垦利区网站seo优化排名_论文推荐｜康顺顾及栅格空间拓扑关系的地表覆盖时空目标不一致性探测方法

构建与学术的桥梁 拉近与威信的间隔

顾及栅格空间拓扑关系的地表覆盖时空目标不一致性探测方法

康顺1,2, 陈军2, 彭舒2

1. 中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院, 北京 100083; 2. 国家根本地理信息中央, 北京 100830

收稿日期：2018-07-16；修回日期：2019-02-14

基金项目：国家重点研发操持项目（2016YFA0601500；2016YFA0601503）

第一作者简介：康顺(1987-), 男, 博士生, 研究方向为时空关系建模与打算。
E-mail:kangshun_cumt@126.com

择要：地表覆盖与更新是地理国情监测、环境变革评估、生态系统保护等不可或缺的根本地理信息。
遥感制图技能已成为地表覆盖信息提取的主要手段，但因地物光谱、纹理及时相等特色繁芜性，地表覆盖更新数据每每存在错分、漏分，从而导致地表覆盖时空目标不一致。
现有地表覆盖更新数据不一致性探测紧张以人工检讨为主、部分自动化为辅的办法，生产实践中须要大量的作业职员与韶光，缺少行之有效的不一致性自动化探测工具。
本文研究剖析了栅格地表覆盖更新数据不一致性检讨面临的寻衅，提出了基于复合逻辑量词的栅格空间拓扑关系打算方法、基于置信区间的更新期地表覆盖错分目标初判规则构建，以及利用空间约束多重匹配的更新期错分目标后验判断，形成了“关系-规则-判断”的地表覆盖时空目标不一致性探测体系。
试验以山东临朐、垦利GlobeLand30数据为研究工具，经与统计同等性检查究法比拟剖析、参照真实地表影像数据，实现了地表覆盖时空目标不一致性探测与有效性考验，验证了探测方法可行性。

关键词：地表覆盖 不一致性 拓扑关系 规则 多重匹配 栅格

A topological relations-based inconsistency detection method for spatiotemporal land cover objects in raster space

KANG Shun1,2, CHEN Jun2, PENG Shu2

Abstract: Land cover updates are key datasets in geographic national conditions monitoring, environmental change assessment, and ecological system protection. Remote sensing technology has become an important tool for an update of land cover datasets. However, as the complexity of spectrum, texture and temporal characteristics, omission and commission errors usually occur in land cover data, leading to the issue of spatiotemporal land cover object inconsistency. Currently, detection of land cover data inconsistency gives priory to manual inspection, and partial automation is implemented. In practice, a huge of workmen and time are needed in data inconsistency detection, lacking of an automated detection tool. The challenge of land cover data inconsistency detection in raster space is analyzed in this study. A logic quantifiers-based topological relationships calculation in raster space, the initial-judgment rules construction based on confidence interval, and a post-judgement using spatial multi-matching are proposed, forming a \"大众relation-rule-judgment\公众 detection system. Inconsistency detection of the GlobeLand30 datasets is conducted in study areas of Linqu and Kenli, Shandong, China. Comparing with statistics inconsistency detection, and taking remote sensing images as reference, the effectiveness of inconsistent land cover objects detected in update is validated, and this method is proved to be practically feasible.

Key words: land cover inconsistency topological relationships rules multi-matching raster

