面向国土空间规划“一张图”...地图图片的自动配准方法研究_邹展威.pdf

第 卷第期测绘工程 年月 ：面向国土空间规划“一张图”的国土资源专题地图图片的自动配准方法研究邹展威，赵东保，张凯旋，张克友（华北水利水电大学 测绘与地理信息学院，郑州 ）摘要：在长期的国土资源管理过程中，互联网空间和管理部门存在着一些孤立、分散的各类以图片格式保存的国土资源专题地图。然而这些地图由于各种原因缺失地理坐标系统，导致其重要的专题信息无法有效集成利用。为了顺利实施国土空间规划“一张图”，推进国土资源地理空间数据的信息共享，文中提出国土资源专题地图图片的自动配准方法。该方法首先采用数学形态学提取专题地图图片中的行政边界轮廓，之后利用归一化傅里叶描述子在行政区地理数据库中查询该行政边界轮廓对应的矢量要素，最后对同名行政边界地理要素进行粗配准和基于 算法的精配准。文中方法的实现为国土资源专题地图图片的数据融合奠定重要基础。关键词：轮廓提取；相似性查询；特征点匹配；自动配准中图分类号：文献标识码：文章编号：（）“”，（，）：，“”，：；收稿日期：基金项目：国家自然科学基金资助项目（）；河南省自然资源厅 年度省自然科技资助项目（）第一作者简介：邹展威（），男，硕士研究生通信作者简介：赵东保（），男，教授，博士在国土空间规划“一张图”工程的实施过程中，常会遇到一些分散在不同部门的各类以图片格式保存的具有重要专题信息的国土资源专题地图图片，由于各种原因，这些专题地图图片可能缺乏或遗失了地理坐标系统信息，其尺度、时相和来源又不同，导致这些有价值的国土资源类专题地图图片信息无法有效集成利用，从而阻碍了国土资源管理部门之间的数据共享以及政府与社会之间的信息交互，影响了国土空间规划“一张图”的顺利实施。专题地图一方面是一种栅格图像数据，另一方面又刻画了矢量地理要素。遥感影像的数据融合是将多源遥感影像进行运算处理，可以获得更为精确而丰富的信息，从而生成具有新的空间、波谱和时间特征的合成影像。常见代表性方法如 变换融合法、变换融合、主成分变换和小波变换等方法。文献 将遥感影像融合归纳为像素级、特征级与决策级三类典型的融合框架，文献 将遥感图像融合分为同质遥感数据融合、异质遥感数据融合、遥感站点数据融合和遥感非观测数据融合，并着重探讨了时空谱融合。文献 则将主流的时空融合算法分为基于地物组分的时空融合、基于地表空间信息的时空融合、基于地物时相变化的时空融合和组合性的时空融合方法类。文献 重点介绍了多分辨率图像融合、多时相图像融合、光学与激光雷达图像融合，以及遥感图像与社交媒体信息、地学信息等融合。文献介绍了主流的深度学习图像融合方法，并将这些方法归纳为通用的深度学习图像融合框架。文献则对不同类型多源遥感图像融合的方法进行了分类汇总，如高光谱遥感影像、夜光影像、合成孔径雷达影像等。文献 给出了针对异源遥感影像基于组合特征的自动配准算法。影像地图与矢量地图的融合一般是利用 矢量要素数据作为先验信息辅助对遥感影像地图进行目标提取，或者是实现影像地图与矢量地图的精确配准。矢量地理要素的自动融合其核心之处在于完成同名地理要素的自动识别和匹配，主要分为同名点要素自动匹配、同名线要素自动匹配 和同名面要素自动匹配 等类。以要素匹配为基础，实现矢量地理要素的属性传递和精确几何纠正，促成矢量地理要素的变化发现和增量更新。矢量地理要素融合常采用形状匹配算法，主要包括基于形状区域的方法和基于形状轮廓的方法这两大类。基于形状区域的匹配方法是通过构建对形状目标区域内所有像素集合的描述符进行匹配，代表性方法有骨架线法，、各种矩描述子法 等。其中，骨架线法是以原始数据集的一个子集代表整个原始数据集，从而达到提取形状特征的目的。基于 矩、矩的匹配方法也十分具有代表性。基于形状轮廓的方法的匹配关键在于构建一种具有抗噪能力强、计算复杂度低等多个优点的轮廓描述函数，如曲率尺度空间法 首先通过平滑形状轮廓，再计算采样点的曲率并找出曲率过零点，最后结合高斯函数标准差建立一个 二值图像作为描述该形状的特征。