基于假设检验的遥感影像变化检测

测绘技术装备
季刊 第 14 卷 （3）
2012 年第 2 期
技术交流 39
C {| u | z / 2 }
其中 p (|u |
对于以下两个假设：
z /2 )
H 0 : 像斑未变化 H 1 : 像斑变化
（4） 当 H 0 为真，即像斑未发生变化， x y 取值在
取像斑基准期的 NDVI 值为 X 1 ，检测期的 NDVI 0 附近；| x y | 较大时拒绝假设 H ，接受假设 H ， 0 1 值为 X 2 ，由于影像分割可以保证像斑内部特征的匀 即像斑发生了变化。对于给定的显著性水平 ，检 质性，因此 X 1 和 X 2 均符合正态分布，而两个时期 于以上分析，可以构建类似（2）式中的统计量来进 的影像互不相关，因此 X 1 和 X 2 彼此相互独立。基 验的拒绝域为
2.2 NDVI 提取 利用不同时期的遥感影像进行变化检测，首先 需要选择合适的特征影像。特征影像必须能够很好 地反映土地利用/覆盖类型的变化，可以是原始影 像，也可以是经过变换后的影像，例如 NDVI 影像或 者经过主成分变换之后的影像。本文选取 NDVI 作为 特征影像，原因如下： （1）本文研究的变化区域多被农田所覆盖， NDVI 能够显著反映变化前后的区别。 （2）NDVI 影像近似于正态分布。 NDVI 计算公式如下： （1） NDVI ( NIR R ) /( NIR R ) 其中 NIR 为近红外波段，R 为可见光红波段。 2.3 基于假设检验的变化检测 设两个随机变量 X 1 和 X 2 ，若两者满足以下两 个条件： ① X1 ~ N （1 , 1 ) ， X 2 ~ N （2 , 2 ) 。
X Y Z
2
12
n1

2 2
n2
3 实验 本次实验采用的数据是 2002 年和 2005 年武汉 i 1 i 1 南湖地区的快鸟影像。经过重采样后，影像分辨率 n 1 和 n 2 依次为两个时期像斑所含像素的数目； 为 2 m，采用的波段依次为红、绿、蓝和近红外波段。 武汉自 2002 年起发展迅速，尤其是南湖地区，变化 X i 和 Yi 依次为两个时期像斑内第 i 个像素的 NDVI 程度较大。图 3 所示的是两个时期的绿波段影像以 及对应的 NDVI 图。 值； 为调节因子，取值范围为[0,1]，不同的像斑 值也不同。对于变化程度大的像斑， 的取值较 小，反之 的取值较大。
2 2
② X 1 和 X 2 两者相互独立。 则对于以下两个假设：
图1 变化检测流程图
H 0 : 1 2 0 H1 : 1 2 0
在显著性水平 下可以构建以下统计量 2.1 影像分割 像斑是影像中具有相同属性的像素的集合。获 u~N （0 ,1) ： 取像斑的方式有两种：①影像分割；②栅格影像和 矢量数据套合。本文采用影像分割方法获取像斑。 ( x1 x 2 ) （2） u 影像分割实际上是将整幅影像划分成若干个互不重 12 22 叠的区域，区域内部具有相似性，相邻区域之间具 n n2 [5] 1 有相异性。本文采用文献 提出的影像分割方法。该 方法是一种基于标记的分水岭方法，主要包含三个 当 H 0 为真时， x1 x 2 取值在 0 附近，因此当 步骤：①区域自适应标记提取；②区域伪标记剔除； | x1 x 2 | 较大时拒绝零假设 H 0 ， 接受备择假设 H1 。 [6] ③Meyer 提出的快速分水岭算法。 对于给定的显著性水平 ，检验的拒绝域为
1 引言 利用遥感技术进行土地利用/覆盖变化检测一 [1][2] 直是遥感领域的研究热点 。遥感影像的变化检测 总体可分为三类：①基于像素的方法；②分类后比 [3] 较法；③基于像斑的方法。文献 属于第一类，将 t 检验值作为一个新特征来进行相似度度量，但阈值 [4] 的自动获取仍是一个难点。文献 属于第二类，利 用联合熵和条件熵来进行假设检验，对于不同的地 物类别，估计出不同的参数。然而由于遥感影像中 同物异谱现象的存在，会导致错误的参数估计。因 此本文提出了一种面向像斑的利用假设检验进行变 化检测的方法。 2 基于假设检验的变化检测方法 本文将变化检测过程分为影像分割、 NDVI 提取、 假设检验、变化判别 4 个部分。其流程图如图 1 所 示：
图4
影像分割结果
(a)标准变化结果
(b)相关系数法 图5
(c)置信度为 0.099 变化检测结果
(d)置信度为 0.95
依据标准变化结果，对变化检测的结果进行精 表 1 所示，和相关系数法的精度对比如表 2 所示。 度评定。当显著性水平为 0.05 时,精度评定结果如
表1 类别 实际变化 实际未变化 合计 检测变化 109 12 121 变化检测混淆矩阵 合计 139 130 269 制图精度 78.4% 90.8% 用户精度 90.0% 79.7% 检测未变 30 118 148
对结果进行分析发现，本文方法对农田变化为 建筑物的检测比较准确，但对荒地变化为建筑物的 检测却不准确。这是因为农田和建筑物的 NDVI 值相 差较大，容易检测，然而荒地和建筑物的 NDVI 值相 差不大，容易漏检。 4 结束语 本文引入了基于假设检验的变化检测方法。该
方法提取 NDVI 作为特征影像，以像斑为基础，构建 统计量进行假设检验，在一定的显著性水平下得到 变化结果，有效地提高了变化检测的精度。然而本 文也存在不足：未能充分利用像斑的纹理特征及建 立基于多元统计分析的假设检验方法，这将是以后 研究的重点。
（上接第 46 页） 5 结束语 通过对珠海发电厂沉降监测的实施，现总结以 下几点： （1）采用经确认符合检校要求的精密仪器和平 差软件是确保能如实反映监测物变化趋势的重要前 提条件。 （2）起算基准点要确保万无一失，每次观测前 都要严格按规范先进行起算点的检校，检测无误才 能使用，且起算点应尽量远离测区，选点时也应考 虑避免起算点与检测点间存在一起下沉的可能性。 （3）为了能准确掌握地质薄弱区域的沉降变化 趋势，应加强监测点的个数，以及在关键位置和经 常性受影响的位置加密监测点。
C {| v | z / 2 }
图 2 中两条直线 L1 和 L2 中间所夹部分为接受 行变化分析。 每个像斑总体的标准差未知，但像斑含有大量 域，区域之外则为拒绝域。例如图中 点对应发生变 的样本，因此可以用样本的标准差 S 来估计总体的 化的像斑， 则对应未发生变化的像斑。 标准差 ，数学上很容易证明样本标准差 S 是总体 标准差 的无偏估计。本文构建统计量 v X
（4）数据处理应严格按规范实行，使用多节点 严密平差软件进行平差。 （5）成果的输出考虑利用 Excel 表格的绘图功 能生成图表的方式能直观显示监测点位高程的变化 趋势。 综上对于珠海发电厂海滨地质的复杂性只要严 格按规范作业，采取适当的监测措施和技术手段， 建（构）筑物即使出现较大的沉降，我们也能确保 其在可控的安全范围内不至于人员安全和国家财产 蒙受损失。
参考文献 [1] 罗湘华，倪晋仁.土地利用／土地覆盖变化研究进展[J].应用基础与工程科学学报，2000，8（3）:162-272. [2] 李雪，舒宁，王琰，等.利用土地利用状态转移矩阵分析的变化检测[J].遥感学报,2011,36(8):952-955. [3] 万幼川，申邵红，张景雄.基于概率统计模型的遥感影像变化检测[J]遥感学报,2008,33(7):669-672. [4] S.P.Teng,Y.K.Chen.Hypothesis-test-based landcover change detection using multi-temporal satellite images-A comparative study[J].Advances in space research.2008,41:1744-1754. [5] 巫兆聪，胡忠文，欧阳群东．一种区域自适应的遥感影像分水岭分割算法[J].遥感学报,2011，36（3）:293-296. [6] Meyer F. Color Image Segmentation[ C]. IEEE International Conference on Image Processing and Its Applications, Maastricht,Netherlands,1992.
X Y Z
2 2 1
v
(x y )
n1

