利用激光雷達(dá)LIDAR數(shù)據(jù)提取水體區(qū)域的方法

利用激光雷達(dá)LIDAR數(shù)據(jù)提取水體區(qū)域的方法摘要遙感、激光雷達(dá)圖像廣泛運(yùn)用于地形測繪、環(huán)境撿測以及三維建模等各個(gè)行業(yè)，然而，水體范圍有時(shí)會因漂浮物、波紋等因素而難以辨認(rèn)，這不利于對地理信息分析以及處理。因此，水體區(qū)域提取在研究、運(yùn)用衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)中十分重要。Lidar圖像是一種廣泛應(yīng)用的文星圖像，Lidar圖像包含大量的信息，能夠提供重要的三維信息，因此，LIDAR技術(shù)經(jīng)常運(yùn)用于測繪、道路工程建設(shè)、電網(wǎng)、水利、海岸線及數(shù)字城市等領(lǐng)域。本論文運(yùn)用ENVI處理分析Lidar數(shù)據(jù)，進(jìn)行水體區(qū)域提取。運(yùn)用ENVILIDAR對Lidar數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，再通過分類方法對圖像進(jìn)行分類提取，獲得水體區(qū)域以及其面積等信息。最后，通過java設(shè)計(jì)圖形界面展示提取的方法及結(jié)果。關(guān)鍵字：Lidar數(shù)據(jù)，圖像處理，水體區(qū)域提取AbstractRemotesensingandlidarimagesarewidelyusedintopographicmapping,environmentalsurveyingandthree-dimensionalmodeling,etc.However,thewaterareaissometimesdifficulttoidentifyduetofloatingobjects,ripplesandotherfactors,whichisnotconducivetotheanalysisandprocessingofgeographicinformation.Therefore,waterregionextractionisveryimportantintheresearchandapplicationofsatelliteimagedata.Lidarimageisawidelyusedsatelliteimage.Lidarimagecontainsalotofinformationandcanprovideimportantthree-dimensionalinformation.Therefore,LIDARtechnologyisoftenusedinsurveyingandmapping,roadengineeringconstruction,powergrid,waterconservancy,coastlineanddigitalcityandotherfields.ThispaperusesENVItoprocessandanalyzeLidardatatoextractwaterarea.UsingENVILIDARtopreprocesstheLidardata,andthenextracttheimagebyclassificationmethodtoobtaintheinformationofwaterareaanditsarea.Finally,themethodandresultofextractionaredisplayedthroughthegraphicalinterfaceofJavadesign.Keywords:LidarData,ImageProcessing,WaterRegionExtraction目錄7902_WPSOffice_Level11緒論 126215_WPSOffice_Level11.1選題背景 117639_WPSOffice_Level11.2項(xiàng)目可行性 112398_WPSOffice_Level12項(xiàng)目相關(guān)技術(shù)與開發(fā)環(huán)境 324882_WPSOffice_Level12.1開發(fā)環(huán)境與工具 37049_WPSOffice_Level12.2相關(guān)技術(shù) 321135_WPSOffice_Level13總體設(shè)計(jì) 422417_WPSOffice_Level13.1需求分析 430141_WPSOffice_Level13.2相關(guān)處理 420814_WPSOffice_Level13.3系統(tǒng)功能描述 59037_WPSOffice_Level14詳細(xì)設(shè)計(jì) 610860_WPSOffice_Level14.1點(diǎn)云數(shù)據(jù)分類與信息提取 623594_WPSOffice_Level14.2監(jiān)督分類提取水體區(qū)域 830290_WPSOffice_Level14.3編寫圖形界面 919360_WPSOffice_Level15實(shí)現(xiàn)效果 142712_WPSOffice_Level15.1點(diǎn)云數(shù)據(jù)分類與信息提取 1421114_WPSOffice_Level15.2監(jiān)督分類提取水體區(qū)域 1626659_WPSOffice_Level15.3圖形界面 1711307_WPSOffice_Level16總結(jié)與展望 2010806_WPSOffice_Level1參考文獻(xiàn) 22緒論1.1選題背景水體是衛(wèi)星圖像中不可或缺的一種地物類型，由于受到云、云陰影、山體陰影、水體污染、水體寬度、漂浮物、波紋及水深等因素的影響，難以對水體區(qū)域進(jìn)行分辨[1]。