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user: 3. 实验及分析 实验主要包括两个部分，第一部分用来比较两种改进的多波段PSI计算方法与原始PSI计算方法，在提取高光谱数据特征时的效果和分类精度；第二部分用来测试利用多波段PSI算法进行先融合后提取的效果，并与其他融合方法进行比较。 图2. Huston University点云数据伪波特征假彩色影像(红：中层地物，绿：地面层，蓝：高层地物) 图3. 基于SAD-PSI的多源PSI特征提取流程图 3.1. 实验数据 本实验选用的数据是美国休斯顿大学及其邻近区域的高光谱影像和LiDAR数据，主要覆盖商业区、居民地等城市地物，研究数据由“2013 IEEE GRSS Data Fusion Contest”组委会提供 [ 11 ] 。其中，高光谱影像包含144个光谱波段，波长范围为380 mm~1080 mm，空间分辨率为2.5 m。机载LiDAR数据包括原始LiDAR点云数据和DSM影像，其中DSM影像与高光谱数据具有相同空间分辨率。 由于实验数据只提供了DSM特征影像，因此首先利用DSM影像生成nDSM特征。在nDSM生成过程中，使用数字形态学开重建，选用直径为80的结构算子对DSM影像进行处理。开重建可以消除影像中小于结构算子大小的目标，因此经过开重建操作后DSM影像中大部分地物目标被剔除，仅保留了地形高程，即DTM影像。然后，对DSM和DTM影像取差值，即可生成nDSM特征影像。 由于原始LiDAR点云数据所包含的是离散三维空间坐标，因此本实验需要对LiDAR点云数据进行处理，提取点云强度特征和伪波模型。强度特征采用自然插值算法，将激光脚点采样为高光谱数据相同空间分辨率的栅格影像。伪波模型生成过程中，空间分辨率dx，dy设为2.5 m，高程距离dz的设置为：1）第一层：高程小于2 m的回波点，代表高程维中地面地物；第二层：高程位于2 m~15 m的回波点，代表高程维中具有中等高度的地物；3) 第三层：高程大于10 m的其他点，代表高程维中具有较大高度的地物。需要注意的是，如果每一层高程范围过小，则该层栅格化后仅存在少量离散点信息。 本实验采用支持向量机(Support Vector Machine， SVM)进行监督分类，影像中地物被分为15类，包含植被、建筑、道路等，并对植被、建筑类型做了具体划分。实验所采用的数据及样本分布如图4所示。 3.2. PSI测度实验 在PSI计算过程中，对于多波段影像，通常的做法是利用主成分变换等方法进行降维处理，并取第一主成分作为基影像，进行PSI纹理特征提取。然而，该方法在计算同质性测度 时，没有充分利用高光谱数据的光谱信息。本实验选取基于SAD测度的多波段PSI计算方法分别提取空间特征，并与基于第一主成分的原始PSI计算方法相比较。 对于多波段计算方法，首先基于高光谱全波段数据计算纹理特征。经过多组对比实验，在SAD测度实验中，同质性测度T1设为0.1，空间阈值T2均设为10，方向线总数N设为10。所提取的特征如图所示。提取空间特征后，将光谱特征与空间特征叠加输入SVM分类器，使用5折叠交叉验证的方法自动寻优。在试验中，光谱特征分别选取了高光谱全波段信息和PCA前4波段与空间特征进行波段叠加。最终分类精度和分类结果图分别如表1和图5所示，其中HSI表示原始高光谱影像，PCA表示主成分变换的前4波段光谱数据。图5中由上至下分别表示原始高光谱数据、PCA降维数据、PCA + PSI数据和PCA + SAD-PSI数据的分类结果。 从表1中可以看出，PSI空间特征对于分类结果具有明显的改善，而SAD-PSI实验方案则取得了最佳实验精度。对于植被、土壤、水体等自然地物，高光谱数据的光谱特征具有较好的判别性，因此仅利用光谱信息可以达到95%以上的分类精度。但是，对于城市区域的地物目标，例如居民地、商业用地、道路、停车场等地物，其材质主要为混凝土或沥青等，具有类似的光谱特征。因此，在仅利用光谱信息进行分类时，其结果精度小于80%，难以进行准确划分。 相比光谱特征分类结果，在引入空间特征，尤其是SAD-PSI特征后，上述城市目标类别的分类精度均有一定程度的提高。