工矿区陆面演变动态监测中的遥感信息处理.pdf

第3 3 卷第3 期 2 0 0 4 年5 月 中国矿业大学学报 J o u r n a l 。fC h i n aU n i v e r s i t yo fM i n i n g ＆T e c h n o l o g y v o I ．3 3N o ．3 M a y2 0 0 4 文奄编号1 0 0 01 9 6 4 2 0 0 4 0 3 0 2 4 90 5 工矿区陆面演变动态监测中的遥感信息处理 杜培军，一，陈云浩3 ，方涛2 ，郭达志， 1 ．中国矿业大学测绘与空间信息工程研究所．江苏徐州2 2 1 0 0 8 } 2 ．上海交通大学图像处理与模式识别研究所，上海2 0 0 0 3 0 } 3 ．北京师范大学资源科学研究所，北京1 0 0 8 7 5 摘要以工矿区陆面演变遥感动态监测为研究目标，建立了包括图像运算、图像变换、分类统计、 模型分析4 个层次的遥感动态监测应用体系，在分析现有算法的基础上，提出了综合动态监测方 法和基于灰度回归的变化检测算法，最后通过多时相主成分分析方法进行了实例分析． 关键词遥感；陆面演变；动态监测；主成分分析 中图分类号T P7 5 1文献标识码A R e m o t eS e n s i n gI n f o r m a t i o nP r o c e s s i n gM e t h o d sf o rD y n a m i c M o n i t o r i n go fT e r r e s t r i a lS u r f a c eE v o l u t i o ni nM i n i n gA r e a s D UP c i j u n l ”，C H E NY u n ～h a 0 3 ，F A N GT a 0 2 ，G U OD a z h i l 1 ．I n s t i t u t eo fS u r v e y i n ga n ds p a t i a II n f o r m a t i o nE n g i n e e r i n g C U M T X u z h o u ，J i a n g s u2 2 1 0 0 8 ，C h i n a ； 2 ．I n s t i t u t eo fI m a g eP r o c e s s i n ga n dP a t t e r nR e c o g n i t i o n S h a n g h a iJ i a o t o n gU n i v e r s i t y ．S h a n g h a i2 0 0 0 3 0 ， C h i n a } 3 ．I n s t i t u t eo fR e s o u r c e sS c i e n c e ，B e i j i n gN o r m a lU n i v e r s i t y ，B e i j i a g1 0 0 8 7 5 ，c h i n a A b s t r a c t T a k i n gt h ed y n a m i cm o n i t o r i n go ft e r r e s t r i a ls u r f a C Ce v o l u t i o n T S E i nm i n i n ga r e a sb y m u l t i t e m p o r a lR Si n f o r m a t i o na ss t u d y i n go b j e c t af r a m e w o r ko fi n f o r m a t i o np r o c e s s i n gm e t h o d s f o rR Sd y n a m i cm o n i t o r i n gw a sp r o p o s e d ．I tC O n S i s t e so ff o u rI e v e l s i m a g ec o m p u t a t i o n ，i m a g e t r a n s f o r m a t i o n ．c l a s s i f i c a t i o na n ds t a t i s t i c s 。a n dm o d e la n a l y s i s ．B a s e do nt h o s ea v a i l a b l em e t h o d s t w on e wm e t h o d si n c l u d i n gs y n t h e t md y n a m i cm o n i t o r i n gm e t h o da n dc h a n g ed e t e c t i o nb yg r a y r e g r e s s i o nw e r ep r o p o s e d ．