基于高分辨率光学遥感图像水上桥梁目标识别与损毁评估稿

2013-06-09博士学位论文答辩

基于高分辨率光学遥感图像的水上桥梁目标识别与损毁评估答辩人：陈超指导教师：秦其明教授北京大学遥感与地理信息系统研究所内容提要一、研究背景与意义二、研究内容与技术路线三、遥感图像预处理与水体信息提取四、基于方向自适应的灾后桥梁目标识别五、桥梁损毁检测与评估六、基于IDL的系统设计与实现七、结论与展望研究背景

我国是世界上受自然灾害最严重的国家之一，灾害种类多、分布地域广、发生频率高、造成损失大。2008年5.12汶川地震2010年8.7舟曲特大泥石流2011年3.10盈江地震2012年7.24北京暴雨2013年4.20四川雅安地震研究背景

自然灾害突发性强、破坏范围广，预报和防御难度大，通常以现场调查的方式获取灾情信息，虽然精度较高，但是耗费大量的人力、物力、财力，速度慢，周期长，无法满足灾害应急救援的要求。

遥感技术以其空间观测范围大、探测光谱范围广、可远离被观测物体进行全天时全天候观测等特点，逐渐成为快速获取灾情信息、灾后应急和快速评估的有效手段。道路洪水房屋滑坡/泥石流研究背景桥梁作为重要的人工建筑，是交通系统的重要组成部分，其信息在民用、军事和商业上都受到相当大的关注。由于位置的特殊性，桥梁目标的识别和定位不但对于GIS数据获取、制图及作为其他固定的或者移动的目标的先验参照信息都具有很重要的意义，还可以为灾后交通系统的可靠性分析、救灾线路优选、生命线工程快速抢通和自然灾害应急决策提供必要的依据。存在问题水体信息提取方面在特殊情况下(灾害发生后)，由于水质(悬浮泥沙、有机质等)、河流深度、波浪等，造成了传统水体信息提取方法不适用。桥梁目标识别方面方法多种多样，各有优势，但仍存在各种各样的缺陷。桥梁损毁评估方面目前绝大部分的研究只针对完好桥梁目标识别，利用遥感技术进行桥梁损毁检测与评估的研究少之又少。现阶段的桥梁损毁评估指标是根据生命线工程损失比定义的破坏等级，是一种定性的描述，缺乏专门针对桥梁目标的损毁评估指标和损毁等级划分标准。研究目标针对灾后高分辨率光学遥感图像的特点，研究预处理方法，增强水体信息，保证水体信息提取结果的准确性和完整性；构建桥梁目标识别与损毁评估模型，在桥梁先验特征知识的引导下，实现桥梁目标识别与损毁检测，提高结果的可靠性；在桥梁目标识别与损毁检测的基础上，针对高分辨率光学遥感图像的特点，构建桥梁损毁评估指标，制定损毁等级划分标准。内容提要一、研究背景与意义二、研究内容与技术路线三、遥感图像预处理与水体信息提取四、基于方向自适应的灾后桥梁目标识别五、桥梁损毁检测与评估六、基于IDL的系统设计与实现七、结论与展望研究内容灾害前后桥梁目标特征参数抽取与定量表达研究分析灾害前后桥梁在高分辨率光学遥感图像上的表现特征，研究目标特征参数的抽取和定量表达技术，并分析面向目标识别与损毁评估的特征参数优选原则，形成桥梁先验特征知识，指导后续工作的开展。图像增强和图像融合方法研究为了改善图像质量，增强水体信息，提高桥梁目标识别的精度和运算效率，必须研究图像增强或图像融合方法，突出水体在遥感图像上的表现特征。水体信息提取方法研究桥梁一般横跨河流，连接河流两岸的道路，因此，提取水体信息可以约束桥梁目标识别与损毁检测的空间范围，降低处理流程复杂性，提高结果的准确性。研究内容基于方向自适应的灾后桥梁目标识别

