新地理信息中的技术与方法 1应用遥感影像更新地理信息的软件 系统设计 应用高空间分辨率的遥感影像更新地理信息时 必然要涉及到同时对栅格影像数据和矢量地图数 据的操作和处理 需要进行诸如矢栅转换 比例 尺变换 信息综合等处理 现有的遥感图象处理系统和地理信息系统软件 都具有较强的功能 但目前的遥感图象处理系统 主要是能够分类 制图等操作 而在面向地理信 息更新的需求方面 则还存在一些不足 要实现地理信息更新 特别是将人工智能和知 识工程引入地理信息更新领域 提高自动化程度 1应用遥感影像更新地理信息的软件 系统设计 Cont 系统的主要目标在于面向应用高分辨率遥感影 像更新地理信息的需要 其中常规图象处理功能 不一定要面面俱到 可以采用经遥感图象处理软 件处理过的图象作为输入信息进行处理 而将重 点放在变化检测 图象分析 信息更新等方面 系统应在遥感和GIS集成理论的支持下 具有 良好的遥感 GIS接口和信息处理功能的软件系 统 主要功能如遥感影像数据导入 影像预处理 GIS数据接口 历史信息提取 变化检测知识库 建立与维护 自动变化检测 模糊推理 开窗处 理 信息融合 遥感影像处理 自动更新等 1应用遥感影像更新地理信息的软件 系统设计 Cont 系统的基本工作流程是 根据导入的遥感影像 从历史影像库中检索同地区前一时相的遥感影像 在进行影像预处理的基础上 应用多时相遥感信 息融合与变化检测算法 提取可能变化区域 然 后在相关知识和规则的导引下 通过推理分析 确定可信的变化区域 对变化区域遥感影像进行 开窗处理 通过合理组织分类流程 获取该区域 相关栅格与矢量信息后 打开对应地区的数据库 记录 通过开窗处理 图幅处理 多边形自动生 成与拓扑重建等操作完成数据更新 并按照GIS 数据的要求 自动更新元数据和相应的时态记录 2 遥感图象融合与变化检测 遥感影像融合遥感影像融合 多源影像融合以综合应用不同信息源的优势 高空间分辨率和高光谱分辨率融合 提高分 类精度和处理结果可靠性 多时相遥感影像融合进行变化检测 动态监测 和信息更新 2 遥感图象融合与变化检测 Cont 2 1 多源影像融合2 1 多源影像融合 原始数据融合或象元级融合 Pixel based 目标级或特征级融合 Feature based 决策级融合 Decision level 2 遥感图象融合与变化检测 Cont 2 1 多源影像融合多源影像融合 原始数据融合或象元级融合 Pixel based 目标级或特征级融合 Feature based 决策级融合 Decision level 2 遥感图象融合与变化检测 Cont 2 1 多源影像融合多源影像融合 目标级或特征级融合 Feature based 决策级融合 Decision level 2 遥感图象融合与变化检测 Cont 2 1 多源影像融合多源影像融合 决策级融合 Decision level 2 遥感图象融合与变化检测 Cont 2 2多时相遥感影像融合与动态监测多时相遥感影像融合与动态监测 基于图象信息运算的方法基于图象信息运算的方法 基于图象信息变换的方法基于图象信息变换的方法 基于分类结果的分析方法基于分类结果的分析方法 基于模型的分析方法基于模型的分析方法 详见 杜培军等 工矿区陆面演变动态监测中的遥感信息 处理 中国矿业大学学报 2004 33 3 249 253 综合动态监测方法综合动态监测方法 在进行陆面演变遥感动态监测与分析时 有三个方面的 要求 1 确定发生变化的空间位置 2 确定变化 的种类 3 对变化情况进行定量描述 如何解决这一 问题将是进行定位 定性 定量监测的关键所在 采用 多种方法的集成的综合动态监测方法 主要思想和技术 流程如下 Step 1 利用主成分差值法 确定两时相的变化区域CR