F i n a l l y ，a ne x a m p l eo fm u l t i t e m p o r a lP C Aw a sg i y e n ． K e yw o r d s r e m o t es e n s i n g ；t e r r e s t r i a ls u r f a c ee v o l u t i o n T S E ；d y n a m i cm o n i t o r i n g ；p r i n c i p a l c o m p o n e n ta n a l y s i s P C A 多源、多时相遥感信息融合是遥感信息处理的 重要方面，集中体现在多源信息融合以提高分类精 度和多时相信息融合进行动态监测两个方面[ 1 ‘4 ] ． 工矿区陆面演变是资源开采原动力影响下的陆地 表面空间和属性变化，其本质特性在于“演变”，即 动态性．近年来国内外在遥感应用于矿区生态环境 分析方面已有一些研究，但主要集中在分类和信息 提取方面，动态监测方面的研究还比较少口⋯．本文 以工矿区陆面演变遥感动态监测为例，建立信息处 理方法的体系结构，并结合应用特点发展新的算 法，以促进遥感动态监测技术在矿区应用的发展． 1 遥感动态监测信息处理方法体系结构 卫星遥感信息应用于工矿区陆面演变动态监 测的关键在于变化信息检测与提取．目前常用的信 息处埋方法包括图像运算法、植被指数相减法、变 化矢量分析法、主成分分析法、光谱特征变异法、分 类结果比较法等o 。1 ”，各种方法缺乏一个统一的体 系框架．结合工矿区陆面演变动态监测的要求，综 合考虑不同算法的理论基础、算法原理、操作对象 收稿日期2 0 0 8 1 2 一0 9 基金项目教育部博士点基盒项目 2 0 0 1 0 2 9 0 0 0 6 ，茸家自然科学基金项目 4 9 8 7 1 0 6 9 ，4 0 2 0 1 0 3 6 作者筒介；杜培军 1 9 7 5 一 ，男，山西省五台县人，中国矿业大学副教授，工学博士，博士后，从事遥感理论与应用方面的研究 万方数据 中国矿业大学学报第3 3 卷 和应用模式，可以将遥感动态监测的信息处理方法 归纳为图像运算、图像变换、分类统计与模型分析 4 个层次，每一层次都包括一些实用的算法． 1 ．1 图像运算 设只表示第i 时相所获取的遥感图像．则在 任意两个时相i ，J 内区域演变的情况△凡可以通 过图像运算进行探测．即 龃。 F 。一F 。 M ． ‘1 式中一最基本的表达方法为采用像素灰度值， 也可以采用纹理特征．即使对于同样的土地覆被， 由于成像时间、气候条件、太阳高度角等不同，不同 时相的灰度值也不一定相同，尽管可以通过校正使 二者接近，但精度较低．由于不同时相的遥感图像 其灰度值的差异往往具有一定的规律，因此可以通 过阕值来确定变化区域．为了克服灰度的影响，有 些研究中采用了植被指数相减的方法，这种方法对 于植被、农田等动态变化适用，但对其他的演变则 未必适用，如由乡村用地变为城镇用地、道路交通 用地，并不伴随植被指数的变化，显然效果不好口] ． 1 ．2 图像变换 可用于遥感动态监测的变换主要包括主成分 分析 K L 变换 、穗帽变换 K T 变换 、频域变换 如快速傅立叶变换 F F T 小波变换、典型成分变换 等，目前应用较多的是主成分分析[ 1 “．多时相遥感 信息主成分分析的基本思想是对不同时相的数据 进行变换，以突出主要信息 特别是变化信息 ，包 括三种变换模式．差值主成分法对差值图像实施 K L 变换，变换结果中第一分量集中了差值图像的 主要信息，即变化信息．主成分差值法将不同时相 图像K L 变换的第一主成分进行差值运算，用以探 测变化信息．多时相主成分变换则将多时相图像配 准后形成混合数据集进行K L 变换，这时第一、二 个分量反映原始图像的主要信息，对应于未变化的 信息，后面几个分量则主要反映变化信息，将在实 例中进行详细分析． 1 ．3 分类统计 对不同时相遥感图像的分类结果进行统计分 析，可以进行定性、定量、定位变化探测与分析．这 一层次的方法主要包括 1 编码分析法将两时相的像元类别进行组 合，形成组合编码，根据预先建立的陆面演变特征 码，进行逐个像元处理，提取与变化特征码匹配的 像元，既可以确定变化类型与空间位置，叉能够进 行统计，从而实现定位、定性、定量的分析． 2 变换转移矩阵法变换矩阵一般是分别统 计两时相各种地类面积之间的转换关系，从而建立 以地类转换为目标的变换矩阵，以此对变化情况进 行分析，进而分析其驱动机制和发展趋势． 3 G I S 支持下的变化信息检测G I S 中的许多 背景信息可以用来支持陆面演变监测，根据区域调 查和统计分析，建立陆面演变的主要影响因素，并 根据这些因素利用G I S 数据确定演变敏感区及其 缓冲区，在此区域内应用多时相遥感信息进行分类 分析等方法进行变化检测．它充分利用了G I S 技 术及已有数据，减少丁处理的遥感数据量，可提高 效率，精度也较高，但要求有G I S 系统与数据的支 持． 1 ．4 模型分析 基于模型的动态监测分析采用一定的模型表 达演变模式，以遥感图像信息 灰度信息、纹理、植 被指数等 作为模型参数，进行变化识别与分析．遥 感信息模型和其它遥感数据驱动的模型是地学过 程研究的有效手段，可以考虑建立陆面演变遥感信 息模型．