地表覆盖空间分布及随韶光的变革是地理国情监测、景象仿照、生态评估等不可或缺的主要根本信息，研制和供应多时相、高质量地表覆盖信息产品一贯是国内外遥感与地理信息界的一项艰巨任务[1-3]。
利用遥感手段研制高质量地表覆盖数据产品是国内外的主流方法，但由于地物光谱、纹理、时相等特色繁芜性，以及时相适宜、高质量影像数据获取难以担保，使得地表覆盖更新数据每每存在错分、漏分，严重影响了地表信息表达的准确性。
保持地表覆盖时空目标同等性是确保地表覆盖更新数据逻辑同等性的内在哀求。
目标同等性检核的本色为约束条件匹配问题。
通过目标空间关系与规则的比较判断是探测数据不一致性的紧张研究方法[4]。
在地表覆盖更新数据的生产实践过程中，数据不一致性探测多以人工检讨为主、部分自动化为辅的办法。
作业员利用已有地表覆盖分布干系的遥感、地理和生态等多元知识，检核优化地表覆盖数据图幅类型不接边，地物信息提取完全性，地物错分、漏分，以及地物边界勾画准确性等，须要大量的人力与韶光[5-6]。
为了知足地表覆盖数据产品质检的生产实践需求，降落人力、物力花费，研究面向地表覆盖数据更新的不一致性自动化探测技能是生产高质量地表覆盖数据产品面临的一项主要需求与寻衅。

近年来，国内外科研事情者对矢量数据不一致性探测进行了大量研究与实践，初步形成了较成熟的数据不一致性探测体系，并在矢量地形数据库更新中得到了大规模推广与运用[7-8]。
个中，空间关系打算紧张以4交叉模型、9交叉模型，及V9交模型为主，实现点、线、面要素空间拓扑关系及其细化表达[9-11]。
规则构建上，文献[12]根据数据模型规则、用户自定义规则、语义规则和点集拓扑规则干系理论，从空间数据构造、几何和语义拓扑3个层面，提出了矢量空间数据库的完全性约束分类模型。
文献[13]利用4交叉模型，通过关系统计创造了不同矢量图层中地理要素目标间的规则。
文献[14-15]建立了水体与等高线、水体与湿地的空间规则。
数据不一致性判断上，地形数据库更新每每导致河流爬坡、等高线落水、居民地落水等不一致性(或冲突)，文献[15]对此提出了一种拓扑链检核法，并运用于国家1:5万空间数据库质检。
文献[16]结合9交叉模型、用户自定义规则与详细解释，提出了一种构造化表达空间工具拓扑完全性约束法。
文献[17]利用桥梁与公路的间隔、临近桥梁的评定等级、桥面等级，研制了用于探测国家桥梁数据逻辑同等性的假设考验模型。
面向工程生产实践，国家1:5万数据库更新工程根据根本地理数据模型对图形、属性、关系的规定与哀求，建立了“规则-模型-方案”质检机制，形成了“方案-检讨-核对-定位-修正-评价”一体化的数据质量掌握流程[7]。
现有商业GIS软件ArcGIS、Feature Manipulate Engine和Oracle Spatial 10g仅供应了数据构造层面大略的几何和拓扑缺点检测功能。

比较矢量数据不一致性探测研究，栅格数据不一致性探测研究紧张有如下几类。

(1) 面向像元级的多时序建模方法：文献[18]设计了年际间地皮类型转移矩阵，构建作物类型转变逻辑约束，探测农作物轮作信息提取不一致性；文献[19]利用2000年、2001年和2002年3期影像数据研制2001年地表覆盖数据，通过构建最大后验马尔可夫随机场模型重分类2001期地表覆盖数据。

(2) 赞助数据法：文献[20]利用空间高下文掩膜，如水陆、城区与非城区、高地与低地，创造分类数据不一致性。

(3) 采样点布设验证法：文献[21]通过采样点的合理布设打算，验证采样点位置信息提取的准确性。

(4) 统计同等性法：文献[22]通过数据统计差异性判断数据是否同等。

(5) 毗邻关系改动法：文献[23-24]利用地物的唯一性关系约束，例如沙滩与海水、挺水植被与水体，以及建筑物与阴影的临近关系，提出了MSA(maximum spatial adjacency)和DSA(directional spatial adjacency)空间关系支持分类法，可检测出水体相邻的错分挺水植被，建筑物阴影相邻的错分建筑物。

