基于多基线近景摄影测量的植被覆盖下滑坡自动监测技术研究

谢贤胜

摘要：随着基于普通单反数码相机和多基线近景摄影测量理论的日臻成熟，其应用于滑坡等地质灾害动态监测的优势愈发显现。然而，目前的这些技术仍然无法完美解决植被部分或零星覆盖下的滑坡自动化监测问题。本文基于多基线近景摄影测量技术，研究基于视觉认知特征和多视立体辅助的植被自动检测算法、以及基于局部形变趋势一致性的误检测评估算法等，主要解决的是植被对自动化匹配的干扰和滑坡形变区域误检测问题，从而为解决植被覆盖下的滑坡自动化提供有益思路。

关键词：多基线；近景摄影测量；滑坡监测；植被覆盖

中图分类号：P234.1 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2018）05-0075-02

近年来，随着普通单反数码相机的普及、相机标定技术以及多基线摄影测量理论的发展和应用，基于多基线的近景摄影测量，被广泛应用于滑坡等地质灾害动态监测中。但对于植被局部或零星分布的滑坡体而言，近景影像自动化匹配会受到植被的严重影响，即便是经过植被区域剔除、点云滤波算法等处理，最终的形变监测结果也不可避免地存在误差。因此，如何有效解决近景影像植被自动检测和形变区域误检测评估，成为研发完善的基于多基线近景摄影测量的滑坡自动化监测系统的关键性一步。

1 问题导向

1.1 近景影像植被自动检测

（1）植被在不同生长周期的影像上会有高度的变化，同时会随风摇摆偏离其中心位置，这些都会引起实际监测中的匹配错误，影响实际监测效果。再者，相对于航空或卫星遥感影像而言，近景影像一般都具有较高的空间分辨率和较大的视角差异。它直接导致近景影像内部不同地物的色彩、亮度等特征都表现出明显的差异，甚至在同一株植被内部不同的区域也有明显的区别。因而只有处理好植被区域的缝隙、斑块及枯萎部分，使之成为一个相对完整的区域，才能达到人们正常的视觉感官效果。

（2）单幅近景影像一般通过RGB模型来表现，没有遥感影像那么多的波段数据，许多遥感植被提取方法不再适用（如归一化植被指数NDVI），只能通过R、G、B三个通道提供的信息来进行分析处理。因此，如何建立近景影像植被特征描述方法是解决该问题的关键。

1.2 误检测形变区域自动评估

滑坡体形变区域的检测误差主要来源是滑坡体发生前后参与比对的DEM误差，这些误差可能包括植被剔除残余、点云描述的模型精度不足、DSM点匹配误差、DSM模型描述误差、DEM采样误差等。通常情况下，我们很难对这些误差进行一一区分和检测。要想提高监测精度和可靠性，就必须对误检测形变区域进行合理数据校正。如何找到滑坡形变规律与这些误差之间的关系成为关键所在。

2 拟解决技术方法

2.1 基于视觉认知特征和多视立体辅助的植被自动检测

为接近人的正常视觉感官效果，可以根据植被在可见光波段呈现绿色调的视觉特征，建立基于视觉认知特征的植被区域自动提取模型。即在输入图像中人工选取植被的代表区域，计算植被的特征参数，以此作为人眼对植被视觉認知进行导入；然后，对图像进行一系列的数学变换（如RGB空间到HIS空间变换、特征图像变换、特征图像融合等），突出植被与非植被类别之间的差别；最后根据植被样区的特征参数形成决策函数，提取出植被区域。

为实现植被快速检测，可通过空中三角测量技术恢复多视影像的立体关系。通过多视立体关系映射到其它影像中，辅助其它影像进行植被检测。多视立体辅助有助于减少不同影像之间色彩、亮度和变形差异引起的植被漏检误检问题，如图1所示。

2.2 基于局部形变趋势一致性的误检测评估算法

一般情况下，植被区域内和植被区域边缘处的误检测可能性较大，而点云多视同名光线交会精度和正确交会比率低的误检测可能性同样较大。换言之，可靠性高的形变区域应为非植被区域，并且是对应DSM中多视同名点交会精度和可靠性比较高的区域。另外，根据地质专家经验及以往滑坡体形变规律判断，滑坡发生前后该局部区域的DSM点形变趋势具有极高相似性。故我们可以基于局部一致性原理进行误检测评估，具体如下：

采用滑坡发生前后两幅影像（具有时间差和形变发生的立体影像）在该局部区域的匹配点视差值进行判断；对于DSM空缺的区域（模型描述精度不足），应重点检测；根据多视点云匹配可靠性、植被检测结果、点云位移趋势一致性分析等，综合对滑坡监测结果进行分级评估，最终根据评估结果定位误检测区域及可能误检测区域。

3 结语

在基于普通单反数码相机和多基线摄影测量的理论基础上，本文提出基于视觉认知特征和多视立体辅助的植被自动检测算法和基于局部形变趋势一致性的误检测评估算法，能有效地自动检测近景影像中植被覆盖区域，以及使采样出来的DEM较为精确描述滑坡体的实际模型，从而使形变区域检测的实际精度更高，进一步提升解决植被覆盖下的滑坡自动化监测问题的能力。

参考文献

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