Step 2 对变化区域进行缓冲区分析 形成新的变化区 域及其周围背景区CR Step 3 对区域CR 进行分类 确定其在两时相的类别 从而实现动态监测 Step 4 对变化区域进行定量表达与分析 基于灰度回归的变化检测基于灰度回归的变化检测 不同时相遥感图象上同一地物的灰度之间应该具 有一定的函数关系 以往主要是采用线性关系模型进行 讨论 但对于SAR图象与TM图象而言 这种灰度关系到底 符合什么样的模型 还需要进行研究 但是 不管是按 照线性还是非线性的函数关系 都可以建立针对研究地 物的灰度相关模型 并可对模型进行相关检验 进而以 建立的模型为基础 取一种图象为自变量 取TM 另 一种为因变量 取SAR 先以自变量为基础得出一幅模 拟图象SAR 然后对SAR与SAR 进行求差比较 按照一定 的阈值提取变化部分 并对变化部分分别在TM和SAR中按 照最小距离原则归入相应的类别 基于证据理论对结果 进行融合 从而实现变化检测与动态监测 Step 4 对 变化区域进行定量表达与分析 3 遥感数据挖掘及其应用 遥感影像数据挖掘与传统图象分析的差别在 于一般遥感图象分析是属于模式识别的范畴 关 注的是某些具体的模式 特征 而遥感影像挖掘 强调从大量数据中经过处理 分析和对比 在没 有先验条件的情况下去发现图象集合中所有可能 的有意义的模式 找出共性和特征 总结出规则 和知识 二者是互相协作 互相促进的 常规图 象处理与分析技术对参与挖掘的遥感影像进行基 本处理如分割 特征计算等 有些方法如聚类还 可以直接作为数据挖掘的手段 遥感影像数据挖 掘则可为影像智能处理提供知识和规则 空间数据挖掘图象数据挖掘 遥感图象数据挖 掘 高光谱遥感数据挖 掘 特征挖掘 与知识发 现 波段选择 与特征提 取 光谱模型与光 谱特征匹配 自动分类与 信息提取 高光谱遥 感应用模 型 信息融合 与技术集 成 高光谱遥感信息获取与处 理 高光谱遥感应用与分 析 原始高光 谱 遥感数据 待挖掘 目标数据 集 预处 理挖掘操作 数据集 数据变 换与整 理 数据挖 掘 发现的信 息规则与 模式 知识 与规 则 知识解 释与评 价 数据选择 纠正配准 滤波增强 数据清理 辅助数据 数据检查 数据集成 数据变换 特征提取 数据归约 概念分层 数据组织 聚类操作 关联规则 决策树 计算智能 非线性分析 粗集理论 模式提取 知识解释 知识评价 知识表达 知识推理 知识管理 3 遥感数据挖掘及其应用 Cont 需要解决的关键问题需要解决的关键问题 框架体系构建框架体系构建 数据预处理数据预处理 检索并提取参与挖掘的影像 通过一定数据模型对影像进行合理组织 对影像进行必要的处理如分割 边缘提取等 3 遥感数据挖掘及其应用 Cont 需要解决的关键问题需要解决的关键问题 挖掘算法挖掘算法 影像挖掘远不只是现有数据挖掘技术在图象领域中的 简单应用 而有着更深入 复杂的理论 技术和应用体 系 为了满足遥感影像数据库中知识发现的需要 需要 研制一些新的算法 另一方面 遥感影像数据挖掘的原 始数据集合一般包括单源遥感影像 多源多尺度影像 多时相信息 遥感信息与背景信息综合 网络数据库等 情况 针对每一种情况都应进行具体分析 设计相应的 算法 从目前的算法看 比较适合遥感影像数据挖掘的 方法主要包括图象分析和模式识别 聚类 可视化方法 模糊方法 粗集理论 证据理论等 关联规则与空间分 析算法适合于遥感数据与背景数据综合挖掘 3 遥感数据挖掘及其应用 Cont 需要解决的关键问题需要解决的关键问题 挖掘算法挖掘算法 不确定性挖掘不确定性挖掘 并行挖掘 分布式挖掘和网络挖掘并行挖掘 分布式挖掘和网络挖掘 融合与挖掘算法的集成融合与挖掘算法的集成 增量挖掘增量挖掘 交互式挖掘与可视化挖掘交互式挖掘与可视化挖掘 