激光雷達(dá)是利用GPS（GlobalPositionSystem，全球定位系統(tǒng)）以及IMU（InertialMeasurementUnit，慣性測量裝置）進(jìn)行機(jī)載激光掃描的，獲取的LIDAR數(shù)據(jù)在使用LiDARinArcGIS、ENVI等軟件數(shù)據(jù)處理后，可以生成精度較高的DEM、DSM等圖像，以及提取建筑、植被、電力線等信息。通過對獲得的信息再進(jìn)一步處理，圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，便能夠提取出Lidar圖像的水體區(qū)域，確定水體的范圍、面積，才能進(jìn)一步將數(shù)據(jù)運(yùn)用到商業(yè)或研究之中，所以提取Lidar數(shù)據(jù)水體區(qū)域十分必要。1.2項(xiàng)目可行性LIDAR系統(tǒng)是近些年出現(xiàn)的探測以及測距系統(tǒng)，它可以探測地球表面以及地球上物體的三維數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)并生成激光雷達(dá)圖像。機(jī)載激光測圖系統(tǒng)結(jié)合了包括激光測距優(yōu)化儀、高精度慣性參考系統(tǒng)、全球定位系統(tǒng)在內(nèi)的三種技術(shù)，它不僅僅能生成數(shù)字高程模型(DEM)，也能生成數(shù)字表面模型(DSM)和數(shù)字城市模型(DCM)。[2]ENVI不僅包含了圖像數(shù)據(jù)的輸入/輸出、圖像增強(qiáng)、圖像定標(biāo)、數(shù)據(jù)融合多種功能，還包含信息提取、圖像分類以及地形信息提取、三維立體顯示、雷達(dá)數(shù)據(jù)處理分析等等多種多樣的功能。正因其包含多種功能，所以能根據(jù)情況對數(shù)據(jù)進(jìn)行合理、快速的處理。本論文使用ENVI對LIDAR數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。使用ENVILiDAR讀取原始的LAS數(shù)據(jù)并窗工程文件，可對LIDAR數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，并得到DSM圖像、DEM圖像以及樹木、建筑物等等信息特征，將結(jié)果導(dǎo)入ENVI平臺或者把shp文件導(dǎo)入GIS平臺下進(jìn)一步使用和分析，應(yīng)用領(lǐng)域包括森林調(diào)查評估、城市擴(kuò)建制圖、地形可視化和電力線勘察決策等。使用ENVILIDAR提取激光雷達(dá)數(shù)據(jù)可獲得獲取DSM、DEM圖像，本論文選擇對DSM進(jìn)行分類處理。數(shù)字地表模型（DigitalSurfaceModel）是指包含了地表建筑、橋梁和樹木等高度的地面高程模型。DSM能形象清晰地反映地表以及地表上建筑物的高度以及結(jié)構(gòu)，其包含了城市的重要地理信息。DSM的描述方式有三種，分別是三維點(diǎn)云、三維地表模型和二維灰度圖。這三種描述方式通過對DSM數(shù)據(jù)的直觀表達(dá)來形象表現(xiàn)地表結(jié)構(gòu)和形狀[8]。DSM（數(shù)字表面模型）涵蓋了地表信息的高度。DSM注重對如建筑、樹木、橋梁等地表三維物體信息的記錄，能清晰的記錄并展示城市三維景觀，效果極佳。而又因?yàn)樵诔鞘懈邩橇至ⅲ鞘兄懈叽蟮慕ㄖ锏膬A斜帶來了影像遮擋，這對影像信息的判斷與分析造成不良影響。而數(shù)字正射影像基于數(shù)字表面模型能夠?qū)υ加跋襁M(jìn)行重采樣后的影像視角進(jìn)行糾正，視角變?yōu)榇怪币暯?，避免了高大建筑物的傾斜對其它地物的遮擋所造成的影響[3]。DSM表示的是最真實(shí)地表達(dá)地面起伏情況，而本論文使用DSM進(jìn)行水體區(qū)域提取，使用ENVI對DSM進(jìn)行數(shù)據(jù)分析提取水體區(qū)域能有效保證提取分類的精度，避免了建筑對數(shù)據(jù)影像的影響，達(dá)到極佳的提取效果。