研究剖析实现地表覆盖栅格数据不一致性自动化检核所面临的关键问题有：①栅格空间目标不同于矢量数据的点、线、面状目标，栅格目标是属性值相同、临近像素构成的凑集，而且已有栅格空间拓扑关系研究侧重于多时序像素级、地表覆盖范例目标的简化临近关系打算，多关注自动分类算法的改进，对栅格空间地表覆盖目标关系的风雅化描述顾及不敷；②规则构建上，已有地表覆盖目标的规则侧重范例地物的形式化表达，如水体与湿地、沙滩与海水，未能顾及地表覆盖全要素的目标对规则构建；③不一致性判断上，矢量地形数据不一致性探测因此矢量数据点、线、面孔标的确定性空间关系约束为根本，而栅格地表覆盖数据不一致性判断则须要以栅格空间关系约束的形式化描述为根本。
因此，系统化建立栅格空间地表覆盖目标的拓扑关系描述、地表覆盖目标对规则自动构建、目标不一致性判断是实现地表覆盖更新数据不一致性自动化探测面临的难题。

1 问题剖析与研究思路1.1 地表覆盖时空目标不一致性问题剖析

在栅格地表覆盖数据更新中，由于地表覆盖数据错分、漏分，每每导致地表覆盖时空目标不一致性，其紧张是指更新期地表覆盖目标与基准期地表覆盖目标在几何、类型约束条件下，更新期地表覆盖数据中的空间目标及其空间关系不符合自然、人文和生态规律，如湿地周边一样平常应存在水体、耕地分布区一样平常伴随有人造地表。
如图 1所示的2010期GlobeLand30局部示例，人造地表目标A的孔洞镶嵌有耕地目标B，参考同期Landsat743波段影像，不难创造该处耕地为错分地类，精确分类应为水体。
根据冯·杜能的圈层构造理论，农业活动置于城市外圈层，一样平常不会涌如今城市内部。
但也不可打消一些分外用地，如北京北三环皂君庙路附近中国农业科学院试验田，形成大城市内部存在耕地的分外环境，如图 2所示。
由此，对单期地表覆盖更新数据而言，依据地表覆盖目标之间的空间关系判断目标同等性与否存在着不愿定性。

图 1 单期水体目标错分Fig. 1 Waterbody misclassification in single period

图选项

图 2 单期耕地目标精确分类Fig. 2 Cultivated land correct classification in single period

图选项

由于空间不愿定性，依据更新期地表覆盖目标的空间关系判断目标不一致性势必包含了因分外用地而误判同等性地表覆盖目标。
为了肃清误判，通过引入时序临近的基准期地表覆盖数据，肃清不一致性判断的不愿定性。
如图 3中圆圈处所示的GlobeLand30更新期与基准期局部数据示例，若基准期与更新期目标在几何约束条件下不知足关系与类型同等性，则可判断其时空目标不一致；否则该时空目标同等，如图 4十字丝处所示。
据此，对更新期地表覆盖目标不一致性判断需与基准期地表覆盖目标做进一步的空间匹配加以确定。

图 3 两期目标不一致性Fig. 3 Spatial inconsistency in two-period

图选项

图 4 两期目标同等Fig. 4 Spatial consistency in two-period

图选项

1.2 地表覆盖时空目标不一致性探测研究思路

经栅格地表覆盖目标的空间关系约束剖析，如图 5所示，从图 5(a)所示的人造地表目标周边任一位置都不存在耕地目标，定义该栅格空间下的人造地表与耕地为相离关系；从图 5(b)所示的人造地表目标周边除了耕地，还有水体存在，细化该栅格空间相接关系为人造地表接壤耕地；从图 5(c)的人造地表目标周边任一位置有且仅有耕地，细化该栅格空间相接关系为耕地包围人造地表；图 5(d)所示的人造地表目标孔洞内镶嵌有且仅有耕地，细化该栅格空间相接关系为耕地被人造地表包围。
由“有且仅有”、“存在”语义，根据目标地物邻域约束地物类型的存在与否，从栅格地表覆盖目标的周边目标约束类型出发，以栅格目标的一次膨胀作为目标周边，利用全称量词∀与存在量词∃，将矢量目标分解的外部、边界、内部相交打算转化为目标周边约束类型存在与否的逻辑判断，提出一种实现栅格地表覆盖大略面孔标和带孔洞面孔标的空间拓扑关系描述与打算方法。
规则构建上，依据基准期地表覆盖目标空间关系发生频数的区域量化统计，通过置信区间的空间关联规则创造方法[16]，构建目标非常关联关系的不一致性初判规则。
不一致性判断上，利用更新期与基准期地表覆盖目标空间约束多重匹配，包括语义、几何、空间关系，实现更新期地表覆盖目标不一致性后验判断，总体研究思路如图 6所示。