知识评价与知识管理知识评价与知识管理 3 遥感数据挖掘及其应用 Cont 遥感数据挖掘应用于地理信息更新的思考遥感数据挖掘应用于地理信息更新的思考 获取知识与规则 自动分类 典型信息自动提取 变化探测与动态监测 4 基于内容的遥感影像检索 基于内容的图象检索 Content Based Image Retrieval CBIR 基于图象的可视特征如颜色 纹理 形状等对图象进行检索 主要特点在于 1 通过反映图象内容并与图象存储在一起的量 化特征进行检索 而不是通过独立于图象的注解 文本 2 使用基于相似性度量的查询技术 3 检索通常通过示例查询的方法进行 基于内容的遥感影像检索 Content based RS image retrieval CBRSIR 是指以遥感影像 中的可视特征与量化指标为基础 直接基于图象 内容和特征从海量遥感影像中查询和检索感兴趣 的影像的过程 4 基于内容的遥感影像检索 Cont 4 基于内容的遥感影像检索 Cont 4 基于内容的遥感影像检索 Cont 可用于检索影像特征可用于检索影像特征 常规图象所具有的特征常规图象所具有的特征 颜色 形状 纹理 4 基于内容的遥感影像检索 Cont 可用于检索影像特征可用于检索影像特征 遥感影像特有的特征遥感影像特有的特征 光谱特征 空间关系和空间特征 元数据 知识和规则 光谱特征 光谱特征 多光谱遥感影像 波段组合与光谱特征 归一化植被指数NDVI 建筑物指数NDBI 水体指数NDWI 高光谱遥感数据 相似性度量 光谱角 SID 相关系数 距离 空间关系和空间特征 空间关系和空间特征 遥感影像是具有空间位置信息与空间拓朴关 系的图象数据 在遥感影像检索中往往要应用空 间关系和空间特征 在一些简单的空间检索中 可以直接给出需 要的图象空间位置坐标 根据坐标进行检索 更 多的情况下则要将空间特征与其它特征相结合 实现基于空间关系的检索 空间关系谓词是表达 检索条件的关键 表达空间关系的谓词主要包括 CROSS 穿过 INSIDE 在 之内 CONTAIN 包含 ADJACENT 相邻 BUFFER 缓冲区 等 在遥感影像检索时可以通过谓词 和一些条件的组合 实现基于空间关系的检索 元数据 元数据 从检索的角度来看 可以将遥感影像元数据 分为两类 一类是关于图象基本参数的定性描述 信息 如影像获取时间 波段数 传感器类型 行号 列号 图象地理坐标等 另一类则是关于 图象特征和内容的定量表达信息 如图象均值 方差 众数 中数 信息量 熵值等 作为对图 象整体性质的一些定量描述 在检索中 元数据 可以发挥 滤波器 的作用 知识和规则 知识和规则 基于知识的遥感信息处理 遥感影像知识库 与专家系统建立 遥感影像数据挖掘等都是近年 来遥感信息处理领域研究的热点论题 知识和规 则也有可以作为遥感影像检索中内容的高级表达 形式 如对于某一区域土地利用动态监测 检索 反映土地利用 覆盖发生变化的遥感影像 必然 要求有描述变化状态的知识和规则 进而将规则 和相应的图象特征进行联系 实现对目标遥感影 像的检索 由于涉及到知识库和规则库的建立以 及推理机制等问题 这方面的研究还在待于今后 的研究 4 基于内容的遥感影像检索 Cont 检索模式与策略检索模式与策略 基于模板 示例 的检索 基于属性的检索 基于图象描述信息的检索 基于语义的检索 综合检索模式 5 结论与展望结论与展望 尽管高空间分辨率卫星遥感影像为地理信息自动 更新提供了有力支持 但在相关理论 方法与软件实现 等方面仍需要开展深入研究 以适应地理信息系统发展 和应用的需求 特别是应综合应用多学科多技术手段的 交叉和集成 本文面向应用高空间分辨率卫星遥感影像 更新地理信息的需求 对遥感信息融合 变化检测 遥 感数据挖掘 基于内容的遥感影