国产高分一号卫星数据傅里叶变换提取梯田影像可行性分析

2016-07-27王晓晶罗志东许永利

中国水土保持 2016年1期

关键词：梯田可行性

赵　欣，王晓晶，赵　院，罗志东，许永利，郭　浩，张　羿

(1.北京地拓科技发展有限公司，北京 100084； 2.水利部水土保持监测中心，北京 100053；3.北京林业大学，北京 100083)

国产高分一号卫星数据傅里叶变换提取梯田影像可行性分析

赵欣1，王晓晶1，赵院2，罗志东2，许永利1，郭浩1，张羿3

(1.北京地拓科技发展有限公司，北京 100084； 2.水利部水土保持监测中心，北京 100053；3.北京林业大学，北京 100083)

[摘要]在研究国产高分一号卫星数据特点和梯田纹理特征的基础上，以国产高分一号卫星数据为数据源进行傅里叶变换提取梯田影像研究并进行了可行性分析。经过对包含不同地类、不同尺寸区域的提取测试发现，纹理特征不明显的梯田和纹理不均一的非梯田易造成大量漏提和错提，综合分析认为傅里叶变换提取梯田影像算法难以满足工程化生产的需要。

梯田在我国已有数千年的历史,具有保水、保土、保肥的作用,是一种重要的水土保持措施[1]。我国陕北地区地形十分破碎,以丘陵沟壑为主，作为基本农田,梯田在该区域分布较广。随着退耕还林政策的不断实施，梯田等基本农田的数量成为体现退耕还林成果的主要指标,如何利用遥感影像实时、动态、大范围地获取区域相对准确的梯田数量一直是水土保持工作关注的问题[2]。随着遥感影像空间分辨率的不断提高，应用国外高分辨率遥感数据进行梯田影像提取的技术研究在不断地深入，主要有目视解译、监督分类、灰度共生矩阵、面向对象和基于傅里叶变换等技术手段。

国产高分卫星的发射成功，实现了高分遥感数据应用的国产化，本文旨在基于国产高分遥感数据进行梯田影像提取技术可行性研究。

1高分一号卫星特点

高分一号卫星于2013年4月26日发射，为太阳同步轨道卫星，是我国首颗民用高分遥感卫星，可提供2 m空间分辨率的全色数据、8和16 m空间分辨率的多光谱数据。其中2 m分辨率全色/8 m分辨率多光谱的两台相机组合幅宽为60 km2，侧摆重访周期为4天，不侧摆重访周期为41天；16 m分辨率多光谱的四台相机组合幅宽为800 km2，不侧摆重访周期为4天。高分一号卫星在提供数据的空间分辨率、光谱分辨率、重访周期等方面具有显著优势，能够满足更多、更专业的遥感用户需求。

本文拟以高分一号2 m空间分辨率的全色数据为数据源进行梯田提取算法研究。

2研究区梯田特征

根据梯田的位置将梯田分为陡坡梯田和缓坡梯田两种，陡坡梯田位于15°～25°的坡面，缓坡梯田位于15°以下的缓坡面[3]。

梯田层次明显、有规律，田埂处有阴影，内部为有序的环状线型纹理，局部可看作是近似平行的线条，线条多与等高线走势相近甚至完全重合。梯田的田埂在图像上为低反射，表现为深色的线型纹理。

梯田局部纹理呈现近似平行的分布特点，根据梯田的田面宽窄设定的小窗口内梯田纹理呈现出平行的直线或弧线的特点，即梯田的纹理特征适合基于窗口操作的纹理分析方式。

3傅里叶变换原理

傅里叶变换是数字信号处理的一种重要算法。它将原来的时空域信号转换成了频谱信号，并对这些频域谱信号进行处理、加工。图像频谱是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标，是灰度在平面上的梯度。本文根据梯田在高分影像上的纹理特征，对其进行傅立叶变换，将空间域转换到频率域，对梯田的频谱特征进行分析研究，实现梯田影像的提取。

本文应用二维离散傅里叶变换，即将空间域大小为M·N的数字图像以正方形网格(窗口)采样，变换为大小相等、中心对称的频率域,公式为

(1)

式中：j为虚部系数；u、v均为实频率变量(u=0,1,2,…,M-1；v=0,1,2,…,N-1)。

x,y可以理解为空间域数字图像的横、纵坐标值，也可以理解为数字图像对应的数字矩阵的行、列值；F(u,v)为频域图像谱，通常F(u,v)是u和v的复数，以R(u,v)为实部、I(u,v)为虚部，频率u对应于x轴、频率v对应于y轴[4]，即