2項(xiàng)目相關(guān)技術(shù)與開發(fā)環(huán)境2.1開發(fā)環(huán)境與工具ENVI（TheEnvironmentforVisualizingImages），ENVI是一個(gè)功能完善且廣泛使用的遙感圖像處理平臺，它是使用用交互式數(shù)據(jù)語言IDL(InteractiveDataLanguage)編寫開發(fā)的遙感圖像處理軟件。作為目前使用廣泛的遙感圖像處理軟件，它兼具快速、便捷、準(zhǔn)確的特征，用戶利用ENVI能從遙感影像中提取各種信息并進(jìn)行處理分析。Java，Java是一門面向?qū)ο蟮木幊陶Z言。不同于其他面向過程的編程語言，如B語言、C語言，它體現(xiàn)了面向?qū)ο蟮木幊趟枷搿ava摒棄了復(fù)雜的多繼承、指針等概念，使得其學(xué)習(xí)與使用更加地便捷，因此，Java語言也得到了大量用戶的喜愛。Java是靜態(tài)面向?qū)ο缶幊陶Z言的代表，允許程序員以不同于面向過程的編程思維方式進(jìn)行復(fù)雜的編程[4]，在各個(gè)領(lǐng)域的到廣泛的推廣使用。本論文使用工具的版本是eclipse1.3.2、jdk1.8.0_101。2.2相關(guān)技術(shù)平行六面體分類，它是ENVI中包含的監(jiān)督分類方法的之中的一種。它根據(jù)各軸上的設(shè)定的值域分割多維特征空間，平行六面體分類使用簡單的判定尺度對多光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。分類時(shí)使用的平行六面體的維數(shù)N是根據(jù)來自每一種選擇類別的平均值的標(biāo)準(zhǔn)差的閾值確定的。若像元值位于N個(gè)被分類波段的低閾值與高閾值之間，則將它歸屬到這一類。其具體判定規(guī)則為：將每個(gè)待分類的像素xi按照一定的分類判決規(guī)則對每個(gè)ROI的類別中心進(jìn)行比較。如果像元值位于多個(gè)類別中，將把該像元?dú)w并到最后一個(gè)匹配的類別中。而沒有落在平行六面體任何一類中的區(qū)域稱為無類別的。這種分類方式的分類標(biāo)準(zhǔn)簡單，精度較低，但分類速度較快。3總體設(shè)計(jì)3.1需求分析本課題利用激光雷達(dá)LIDAR數(shù)據(jù)進(jìn)行水體區(qū)域提取，水體范圍有時(shí)會因漂浮物、波紋、云密度等因素而難以辨認(rèn)，這不利于對地理信息分析以及處理。想要清楚地分辨Lidar圖像中的水體區(qū)域，必須對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分類，以明確圖像中水體的范圍、面積。本論文以激光雷達(dá)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，完成水體區(qū)域的提取，并展示分類結(jié)果。具體要完成的工作有以下幾點(diǎn)：獲取大學(xué)城的Lidar圖像。使用ENVILIDAR對Lidar圖像進(jìn)行點(diǎn)云數(shù)據(jù)分類與信息提取，獲取植被、建筑等特征以及DEM、DSM圖像。使用ENVI處理DSM圖像，進(jìn)行分類提取，得到分類產(chǎn)生的結(jié)果圖，進(jìn)而得到水體區(qū)域以及其面積等信息。使用Java編寫交互良好的用戶界面，顯示結(jié)果。說明設(shè)計(jì)思路，使用方法。3.2相關(guān)處理3.2.1點(diǎn)云數(shù)據(jù)分類與信息提取首先處理las文件，ENVI的插件ENVILIDAR通過自動特征識別工具以及手動編輯，實(shí)現(xiàn)對整個(gè)點(diǎn)云場景進(jìn)行特征識別。可高效、自動地從激光雷達(dá)數(shù)據(jù)中提取多種信息：點(diǎn)云分類、DSM、DEM、地面等高線、建筑物頂部矢量、建筑物輪廓矢量、電力線矢量、電線桿（X、Y、Z、H、R）、電力線的連接點(diǎn)（X、Y、Z）、樹木（X、Y、Z、H、R）、點(diǎn)密度和覆蓋率分析以及橋梁等。提取出的數(shù)據(jù)保存在Products文件之中，打開ENVI對DSM圖像進(jìn)行下一步處理，獲取水體區(qū)域。3.2.2監(jiān)督分類（SupervisedClassification）提取水體使用ENVI對DSM進(jìn)行處理，調(diào)用分類方法提取水體。首先設(shè)置ROI（regionofinterest，感興趣區(qū)域），先從DSM圖像中選擇的一個(gè)圖像區(qū)域，這個(gè)區(qū)域作為圖像分析所關(guān)注的重點(diǎn)，用以進(jìn)行下一步處理。調(diào)用SupervisedClassification（監(jiān)督分類）目錄下的ParallelepipedClassification（平行六面體分類）對圖像進(jìn)行分類確定水體的范圍、面積，輸出結(jié)果圖像。3.2.3編寫圖形界面保存輸出的圖像數(shù)據(jù)，使用Java的Swing編寫圖形界面展示提取思路、過程以及提取的結(jié)果，通過這種形式展示利用激光雷達(dá)Lidar數(shù)據(jù)提取水體區(qū)域的方法。