2 2
n2
（5）
X Y

其中：
12
n1

22
n2
L1
x X i ; y Yi
i 1 i 1
n1
n2
（6）
L2
1 Βιβλιοθήκη 1 n1 1 n2 2 X x ( ) ; i (Yi y)2 （7） 2 n 1 i 1 n 1 i 1

| ( X
i 0
n1
Y
i
x)(Yi y ) |
（8）
图2
基于 Z 检验的变化检测
(X
n1
i
x) 2
(Y y)
i
n2
2
(a)2002 年绿波段数据
(b)2005 年绿波段数据
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(c)2002 年 NDVI 图 图3 变化检测数据
总体用户精度=84.4% KAPPA 系数=69.8% 表2 相关系数法 用户总体精度 KAPPA 系数 73.9% 47.9% 变化检测精度 本文方法 =0.01 81.0% 62.0% 本文方法 =0.05 84.4% 69.8%
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技术交流 41
的基础上， 提出一种基于像斑的假设检验方法。 该方法提取归一化植被指数(NDVI)作为特征， 以像斑为单位， 构建满足正态分布的统计量 v ，在一定的显著性水平下给出相应的变化检测结果。实验结果表明，该方法具 有较高的精度，在土地利用/覆盖变化检测中具有一定的实用价值。 关键词：变化检测 假设检验 NDVI 像斑 结果
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高波 (1.西安测绘信息技术总站
摘
1
吴涛
1
李亮
2
陕西西安
710054；2.武汉大学遥感信息工程学院
湖北武汉
430079)
要： 基于假设检验的方法在遥感影像变化检测中的应用研究目前还不充分， 在分析了已有假设检验方法
参考文献 [1] GB50026—93，工程测量规范[S]． [2] JGJ8—2007，建筑变形测量规范[S]. [3] GB／T 1289—2006，国家一、二等水准测量规范[S]． [4] 岳建平，田林亚.变形监测技术与应用[M].北京：国防工业出版社，2007.
(d)2005 年 NDVI 图
将两个时期的波段组合形成一个波段数为原来 [6] 波段数 2 倍的新影像， 然后对这个新影像采用文献 的算法进行影像分割。其中的 、coef 参数依次为 0.6 和 0.7。伪标记剔除阈值为 200，影像分割结果 如图 4。 影像分割之后共获取像斑 269 个。取不同显著 性水平，就会得到不同的变化检测结果。为验证本 方法的精度，在缺乏地面真实参考数据的情况下， 采用目视解译的方法，获取标准的变化结果。图 5 显示的是标准变化结果、相关系数法检测结果、显 著性水平分别为 0.01 和 0.05 的变化检测结果，图 中黑色区域为变化的区域。