但由于模型建立涉及到地学机理、光谱特 征、参数辨识、试验分析等问题，是一个非常复杂的 过程，因此在研究中未进行这方面的工作．但从遥 感应用的发展来看，这将是一个重要的方向，有待 于今后进一步研究． 2 两种新的信息处理方法 针对目前主要的信息处理方法，结合研究目标 及研究区的实际情况，我们进一步设计了两种实用 的遥感动态监测信息处理方法并应用于研究实践． 2 ．1 综合动态监测方法 如前所述，在进行陆面演变遥感动态监测与分 析时有3 个方面的要求确定发生变化的空间位置 定位 ；确定变化种类 定性 } 对变化趋势进行定 量描述 定量 ．采用单一方法往往难以同时满足这 些需求，因此考虑采用多种方法的集成，即综合动 态监测方法，其主要思想和技术流程如下 1 利用主成分差值法，通过阚值分割确定两 时相的变化区域C R ； 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C R ’； 3 对区域C R ’进行分类，确定其在两时相的 类别，从而实现动态监测； 4 对变化区域进行定量统计与分析． 这种方法的关键是对主成分差值图像进行后 处理，它只对变化区域进行处理，减少了处理的工 作量，并且采用一些通用算法进行处理，优化了处 万方数据 第3 期 杜培军等工矿区陆面演变动态监测中的遥感信息处理2 5 1 理流程及操作集，易于实现和应用， 2 ．2 基于灰度回归与信息融合的方法 不同时相遥感图像上同一地物的灰度之间应 该具有一定的函数关系．以不同时相的S A R 图像 与T M 图像为例，可以通过目视判读确定若干两 个时相中没有变化的像元，根据它们的灰度建立回 归函数，然后取一种图像 T M 图像 为自变量，另 一种 S A R 图像 为因变量，先根据回归函数得出 一幅模拟图像S A R 7 ，然后对S A R 与S A R ’取差值 图像，再按照一定的阈值提取变化部分，并对变化 部分分别在T M 和s A R 中按照最小距离原则归入 相应的类别，基于证据理论对分类结果进行决策级 融合，从而实现变化检测．在具体研究中，为了充分 应用多光谱遥感的优点，分别根据若干未变化像元 建立T M 图像第3 ，4 ，5 波段与s A R 图像的灰度回 归函数，然后由T M 3 ，T M 4 ，T M 5 计算三幅模拟图 像后，取平均值形成最终模拟图像S A R ’参与后续 处理． 3 实例分析基于主成分分析的处理 以下以主成分分析方法为例进行实例说明，研 究中采用的遥感信息是由中国卫星地面接收站购 买的华东某矿区1 9 8 7 年和1 9 9 4 年的T M 图像，使 用除T M 6 外的其余6 个波段，分别采用主成分差 a 蔫僵圈像第一生成丹 值、差值主成分、多时相主成分3 种处理技术．进行 主成分差值法分析时，取1 9 8 7 年T M 图像6 个波 段第一主成分P C I 。，和1 9 9 4 年6 个波段的第一主 成分P C I 一进行标准化后，计算△p c l ，如图1 所 示，图像看出亮度较大的区域反映了变化信息． 图11 9 9 4 年与】9 8 7 年第一主成分之差 F i g ．1D i E e r e n c eo fP C Ii nm u l t i t e m p o r a li m a g e 在差值主成分变换方法中，分别对T M 8 7 ， T M 9 4 进行校正，然后按波段求差，对6 个差值图 像进行主成分变换，经分析试验，其中第一主成分 和第二主成分已包含了主要的变化信息，如图2 a 中暗色部分，2 b 中明亮部分所示，可以看出，变化 信息与背景信息之间具有明显的阚值，可以提取变 化明显的区域．但具体的分析研究也表明，差值主 成分受差值图像的影响较大，容易出现伪变化区 域． 【娜接值田慷第二主成分 圈2 差值图像主成分变换 F i g ．2P C At r a n s f o r m a t i o nt od i f f e r e n c ei m a g e 在多时相主成分中，为了减少计算量，在每一 时相中均选取具有最大信息量的组合T M 3 ，T M 4 ， T M 5 三个波段．将6 个波段组成一个集合，进行主 成分变换，表1 为各主成分特征值、标准差及所占 比例．对各主成分图像进行分析，发现P C I ，P C 2 ， P C 3 已基本覆盖了全部图像信息，其中第一主成分 与第二主成分如图3 a ，b 示，主要反映了各时相图 像中相对稳定的不变部分，而第三主成分中则主要 体现了变化区域，如图3 c 所示．图3 d 为P C I ，P C 2 ， P C 3 组成的R G B 合成图像，其中变化区域得到了 明显表达，能够通过阈值分割或分类进行提取． 裹1 多时相主成分变换参数 T a b l e1P a r a m e t e r s0 fm u l t i t e m p o r a lP C A 万方数据 中国矿业大学学报 第3 3 卷 扛 第兰荛成分 c a P c l ，F C 2 ，P C 3 R G B 图像 图3 多时相主成分变换结果 F i g ．