在提取水体信息的基础上，在桥梁先验特征知识的支持下，自适应地选择参与运算的方向增强型线性结构元素，利用数学形态学运算和空间叠加分析识别灾后仍然完好的桥梁目标。桥梁损毁检测与评估在获取灾后桥梁目标之后，基于桥梁先验特征知识（桥梁和水体的空间关系、桥梁宽度和方向等），进行桥梁损毁检测，并根据高分辨率光学遥感图像的特点，构建桥梁损毁评估指标，制定损毁等级划分标准。不同空间分辨率遥感图像的提取效果分析为了验证方法的有效性、适用性，选择同一区域不同分辨率的遥感图像进行实验，分析桥梁目标识别与损毁评估结果精度随遥感图像空间分辨率的发展趋势和变化规律。桥梁损毁评估指标基于数学形态学的灾后桥梁目标识别基于迭代法的水体信息提取基于广义模糊算子的图像增强灾后高分辨率近红外/全色遥感图像灾后高分辨率全色遥感图像灾后高分辨率多光谱遥感图像Curvelet变换和IHS变换相结合的遥感图像融合水体指数法水体信息提取完整桥梁目标识别桥梁损毁检测与评估质量评价方向增强型线性结构元素桥梁先验特征知识融合质量评价指标体系知识1:桥梁横跨水体;知识2:水体的光谱特征和其他地物具有较大反差;知识3:水体为具有一定面积的匀质区域;知识4:桥梁将水体分割成两个部分;知识5:桥梁为具有一定面积的面状目标;知识6:桥梁为长矩形,具有较高矩形度和两条平行边;知识7:桥梁几何形状固定且宽度不会发生变化;知识8:桥梁的长度与河流的宽度相等;内容提要一、研究背景与意义二、研究内容与技术路线三、遥感图像预处理与水体信息提取四、基于方向自适应的灾后桥梁目标识别五、桥梁损毁检测与评估六、基于IDL的系统设计与实现七、结论与展望

水体信息的提取能够有效约束桥梁目标识别与损毁检测的空间范围，提高其运算效率，保证结果的可靠性和准确性。

由于遥感图像在获取和传输过程中受到传感器、时相、天气环境等因素的影响，或者自然灾害发生后河流等水体所处的地质环境发生了变化（水流加速引起波浪增多、滑坡和泥石流使得水中悬浮泥沙含量增大等），使得水体信息提取受到一些限制。因此，需要对遥感图像进行预处理，以改善图像质量，突出水体特征，减小水体内部的光谱异质性，增强水体和其他地物的对比度，提高水体信息提取精度。图像增强图像增强是图像处理的重要内容之一，能够改善图像质量，突出目标，弱化背景，减小水体和建筑物、陆地、阴影等其他地物的交叉影响。因此，在目标识别和信息提取之前，对遥感图像进行增强处理是必须要进行的步骤。空间域增强:实现简单,运算速度快;边界模糊,不确定性大.频率域增强:运算复杂度低,易于实现并行运算;视觉效果差.局部增强效果差，不适用于灾后高分辨率光学遥感图像图像增强基于广义模糊算子的图像增强在增强水体和其他目标地物对比度的同时，减少了目标地物内部的灰度层次，尽可能使水体内部的像素值归一化到相同或相近的灰度级，为水体的提取奠定了基础。原始图像X产生广义模糊集合P产生普通模糊集合P'增强图像X'

图像增强基于广义模糊算子的图像增强数据源:WorldView-2空间分辨率:0.5m成像时间:2010年9月地点:上海周边某区域图像尺寸:832×800量化级别:8bit图像增强基于广义模糊算子的图像增强直方图均衡化高斯低通滤波均值滤波(3X3)中值滤波(3X3)本文结果图像融合遥感图像融合是数据信息融合的一个重要分支，它利用一定的方法，对同一区域的多源遥感图像进行处理，获取比任何单一数据更丰富、更可靠、更精确的信息，从而更有利于图像的后续应用。像素级:IHS变换法,HPF法,Brovey变换法,PCA法,Wavelet变换法,Curvelet变换法…决策级:基于知识的方法,Dempster-shafer法,模糊集理论法,可靠性理论法,Bayesian法,神经网络法,逻辑模板法…特征级:Bayesian法,Dempster-shafer法,熵法,加权平均法,神经网络法,聚类分析法,表决法…图像融合Curvelet变换和IHS变换相结合的遥感图像融合方法当前遥感图像融合，特别是可见光-近红外波段多光谱图像和全色波段图像的融合，已经不局限于视觉效果的融合，而是更注重融合结果对光谱信息的保留，以满足更高空间分辨率的分类或定量遥感的需求。MulPanIHS反变换IHS变换Curvelet变换法融合I'Mul'SHI图像融合Curvelet变换和IHS变换相结合的遥感图像融合方法数据源:QuickBird空间分辨率:0.61/2.44m成像时间:2005年7月地点:美国科罗拉多州博尔德市图像尺寸:800×800/200×200量化级别:8bit全色图像多光谱图像图像融合Curvelet变换和IHS变换相结合的遥感图像融合方法IHSWaveletCurveletBroveyPCAHPFGram-schmidtPan-sharping本文方法多光谱图像

