VB.net与MATLAB相结合下的高分辨率遥感数据房屋信息提取

【摘 要】高分辨率遥感图像通常是指图像的空间分辨率在10m以内的航天、航空遥感图像数据。对于具有丰富纹理特征的高空间分辨率图像，目前急迫解决的是解决的问题是怎样实现快速的提取目标信息。而房屋信息提取技术是利用高分辨率图像提取信息的一个难点。与MATLAB相结合，结合数学形态学等相关算法进行了房屋信息的提取；把与MATLAB相结合是把VB的可视化和MATLAB强大的数据处理技术相结合来实现最优处理。经实地验证，精度评价结果表明，房屋轮廓信息提取精度为：从数量上及面积上说精度在80%以上，总的错分比率较低。房屋高度信息提取精度在85%以上，研究方法是有效的。

【关键词】高分辨率；信息提取；；数学形态学

0 引言

高分辨率卫星的发展促进了高分辨率卫星遥感的应用，从而使遥感技术产业化商业化。近些年来，发射的卫星越来越多，其中包括Spot-5、IKNOS、Quick Bird等高分辨率遥感卫星，从而降低了遥感图像的价格。遥感涉及到的领域也越来越广泛，包括城市规划、环境保护、大地地质等等。由于矿井开采深度在增加，地表的地质状况也就会随着发生变化。而且新建了众多道路网、水渠等，还有各种塌陷区煤矸石等的变化，这就造成了现有地形地质图件和其他专题图的现势性比较差，存在严重的滞后现象。因此，可以根据已有的地质地形基础图件，采用有效可行的方法及时对其进行更新，这是十分必要和紧迫的。利用研究方法快速有效的提取房屋信息，研究结果用于满足矿区村庄搬迁所需，可以为矿区的村庄搬迁以及评估提供数据支持。

1 课题依据的理论和方法

1.1 图像分割

图像信息处理中的一项重要的研究内容是图像分割。图像分割的成果应用非常广泛，包括模式识别、图像合成、图像理解、图像编码等等。高分辨率图像与多光谱遥感图像相比较：具有比较丰富的空间信息，这方面对于认知事物的属性等具有很大的优势，但是高分辨率的光谱信息却不是很丰富，而且光谱之间还存在相互影响。假如把像元的特征视看做一种模式，则可以将图像分割可看成为一个聚类的过程。通过面向对象提取技术就能减轻以所说的影响。

图像分割是把图像分成[1]各种具有各种特性的区域，并且将感兴趣的目标提取出来的技术和过程。图像分割的目标是将图像分成几个具有不同属性的区域，同一区域里的像素具有一些相同的性质。对于目前的分割方法来说，很多的分割技术都是基于灰度图像的，而对于彩色图像的分割而言，分割的效果就不太好[2]。存在于图像分割中的普遍一个的问题是数据空间的构造。为了实用的分类器的构建，必须找寻具有某种典型代表意义的一些特征[3]。

图像分割方法具有很多种，但大部分方法都是通过基于图像边界或者区域的方式进行实现分割[4]的。

1.2 论文使用的算法

城区城镇等居民地包括房屋，水泥路面等建筑物，林地、草地等，主要是呈大斑块状，辐射状的道路与之相连通，其内部具有一定的纹理特征，具有水泥房顶的纯净像元[5]。而数学形态学方法的优点是它能够有效的除去图像中的包含的小区域噪声信息。数学形态学属于应用在模式识别领域和图像处理领域一种新的方法。它的研究着重点是图像的几何结构，其基本思想：用一个结构元素探测一幅图像，从而如果构造不同的结构元素就可以实现不同的图像分析[6]。如果将其中的两种方法相结合，即利用数学形态学的方法处理的拉氏滤波与腐蚀运算结合使用的产生的中间结果图像或最终的结果图像，最后再进行房屋的边缘信息提取。

1.3 Matlab与结合的方法

本文利用Matlab与结合的方法进行房屋信息的提取。

.NET是Microsoft XML Web services平台。通常的VB/C下与 MATLAB 的混编程过程一般都很复杂。在VC下混编程方法有：利用mcc使matlab的m文件转化为cpp，c文件或dll可以为VC所调用；利用matlab的combuilder使m文件做成com组件，可以为VC所调用；利用matcom， mathworks公司专门为VB开发了一个com组件，这个组件里面有很多的数学函数，利用matlab的combuilder使m文件做成com组件，可以供VB所调用。

Matlab与相结合的优点是既可以体现Matlab强大的数据处理功能又能实现VB的可视化特点，从而达到两者最优的结合。

2 图像预处理

论文采用的数据源是2009年11月6日河南某矿区的QuickBird数据影像。该研究区的房屋概况是：平房占了大部分，另外还有少数瓦房，平房和瓦房有一层的和二层的。本文的研究方法主要是以该地区的平房和楼房为例进行的。

3 方法的实现

3.1 图像分割算法

遥感图像分割把一幅影像划分为一组区域，图像分割的结果使得每个区域的内部具有某一类相似性或一致性，而任意相邻的两个区域之间则不能有这类相似性[7]。一般，有两种原则来进行图像分割，一是相关分割技术，一是区域相关的分割技术。利用此方法和其他两种方法相对比。

从该方法的结果可以分析出，分割的精度偏低，错误率偏高，把本属于同一类型的房屋分成了不同类型。

3.2 ENVI面向对象特征提取

ENVI FX是面向对象的技术，这一个模块一个优点就是在操作的过程可以看到目标信息提取的结果。本文所用到的特征提取方法是规则分类法。规则分类法包括的规则有：使用bandratio来区分植被和非植被；使用area和elongation来区分房屋和道路并且去除比较细碎的部分；使用avgband_2来去除水泥地面。该方法的结果如下图所示。

3.3 与MATLAB相结合的方法