地形变化检测及DEM快速更新方法的研究

李小红,何丽敏

(山西省测绘工程院,太原 030002)

0 引 言

近些年,伴随着各类地理空间数据库的建立和人类社会日新月异的发展，空间数据库的自动更新和地物目标实时变化检测成为人们迫切需要解决的问题。所以迫切需要开展地形变化快速检测及DEM快速更新的研究，以保障空间数据库的更新。地形指的是地表各种各样的形态,具体指地表以上分布的固定性物体共同呈现出的高低起伏的各种形态。[1,2]从广义上讲，变化检测就是通过比较同一物体或者地域在两个不同时期的描述数据，发现他们之间的差别，从而获得物体或者地域的变化情况。[3]文章实现了利用现势性较强的数字地表模型(Digital Surface Model，简称DSM)数据对现有数字高程模型(Digital ElevationModel，简称DEM)数据进行变化区域自动化提取并更新。

DEM更新的方法有两种：一种是重新生产，另一种是对地形发生变化的区域进行更新。目前发现地形变化检测的方法有利用新旧两套DEM配准后通过差值模型发现变化，首先，必须生产出DEM产品，对于小面积的还可以，对于全省DEM需要更新的项目工作量很大、成本很高。[4]也有的作者利用已有的DEM生成等高线和最新的正射影像(DOM)利用人工选取变化区域，工作量也很大，不仅费时费力，外加人为因素，找的变化区域不准，可能出现漏检测或多检测现象。

本文提出了一种地形变化快速检测及更新的方法，利用新旧两套DSM做差值计算，结合新的DOM分类出高植被，根据一定的高差阈值和面积阈值，可以快速发现变化区域并更新DEM，该方法具有如下特色：

(1)不需要大量编辑DEM数据，直接利用满足测图精度的空三成果，使用像素工厂自动匹配生成DSM，利用新旧两套DSM数据做差值发现变化区域。

(2)由于变化区域占全省一小部分，没必要重新生产，不需要对整个测区进行滤波工作。对于全省的DEM更新，只需找到变化区域，只编辑变化区域的DEM，而且不需要大量的人工在立体下编辑，如置平、三角网内插、光滑、特征线采集。人工操作少，自动化程度比较高，可以节省大量的时间和经费。

(3)不仅可以得到DEM成果，还可以得到变化区域，从而得到变化区域的面积、体积、位置等重要信息。

1 试验区选取

试验区选在山西某市区周围，随着近几年该市中心城区的迁移及该城区四周外扩，其周边区域地形发生了巨大的变化。如果进行整体重新生产DEM就需要集中大量的人力物力去进行精细DSM编辑，这样工期会很长，投资比较高。所以为了满足用图单位的需求，这些区域的DEM快速更新就显得尤为重要。

2 数据准备

进行DEM数据变化区域提取及更新需要用到三种高程数据，现有DEM数据(以下用DEM旧表示)、现有DSM数据(以下用DSM旧表示)和现势性较强的DSM数据(以下用DSM新表示)。

进行DEM数据变化区域提取及更新还需要较新的正射影像(DOM)数据。

DSM旧是2009—2013年，利用机载LiDAR获取覆盖全省的点云数据，经过内插生成格网间距为2m的高精度DEM数据。

DEM旧是在DSM旧的基础上，利用Tscan软件进行激光点云数据滤波，提取出地面点形成的DEM数据，格网间距为2m。

DSM新是由ADS100数字传感器获取的0.5m分辨率的航空影像，经过空三加密后，利用立体相对在像素工厂下计算生成高精度的1mDSM数据,重采样为2m格网。影像获取时间为2019年6、7月份。

DOM是2019年由ADS100数字传感器获取的0.5m分辨率的航空影像，经过处理生成的DOM数据。

3 DEM变化区域更新

3.1 DEM变化区域更新流程

把DSM旧和DSM新两套高程影像配准后做差值，生成新的差值模型影像。根据设定的高差阈值和面积阈值在差值影像上提取地形变化区域差值影像，应用监督分类从DOM上分离出高植被[5],生成高植被区域，和上步提取的变化区域范围做重叠分析去除高植被区域，就是最后的变化区域。根据变化区域差值影像自动生成变化区范围线，从而用编辑后的变化区域的DEM新替换该区域的DEM旧，形成最终的更新后的高程影像。详细流程，如图1所示。

图1 DEM快速更新流程图

3.2 数据预处理

由于旧的高程影像为分幅影像，为了减少高程影像更新

过程中繁琐的接边工作，需要对旧的高程影像进行拼接，形成该区域的整块高程影像。为了减少后序数据计算和提取过程中产生过多的干扰信息，需要把新的高程影像上的噪点(包括极低点和极高点)滤除，然后对无值区域进行内插处理，便于后序新旧DSM数据进行比较求取差值，需要统一格网间距。由于新旧两套高程影像坐标系不一致，所以在更新之前需要先统一坐标系,把新的高程影像坐标系转换到旧的高程影像坐标系。