波段亮度信息指标空间信息指标光谱信息指标均值清晰度方差(×103)信息熵最佳指数偏差指数相关系数光谱角均方根误差全色波段-122.0422.042.705.9451.94----多光谱波段4126.8911.584.367.93171.33----376.567.703.447.50----272.417.483.077.43----IHS变换法4102.5420.253.216.9346.610.280.820.2935.51367.4414.343.627.160.280.910.2832.97263.4413.523.217.280.280.910.2830.67Wavelet变换法4127.0622.784.797.8776.980.280.910.2080.84378.3119.933.717.350.590.890.2885.83274.1019.813.357.270.590.890.2985.19Curvelet变换法4127.0428.344.947.8748.990.350.860.2595.10377.3622.713.337.390.750.830.3589.50272.7921.203.017.330.660.840.3485.38Brovey变换法465.4913.511.987.2881.580.520.890.271.08356.3711.231.677.110.280.890.2811.41253.6910.651.457.030.280.890.2811.38PCA法4126.9321.365.697.5392.980.470.710.3791.96377.1122.841.737.262.220.250.89123.80272.8121.141.387.152.240.250.88121.96HPF法4127.9830.555.685.83101.930.220.940.1881.423127.7435.505.575.891.270.880.30211.332128.1137.575.525.841.350.850.33211.20Gram-schmidt变换法4128.1014.905.907.6880.720.180.980.1182.46395.1024.823.607.111.110.790.38151.44292.2524.783.286.961.150.760.40151.97Pan-sharping变换法4126.4510.753.877.9033.320.230.950.1569.39378.4622.222.107.151.360.500.58113.40274.4621.391.997.091.250.490.58112.97本文方法4110.9718.963.217.7577.350.200.900.2135.16367.7812.162.927.380.220.940.2224.06262.7011.342.487.310.200.940.2219.68水体信息提取桥梁往往横跨于宽阔的水面之上，因此，水体信息在水上桥梁目标识别中具有决定性的作用，其提取的准确性和完整性关系到桥梁目标识别的成败。单波段阈值法:简单,实现起来比较容易;容易受到阴影等地物的干扰,忽略了水体的空间关系.谱间关系法:

较多地利用了空间关系,有效避免了阴影的干扰;模型构建复杂,需要大量的样本.水体指数法:科学实用,简单易行,结果准确;受传感器限制较大.图像融合基于迭代法的水体信息提取为了克服单波段阈值法、谱间关系法和水体指数法提取水体信息的缺陷，针对灾后单波段遥感图像，提出了基于迭代法的水体信息提取方法。遥感图像基于迭代法选取阈值水体粗提取噪声消除基于标记法的空洞填充水体信息水体先验特征知识图像融合基于迭代法的水体信息提取内容提要一、研究背景与意义二、研究内容与技术路线三、遥感图像预处理与水体信息提取四、基于方向自适应的灾后桥梁目标识别五、桥梁损毁检测与评估六、基于IDL的系统设计与实现七、结论与展望技术路线

灾后桥梁目标是指自然灾害发生以后，在高分辨率光学遥感图像上仍然保持完好状态的桥梁段，包括未损毁和部分损毁的桥梁目标。遥感图像图像预处理水体信息提取空间叠加分析数学形态学运算桥梁目标识别后处理精度分析桥梁先验特征知识方向增强型线性结构元素的构建结构元素是数学形态学所特有的，是数学形态学中最重要、最基本的概念，其作用相当于信号处理中的“滤波器”，具有一定的尺寸和形状。考虑自然界中地物的复杂性和高分辨率光学遥感图像的特殊性，为了提高目标识别和信息提取的准确性，需要针对不同方向的地物构建不同的结构元素。因此，论文以11.25º为间隔，构建方向增强型线性结构元素。实例分析数据源:WorldView-2空间分辨率:0.5m成像时间:2010年9月地点:

上海市周边某区域图像尺寸:1276×962量化级别:8bit实例分析实例分析膨胀结果腐蚀结果潜在桥梁目标初始桥梁目标实例分析叠加结果初始桥梁目标后处理后桥梁目标不同结构元素识别结果方形圆形菱形水平线性垂直线性左对角线性右对角线性不同结构元素识别结果对比本文方法

精度分析不但能够帮助生产者评价目标识别和信息提取方法的有效性，还有利于用户正确、有效地获取结果中的有用信息。精度分析主要包括两个方面：非位置精度和位置精度，其中非位置精度是以宽度、长度、面积或者像元数目等对结果进行评价，而位置精度是将结果与参考数据（通常为原始数据目视解译结果）在空间位置方面进行统一检查，主要包括生产者精度、用户精度、漏分误差和错分误差。实例分析实例分析生产者精度用户精度漏分误差错分误差0.96040.98190.03960.0181非位置精度评价位置精度评价

桥梁①桥梁②桥梁③真实桥梁识别桥梁误差%真实桥梁识别桥梁误差%真实桥梁识别桥梁误差%宽度（m）48.5048.500.0031.0032.003.2337.0037.501.35长度（m）39.5037.505.0654.0053.001.8550.0048.503.00面积（m2）2080.751914.258.001635.001677.502.602125.002223.504.64实例分析2

数据源:QuickBird空间分辨率:0.61m（融合后）成像时间:2010年9月地点:

广东省惠州市周边某区域图像大小：2048×2048量化级别:8bit实例分析2

实例分析2非位置精度评价位置精度评价

桥梁①桥梁②真实桥梁识别桥梁误差%真实桥梁识别桥梁误差%宽度（m）23.1823.180.0012.213.4210.00长度（m）71.9850.0230.5166.4964.053.67面积（m2）1566.911075.3731.37938.06957.042.02生产者精度用户精度漏分误差错分误差0.75310.92620.24690.07378实例分析3

数据源:WorldView-2空间分辨率:1m（重采样）成像时间:2007年11月地点:

北京市通州区周边某区域图像大小:4512×2405量化级别:8bit六环路高古庄桥铁路桥铁路京津高速样田桥普通公路桥普通公路桥实例分析2

实例分析2非位置精度评价位置精度评价

桥梁①桥梁②桥梁③桥梁④桥梁⑤真实桥梁识别桥梁误差%真实桥梁识别桥梁误差%真实桥梁识别桥梁误差%真实桥梁识别桥梁误差%真实桥梁识别桥梁误差%宽度（m）101110.0032306.257814.2912118.3336385.56长度（m）77761.3090900.0086882.3377761.3084840.00面积（m2）57072927.89265826520.2360267812.62139414232.08403340640.77生产者精度用户精度漏分误差错分误差0.94240.95290.05760.0471内容提要一、研究背景与意义二、研究内容与技术路线三、遥感图像预处理与水体信息提取四、基于方向自适应的灾后桥梁目标识别五、桥梁损毁检测与评估六、基于IDL的系统设计与实现七、结论与展望技术路线桥梁损毁检测与评估是自然灾害灾情调查和研究的基础性工作，也是抢险救灾工作的重要内容。在识别灾后桥梁目标的基础上，利用桥梁先验特征知识进行桥梁损毁检测，并构建损毁评估指标，制定损毁等级划分标准，对桥梁损毁状况进行评价。灾后桥梁目标水体信息桥梁损毁检测桥梁损毁评估桥梁损毁评估指标桥梁损毁等级划分标准桥梁先验特征知识桥梁损毁检测示意图水体水体桥梁灾后桥梁泥石流/滑坡损毁桥梁扩展中心线桥梁损毁评估指标构建在桥梁目标识别和损毁检测之后，统计结果的宽度、长度和面积等指标，构建桥梁损毁评估指标，对桥梁损毁状况进行评估。（1）损毁宽度和宽度破坏损失比（2）损毁长度和长度破坏损失比（3）损毁面积和面积破坏损失比桥梁损毁等级标准划分对于桥梁来说，其损毁的宽度、长度和面积都反映了破坏程度。灾害发生以后，桥梁是否具有通行性，宽度破坏损失比是最为重要的一个指标，而长度和面积可以用来评价桥梁的受破坏程度。

