基于eCognition的地理国情普查道路信息提取

发布时间：2016-06-11 06:23

1.  绪论 

1.1  研究背景及意义 
如今，我国各行各业都在迅速发展，对环境和资源的影像越来越大，地理环境和自然资源的承受能力一再受到挑战，同时对我国社会经济的可持续发展带来巨大挑战。如何正确高效的处理资源、生态、环境、人口、经济、社会各要素之间的关系，需要及时、全面、准确地把握地理国情的变化，因此地理国情普查随之提出[1]。 2010年12月20日，时任国务院副总理的李克强同志对我国测绘工作做出“要加强基础测绘和地理国情监测”的重要批示，首次从国家的高度做出加强地理国情监测的决策[2]。2012年10月，国家财政部正式批复地理国情监测项目，至此，我国的地理国情普查前期试点工作拉开序幕。2013年2月28日，国务院开展地理国情普查的重要通知，定于2013年至2015年之间开展全国第一次地理国情普查工作，为后期常态化地理国情检测打好基础[3]。 我国地理国情要素复杂,如何准确快速的提取地理国情要素成为地理国情监测的难点[4-5]。道路要素作为地理国情要素的重要组成部分，在我国经济建设的各个方面发挥着不可轻视的作用。另外，道路要素信息作为地理国情信息普查中地表覆盖的重要内容，进行地表覆盖道路要素的提取研究，对于开展地表覆盖普查具有非常重要的意义[6]。 随着航空航天卫星遥感技术的快速发展和不断改进，高分辨率遥感影像已广泛的应用于地理信息数据的快速获取以及基础地理信息系统数据库的更新等工作过程中。因此，国家测绘地理信息局拟定以优于1  米的高分辨率航空航天遥感影像数据作为第一次地理国情普查的主要数据源，充分利用覆盖全国陆地面积的1:50000  基础地理信息、1:10000  基础地理信息以及海量的1:5000和1:2000  等大比例尺基础地理信息等资源[7]，各地根据不同特点，整合利用各种手段进行普查工作。遥感影像的分辨率随着遥感科技的进步不断提高，卫星遥感影像的空间分辨率由  10m、5m、2m、1m、甚至  0.61m  逐步提高到  0.5m[8]。地理国情普查中主要应用的卫星数据见表1-1。 
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1.2  国内外研究现状
地理国情对既有数据和信息进行挖掘和整理并进行动态检测，可以给经济建设和政府决策提供基础支持。目前美欧等发达国家在地理国情监测方面已经取得了一定成果；国内也已进行了地理国情监测方面的理论技术研究，并取得了一定的科研成果，促进了我国第一次地理国情普查的全面开展。 美国国家基金委员会（NSF）在 2000 年针对美国国家层面所面临的重大环境问题提出建立国家生态观测站网络（NEON）。NEON 项目现正处在后期建设阶段，预计到 2016 年能够建设完成并实现运行[11]。 欧盟于 2003 年启动了“全球环境与安全监测计划（GMES）”，用来获得影响地球和气候变化的各类信息。GMES 项目在 2014 年完成了全部设计目标。GMES 目前主要服务于陆地、海洋和大气监测以及应急管理和安全等方面[12]。 日本于 2001 年启动了“亚太地区环境革新战略项目（APEIS）”，是由亚洲太平洋地区各国有关科研机构参与研究的重大战略项目。作为 APEIS 项目子课题之一的环境综合监测子项目（IEM）通过建立一个综合性的环境监测系统，对亚太地区的生态环境破坏和退化以及生态脆弱地区进行长期的监测和研究[12]。 随着经济的发展，我国国力有了大幅提升，社会经济水平高速发展，测绘成果在各行业中得到了越来越广泛的应用，多个专业部门都根据各自部门的职责和需要，开展了国土、林业、农业、水利、环保、海洋等专题信息阶段调查或普查工作[2]。例如国土资源局  2007  年开展的第二次全国土地调查、林业局  2009  年启动第八次全国森林资源清查工作、水利局  2010  年开展的全国第一次水利普查等，为地理国情普查项目的开展提供了有益经验。另外，我国在土地利用、生态环境、城市变化等方面的监研究，也为地理国情普查项目的开展奠定了基础[13]。目前，我国地理国情监测业已步入正式建设开发阶段，地理国情普查工作已正式开启。 综上所述，不难看出，在欧美等发达国家，地理国情监测拥有广泛的应用领域，丰富的监测内容，多种形式的信息获取和监测手段[8]。另外，国外成功的地理国情监测相关经验，对于我国地理国情普查工作的开展具有很好的借鉴意义[14]。 
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2.  地理国情普查道路分类要求及特点分析