图 5 人造地表与耕地的空间关系细化Fig. 5 Spatial relationships refinement between artificial surface and cultivated land

图选项

图 6 栅格地表覆盖时空目标不一致性探测框架Fig. 6 A framework of spatiotemporal land cover object inconsistency detection in raster space

图选项

2 紧张打算方法2.1 地表覆盖栅格空间拓扑关系打算

实现图 1(a)中目标A与B的栅格空间拓扑关系打算是自动化判断地表覆盖时空目标同等性与否的关键。
由于矢量空间目标一维边界与栅格空间目标二维边界维度不同，矢量空间关系模型难以适用栅格空间关系打算。
已有栅格空间关系模型紧张有顾及目标边界模型，如文献[25-26]提出的9元组模型I9r，如式(1)与图 7所示

(1)

图 7 栅格空间9元组模型Fig. 7 9-tuple model in raster space

图选项

与文献[27]提出的无目标边界空间关系模型I4r，如式(2)与表 1所示

(2)

表 1 I4r空间关系描述Tab. 1 Representation of spatial relationships byI4r

表选项

式中，A°表示属于区域R的图元凑集；Ac表示属于区域R的外部图元凑集。

图 1(a)中的地表覆盖目标边界放大后如图 8所示，对带孔洞的地表覆盖目标而言，其边界有内边界和外边界之分。
经上述空间关系模型对图 1中B镶嵌于A内部的空间关系打算，创造模型I9r相接关系打算结果与其模型本身表达的相接关系不一致；模型I4r的打算结果与其本身表达的相接关系虽同等，但当人造地表目标A与耕地目标B为图 5(a)所示的相离关系时，模型表杀青果仍与此同等，无法区分空间相接与相离关系，打算结果如表 2所示，表明该模型并不适用栅格地表覆盖目标拓扑关系表达。

图 8 图 1(a)地表覆盖目标A与B的内外边界Fig. 8 Outer and inner boundaries of land cover objectsAandBin figure 1(a)

图选项

表 2 模型相接关系表达差异性Tab. 2 Different representations of touch relationship based on models

表选项

究其缘故原由，首先，基于I9r、I4r的模型多适用于大略面状目标，难以知足带孔洞的面状目标与大略面状目标空间关系打算需求；其次，地表覆盖栅格目标既有大略面状目标，又有带孔洞的面状目标，且带孔洞面状目标边界存在内边界和外边界之分。
利用I9r模型打算地表覆盖目标的拓扑关系时，I9r模型对带孔洞地表覆盖面状目标边界指代不明，难以适用地表覆盖大略面状目标与带孔洞面状目标的拓扑关系打算；I4r模型不能有效区分相离与相接关系、包含与覆盖关系、被包含与被覆盖关系；再次，I9r模型视栅格目标边界为Jordan曲线，4邻域或8邻域形成的Jordan曲线每每导致4邻域或8邻域悖论[28]，表明Jordan曲线并不适用栅格目标边界表达。
综上，急迫须要一种描述栅格地表覆盖目标拓扑关系方法。

根据地表覆盖目标与其周边约束目标存在与否的逻辑判断，研究利用全称量词∀，即指“全额”“每一个”“任意”“统统”等都在指定例模内，表示该范围内的全体工具或该指定例模整体含义的词，以及存在量词∃，即指“有些”“至少有一个”“有一个”“存在”等表示个别或一部分含义的词[29-30]，提出了复合逻辑量词的栅格空间拓扑关系描述方法，即复合逻辑量词模型(compound logic quantifier model，CLQM)，如表达式(3)所示