傅里叶描述子法 能够更加鲁棒地识别和区分具有旋转、平移和尺度变化的物体，是快速识别和分析物体形状的一种有效方法。尽管针对遥感影像、矢量地理要素等的数据融合已经取得了丰富的研究成果，但是鲜有涉及到对互联网空间或者是各职能部门广泛存在的专题地图图片进行数据融合的相关研究工作。由于文中涉及的矢量数据缺乏坐标系，仅可通过轮廓信息进行匹配。因此，文中选择基于形状轮廓的匹配方法实现对国土资源专题地图图片的自动化配准，使其恢复地理坐标系统。以此为基础，各种专题地图图片就可以与相关地理数据集在统一的地理框架下查询浏览，通过对专题地图图片信息的栅格化处理，后续可以进一步开展叠置分析、邻域分析等空间分析操作，从而充分挖掘现有各级各类国土规划的第一手重要材料，为国土空间规划“一张图”工程的顺利实施提供重要技术保障。方法框架国土资源专题地图图片一般都是针对某地理区域描述一个种类的专题国土资源规划等相关信息。在这些专题地图图片中通常都会存在各种行政边界，通过提取行政边界，再与行政区地理数据库中的相对应行政边界要素进行形状匹配，从而实现专题地图图片的自动化配准，为后续数据融合和空间分析奠定重要基础。文中方法共分为个阶段，分别是国土资源专题地图图片行政边界地理要素的轮廓提取、同名行政边界地理要素的自动相似性查询和基于形状特征的同名行政边界地理要素自动配准。其总体技术路线图如图所示。国土资源专题地图图片地理要素的轮廓提取对国土资源专题地图图片的自动配准，其关键在于提取地图图片中地理要素（通常是某省或者是某市）的行政边界，并利用该行政边界进行要素配准，从而实现该专题地图图片的配准。行政边界地理要素轮廓提取的步骤主要包括彩色图像转二值图像，二值图像的数学形态学处理和轮廓跟踪三个步骤。彩色图像转二值图像依据 色彩空间属性，可首先将彩色图像转化为灰度图像。，.（）其中 ，分别表示红绿蓝色彩分第期邹展威，等：面向国土空间规划“一张图”的国土资源专题地图图片的自动配准方法研究图网络专题地图图片自动配准技术路线图量，分别表示颜色分量的权重。常见的权重值一般为 ，和 。再根据阈值迭代算法自动计算出区分图片前景与背景的阈值。将灰度图像转化为二值图像。其中，阈值迭代法的步骤如下：第一步：初始灰度分割阈值设置为整个图像灰度值的均值。第二步：用灰度分割阈值分割灰度图。第三步：针对分割后获取的两部分灰度图像，分别计算其灰度均值和，令（）。第四步：若前后两次的变化值大于规定限差（一般设置为），则此时的值就是前景与背景图像的分割阈值，反之则反复迭代，即反复执行上述第二步和第三步直至满足要求为止。第五步：根据所获取的灰度分割阈值即可将灰度图像转化为二值图像。二值图像的数学形态学处理及轮廓跟踪和提取对于一些边界轮廓不完整的二值图，可以使用数学形态学腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等以保持边界的连通性。一般对二值图像使用探针进行处理。.（）腐蚀和膨胀是一对互为相反的运算，需要探针探测目标图像。腐蚀运算时通过探针腐蚀目标对象，膨胀则与其相反，分别见式（）和式（），表示腐蚀，表示膨胀。，（）（?）.（）开运算是腐蚀和膨胀的组合运算：使用相同的结构元素对目标先腐蚀，再膨胀，其定义见式（）。（）.（）闭运算是开运算的对偶运算，使用相同的结构元素对目标先膨胀，再腐蚀，其定义见式（）。（）.（）文中利用数学形态学进行图像中地理要素轮廓跟踪和提取。仍使用结构元素对目标图像进行形态学处理，再将处理后的结果与原图像相减。见式（），便可计算出目标的外轮廓。在获取轮廓边缘像素之后，沿着轮廓逆时针顺序跟踪即可提取坐标点。外（）.（）基于傅里叶描述子的行政边界要素形状查询在从国土资源专题地图图片中获取了行政边界地理要素后，采用傅里叶描述子从地理数据库中根据形状相似度寻找该行政边界的同名地理要素，确定该行政边界。傅里叶描述子方法是一种将形状从空间域转化到频率域，然后在频率域通过对比傅里叶级数对形状进行识别和比较的方法。