结合我国灾害损失评估工作研究现状和已有成果，制定了桥梁损毁等级划分标准，对单座桥梁损毁程度进行评价。损毁等级宽度破坏损失比

（%）描述基本完好（含完好）[0,10]桥面无明显变化，不影响行人或车辆的安全通行轻微损毁(10,30]桥面被滑坡或泥石流掩埋或冲击，稍微处理即可恢复正常中等损毁(30,50]桥面被滑坡或泥石流掩埋或冲击，或出现明显裂缝，或较小的毁坏缺口，需要经过适当的清理、加固或修复即可继续使用严重损毁（含完全）(50,100]桥面塌陷或断裂，出现较大的毁坏缺口，不能保证行人或车辆的安全通行，难以修复，需要重建后方可使用实例分析数据源:WorldView-1空间分辨率:0.5m成像时间:2008年5月地点:

四川省汶川县周边某区域图像大小:960×960量化级别:8bit实例分析实例分析非位置精度评价位置精度评价

灾后桥梁目标损毁桥梁目标完整桥梁目标真实桥梁识别桥梁误差%真实桥梁识别桥梁误差%真实桥梁识别桥梁误差%宽度（m）7.007.000.007.008.0014.297.008.0014.29长度（m）15.5017.5012.9057.0072.0026.3273.5086.5017.69面积（m2）140.25128.758.20639.50567.2511.30767.75675.5012.02

生产者精度用户精度漏分误差错分误差灾后桥梁目标0.89950.99030.10050.0097损毁桥梁目标0.91790.87220.08210.1278完整桥梁目标0.90690.95930.09310.0407实例分析桥梁损毁评估指标和损毁程度分析损毁评估指标损毁程度宽度损毁宽度（m）8.00宽度破坏损失比（%）100长度损毁长度（m）72.00长度破坏损失比（%）83.24面积损毁面积（m）567.25面积破坏损失比（%）83.97严重损毁(含完全)不同空间分辨率遥感图像实验数据源:WorldView-1空间分辨率:0.5/0.6/…/3m成像时间:2008年5月地点:

四川省汶川县周边某区域量化级别:8bit0.5m0.6m3.0m2.5m……不同空间分辨率遥感图像实验0.5m0.6m3.0m...不同空间分辨率遥感图像实验非位置精度评价不同空间分辨率遥感图像实验位置精度评价内容提要一、研究背景与意义二、研究内容与技术路线三、遥感图像预处理与水体信息提取四、基于方向自适应的灾后桥梁目标识别五、桥梁损毁检测与评估六、基于IDL的系统设计与实现七、结论与展望系统模块设计系统技术流程设计系统主界面实验验证研究区概况

2008年5月12日14时28分04秒，四川省发生MS8.0级特大地震，震中位于汶川县（31º0′N，103º24′E），震源深度为14km，极震区为沿发震断层向北东方向展布的狭长地带。在地震灾区，由于直接灾害（地震波强烈震动、地震断层错动、地面变形等）和次生灾害（崩塌、滑坡、泥石流、堰塞湖等）的影响，房屋、公路、桥梁、隧道等普遍受损。实验验证数据源数据源:WorldView-1空间分辨率:0.5m成像时间:2008年5月地点:

四川省汶川县周边某区域图像尺寸:5946×2832量化级别:8bit滑坡体河流桥梁2桥梁1植被道路建筑物实验验证实验验证上部桥梁非位置精度评价

灾后桥梁目标损毁桥梁目标完整桥梁目标真实桥梁识别桥梁误差%真实桥梁识别桥梁误差%真实桥梁识别桥梁误差%宽度（m）7.007.000.007.008.0014.297.008.0014.29长度（m）15.5017.5012.9057.0072.0026.3273.5086.5017.69面积（m2）140.25128.758.20639.50567.2511.30767.75675.5012.02

灾后桥梁目标损毁桥梁目标完整桥梁目标真实桥梁识别桥梁误差%真实桥梁识别桥梁误差%真实桥梁识别桥梁误差%宽度（m）6.507.5015.380006.507.5015.38长度（m）75.0064.0014.6700075.0064.0014.67面积（m2）654.75604.757.64000654.75604.757.64下部桥梁非位置精度评价实验验证位置精度评价

生产者精度用户精度漏分误差错分误差灾后桥梁目标0.88060.90710.11940.0929损毁桥梁目标0.92630.73190.07370.2681完整桥梁目标0.87320.85410.12680.1459损毁评估指标损毁程度宽度损毁宽度（m）8.00宽度破坏损失比（%）100长度损毁长度（m）72.00长度破坏