(3)

式中，A、B指空间8邻域等值像素构建的地表覆盖目标；⊕指舆图代数叠合相加算子；v(·)指地表覆盖目标的地理编码；A+、B+指目标A与B的周边，其可通过形态学一次膨胀算子®打算得到，打算如图 9所示。

图 9 目标A与其周边A+Fig. 9 The target objectAand its surroundingA+

图选项

根据逻辑真值True(1)与False(0)三元组，CLQM能够表达23种空间拓扑关系，但某些关系表达并无实际意义。
例如，若∀v(A+⊕B)==v(A)+v(B)条件判断是True，那么∃v(A+⊕B)==v(A)+v(B)必定为True。
因此，归纳总结[1, 1, 0]T、[1, 0, 0]T、[1, 1, 1]T和[0, 1, 0]T是该栅格空间无实际意义的拓扑关系描述。
若目标A和B是相离关系，那么它们的空间关系形式化描述为[0, 0, 0]T；若目标A和B是接壤关系，那么它们的空间关系形式化描述为[0, 0, 1]T；若目标A和B是包围关系，那么它们的空间关系形式化描述为[0, 1, 1]T；若目标A和B是被包围关系，它们的空间关系形式化描述为[1, 0, 1]T，这4种关系如图 10所示。

图 10 栅格地表覆盖目标空间拓扑关系Fig. 10 Topological relationships for land cover objects in raster space

图选项

利用舆图代数算子与形态学膨胀算子，设计打算地表覆盖目标拓扑关系空间邻域搜索算法如下：

算法1：空间邻域搜索

输入：栅格地表覆盖数据

输出：关系描述三元组

(1) 打算过程名称：栅格空间拓扑关系打算。

(2) 利用8-邻域区域合并算子O={O1，O2，…，On}←(pixels)。

(3) 对目标地物类型和参照地物类型，利用地物类型匹配算子SEO(·)搜索并提取出目标地物类型集Tob←SEOt(O)，参照地物类型集Rob←SEOr(O)。

(4) 对Tob中的每一个目标地物Tob_i：

利用膨胀算子®(·)将Tob_i膨胀为ETob_i，ETob←®(Tob)。

(5) 对Rob中的每一个目标地物Rob_i：

利用膨胀算子®(·)将Rob_i膨胀为ERob_i，ERob←®(Rob)。

(6) 利用舆图代数⊕对Tob_i，ETob_i，Rob_i，ERob_i进行打算：

(6.1)若CLQM=[∀(ERob_i.value⊕Tob_i.value)==Rob_i.value+Tob_i.value, ∀(ETob_i.value⊕Rob_i.value)==Rob_i.value+Tob_i.value, ∃(ERob_i.value⊕Tob_i.value)==Rob_i.value+Tob_i.value]T→[1,0,1]T, 那么Tob_i与Rob_i是被包围关系；

(6.2)若CLQM→[0,1,1]T，那么Tob_i与Rob_i是包围关系；

(6.3)若CLQM→[0,0,0]T，那么Tob_i与Rob_i是相离关系；

(6.4)若CLQM→[0,0,1]T，那么Tob_i与Rob_i是接壤关系。

(7) 算法结束。

2.2 地表覆盖时空目标不一致性初判规则构建

不一致性剖断规则是指约束目标空间关系的法则。
与可从现实天下中直接获取的地形要素约束关系比较，如水系沿等高线爬坡、道路与居民地相交、居民地落水系等，地表覆盖目标的不一致性剖断规则每每难以获取，如难以确定人造地表与耕地之间若何的空间关系是合法关系或造孽关系。
因此，本文基于文献[13]提出的置信区间统计法构建数据-数据的逻辑不一致性初判规则。
在推断性统计学中，置信区间是样本统计量对所估计参数的“可信程度”衡量，参数真值估计不再是纯挚的一个点，而是一个区间。
根据该理论[31]，研究通过基准期地表覆盖目标对的空间关系发生频数统计、设置置信区间获取单期地表覆盖目标关联规则；打算每一对目标之间接壤、相离、包围和被包围关系发生频数，见表 3。