其中商业用地的分类精度从40%提高至65%，停车场从70%提高至85%，因此形状结构特征对于城市人工地物具有较高的判别性。实验结果中，SAD-PSI相比PSI总体精度提高2%，各类别精度也有一定程度提升，利用全部光谱波段比仅利用第一主分量所提取的PSI特征更加稳健。 图4. 由上至下分别是Huston University高光谱数据、nDSM数据、测试样本集分布和训练样本集分布 Table 1 The information of ground references and the classification accuracies of hyperspectral dataset of Huston Universit 类别 图例 训练样本 测试样本 HSI PCA PCA + PSI PSI SAD-PSI 健康草地 198 1053 82.34 81.67 81.58 81.48 踩踏草地 190 1064 81.02 79.14 80.73 82.33 合成草地 192 505 99.80 99.80 100.00 99.60 树木 188 1056 92.14 91.57 90.06 91.67 土壤 186 1056 98.01 98.48 97.82 96.69 水体 182 143 95.10 95.10 95.10 99.30 居民地 196 1072 78.54 79.57 76.40 84.24 商业用地 191 1053 43.97 39.13 64.29 66.10 道路 193 1059 79.70 72.05 78.56 77.90 高速路 191 1036 60.42 58.30 61.97 67.86 铁路 181 1054 80.08 80.36 82.92 86.72 停车场1 192 1041 69.93 65.13 79.83 86.84 停车场2 184 285 69.47 69.47 81.05 72.63 网球场 181 247 100.00 100.00 99.19 99.19 跑道 187 473 97.89 98.31 96.83 97.89 总体精度 —— —— —— 78.97 77.20 81.59 83.86 Kappa系数 —— —— —— 77.37 75.46 80.12 82.41 表1. Huston University数据样本分布及高光谱数据分类结果精度(%) 图5. Huston University高光谱数据分类结果图 从分类结果图中也可以看出，原始光谱数据和PCA降维后数据的分类结果中不仅存在大量椒盐错分，而且由于缺少必要的空间信息，导致不同地物之间的错误也非常严重。而利用降维数据提取PSI形状结构特征后与PCA特征进行叠加，其右侧云层覆盖区域分类结果较差。这是因为采用第一主分类进行形状结构特征提取的情况下，所提取的空间特征仅与第一主分类有关。而本组数据中经过主分类变换后云层集中在第一分类中，因此严重影响了空间特征的准确性。采用SAD-PSI计算形状结构特征，其分类效果相比单一波段特征提取有显著改善。 从实验精度和效果来看，采用SAD-PSI更适用于高维数据形状结构特征提取。然而，分类效果图也表明SAD-PSI仍然无法解决单一数据源所带来的信息缺失问题。因此，后续实验将采用SAD-PSI提取融合数据的形状结构特征以改善实验结果。 3.3. 多源数据融合实验 本实验影像解译的一个难点在于影像右方存在大面积云层覆盖区域。使用光学影像单一数据源时，由于光学影像受到云层干扰，该区域难以获取正确的分类结果。LiDAR属于主动遥感技术，不受天气及云层影响，但缺失光谱信息。因此多源数据融合可以弥补单一数据源信息不足，达到更好的解译结果。 实验首先分别提取了点云数据的nDSM特征、强度特征(Intensity)和3波段伪波特征模型(PW)，以及高光谱数据的前4维主分量数据。对于PSI特征提取的对比实验，我们采取常用的方法，利用光谱数据第一主分量作为基影像，提取PSI特征作为空间信息。而在SAD-PSI特征提取的实验中，我们采取“先融合，后提取”的方法，首先将原始高光谱数据与点云特征进行融合，然后利用融合数据提取SAD-PSI特征作为空间信息。