2.1 基于地理国情的道路划分
地理国情普查分类是以需求为导向，通过现有基础测绘成果为基础进行拓展，以适用可行为原则进行确定的。以要素的类型、属性特征、关系和作用四个基本因素作为信息分类的基本依据，结合不同部门的使用要求与目的将普查信息进行分类[3]。基于地理国情普查内容划分原则 ①以需求为导向的原则 分析国家战略和发展规划和各个行业在规划、管理等日常业务工作中对环境、资源、基础设施等的需求，确定地理国普查内容的具体要求[3]。 ②以现有基础拓展的原则 对现有的基础地理信息数据的内容以及现行生产技术方法进行分析和整理，寻找与地理国情监测常态化之后内容的不同之处，确定地理国情普查过程中需派生、拓展或补充的内容和指标[3]。 ③可行性原则 在制定地理国情普查主要内容和指标的过程中，要充分考虑测绘部门的专业特点和今后长期开展常态化地理国情监测工作的实际情况，使普查信息的采集、存储、分析和应用内容和指标必须具有可行性[3]。
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2.2 面向地理国情的遥感影像道路特征分析
特征是用来描述地物信息的一种重要属性，在遥感影像地类信息提取过程中起着举足轻重的作用[27]。遥感影像中有着丰富的影响对象特征信息，有光谱、形状、纹理、上下文语义关系特征和自定义特征等[28]。道路信息由于使用的铺设材料不同，有沥青、水泥和碎石泥土等。沥青路面在真彩色的影像上表现为灰色，水泥路面一般表现为高亮的白色，与建筑物的光谱信息容易混淆。在形状特征上，，道路以线状的形式存在，具有一定的长度、宽度，一般情况下长度远远大于宽度。在地理国情普查提取道路的过程中可以根据道路的不同类型，如铁路、公路、城市道路和乡村道路分别进行提取。道路影像对象的知识库构建是道路多种特征的有机集合，选择合理适用的道路特征构建道路特征知识库能够取得明显的道路提取效果[30]。本文在实验中主要选取道路影像对象的均值特征、亮度特征、标准差特征以及长宽比和密度等参数特征对道路知识库特征库进行构建。
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3. 道路提取关键技术研究 ....... 13
3.1  影像分割方法研究..... 13
3.2 道路分类方法研究 ...... 18
3.2.1 eCognition 分类方法相关理论研究 .... 19
3.2.2 最邻近分类法 ............ 20
3.2.3  隶属函数法 ...... 21
3.3  面向地理国情的道路提取结果筛选方法研究 ...... 23
4. 面向地理国情普查的道路提取 ............ 25
4.1  研究区概况 ........ 25
4.1.1  测区范围 .......... 25
4.1.2  测区概况 .......... 25
4.2  研究区数据源及实验软件选取 ............ 26
4.2.1  研究区数据源 ........... 26
4.2.2  实验分区说明 ........... 26
4.3  影像预处理 ........ 29
4.4  道路影像分割实验 ..... 30
4.4.1  影像分割尺度参数设置 .... 30
4.4.2  道路分割最优尺度的获取 ......... 30
4.5  道路分类实验 .... 41
4.6  面向地理国情普查的道路筛选 ............ 48
4.7  面向像元道路提取 ..... 49
4.8  道路提取质量评价 ..... 53
5. 总结与展望 ........ 57
5.1  研究总结 ............ 57
5.2  展望 ........... 57

4.  面向地理国情普查的道路提取 

4.1  研究区概况 

济宁市兖州区位于鲁西南平原，东临“三孔”，北依泰山，是济宁市组群结构大城市的经济中心。总面积 535.1 平方千米，耕地 60 余万亩，人口 60 万，辖 7 镇 5 个街道办事处，492 个行政村，30 个居民委员会。兖州历史悠久，夏禹划天下兖州九州其一，几千年来兖州先后为郡、州、府所，是政治、经济、文化、军事中心。兖州交通非常便利，有“九州通衢，齐鲁咽喉”之称，纵向有京沪铁路贯穿，横向有新石铁路跨越。公路更是四通八达，国道、高速等数十条公路干线再次构筑成网，区内公路里程总长达 630 余千米，公路覆盖密度是全国平均水平的 3 倍[46]。兖州区道路覆盖密集，道路网结构复杂，道路提取较为繁琐，如何高质量的提取兖州道路提取成为一个难点。 由于兖州城区遥感影像中道路信息十分丰富，空间关系十分复杂；本文依据地理国情普查中道路的划分结果，选取道路的二级类作为研究对象具有典型意义。本文从兖州区影像中分别选取包含铁路、公路、城市道路、乡村道路 4 个实验区作为研究对象。以 eCognition 为平台，用面向对象的道路提取方法对四个实验区分别进行分割和分类实验研究。 

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总结

本文在地理国情普查的大背景之下，利用山东省济宁市兖州区的 WordView-II 高分辨率遥感影像，进行道路提取研究。针对道路不同分类，选取 4 个实验区作为实验样本进行基于 eCognition 的面向对象的道路提取实验和基于像元的监督分类道路提取实验；并对实验结果中不同道路分类提取精度和质量作出评价分析。 主要研究内容和成果如下： 
①基于 eCognition 软件研究了面向地理国情普查的道路提取过程中应用的分割和分类理论，通过对比实验获得了实验区内不同道路类型的最优分割尺度：铁路、公路、城市道路、乡村道路的最优分割尺度分别为 105、75、70、100。 
②针对地理国情普查内容指标要求，研究了地理国情普查道路提取的特点；并根据该特点和要求提出了一套基于地理国情普查的乡村道路筛选流程，该流程能够有效的筛选符合普查要求的道路信息。 
③针对实验区进行面向对象和面向像元的道路分类提取对比实验，得到了面向对象的提取方法在实验区道路提取中优于基于像元的监督分类提取方法的结论；另外，利用面向对象方法进行道路信息提取，并针对大面积连片区域的乡村道路的筛选之后，除城市道路外，道路信息提取的精度达到了 80%以上，证明了基于 eCognition 的面向对象的道路信息提取结果基本能够满足地理国情普查的需要。 
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参考文献(略)

本文编号：55930