3I m a g eb ym u l t i t e m p o r a lP C At r a n s f o r m a t i o n 通过对3 种主成分分析的比较说明主成分变 换可以用来实现多时相遥感图像中的变化信息提 取，但主要是限于确定变化区域，要确定具体的变 化类型，需要在分类支持下进行；在3 种处理策略 中，效果最好的是多时相主成分法，它既可以确定 两时相中的主要信息即不变信息，又可以确定变化 信息；主成分差值法也是一种相对有效的方法；而 差值主成分法由于受差值图像影响较大，容易出现 伪变化信息，因此在使用前需先进行辐射校正和灰 度标准化等操作． 4 结论与展望 参考文献 本文面向工矿区陆面演变动态监测中多时相 遥感信息的处理方法进行研究，得出以下结论 1 遥感动态监测是多时相遥感信息应用的重 要途径，从技术体系上可以将应用模式分为图像运 算、图像变换、分类统计、模型分析4 个层次，每一 层次都有各自的特点和相应的算法； 2 针对工矿区陆面演变的特点，从实用性和 效率综台考虑的角度，设计出了综合动态监测、灰 度回归变化检测等方法，能够满足应用要求； 3 多时相主成分分析能够有效应甩于变化区 域检测，进而在分类、统计后能够实现定位、定性、 定量的遥感动态监测，是一种简便、易行的方法． 本文侧重于方法体系构建和变化检测算法设 计与分析．今后的研究将结合算法优化、定量分析 等方面的要求，提高算法的效果和适用性，促进遥 感信息在工矿区陆面演变监测与治理中的应用． [ 1 3A n n eH ，A n i lK ，T o r f i n nT ．M u l t i s o u r c ec l a s s i f i c a t i o l lo fr e m o t e l ys e n s e dd a t af u s i o no fL a n d s a tT Ma n d S A Ri m a g e s [ J ] ．I E E ET r a n s a c t i c no nG e o S e i e n c ea n d R e m o t eS e n s i n g ．1 9 9 4 ，3 2 4 t7 9 8 7 7 8 ． [ 2 ] P o h lC ，G e n d e r e nJ ．M u l t i s e n s o ri m a g ef u s i o ni nr e _ m o t es e n s i n g c o n c e p t s ，m e t h o d sa n da p p l i c a t i o n s [ J ] ． I n t e r n a t i o n a lJ o u r n a lo fR e m o t eS e n s i n g ，1 9 9 8 ，1 9 5 8 2 38 5 4 ． [ 3 3 孙家炳，刘继琳，李军．多源遥感影像融合[ J ] ．遥 感学报，i 9 9 8 ，2 1 4 7 5 0 ． [ 4 ] 何国金，李克鲁，胡德永，等．多卫星遥感数据的信息 融台理论，方法与实践[ J ] ．中国图像图形学报， i 9 9 9 ，4 9 7 4 47 4 9 ． [ 5 ] 杜培军．工矿区陆面演变与空间信息技术应用的研究 [ D ] ．徐州中国矿业大学环境与测绘学院，2 0 0 1 ． [ 6 ] P r a k a s hA ，G u p t aR ．L a n d u 8 em a p p i n gc h a n g ed e t e e d o ni ac o a lm i n i n ga r e aac a s es t u d yi nt h eT h a r i a ， C o a l f i e l d ，I n d i a [ J ] ．I n t e r n a t i o n a lJ o u r n a lo fR e m o t e 万方数据 第3 期 杜培军等工矿区陆面演变动态监测中的遥感信息处理 Z 5 3 R e m o t es e n s m R ，1 9 9 8 ，1 9 3 3 9 1 - 4 1 0 ． E 7 3 S c h m i d tH ，G l a e s s e rC ．M u h i t e m p o r a la n a l y s i so f s a t e l l i t ed a t aa n dt h e i ru s ei nt h em o n i t o r i n go f e n v i r o n m e n t a li m p a c t so fo p e nc a s tl i g n i t em i n i n g a r e a si nE a s t e r nG e r m a n y [ J ] ．I n t e r n a t i o n a lJ o u r n a l o fR e m o t eS e n s i n g ，1 9 9 8 ，1 9 1 2 2 2 4 5 2 2 6 0 ． [ 8 ] J o h nG ，D i n gY u a n ，R o s sS ，e ta 1 ．