佳文赏析 | 面向地理国情监测的变化检测与地表覆盖信息更新方法

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地理国情普查成果是按照统一规范标准、经过内业解译和外业核查形成的矢量数据。如何在普查成果的基础上，利用多时相遥感影像实现变化信息提取与更新是常态化地理国情监测的关键。针对地理国情普查成果特点与持续监测需求，杜培军教授团队以多时相遥感影像处理分析为基础，构建了针对地理国情监测的变化检测方法体系，提出了像元-对象结合的多时相影像变化检测、基于对象实体统计分析的变化识别方法，实现了县域尺度上综合地理国情普查成果和遥感影像的地理国情变化检测与数据更新。

与本研究相关的更多背景材料，请见推文末。相关论文已在学报第4期发表，可在中国知网和期刊官网下载。敬请关注！

《地球信息科学学报》

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地理国情监测是动态掌握自然资源分布与态环境变化、服务社会可持续发展和科学决策的重要手段。地表覆盖作为描述地理国情信息的重要内容，能够反映土地表面物质类型及其自然属性，快速、高效、大规模地对地表覆盖变化进行检测与描述具有十分重要的意义。海量信息的更新面临2大挑战：如何有效地提取变化信息？如何进行信息自动更新？

目前常规方法主要通过人工目视判读或人机交互提取变化区域，解译工作量大，工作效率低，限制了常态化地理国情监测中的快速更新。

遥感影像自动变化检测技术为地理国情动态监测提供了潜在的技术手段。然而，常态化地理国情监测工作中变化检测数据源是地理国情普查的矢量数据与多时相遥感影像，属于结合矢量数据与栅格影像的变化检测。如何进行矢量数据约束下的遥感影像变化检测，提高地理国情监测工作中变化区域识别的自动化程度及效率，缩短更新周期，已成为常态化地理国情监测的迫切需求。

本文提出了两种结合地理国情普查成果与多时相遥感影像的变化检测方法，以变化检测结果为基础建立了地表覆盖自动更新流程。本文采用江阴市某区域2015和2016年地理国情监测数据和遥感影像进行实例分析。

变化检测方法1

变化像元统计的变化检测方法

首先对两景预处理后的影像采用变化矢量分析法进行非监督变化检测，采用最大类间方差法对差异影像进行阈值分割得到初步变化检测结果。由于变化矢量分析法的处理单元是像元，而地理国情普查成果的基本单元是图斑，因此以地理国情普查获取的矢量图斑为先验知识，利用像元级变化检测的结果对每个图斑内部的变化像元比例进行统计，再次使用最大类间方差法得到变化较大的图斑。在实际工作中，这些地块需要进行实地调查的优先级更高，具有重要的参考价值。

基于变化像元统计的变化检测方法技术路线

该方法在两个研究区中都得到了较高的精度，分别为93.65%和93.68%。同时，为了直观反映每个地理国情矢量对象中变化强度的大小，将每个多边形中变化像元的比例按照自然断点阈值分割法划分为未变化、弱变化、中等变化、强变化四个等级。这种方法的结果主要能够体现相比前一期地理国情普查成果中变化像元占比较大的矢量图斑，可以明确后续调查和更新中应优先考虑哪些多边形内地表覆盖发生变化。

基于像元统计的地理国情变化检测图

以及变化强度分级示意图

变化检测方法2

基于地理国情普查图斑的变化检测方法

根据两期遥感影像和地理国情普查矢量成果，提取每一期以地理国情图斑为单元的影像特征，得到两期面向地理国情图斑对象的特征影像。首先采用变化矢量分析法对特征影像进行差值运算，归一化差异特征后计算欧氏距离以得到两期影像在每个图斑内的整体差异强度，最后设定变化阈值来确定斑块是否发生变化。由于地理国情普查成果中的矢量图斑是由人机交互获得，矢量内通常为同一类地物的多个对象的集合，掺杂少量其他地物类型的像元或对象，因此采用单一阈值分割既受到对象分布的影响，也会受到矢量内不同类型对象特征的干扰。针对这个问题，采用多种非监督变化检测算法集成的策略，对多个结果以多数投票法进行决策级融合，增加结果的可靠性。

基于地理国情普查图斑的变化检测技术路线

该方法在两个研究区中也能够得到较好的整体精度（69.31%和88.52%），但相比基于变化像元统计的方法有所下降，主要原因如下：（1）结果精度较高主要是由于研究区中不变像元占比较大（86.10%），检测的变化斑块只占据研究区的29.30%，因此大部分检测结果是正确的；（2）由于地理国情普查成果的斑块是人为将同一类型的多个地物划为一类，当斑块中变化像元比例较大时，整个斑块被检测为变化斑块，斑块中实际未变化的像元被错分为变化像元，产生误检；当斑块中不变像元占比较大时，整个斑块被检测为不变斑块，斑块中实际变化的像元被漏检；误检和漏检像元比例的增加导致结果的可靠性下降。该方法的优势是操作简单，提取信息速度快，避免了影像分割参数反复调试的过程，结果也具有参考价值。但该方法也存在明显不足：地理国情普查的矢量图斑并非按照地物对象而是人机交互解译划分的，其内部存在其他类型的地物，而且矢量图斑内包含的对象较多，即使同类地物不同对象的特征也不尽相同，将他们视为一个整体来提取信息会使地理国情图斑间类别特征和变化特征的界限模糊，降低阈值分割的精度，造成更多的误检和漏检。