表 3 地表覆盖目标空间关系发生频数统计Tab. 3 Relation type frequency between neighboring patches

表选项

累计形成空间关系频数统计直方图，如图 11所示。

图 11 地表覆盖目标Pik与Pjk空间关系发生频数统计直方图Fig. 11 Relation-type frequency histogram of land cover objects Pikand Pjk

图选项

通过关系发生频数的加权均值、标准差打算，依据拉依达准则kσ构建置信区间。
由某一拓扑关系频数与置信区间的凑集代数判断，构建基于关系约束的不一致性初判规则，其打算过程如算法2所示。

算法2：关系频数置信区间统计

输入：单期地表覆盖栅格数据

输出：地表覆盖目标空间约束关系

(1) 打算过程名称：空间约束关系提取。

(2) 对每一关系类型relq，统计打算地表覆盖目标pik与pjk的发生频数fucijq(q=connect with，disjoint，surround，surrouded-by)。

(3) 累计打算关系类型relq的发生总频数cn，cn←∑(fucijq)。

(4) 统计打算地表覆盖目标pik与pjk空间关系类型relq发生频数加权均值avg，avg←sum((fucijq)2/cn)。

(5) 打算地表覆盖目标pik与pjk空间关系发生频数标准差std，std←{∑(fucijq-avg)2/(m-1)}1/2(m=4)。

(6) 制订地表覆盖目标pik与pjk空间关系发生频数68.26%的置信区间CIi-j，CIi-j←(avg-std, avg+std)。

(7) 对任一地表覆盖目标pik与pjk的空间关系类型relq：

(7.1)若relq的发生频数fucijq不属于置信区间CIi-j，fucijq∉CIi-j，则关系relq为空间约束关系；

(7.2)若relq的发生频数fucijq属于置信区间CIi-j，fucijq∈CIi-j，则关系relq为非空间约束关系。

(8) 算法结束。

利用逻辑谓词(∧、→)、空间谓词和凑集谓词(∈、∉)形式化描述不一致性初判规则，如式(4)、式(5)所示包围关系约束的初判规则

(4)

(5)

式中，is_a为分类谓词；x、y表示地表覆盖目标；i、j表示地表覆盖类型；fuc(·)指关系发生频数；CIi-j指地表覆盖类型置信区间；constraint指约束关系标识；error指错分地类标识；p指拉依达准则的置信度。

2.3 空间约束多重匹配的不一致性后验判断

首先，从单期地表覆盖数据角度，依据地表覆盖目标的空间关系与初判规则匹配判断出不一致性空间关系，如“耕地被人造地表包围”；其次，不用除“耕地被人造地表包围”关系精确的可能性，如北京遐想桥附近的农科院耕地被周围的人造地表包围，基于该空间关系的韶光连续性特色，即2000年该农科院耕地被人造地表包围，2010年该耕地仍旧被人造地表包围。
由此，研究从两期数据角度，利用空间拓扑关系的韶光连续性，即2000年农科院耕地被人造包围，2010年该耕地仍旧被人造包围，加之两期地表覆盖目标几何匹配、类型匹配，剖断地表覆盖空间目标是否同等。

在单期栅格地表覆盖数据中，依据空间初判规则实现地表覆盖数据不一致性打算，视目标A为前景目标，别的目标为背景目标Bgr，如果目标类型A与目标类型B相离为不一致性约束关系，那么意味着目标A周边应存在有目标B，否则为不一致，其不一致性判断如式(6)所示

(6)

同理，若目标类型A与目标类型B接壤为不一致性约束关系，其不一致性判断如式(7)所示

(7)

若目标类型A与目标类型B包围/被包围为不一致性约束关系，其不一致性判断如式(8)所示

(8)