3.3系統(tǒng)功能描述本論文使用Java來編寫圖形界面，其必須具備以下功能：LIDAR數(shù)據(jù)經(jīng)過相關(guān)的數(shù)據(jù)處理后，生成高精度的DSM，以及提取建筑、植被等地理要素。通過對獲得的信息再進(jìn)一步處理，對DSM圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，確定水體的范圍、面積。因而，圖形界面先顯示初始圖像，并提供操作菜單進(jìn)行后面的步驟。操作菜單包括點(diǎn)云數(shù)據(jù)分類與信息提取、監(jiān)督分類（SupervisedClassification）提取水體等功能，點(diǎn)擊對應(yīng)選項(xiàng)能夠展示水體提取的過程，以及結(jié)果，顯示水體的范圍以及面積。進(jìn)行點(diǎn)云數(shù)據(jù)分類與信息提取之前，監(jiān)督分類不能使用，進(jìn)行點(diǎn)云數(shù)據(jù)分類與信息提取之后，此功能關(guān)閉，并開啟監(jiān)督分類功能進(jìn)行下一步操作。監(jiān)督分類產(chǎn)生結(jié)果圖像，并對圖像顯示結(jié)果、特征進(jìn)行細(xì)致的說明，直觀地顯示出水體的范圍、大小以及處理的過程。4詳細(xì)設(shè)計(jì)4.1點(diǎn)云數(shù)據(jù)分類與信息提取ENVILIDAR是ENVI的一個(gè)插件，它可進(jìn)行建筑輪廓提取與地表事物的三維模型構(gòu)建、森林資源調(diào)查與分析、電力線和電線桿布置決策等。ENVILIDAR從激光雷達(dá)數(shù)據(jù)中提取出的特征可應(yīng)用于不同的行業(yè)，如判斷植物生長是否會對電力線造成阻礙，電力電網(wǎng)建設(shè)，以及自然資源管理中的森林資源清查等。本論文使用ENVILIDAR對Lidar數(shù)據(jù)進(jìn)行提取。使用ENVILIDAR打開las文件的數(shù)據(jù)（打開las文件時(shí)會創(chuàng)建工程文件），并進(jìn)行數(shù)據(jù)、信息的提取，獲取DEM、DSM等數(shù)據(jù)信息用以進(jìn)行監(jiān)督分類，提取水體區(qū)域。LIDAR數(shù)據(jù)信息提取具體步驟如下：第一步，獲取密度圖。在ENVILIDAR選擇Process菜單下的GenerateDensityMap，在使用ENVILIDAR進(jìn)行數(shù)據(jù)處理前，一般先使用此功能生成密度圖，這樣做可以檢查點(diǎn)的密度情況，ENVILIDAR能夠在點(diǎn)密度為1~2points/m2時(shí)提取建筑物和樹木信息，而當(dāng)點(diǎn)密度能夠達(dá)到5~6points/m2時(shí)，可以獲取更為精確的建筑物和樹木信息（如圖4.1）。圖4.1第二步，選擇Process菜單下的ProcessData，在彈出的ProjectProperties面板中可以設(shè)置工程屬性，包括輸出產(chǎn)品、工程區(qū)域、產(chǎn)品參數(shù)等信息；在Outputs選項(xiàng)卡，選擇輸出正射圖像、DSM、DEM、Building、Trees等信息。然后設(shè)置輸出的文件名格式等信息（圖4.2）。一般情況下使用默認(rèn)的格式信息。圖4.2在ProductsFolder中能設(shè)置輸出的文件夾名稱，默認(rèn)的路徑與工程相同。下方右側(cè)的ParametersTemplates可以保存參數(shù)設(shè)置為一個(gè)模板，可用于其他工程。如果想使用3DViewer，需要勾選“Produce3DViewerDatabase”。第三步，切換到AreaDefinition選項(xiàng)卡，在左側(cè)可以根據(jù)需要繪制以及處理的區(qū)域。此選項(xiàng)卡右側(cè)有導(dǎo)航與縮放按鍵，右側(cè)中間顯示了當(dāng)前區(qū)域的X/Y范圍以及區(qū)域大小，可以點(diǎn)擊EntireArea按鈕選中全圖。本論文此處選擇全圖處理，獲取整幅圖像的DEM、DSM等信息。ProductionParameters選項(xiàng)卡，可以設(shè)置輸出產(chǎn)品的具體參數(shù)（具體細(xì)節(jié)可參考ENVILiDAR幫助、使用手冊），可以設(shè)置要使用的CPU核數(shù)，這里全部使用默認(rèn)設(shè)置。點(diǎn)擊StartProcessing按鈕開始處理，從鷹眼圖、狀態(tài)欄均可看到處理進(jìn)度，從縮略圖中可以觀察鷹眼圖的進(jìn)度情況，處理的圖像越大耗費(fèi)的時(shí)間越長，途中顯示的白色矩形是已經(jīng)處理完畢的區(qū)域，品紅色區(qū)域?yàn)楫?dāng)前處理區(qū)域，黑色區(qū)域則為未處理區(qū)域。處理結(jié)束后，此時(shí)已經(jīng)將所選產(chǎn)品輸出到工程文件中"Products"文件夾內(nèi)，可以在ENVI中瀏覽和使用。