CN112347926B - 基于建筑形态分布的高分辨率影像城中村检测方法 - Google Patents

基于建筑形态分布的高分辨率影像城中村检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于建筑形态分布的高分辨率影像城中村检测方法，该方法从城中村的建筑空间分布建筑覆盖率高、个数多、面积小、间距近等特点出发，设计典型的建筑形态分布参数描述城中村的物理特点，并根据机器学习输出的分类概率，有针对性地对低置信度分类结果进行检查修正，以有限的人工干预提升最终产品制图精度。本发明相对于传统的光谱和纹理特征，建筑形态分布特征具有较高的语义信息，能够更好地描述复杂的城中村场景，实现准确的城中村提取，并适用于大范围的城中村遥感制图应用。

Description

基于建筑形态分布的高分辨率影像城中村检测方法
技术领域
本发明属于摄影测量与遥感领域，特别是涉及一种基于建筑形态分布的高分辨率影像城中村检测方法。
背景技术
城中村是中国在快速城市化进程中的特殊产物。城中村内部建筑分布拥挤，缺乏公共基础设施，再加上混杂的人口，容易引发环境卫生问题。因此，及时有效的城中村制图信息对城市管理非常必要，它能帮助城市管理人员制定合理的城市规划方案。然而，许多中国城市依然缺乏细致的城中村信息，传统的数据获取方法主要是实地测绘与调研，耗费巨大的人力与时间。
随着遥感技术的发展，高分辨率影像已经广泛应用于城市基本地物要素的监测，但是，国内利用遥感影像进行城中村的研究还相对较少，现有的城中村研究主要集中在社会科学领域，且多是局部案例分析，缺乏大范围、连续的城中村空间分布信息。同时，国外有一些针对贫民窟(slum)或者非正式居民区(informal settlement)提取的相关研究，而贫民窟与城中村在物理外观上具有一定的相似之处。该类场景识别的机器学习方法主要依赖于影像的光谱和纹理等底层特征信息，比如常用的灰度共生矩阵测度(gray-level co-occurrence matrix,GLCM)，但是这些底层特征物理意义不明确，难以描述大范围复杂的城中村场景。因此，在城中村检测的任务中，需要设计具有高层语义信息的特征来实现更有效的城中村场景表达。实际上，虽然城中村内光谱信息各异，但是城中村拥有一些共性特点。一般而言，城中村内部的建筑分布拥挤而密集，居住环境较差。这种建筑形态分布模式是城中村比较普遍的特点，为城中村的场景语义推断提供了线索。
此外，在大范围的遥感制图实践中，为了提升制图产品的精度，需要修正制图过程中存在的一些错误，以满足后续应用的需求。然而，该检查过程往往缺乏针对性，耗费大量时间。实际上，如果能考虑机器学习输出的分类置信度，有针对性地对低置信度分类结果进行检查修正，将会以有限的人工干预提升整体的精度。
发明内容
有鉴于此，本发明旨在克服上述现有技术中存在的缺陷，提供一种基于建筑形态分布的高分辨率影像城中村检测方法，以解决现有的光谱、纹理等底层影像特征不足以描述复杂的城中村场景的问题，该方法从城中村的物理特点出发，通过描述建筑的空间分布模式来进行城中村场景特征表达，实现城中村的准确提取。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
一种基于建筑形态分布的高分辨率影像城中村检测方法，该方法包括以下步骤：
步骤一：获取目标区域高分辨率卫星遥感影像和对应的道路矢量数据，影像空间分辨率在0.5至2米之间，至少包含可见光三个波段，能够支撑单个建筑物的识别。
步骤二：利用道路矢量数据将影像分割成大小不一的街区，作为城中村检测的基本单元，每个街区内部的土地利用和功能属性相对一致，比如每个街区内都是居民区、水体、森林等土地利用状态，而不存在不同土地功能的混淆。
街区是现代城市管理的基本单元，一般被多条道路包围形成，没有固定大小，但是内部的土地利用和功能属性相对一致。因此，街区具有天然的语义信息。以街区为基本单元进行城中村检测，能够缓解场景描述时的语义混淆情况，保持较好的边缘范围信息。并且，街区层次的城中村制图产品也更适用于城市规划与管理。