通过对形状边界的各条线段进行连续傅里叶变换，可获得傅里叶描述子，其算式为：（）（）（）（），测绘工程 第 卷（）（）（）（）（）（）（），（）（）（）（）（）式中：顶点的坐标为（，），其中为形状边界点的个数。为形状边界的顶点到起始点间的所经过的边长总和，为形状边界的周长。为从起点到任意一点的长度与总长度的比值。为了确保形状相似度的计算与形状的缩放、旋转和偏移均无关，需要对傅里叶描述子进行归一化，归一化后傅里叶描述子定义如下：（）（）（），.（）其中 表示取模。由此可得基于傅里叶描述子的形状相似度算式：（）（）.（）式中：为傅里叶级数展开的项数，反映形状主要特征的低频信息都集中在傅里叶级数的前几项，故一般取值 次。基于形状特征的行政边界要素自动配准经过傅里叶描述子查询，获得行政边界在地理数据库中所对应同名地理要素，粗配准的计算复杂度仅为线性复杂度，运算效率高，而精确配准过程中需反复迭代计算，为加快运算效率，可通过 算法对粗配准后的二者先压缩化简，压缩阈值取为 个像素值，再采用 算法进行精确配准，从而实现国土资源网络专题地图图片的自动配准。形状粗配准将从专题地图图片中所提取的行政边界地理要素记为栅格边界，根据傅里叶描述子从地理数据库中查找的对应同名行政边界地理要素记为矢量边 界，提 取 二 者 的 坐 标 点 集，并 定 义：（，）和（，），其中，分别为二者点的总数。分别计算两者的质心以及面积：（，），（）（，），（）（），（）（）.（）通过式（）和式（）可计算出栅格边界的质心是（，），面积为 。通过式（）、式（）可计算出矢量边界的质心为（，），面积为。，（），（），（）（）.（）和是根据矢量边界与栅格边界的质心分别平移两点集的位置，使二者归一化。是根据矢量与栅格面积的比值，扩大栅格边界所组成多边形的面积。由式（）可实现对栅格边界的粗配准，同时获得新的栅格边界的点集（，）。通过平移和缩放矩阵，可以将栅格边界轮廓与矢量边界大致匹配到相近的位置，为了获取更精确的配准，还需要进行更精确的 算法配准。基于 算法的精配准设压缩后栅格边界点集 和配准点集 分别为 （，），（，），和 为二者压缩后边界点数。经过粗配准后，通过 算法，可以对匹配点进行精配准。设矩阵，算法原理为根据最小二乘原理，通过反复迭代优化求解匹配点间欧式距离，从而获取二者的相似变换参数，即式（）所示。，（）（）.（）算法将粗配准后两个要素的最近投影点作为匹配点集合，继而使用两步反复迭代求解，确定第期邹展威，等：面向国土空间规划“一张图”的国土资源专题地图图片的自动配准方法研究文中迭代次数为 次。步骤一：根据 算法的第步的已知变换矩阵和，将点集 进行 变换，则点集 与 的数学关系为：（，）（，）（）.（）步骤二：在最小二乘法的约束条件下计算出点集 和 的变换矩阵，求最佳的变换矩阵为：（，）（）（）（）.（）实验结果为验证文中方法的实际配准效果，以我国的 个省级行政区以及 个市县（含地级市、县级市等）行政区边界作为配准的矢量数据，形成待查询行政边界地理数据库。以网络中获取的省市专题地图作为待配准数据，采用 开发工具编写算法，进行形状查询以及自动配准实验。网络专题地图图片的行政边界轮廓自动提取实验结果对于通过网络爬虫或者搜索引擎搜索获取的国土资源类专题地图图片，可根据第节所述有关方法从中获取行政边界地理要素的轮廓，图（）、图（）和图（）分别为采用文中方法从图（）、图（）和图（）中所提取的行政边界轮廓。由于网络资源中专题地图图片的复杂性以及数字图像目标提取的困难性，不少情况下无法准确提取行政边界，针对此情况，可转为人工矢量化边界，进而利用行政边界要素实现专题地图图片的精确配准。通过人工与自动相结合能够有效改善部分工作效率。图河南省夏种气象等级预报图提取结果 基于傅里叶描述子的形状边界查询实验结果通过搜索引擎选取了 个省和 个地市的典图新疆自治区土地利用图提取结果图内蒙古行政区划图提取结果型国土资源类专题地图图片，并提取它们行政边界要素，与行政边界地理数据库进行相似性查询，结果表 明 傅 里 叶 描 述 子 的