Ac h a n g e d e t e c t i o ne x p e r i m e n tu s i n gv e g e t a t i o ni n d i c e s [ J ] ． P h o t o g r a m m e t r yE n g i n e e r i n ga n dR e m o t eS e n s i n g ， 1 9 9 8 ，6 4 2 1 4 3 1 5 0 ． [ 9 3K w a r t e n gA ，c h a v e zP ．C h a n g ed e t e c t i o ns t u d yo f K u w a i tc i t ya n de n v i r o n m e n t su s i n gm u l t it e m p o r a l L a n d s a tT Md a t a [ J ] ．I n t e r n a t i o n a lJ o u r n a lo f R e m o t eS e n s i n g ，1 9 9 8 1 9 9 1 6 5 1 1 6 6 2 ． [ 1 0 ] 张永生，王仁礼．遥感动态监H E M ] ．北京解放军 出版社，1 9 9 9 ． [ 1 1 3 M a sJF ．M o n i t o r i n gl a n d c o v e rc h a n g e s ac o m p a r i s o no fc h a n g ed e t e c t i o nt e c h n i q u e s [ J ] ．I n t e r n a t i o n a l J o u r n a lo fR e m o t eS e n s i n g ，1 9 9 9 ，2 0 1 1 3 9 1 5 2 [ 1 2 ] L a m b i nE ．C h a n g ev e c t o ra n a l y s i si nm u h i t e m p o r a l s p a c e at o o lt od e t e c ta n dc a t e g o r i z el a n d c o v e t c h a n g ep r o c e s s e su s i n gh i g ht e m p o r a l r e s o l u t i o n s a t e t h t ed a t a [ J ] ．R e m o t eS e n s i n go fE n v i r o n m e n t ， 1 9 9 4 ．4 8 2 2 3 1 ～2 4 4 ． [ 1 3 ] L o r e n z oB ，S e b a s t i a n oB ．A ni t e r a t i v et e c h n i q u ef o r t h ed e t e c t i o no fl a n d c o v e rt r a n s i t i o a si nm u l t i t e n l p o r a lR e m o t eS e n s i n gI m a g e s [ J ] ．1 E E E T r a n s a c t i o no nG e o s c i e n e ea n dR e m o t eS e n s i n g ． 1 9 9 7 ，3 5 4 8 5 8 - 8 6 7 ． [ 1 4 3 M e r r i l lK ，L i uJJ ．Ac o m p a r i s o no ff o u ra l g o r i t h m s f o re h n g ed e t e c t i o ni na nu r b a ne n v i r o n m e n t [ J ] ． R e m o t e S e n s i n go fE n v i r o n m e n t 1 9 9 8 ，5 3 2 9 5 1 0 0 ． [ 1 9 3 R o b bD ，R u s s e l lG ．Aq u a n t i t a t i v ec o m p a r i s o no f c h a n g ed e t e c t i o na l g o r i t h m sf o rm o n i t o r i n ge e l g l a s s { t o mr e m o t e l ys e n s e dd a t a [ j ] ．P h o t o g r a r n m e t r y E n g i n e e r i n ga n dR e m o t eS e n s i n g , 1 9 9 8 6 4 3 2 0 7 2 1 6 ． D 6 ] 廖明生，朱攀，龚健雅，基于典型相关分析的多 元变换检测口] ．遥感学报，Z 0 0 0 ，4 3 1 9 7 2 0 1 ． [ 1 7 ] 李本纲，陶澎．一种利用多时相T M 影像分析地 表植被变化的新方法[ J ] ．遥感学报，2 0 0 0 ，4 4 2 9 5 2 9 8 ． 责任编辑王玉渣 万方数据