步骤三：采用多方向、多尺度形态学差分谱进行建筑特征提取。具体的，采用多尺度和多方向的线性结构元素对影像进行白顶帽变换(WTH)，生成差分形态学特征(DMP)来表征不同尺度和方向上的建筑分布，多方向、多尺度形态学差分谱(MP)定义如下：
Figure BDA0002765170630000021
其中，DMP_WTH是基于白顶帽变换WTH生成的差分形态学特征；s和d分别表示WTH变换中线性结构元素的尺寸和方向；Ns和Nd分别表示尺寸和方向的总数。
步骤四：基于建筑提取结果，在街区范围内计算典型的建筑形态分布参数，以描述城中村的物理特点，城中村由于缺乏有效、规范的城市管理，形成了区别于现代城市的独特物理景观。一般而言，城中村的普遍景观特点表现为：建筑覆盖率高、建筑个数多、建筑面积小、建筑间距近。从这些物理特点出发，本发明设计采用几个典型的建筑形态分布参数，具体包括建筑覆盖率(PLAND)、建筑个数密度(PD)、建筑平均面积(MPA)和建筑平均间距(MNND)。建筑形态分布参数定义如下：
Figure BDA0002765170630000022
Figure BDA0002765170630000023
Figure BDA0002765170630000031
Figure BDA0002765170630000032
其中，ai表示第i个斑块的面积，n表示斑块个数，A表示场景面积，hj表示第j个斑块到其最邻近斑块的距离。
与传统的光谱、纹理特征相比，这些典型的建筑形态分布参数物理意义明确，具有高层次的语义信息，能够更好地描述复杂的城中村场景，进行场景语义推断。
步骤五：采集训练样本并联合建筑形态分布特征输入到随机森林分类器中进行模型训练和分类。
步骤六：根据机器学习输出的分类概率，对低置信度分类结果参照高分辨率影像进行检查修正，以有限的人工干预提升最终的城中村产品制图精度，适用于大范围的遥感制图应用。在大范围的遥感制图实践中，为了提升制图产品的精度，需要修正制图过程中存在的一些错误，以满足后续应用的需求。本发明根据机器学习的输出结果评估分类置信度，对不同置信度下的分类结果分别进行精度评价，以城中村制图应用为导向，对其中的低置信度分类结果进行检查修正。
分类置信度表示为：
Figure BDA0002765170630000033
其中R(x)指街区x分类结果的置信度，TreeNumber指随机森林分类器中决策树的棵数，votek指第k个类别的投票数，也就是本发明中识别成城中村(k＝1)或非城中村(k＝2)的投票数。
该策略能够参考机器学习输出的概率(高置信度：R(x)>0.9，低置信度：0.5<R(x)<0.9)，达到以有限的人工干预提升最后制图精度的目的，在大规模的遥感应用中是一种实际可操作的人机交互策略。
相对于现有技术，本发明的有益效果是：
本方法设计采用的建筑形态分布参数具有高层次的语义信息，物理意义明确，易于理解，能够更好地描述城中村场景的根本形态特点，实现准确的城中村检测。此外，本方法根据机器学习输出的分类置信度，有针对性地对低置信度结果进行检查修正。该方法是一种有效的人机交互方式，能够以有限的人工干预生产更加准确的城中村制图产品，适用于大范围的城中村提取与制图。
附图说明
构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
在附图中：
图1为本发明所述的一种基于建筑形态分布的高分辨率影像城中村检测方法的流程图；
图2为本发明所述的一种基于建筑形态分布的高分辨率影像城中村检测方法的影像与街区分割示意图；
图3为本发明所述的一种基于建筑形态分布的高分辨率影像城中村检测方法的城中村与非城中村的样本特征图；
图4为本发明所述的一种基于建筑形态分布的高分辨率影像城中村检测方法的城中村制图结果。
具体实施方式
除有定义外，以下实施例中所用的技术术语具有与本发明所属领域技术人员普遍理解的相同含义。
本发明从城中村的物理特点出发，设计采用建筑形态分布参数描述复杂的城中村场景，并根据机器学习输出的分类置信度，进行有效的人机交互，实现大范围的城中村提取与制图。为了更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图和具体实例对本发明作进一步详细说明：