4.2監(jiān)督分類進(jìn)行水體區(qū)域提取監(jiān)督分類是利用已經(jīng)確認(rèn)了類別的樣本像元對未知類別像元進(jìn)行識別的過程。監(jiān)督分類由于具有可充分利用分類地區(qū)的先驗(yàn)知識，預(yù)先確定分類類別，且可避免分類中出現(xiàn)嚴(yán)重錯(cuò)誤的優(yōu)點(diǎn)，是常用的分類方法之一[5]。在進(jìn)行分類前，先通過目視解譯圖像數(shù)據(jù)或?qū)嵉氐囊巴庹{(diào)查，對圖像中圖像地物的類別屬性先行確認(rèn)，然后選取每種類別選取一個(gè)或者多個(gè)訓(xùn)練樣本，計(jì)算每一種訓(xùn)練樣區(qū)的統(tǒng)計(jì)以及其他信息，再使用這些類別對判決函數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練。完成以后用判決函數(shù)對其他數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，將圖像中每個(gè)像元與訓(xùn)練樣本作比較，按不同的方法將像元劃分到最相似的樣本類中，以此完成整個(gè)圖像的分類[6]。平行六面體分類，是ENVI中包含的監(jiān)督分類方法的之中的一種。平行六面體分類法，它是根據(jù)設(shè)定在各軸上的值域分割多維特征空間。分類時(shí)使用的平行六面體的維數(shù)N是根據(jù)來自每一種選擇類別的平均值的標(biāo)準(zhǔn)差的閾值確定的。其分類判定規(guī)則為：|xij-mkj|≤T,1≤i≤N,1≤k≤c,1≤j≤n。其中，

N表示像元大小，c表示類別數(shù)量，

n表示影像波段數(shù)。每個(gè)待分類的像素xi按分類判定規(guī)則對每一個(gè)ROI的類別中心進(jìn)行比較判別[7]。

平行六面體分類標(biāo)準(zhǔn)簡單,計(jì)算速度快。進(jìn)行監(jiān)督分類前先設(shè)置ROI（regionofinterest，感興趣區(qū)域）。ROI區(qū)域作為圖像分析所關(guān)注的重點(diǎn)，操作時(shí)從DSM圖像中選擇的一個(gè)圖像區(qū)域作為ROI，用以進(jìn)行下一步處理（如圖4.3）。為了保證提取精度，防止個(gè)別區(qū)域差異而造成分類不明確的情況，在選擇ROI區(qū)域時(shí)采用選擇復(fù)數(shù)的ROI區(qū)域的方式。如圖4.3所示，此次選定了六個(gè)藍(lán)色區(qū)域，作為水體樣本。因?yàn)槌怂w之外，圖像中還包括，植被、建筑以及道路等等地理特征，若只將圖像分為兩類會有較大的誤差，所以決定操作時(shí)將圖像分為三類，設(shè)定了黃色區(qū)域以及綠色區(qū)域?yàn)槠渌麉^(qū)域的樣本。分別選擇在建筑、道路的區(qū)域以及林地區(qū)域作為另外兩個(gè)感興趣區(qū)域，最后使用選定的三個(gè)ROI并調(diào)用平行六面體分類（ParallelepipedClassification）對DSM圖像進(jìn)行監(jiān)督分類，把圖像分成三類并輸出結(jié)果圖。這樣就能從圖中分辨出水體的范圍，達(dá)到提取水體區(qū)域的目的。圖4.3其具體操作為：使用ENVI工具在DSM圖中選定ROI（如圖4.3中三種顏色的ROI）之后選擇右邊工具欄中監(jiān)督分類（supervisedclassification）目錄下的平行六面體分類（ParallelepipedClassification），勾選三個(gè)ROI（regionofinterest）并選擇結(jié)果圖輸出路徑后進(jìn)行監(jiān)督分類分類，輸出平行六面體分類結(jié)果，結(jié)果圖以文件形式保存。還能使用結(jié)果圖計(jì)算水體的面積。操作完成之后，保存的結(jié)果圖將在Java圖形界面中使用。4.3編寫圖形界面對LIDAR數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)的數(shù)據(jù)處理后，處理生成高精度的DSM，完成數(shù)據(jù)處理之后，得到了監(jiān)督分類的結(jié)果圖。最后一步就是設(shè)計(jì)圖形界面顯示提取水體的結(jié)果圖以及展示提取水體的方法與過程。本論文圖形界面著重展示水體區(qū)域提取的過程與方法，不需要過多的冗雜功能，只需要展示此次提取水體的方法步驟即可。圖形界面包含的功能有：1、顯示LIDAR數(shù)據(jù)原圖。2、點(diǎn)云數(shù)據(jù)分類與信息提取的功能，其作用是顯示從LIDAR數(shù)據(jù)中提取出來的的DSM圖。3、監(jiān)督分類提取水體區(qū)域的功能，其作用與第二個(gè)功能一樣是顯示DSM監(jiān)督分類得出的結(jié)果圖像，展示水體區(qū)域提取的結(jié)果。這個(gè)圖形界面并不復(fù)雜，僅作為展示使用，因?yàn)閿?shù)據(jù)處理已經(jīng)完成，最后一步著重展示處理的過程、方法以及成果。