最后，将空间信息与光谱信息(前4维主分量数据)、点云特征进行波段叠加后输入SVM分类器，最终分类精度和分类结果图分别如表2和图6所示。图中由上至下分别表示原始高光谱数据、PCA与nDSM融合，PCA与强度数据分类，PCA、nDSM和强度数据融合分类以及PCA和伪波模型的分类结果。 从点云数据分类的结果可以看出，使用nDSM数据和强度数据进行融合分类的情况下，nDSM数据精度明显高于强度数据。此外，由于伪波模型将不同高度的地物划分到不同波段，对于商业用地、道路、铁路具有更好的判别性，因此使用伪波模型提取SAD-PSI特征可以获得更好的分类结果。 从表2的结果可以看出，在有点云特征辅助的情况下，数据分类精度得到大幅提高。尤其在城 市目标，例如建筑、道路、停车场等地物类别上，分类精度提高了10%~40%左右。以商业用地为例，商业用地与居民地具有极其相似的光谱特征和空间特征，而在高度特征上具有较大差异。因此，本实验利用SAD-PSI提取融合数据空间特征的方法，取得了最好的精度。 从实验结果图来看，点云数据和高光谱影像融合的分类结果明显优于高光谱单一数据源分类效果。尤其是在高光谱数据云层覆盖区域，点云数据可以补充高光谱影像的信息缺失，在一定程度上提取出云层覆盖区域的地物信息。 实验采用“先融合，后提取”的方法提取得到融合数据的SAD-PSI特征，从两组PSI和SAD-PSI的对比实验可以看出，SAD-PSI特征在云层覆盖区域可以得到更加完整的分类效果，避免了单一波段中 Table 2 The classification result (%) of the Huston university multi-source datase 类别 HSI PCA + nDSM PSI PCA + Intensity PSI PCA + nDSM + Intensity PCA + PW PSI SAD-PSI PSI SAD-PSI 健康草地 82.34 80.82 82.72 82.24 82.43 81.77 82.34 踩踏草地 81.02 81.39 83.08 84.30 82.89 75.94 89.66 合成草地 99.80 100.00 100.00 99.21 99.80 100.00 99.80 树木 92.14 90.81 92.71 92.61 92.42 92.52 92.33 土壤 98.01 96.97 97.73 94.60 97.92 93.47 97.63 水体 95.10 95.10 97.90 97.20 88.81 93.71 90.21 居民地 78.54 86.47 79.57 87.97 84.05 89.55 84.14 商业用地 43.97 64.77 68.85 79.77 83.38 86.50 87.48 道路 79.70 76.77 77.53 77.71 77.34 78.38 81.96 高速路 60.42 75.19 64.09 79.83 64.86 73.26 66.89 铁路 80.08 86.24 93.17 88.05 93.45 90.13 94.88 停车场1 69.93 84.15 73.97 83.29 83.09 79.44 85.78 停车场2 69.47 78.95 73.33 75.79 83.86 80.00 82.11 网球场 100.00 97.98 98.79 98.79 99.60 99.19 99.60 跑道 97.89 96.19 97.89 97.89 98.31 97.46 98.31 总体精度 78.97 84.03 83.15 86.34 85.77 86.14 87.23 Kappa系数 77.37 82.70 81.70 85.17 84.54 84.95 86.14 表2. Huston University多源数据融合的分类结果精度(%) 图6. Huston University点云数据与高光谱影像融合分类结果图 异常数据的干扰。而PSI特征因为仅使用单波段数据进行空间特征提取，收到云层干扰较为严重。此外，SAD-PSI特征可以显著抑制分类结果中的椒盐噪声，改善分类精度。如图6中黑色圆圈所标识区域所示，引入SAD-PSI特征的结果，其地物目标完整性大大增强。