(1)数据获取：获取目标区域的高分辨率卫星遥感影像和对应的道路矢量数据，影像空间分辨率最好在2米左右，至少包含可见光三个波段，能够支撑单个建筑物的识别。本发明以广州城市核心建成区为例，获取了高分二号遥感影像，空间分辨率为2米，道路矢量数据从开源地图OpenStreetMap上获取。
(2)街区分割：利用道路矢量数据将影像分割成大小不一的街区作为基本的城中村检测单元。街区是现代城市管理的基本单元，一般被多条道路包围形成，没有固定大小，但是内部的土地利用和功能属性相对一致，因此，街区具有天然的语义信息。在实际应用中，道路矢量数据可能会有所缺失，一般需要参考卫星影像进行检查，对不一致的地方进行必要的修正。影像与街区分割图如图2所示。
(3)建筑特征提取：采用多方向、多尺度形态学差分谱进行建筑特征提取。具体的，采用多尺度和多方向的线性结构元素对影像进行白顶帽变换(WTH)，生成差分形态学特征(DMP)来表征不同尺度和方向上的建筑分布，多方向、多尺度形态学差分谱(MP)定义如下：
Figure BDA0002765170630000051
其中，DMP_WTH是基于白顶帽变换WTH生成的差分形态学特征；s和d分别表示WTH变换中线性结构元素的尺寸和方向；Ns和Nd分别表示尺寸和方向的总数。
(4)建筑形态分布参数计算：基于建筑提取结果，在街区范围内计算典型的建筑形态分布参数，以描述城中村的物理特点，具体包括建筑覆盖率(PLAND)、建筑个数密度(PD)、建筑平均面积(MPA)和建筑平均间距(MNND)。建筑形态分布参数定义如下：
Figure BDA0002765170630000052
Figure BDA0002765170630000053
Figure BDA0002765170630000054
Figure BDA0002765170630000055
其中，ai表示第i个斑块的面积，n表示斑块个数，A表示场景面积，hj表示第j个斑块到其最邻近斑块的距离。城中村与非城中村的样本特征分布如图3所示。可以看出来，建筑形态分布参数在城中村与非城中村场景下具有比较明显的差异，尤其是城中村的建筑覆盖率(PLAND)，建筑个数密度(PD)显著高于非城中村，而城中村的建筑平均间距(MNND)显著低于非城中村，这与城中村的物理特点是相符的。此外，建筑平均面积(MPA)的差别较小，这是因为一些非城中村区域包含了一些没有建筑的自然区域，如绿地、公园等。
(5)模型训练与分类：采集训练样本并联合建筑形态分布特征输入到随机森林(RF)分类器中进行模型训练和分类。本发明中分别随机选择了40个城中村和非城中村街区作为训练样本，这些样本均匀地分布在整个研究区，并且空间分离，确保其空间独立性。随后，将训练样本与街区景观特征联合输入到RF分类器中进行城中村的识别。
(6)人机交互机制：根据机器学习输出的分类概率，有针对性地对低置信度分类结果进行检查修正，以有限的人工干预提升最终的城中村产品制图精度。分类置信度表示为：
Figure BDA0002765170630000061
其中R(x)指街区x分类结果的置信度，TreeNumber指随机森林分类器中决策树的棵数，本发明中设为100棵，votek指第k个类别的投票数，也就是本发明中识别成城中村(k＝1)或非城中村(k＝2)的投票数。根据R(x)的数值，将所有街区的分类结果置信度分成高置信度(R(x)>0.9)和低置信度(0.5<R(x)<0.9)，并有针对性地对低置信度分类结果进行检查修正，提升整体的城中村制图精度。城中村制图结果如图4所示。本发明方法一共检测出330个城中村街区，占地面积2525公顷。可以看出来，广州面临着比较严重的城中村问题，城中村广泛分布于城市的各个区域。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于建筑形态分布的高分辨率影像城中村检测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