而本身并沒有復(fù)雜的功能以及數(shù)據(jù)處理。4.3.1顯示圖像的圖形界面初始界面顯示LIDAR數(shù)據(jù)原圖，并提供操作菜單。實(shí)現(xiàn)對圖像數(shù)據(jù)的展示。主要代碼如下：（Java代碼） JFrameframe=newJFrame("Lidar數(shù)據(jù)圖"); JFrameframe2=newJFrame("Lidar數(shù)據(jù)提取得到dsm圖像"); JFrameframe3=newJFrame("使用分類方法提取結(jié)果（藍(lán)色區(qū)域?yàn)樗w）"); JMenuItema=newJMenuItem("Lidar數(shù)據(jù)進(jìn)行點(diǎn)云數(shù)據(jù)分類與信息提取"); JMenuItemb=newJMenuItem("調(diào)用分類方法分類提取水體區(qū)域"); JLabellab=newJLabel(); Imageim=newImageIcon("激光lidar圖.png").getImage(); JLabellab2=newJLabel(); Imageim2=newImageIcon("處理后的dsm圖.png").getImage(); JLabellab3=newJLabel(); Imageim3=newImageIcon("結(jié)果圖.png").getImage();這里創(chuàng)建了三個(gè)不同的圖形界面，并將三幅數(shù)據(jù)圖像載入到界面之中。Java程序打開時(shí)，三個(gè)圖形界面只有一個(gè)顯示，其他兩個(gè)處于隱藏狀態(tài)（如圖4.4）。圖4.4處于顯示狀態(tài)的界面加入了操作菜單供展示使用，初始界面關(guān)閉時(shí)，程序終止運(yùn)行，操作菜單僅有“Lidar數(shù)據(jù)進(jìn)行點(diǎn)云數(shù)據(jù)分類與信息提取”以及“調(diào)用分類方法分類提取水體區(qū)域”兩個(gè)功能，且在使用第一個(gè)功能之前，第二個(gè)功能為禁止使用狀態(tài)（如圖4.5）。圖Lidar數(shù)據(jù)進(jìn)行點(diǎn)云數(shù)據(jù)分類與信息提取功能點(diǎn)擊初始界面的“Lidar數(shù)據(jù)進(jìn)行點(diǎn)云數(shù)據(jù)分類與信息提取”選項(xiàng)，展示LIDAR數(shù)據(jù)提取得到的DSM圖像。主要代碼如下：（Java代碼）if(e.getActionCommand().equals("Lidar數(shù)據(jù)進(jìn)行點(diǎn)云數(shù)據(jù)分類與信息提取")||e.getActionCommand().equals("顯示dsm圖")){ frame2.setVisible(true); frame2.setSize(600,400); frame2.setLocation(0,300); b.setEnabled(true); a.setText("顯示dsm圖"); }點(diǎn)擊此功能時(shí)能將隱藏狀態(tài)的第二個(gè)界面變?yōu)轱@示狀態(tài)，并且第二個(gè)功能——“調(diào)用分類方法分類提取水體區(qū)域”變?yōu)榭梢允褂玫臓顟B(tài)。此時(shí)第一個(gè)功能“Lidar數(shù)據(jù)進(jìn)行點(diǎn)云數(shù)據(jù)分類與信息提取”將不再使用，替代為“顯示dsm圖”的功能。對LIDAR數(shù)據(jù)進(jìn)行處理產(chǎn)生了DSM圖像之后就不需要再進(jìn)行點(diǎn)云數(shù)據(jù)分類與信息提取，所需要的數(shù)據(jù)已經(jīng)提取并保存下來了，可以直接使用、查看。所以將“Lidar數(shù)據(jù)進(jìn)行點(diǎn)云數(shù)據(jù)分類與信息提取”替代為“顯示dsm圖”的功能。而完成了點(diǎn)云數(shù)據(jù)分類與信息提取之后，就可以對DSM圖像進(jìn)行監(jiān)督分類，故而第二個(gè)功能——“調(diào)用分類方法分類提取水體區(qū)域”變?yōu)榭梢允褂玫臓顟B(tài)。4.3.3調(diào)用監(jiān)督分類方法提取水體區(qū)域功能點(diǎn)擊初始界面的“調(diào)用分類方法分類提取水體區(qū)域”選項(xiàng)，顯示對DSM數(shù)據(jù)圖像監(jiān)督分類得到的結(jié)果圖像。主要代碼如下：（Java代碼） if(e.getActionCommand().equals("調(diào)用分類方法分類提取水體區(qū)域")||e.getActionCommand().equals("顯示提取結(jié)果圖")){ frame3.setVisible(true); frame3.setSize(600,400); frame3.setLocation(700,300); b.setText("顯示提取結(jié)果圖"); }點(diǎn)擊此功能時(shí)能將隱藏狀態(tài)的第三個(gè)界面變?yōu)轱@示狀態(tài)，此時(shí)第二個(gè)功能“調(diào)用分類方法分類提取水體區(qū)域”將不再使用，替代為“顯示提取結(jié)果圖”的功能。