(2)

振幅谱为

(3)

相角为

(4)

影像中梯田区域中的噪声在频谱图上的叠加能量不会占绝对优势，有噪声和无噪声的梯田经傅里叶变换后在频谱图上的频谱特征一致[2]，因此傅里叶变换时忽略噪声的影响。高分数据裁切9像元×9像元梯田样区经傅里叶变换后频谱分布见图1。

图1　梯田频谱图

通过傅里叶变换后可见梯田的频谱分布与梯田纹理呈现垂直状态，且频谱分布方向不受噪声的影响。下面将利用梯田纹理经过傅里叶变换后的频谱分布特征进行区域的梯田影像提取研究。

4技术路线

选取实验样区，运用经过辐射校正、正射校正和均衡化后的2 m分辨率的高分一号卫星数据进行裁切。本文选择4个不同尺寸的样区进行测试，其中包括3个小尺寸区域和1个大尺寸区域，具体技术路线如图2所示。

技术路线中的关键步骤包括影像均衡化处理、窗口选择、计算特征值、设置阈值、填充/删除处理和边缘圆滑处理。

(1)影像均衡化处理：为减小灰度不均匀对频谱能量叠加的影响，傅里叶变换之前对影像进行均衡化处理。

(2)窗口选择：根据梯田的宽窄设置N·N正方形的窗口区域进行傅里叶变换，根据提取结果不断调整窗口大小直到满意为止。

(3)计算特征值：根据梯田纹理经过傅里叶变换后的频谱特性，用选定窗口中最大频谱值与其他频谱值之和的比值作为该窗口的傅里叶变换特征值。

(4)设置阈值：根据确定窗口的傅里叶变换特征值图中特征值的分布和范围，经过多次测试，确定最终阈值。

图2　技术路线图

(5)填充/删除处理：经过窗口选取和阈值设定提取的梯田成果存在极小面积梯田图斑，大面积梯田影像中也有小空洞，为解决此类问题，本文选用八方向法，经过循环处理，删除极小面积的梯田图斑并填充大面积梯田影像中存在的小空洞，提高提取精度，如图3所示。

(6)边缘圆滑处理：由于应用傅立叶变换提取梯田是基于窗口进行的，因此提取梯田区域边界呈现锯齿状。本文通过腐蚀、膨胀的算法进行边缘的平滑处理，结果如图3所示。

图3　提取结果后处理

5样区实验及结果分析

5.1样区实验

在经过预处理的高分影像中裁切3个小尺寸梯田样区进行提取实验，测试结果见图4。

从裁切的3块小尺寸样区实验结果来看，傅里叶变换提取梯田影像的精度在90%以上，似乎该方法可实现梯田影像提取的工程化。为进一步测试傅里叶变换提取梯田影像效果，进行了大尺寸实验样区的梯田影像提取测试，如图5所示。

图4　小样区测试提取结果

图5　大区域测试提取结果

从大尺寸实验样区的提取结果可见，其梯田影像提取精度与小尺寸实验样区的提取精度有巨大差别，存在大量的错提和漏提现象。

5.2结果分析

对大、小尺寸实验样区的提取结果进行分析：当影像中非梯田地物纹理存在非均一化情况时，设定的窗口内都有可能出现类似梯田的纹理特征，因此这类地物经过傅里叶变换后其特征值类似于梯田特征值，甚至特征值大于梯田，导致应用傅里叶变换提取梯田影像时，提取结果存在大量的错提和漏提现象。小尺寸测试区的选择存在特殊性，非梯田地物类型少，一旦扩展到较大尺寸的测试样区，非梯田地物类型和梯田类型随之增加，傅里叶变换提取梯田影像的局限性就显现出来。具体分析见表1。

6结论

(1)非梯田地物纹理对傅里叶变换提取梯田影像存在很大的干扰，如果该地物的纹理特征在选择窗口呈现出与同样大小窗口内梯田的纹理特征相似或一致，则该窗口的特征值也会较大，会被误提取为梯田影像，如形状呈条状的山脊、建筑等。

(2)小尺寸实验样区的地物类型较少，并且梯田的宽度基本一致，须对窗口和阈值进行反复的调整才能提取相对满意的梯田区域。当面向大尺寸实验样区时，其他地物类型增加，梯田的类型及宽窄类型也呈现多样化，其他地物的纹理及不同梯田的纹理对傅里叶变换后梯田影像提取结果造成很大干扰，出现大量的错提和漏提区域，导致梯田影像提取精度明显下降。由此可见，运用傅里叶变换算法提取梯田影像难以满足工程化生产的需要。