步骤一：获取目标区域高分辨率卫星遥感影像和对应的道路矢量数据；
步骤二：将影像分割成若干街区作为城中村检测的基本单元；
步骤三：采用多方向、多尺度形态学差分谱进行建筑特征提取；
步骤四：基于建筑提取结果，在街区范围内计算典型的建筑形态分布参数，具体包括建筑覆盖率、建筑个数密度、建筑平均面积和建筑平均间距；
步骤五：采集训练样本并联合建筑形态分布特征输入到随机森林分类器中进行模型训练和分类；
步骤六：根据机器学习输出的分类概率，对低置信度分类结果进行检查修正；
步骤四中，采用建筑形态分布参数作为城中村的场景特征表达；
采用几个典型的建筑形态分布参数，包括建筑覆盖率(PLAND)、建筑个数密度(PD)、建筑平均面积(MPA)和建筑平均间距(MNND)来描述建筑的空间分布特点；
建筑形态分布参数定义如下：
Figure QLYQS_1
Figure QLYQS_2
Figure QLYQS_3
Figure QLYQS_4
其中，ai表示第i个斑块的面积，n表示斑块个数，A表示场景面积，hj表示第j个斑块到其最邻近斑块的距离。
2.根据权利要求1所述的基于建筑形态分布的高分辨率影像城中村检测方法，其特征在于：在步骤一中，影像空间分辨率在0.5至2米之间，至少包含可见光三个波段。
3.根据权利要求1所述的基于建筑形态分布的高分辨率影像城中村检测方法，其特征在于：步骤二中，采用道路矢量将影像分割成街区作为城中村的基本检测单元，每个街区内部的土地利用和功能属性相对一致。
4.根据权利要求1所述的基于建筑形态分布的高分辨率影像城中村检测方法，其特征在于：步骤三中，建筑特征的提取方法为：采用多尺度和多方向的线性结构元素对影像进行白顶帽变换(WTH)，生成差分形态学特征(DMP)来表征不同尺度和方向上的建筑分布；
多方向、多尺度形态学差分谱(MP)定义如下：
Figure QLYQS_5
其中，DMP_WTH是基于白顶帽变换WTH生成的差分形态学特征；s和d分别表示WTH变换中线性结构元素的尺寸和方向；Ns和Nd分别表示尺寸和方向的总数。
5.根据权利要求1所述的基于建筑形态分布的高分辨率影像城中村检测方法，其特征在于：步骤六中，根据机器学习输出的分类概率，对低置信度分类结果参照高分辨率影像进行目视检查，如果分类错误，则修正分类结果;
根据机器学习的输出结果评估分类置信度，对不同置信度下的分类结果分别进行精度评价，以城中村制图应用为导向，对其中的低置信度分类结果进行检查修正；
分类置信度表示为：
Figure QLYQS_6
其中R(x)指街区x分类结果的置信度，TreeNumber指随机森林分类器中决策树的棵数，votek指第k个类别的投票数，即识别成城中村(k＝1)或非城中村(k＝2)的投票数，根据R(x)的数值，将所有街区的分类结果置信度分成高置信度(R(x)>0.9)和低置信度(0.5<R(x)<0.9)，并对低置信度分类结果参照高分辨率影像进行人工检查修正。
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Application publication date: 20210209

Assignee: STARGIS (TIANJIN) TECHNOLOGY DEVELOPMENT Co.,Ltd.

Assignor: Tianjin survey and Design Institute Group Co.,Ltd.

Contract record no.: X2023980054279

Denomination of invention: A high-resolution image detection method for urban villages based on architectural form distribution

Granted publication date: 20230523

License type: Common License

Record date: 20231227