跟第一個(gè)功能一樣，對DSM數(shù)據(jù)圖像進(jìn)行監(jiān)督分類產(chǎn)生了結(jié)果圖像已經(jīng)以文件的形式保存下來了，可以直接使用、查看。所以將“調(diào)用分類方法分類提取水體區(qū)域”替代為“顯示提取結(jié)果圖”的功能。而完成了監(jiān)督分類之后，水體區(qū)域提取已經(jīng)完成，水體區(qū)域提取的方法展示完畢。5實(shí)現(xiàn)效果5.1點(diǎn)云數(shù)據(jù)分類與信息提取ENVILIDAR是ENVI的一個(gè)插件，它可進(jìn)行建筑輪廓提取與地表事物的三維模型構(gòu)建、森林資源調(diào)查與分析、電力線和電線桿布置決策等等。使用ENVILIDAR對Lidar數(shù)據(jù)進(jìn)行提取。使用ENVILIDAR打開las文件的數(shù)據(jù)（打開las文件時(shí)會創(chuàng)建工程文件），并進(jìn)行數(shù)據(jù)、信息的提取，獲取DEM、DSM等數(shù)據(jù)信息。得到的結(jié)果如下：（圖5.1、圖5.2）注：圖中（圖5.2）底圖為tif，紅色為建筑物，藍(lán)色為樹木，除此之外，還有DSM、正射圖像、建筑物輪廓等產(chǎn)品。圖5.1圖5.2如圖所示（圖5.1、圖5.2），通過ENVILIDAR對激光雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行信息提取可以獲得電力線矢量、電線桿、電力線的連接點(diǎn)、點(diǎn)云分類、DSM、DEM、地面等高線、建筑物頂部矢量、建筑物輪廓矢量、樹木、點(diǎn)密度以及其他特征。獲得了諸多的特征，但這些特征并不需要全部用到，本論文使用的數(shù)據(jù)僅僅是DSM圖像。DSM注重對地表三維物體信息的記錄、表達(dá)和處理，能展示城市較為精確的三維景觀，效果極佳。而又因?yàn)樵诔鞘懈邩橇至?，高大建筑物傾斜帶來的影像遮擋，對影像信息的判讀與分析造成了巨大的影響。而數(shù)字正射影像基于數(shù)字表面模型對原始影像進(jìn)行重采樣后的影像視角將被糾正為垂直視角，避免了高大建筑物的傾斜對其它地物的遮擋所造成的影響[3]。DSM具有強(qiáng)大的優(yōu)勢：1、DSM數(shù)據(jù)去噪、格式轉(zhuǎn)換、變化檢測等處理過程都是自動化完成，不需要人工干預(yù)。2、在實(shí)際應(yīng)用中，DSM不僅可以完成定性分析，由于DSM具有高精度的坐標(biāo)，還可以進(jìn)行定量分析。3、DSM具有高精度的三維坐標(biāo)，可以進(jìn)行第三維高度方面的變化檢測，有效彌補(bǔ)了影像解譯方面的不足。故而，DSM十分適合于水體區(qū)域提取[8]。這一步提取獲得DSM圖像，然后進(jìn)行下一步數(shù)據(jù)處理。5.2監(jiān)督分類提取水體區(qū)域監(jiān)督分類由于具有可充分利用分類地區(qū)的先驗(yàn)知識,預(yù)先確定分類類別,且可避免分類中出現(xiàn)嚴(yán)重錯(cuò)誤的優(yōu)點(diǎn),是常用的分類方法之一[5]。監(jiān)督分類是利用已經(jīng)確認(rèn)了類別的樣本像元對未知類別像元進(jìn)行識別的過程。在進(jìn)行分類前，通過目視解譯圖像數(shù)據(jù)或?qū)嵉氐囊巴庹{(diào)查，對圖像中某些圖像地物的類別屬性先行確認(rèn)，然后選取每種類別選取一個(gè)或者多個(gè)訓(xùn)練樣本，計(jì)算每一種訓(xùn)練樣區(qū)的統(tǒng)計(jì)以及其他信息，再使用這些類別對判決函數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練。完成以后用判決函數(shù)對其他數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，將圖像中每個(gè)像元與訓(xùn)練樣本作比較，按不同的方法將像元劃分到最相似的樣本類中，以此完成整個(gè)圖像的分類[6]。設(shè)置ROI（regionofinterest，感興趣區(qū)域）。ROI區(qū)域是圖像分析所關(guān)注的重點(diǎn)，先從DSM圖像中選擇的一個(gè)ROI圖像區(qū)域。圈定ROI區(qū)域用以進(jìn)行進(jìn)一步處理，ROI圈定目標(biāo)，可以減少處理時(shí)間，增加精度。（如圖4.3）。分類結(jié)果如下：（圖5.3）圖5.3分類結(jié)果圖（圖5.3）中，藍(lán)色區(qū)域即為水體區(qū)域。通過目視對獲得的DSM圖像中水體選取訓(xùn)練樣本，設(shè)置了三個(gè)ROI（感興趣區(qū)域）作為樣本對DSM圖像進(jìn)行監(jiān)督分類。