3.3 差值模型提取

要检测该区域地形变化情况，需要计算新旧DSM同名点的高程差值，如公式(1)所示，进而形成高程影像差值模型，如图2所示。

图2 DEM差值模型提取效果图

△h(i,j)=DSM新(i,j)-DSM旧(i,j)

(1)

式(1)中的△h(i,j)为同名点(i，j)的高程差值。DSM新(i，j)为新的DSM在(i，j)处的高程值。DSM旧(i，j)为旧的DSM在(i，j)处的高程值。

3.4 阈值的设置

3.4.1 阈值设置的必要性

差值模型的提取是为了进一步提取地形变化区域范围，但生成的差值模型包含了一些干扰因素。比如理论上,地形没有变化的区域，△h应该等于0，但是考虑到新旧两套DSM获取时间的不同、获取途径的不同、植被覆盖情况的差别以及数据处理精度的差异等等一系列因素导致实际的△h值并不为零；另一方面部分区域地形地貌没有变化，但新的DSM可能增加了新的人工构筑物；又或者地形上的一些微小区域的变化，对用户的精度要求并不构成影响。基于以上考虑，为了提取到准确有效的变化区域，这里需要设置阈值来进行控制。通过设置高差阈值和面积阈值过滤掉干扰信息，提取到真实有效的变化区域。

3.4.2 阈值设置准则

CHT 9009.2—2010《基础地理信息数字成果 1∶5000、1∶10000、1∶25000、1∶50000、1∶00000数字高程模型》规范规定，2米格网DEM成果精度按平地、丘陵地、山地、高山地进行划分，分别为0.7m、1.7m、3.3m、6.7m。根据该项目情况，为了避免出现DEM接边差过大，需要根据地形类别(除了平地)升高一级，即平地、丘陵地、山地、高山地的高差阈值分别设为0.7m、0.7m、1.7m、3.3m。

变化区域主要包括一些新修的高速公路、开采的矿区、山体填挖后扩建的新区等等，这些地形变化区域通常面积较大。根据实践经验，以300m2作为面积变化阈值比较合理。

3.5 变化区域提取

根据设置的高差阈值提取高差符合条件的地形变化模型，进而形成该模型边界区域面。通过设置的面积阈值，在该模型边界区域面里提取符合条件的地形变化区域范围，进而提取变化区域范围线。如图3所示。

图3 变化区域范围线提取过程示意图

因为一些耕地的不同时期植被存在高度差，还有一些非耕地植被的自然生长，根据经验变化区域高植被很少，应用监督分类从和新的DSM同期的DOM上分离出高植被，生成高植被区域，和上部提取的变化区域范围做重叠分析去除高植被区域，就是最后的有效变化区域。

3.6 变化区域DSM新编辑

利用PixelFactory软件对DSM新地形变化区域进行编辑，滤除房屋、植被等；对地形没有变化的区域利用公式(2)求取差值，避免接边超限。然后对于无值区域进行内插、平滑。

h(i,j)=DSM新(i，j)-(DSM旧(i,j)-DEM旧(i,j))

(2)

式(2)中的h(i,j)表示地形未发生变化区域在(i，j)处的高程值。

3.7 DEM更新

以提取的变化区域范围线外扩一个像素形成的闭合曲线作为DEM更新的镶嵌线，在ARCGIS软件下进行新旧DEM的拼接。闭合线内用编辑后的DEM新替换，如图4所示。

图4 DEM更新结果示意图

3.8 DEM裁切为了保证原有采样格网不变，利用ArcGIS进行批量裁切。应用ArcGIS常规的掩膜提取工具需手工重复裁剪，费时又费力。文章利用模型构建器(Model Builder)能批量的将影像进行分割(如图5所示)，从而大大的提高了工作效率。

图5 影像分割模型构建流

4 精度评价

精度检测的方法，首先，利用更新后的DEM生成等高线套合现势性强的正射影像粗查。利用最新的大比例尺图的高程点点位，从更新后的DEM数据自动提取相应点位的高程值，并将该高程值与原来的高程值进行差值计算，评定DEM精度。该试验区地形类别属于山地,根据DEM数据技术指标,格网点高程中误差3.3m,对该试验区20km2更新后的DEM精度检测结果见表1(单位:m)，高程误差统计表见表2。

表1 DEM高程精度检查表(部分)

表2 高程误差分布统计表

5 结 论

文章提出了，利用不同时期、不同传感器获取的DSM做差值计算进行变化区域检测，生成高差模型影像，结合新的DOM分类出高植被，并根据高差阈值和面积阈值提取有效的地形变化范围线。并对有效变化范围内的新获取的DSM进行编辑，生成该区域新的DEM，用以替换变化区域内旧的DEM。该方法应用到某省1：10000DEM更新项目中取得了很好的效果。实验表明，该方法在DEM更新中，大大的提高了生产效率，降低生产成本，对类似的生产项目有重要的参考价值。