基于地理国情普查图斑的变化检测图

总体思路：基于变化检测与解释（Change Detection and Explanation, CED）来解决。

根据两期遥感影像的变化检测结果，将新一期的遥感影像划分为非变化与变化区域。对未变化区域，在前一期地理国情矢量基础上对新一期影像进行面向对象分割。对变化区域，由于地物类型发生了改变，前一期普查矢量对新一期不再具有参考意义，因此需要对新一期影像的变化区域直接进行分割。影像分割后提取分割对象的光谱、形状和纹理等特征。由于未变化区域地表类型与地理国情普查或前一期监测成果基本一致，所以将前一期成果作为参考，从未变化区域中选取少量真实未发生变化的地表覆盖类型标签作为新一期影像对应位置的类型标签。将样本标签和特征输入到分类器中训练分类模型，最后将分类模型应用于分割后的新一期影像进行分类，得到更新后的地表覆盖分类结果。

基于变化检测与解释的地表覆盖数据更新技术路线

通过该方法得到的地表覆盖更新结果在两个研究区都获得了较高的总体精度和Kappa系数。更新后的土地覆盖数据中各类地物边缘和轮廓清晰，整体目视效果好。从每个覆盖类型的结果来看，不同植被覆盖的分类精度相比其它类别精度略低，这说明虽然被划分为不同的类型，但是它们作为植被在现有特征中表现仍然相近。同样，构筑物与房屋建筑也具有相似的特征，在某些场景中也较难区分。本质上来说，地理国情普查的分类标准并非严格按照地表覆盖自然类型划分，而是根据土地的功能考虑了部分土地利用信息，使相同地物因使用功能而非反射特性的差异被划分为不同类别，降低了某些类别之间的可分性。

基于高分辨率遥感影像变化检测结果更新后的

地理国情地表覆盖类型

地表覆盖自动更新方法能够通过遥感影像变化检测和分类方法，辅以往期的数据生成当期遥感影像对应的地表覆盖专题数据，为地理国情基础数据的现势性更新、变化规律分析和决策分析提供技术手段。

项 目 背 景

2015年6月，原国家测绘地理信息局牵头组织完成了第一次全国地理国情普查工作，采用覆盖全国的优于1m分辨率遥感影像，收集整合多行业专题数据，获取了由10个一级类、58个二级类和135个三级类共2.6亿个图斑构成的全覆盖、无缝隙、高精度的海量地理国情数据，全面摸清了我国“山水林田湖”等地表自然资源要素现状和空间分布，查清了我国人工设施空间分布情况。国家《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》明确提出了“提升测绘地理信息服务保障能力，开展地理国情常态化监测，推进全球地理信息资源开发”等要求。地理国情监测的主要任务是充分利用测绘地理信息资源和技术，摸清地理国情家底，准确把握国情国力，科学揭示资源、生态、环境、人口、经济、社会等自然和人文要素在地理空间上相互作用、相互影响的内在关系，准确掌握、科学分析资源环境的承载能力和发展潜力，为国家重大战略和规划制定、宏观政策研究、空间规划管理、区域政策制定、加强灾害预警、各行业开展调查统计等提供地理国情公共基底和服务保障。《全国基础测绘中长期规划纲要(2015—2030年)》对地理国情监测进行了部署和安排。针对常态化地理国情监测的需求，研究和发展快速、可靠的多时相遥感影像变化检测与信息提取方法，具有重要的应用意义。

——根据自然资源部网站“测绘”专题相关内容整理（http://www.mnr.gov.cn）

全文可在中国知网下载

作者信息

杜培军 教授

南京大学地理与海洋科学学院教授，博士生导师，自然资源部国土卫星遥感应用重点实验室副主任。主要研究方向为城市遥感、多源遥感影像分类与变化检测、遥感图像模式识别与智能解译等。

杜教授还是跑步爱好者，最好成绩半马1：59：13，全马4：52：53。

有图有真相！

《地球信息科学学报》是由中国科学院地理科学与资源研究所和中国地理学会联合主办，由中国科学院资源与环境信息系统国家重点实验室、虚拟地理环境教育部重点实验室（南京师范大学）、三维信息获取与应用教育部重点实验室（首都师范大学）共同协办的学术期刊。学报为月刊，是中国科学引文数据库（CSCD）核心期刊、中国科技核心期刊、全国中文核心期刊、北大《中文核心期刊要目总览》来源期刊。《2018年版中国科技期刊引证报告（核心版）》显示，《地球信息科学学报》影响因子位列测绘科学技术期刊第3名，综合评价总分位列第4名。

转载自地球信息科学学报

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原文标题：

面向地理国情监测的变化检测与地表覆盖信息更新方法

责任编辑：安静

审编：李倩 

终审： 顾伟男   田巍   梁龙武

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