DSM圖像地理特征數(shù)目極多，如果只是分成兩類，難免會出現(xiàn)巨大偏差，事實(shí)證明監(jiān)督分類分成三類效果極佳。而實(shí)驗(yàn)之初也曾采用TIF文件進(jìn)行水體提取，然而提取誤差極大，水體表面波紋、光線、漂浮物等對分類效果造成了巨大的影響。（如圖5.4）圖5.4在兩者分類效果的對比之下，可以發(fā)現(xiàn)DSM圖像分類的效果遠(yuǎn)勝于TIF文件，可充分說明DSM圖像提取的巨大優(yōu)勢。提取完成之后獲得的結(jié)果圖像可充分展示LIDAR數(shù)據(jù)的水體區(qū)域的范圍，提取效果非常好。這樣，就能使用這分類產(chǎn)生的結(jié)果、數(shù)據(jù)來編寫圖形界面進(jìn)行水體區(qū)域提取過程和方法的展示了。5.3圖形界面LIDAR數(shù)據(jù)經(jīng)過信息提取、監(jiān)督分類等步驟得到了清晰的結(jié)果圖像，利用這些圖像數(shù)據(jù)以及Java語言編寫圖形界面展示LIDAR數(shù)據(jù)水體區(qū)域提取的過程與方法。1、初始界面顯示LIDAR數(shù)據(jù)原圖，并提供操作菜單。實(shí)現(xiàn)對圖像數(shù)據(jù)的展示。如圖4.42、點(diǎn)擊初始界面的“Lidar數(shù)據(jù)進(jìn)行點(diǎn)云數(shù)據(jù)分類與信息提取”選項(xiàng)，展示LIDAR數(shù)據(jù)提取得到的DSM圖像。實(shí)現(xiàn)效果如圖5.5：圖5.5點(diǎn)擊此功能時(shí)能將隱藏狀態(tài)的第二個(gè)界面變?yōu)轱@示狀態(tài)，并且第二個(gè)功能——“調(diào)用分類方法分類提取水體區(qū)域”變?yōu)榭梢允褂玫臓顟B(tài)。此時(shí)第一個(gè)功能“Lidar數(shù)據(jù)進(jìn)行點(diǎn)云數(shù)據(jù)分類與信息提取”將不再使用，替代為“顯示dsm圖”的功能。將“Lidar數(shù)據(jù)進(jìn)行點(diǎn)云數(shù)據(jù)分類與信息提取”替代為“顯示dsm圖”的功能。而完成了點(diǎn)云數(shù)據(jù)分類與信息提取之后，就可以對DSM圖像進(jìn)行監(jiān)督分類，故而第二個(gè)功能——“調(diào)用分類方法分類提取水體區(qū)域”變?yōu)榭梢允褂玫臓顟B(tài)。此處只顯示了DSM圖像，從LIDAR數(shù)據(jù)中提取出來的其他信息并沒有顯示。這是因?yàn)樵跀?shù)據(jù)處理，進(jìn)行監(jiān)督分類之時(shí)只使用了DSM圖像，其他特征信息并沒有用到，而設(shè)計(jì)圖形界面的目的在于展示數(shù)據(jù)處理的過程和方法，所以其他的信息不顯示。3、點(diǎn)擊初始界面的“調(diào)用分類方法分類提取水體區(qū)域”選項(xiàng)，顯示對DSM數(shù)據(jù)圖像監(jiān)督分類得到的結(jié)果圖像。跟前面的功能相同，圖形界面中顯示的圖片是監(jiān)督分類后得到的效果圖，意在展示監(jiān)督分類的結(jié)果。在圖形界面點(diǎn)擊“調(diào)用分類方法分類提取水體區(qū)域”功能時(shí)，隱藏狀態(tài)的第三個(gè)界面變?yōu)轱@示狀態(tài)，此時(shí)第二個(gè)功能“調(diào)用分類方法分類提取水體區(qū)域”將不再使用，替代為“顯示提取結(jié)果圖”的功能。跟第一個(gè)功能一樣，對DSM數(shù)據(jù)圖像進(jìn)行監(jiān)督分類產(chǎn)生了結(jié)果圖像已經(jīng)以文件的形式保存下來了，可以直接使用、查看。所以將“調(diào)用分類方法分類提取水體區(qū)域”替代為“顯示提取結(jié)果圖”的功能。此處顯示了監(jiān)督分類的結(jié)果，監(jiān)督分類中使用了平行六面體分類，它是ENVI中包含的監(jiān)督分類方法之一，其分類標(biāo)準(zhǔn)簡單,計(jì)算速度快，但其精度不如其他的分類方法。6總結(jié)與展望本論文使用ENVI處理LIDAR數(shù)據(jù)，基于激光雷達(dá)的數(shù)據(jù)，對水體區(qū)域的提取提出了可行的方法，并使用Java語言設(shè)計(jì)出圖形界面來展示分類提取的過程與方法。 作為一個(gè)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的學(xué)生，不論是對LIDAR數(shù)據(jù)還是DSM數(shù)據(jù)都沒有過多少了解。對LIDAR數(shù)據(jù)零散的了解僅僅來源于課外書、或者電視節(jié)目。而水體區(qū)域提取更是讓我摸不著腦袋，因?yàn)樵谖业恼J(rèn)知之中LIDAR數(shù)據(jù)并不簡單，其包含這大量的地理特征，要從中較為精確地提取出水體的范圍絕不是一件簡單的事情。不過在