依据空间初判规则，不一致性初判探测结果分别以矢量数据点的形式予以标注，如图 12所示。

图 12 多重匹配探测不一致性Fig. 12 Multi-matching process for object inconsistency detection

图选项

结合更新期与基准期地表覆盖数据，若两期标注点的欧氏间隔小于一定阈值ε(关系匹配)，且更新期目标obji与基准期目标objj几何面积相似、地表覆盖类型相等(几何约束与类型匹配)，打算如式(9)、式(10)所示，则删除更新期中的标注点，余下标注点为时空目标不一致性后验探测结果

(9)

(10)

3 试验3.1 试验区域

研究以山东临朐2010期GlobeLand30数据为例，结合2000基准期GlobeLand30数据，探测该区域地表覆盖数据不一致性。
如图 13所示，该区域包括7个地表覆盖类型，区域覆盖面积为1.83×103平方千米(http://www.globallandcover.com/GLC30Download/index.aspx)。

图 13 试验区域Fig. 13 Study area

图选项

3.2 不一致性探测结果

方法实现以Microsoft Visual Studio 2010为研发环境，利用EsriArcEngine10.2、C#措辞开拓设计。
研究统计了山东临朐2000年基准期地表覆盖数据中每对地表覆盖目标类型的每一空间关系发生频数，利用关系频数置信区间统打算法2，构建地表覆盖目标空间关系发生频数统计直方图，如图 14所示。
经空间关系发生频数的加权均值与标准差打算、置信区间构建，判断某一空间关系类型发生频数是否在置信区间之内，若某一关系的发生频数属于置信区间，则为知足一定置信度的合法关联关系；若某一关系的发生频数不属于置信区间，则视其为不知足一定置信度的空间约束关系，构建不一致性初判规则。
山东临朐2000期地表覆盖数据构建的不一致性初判规则如表 4所示。

图 14 地表覆盖目标空间关系频数统计直方图Fig. 14 Statistical histograms of spatial relationships quantifying for land cover objects

图选项

表 4 人造地表参照的不一致性初判规则Tab. 4 Prejudgment rules for inconsistency detection referencing by artificial surface

表选项

根据表 4不一致性初判规则，判断地表覆盖更新数据不一致性，并对两期相应的不一致性目标位置予以标注，然后进行多重匹配后验判断。
个中，选取间隔阈值以栅格单元的8邻域为基准，即ε即是30

图 15 人造地表参照的不一致性探测结果Fig. 15 Results of data inconsistency detection referencing by artificial surface

图选项

3.3 比拟剖析与有效性考验

经统计同等性方法检核出的两期人造地表变革图斑如图 16所示，创造该区域两期人造地表数据统计结果相差悬殊。
比较图 15本文方法探测结果，统计同等性检核结果存在大量椒盐状图斑，而且考验结果包含诸多伪变革图斑，如精确的新增人造地表。
经对较大面积图斑(大于6×6像素)精确检测的个数统计，统计同等性检测的准确性约为20%，个中准确性检核多为消逝的人造地表，表现为更新期人造地表错提了其他地表覆盖类型。
对本文不一致性探测结果的有效性考验如图 17-图 20所示。
个中，图 17(b)是人造地表包围耕地的不一致性探测，参照图 17(c)所示的Google Earth影像，可看出存在道路错分耕地；图 18(b)十字丝处为人造错分耕地；图 19(b)为人造接壤水体的不一致性探测，参照图 19(c)可看出该处存在大面积的水体错分耕地；图 20(b)为人造地表接壤森林的不一致性探测，参照图 20(c)可以看出该处存在人造地表错分草地、林地及其临近耕地错分林地。

图 16 统计同等性检核结果Fig. 16 Results of statistics inconsistency detection

图选项

图 17 验证图 15(a)不一致性探测位置Fig. 17 Validation of inconsistency detection at location in Fig. 15(a)

图选项

图 18 验证图 15(b)不一致性探测位置Fig. 18 Validation of inconsistency detection at location in Fig. 15(b)

图选项

图 19 验证图 15(c)不一致性探测位置Fig. 19 Validation of inconsistency detection at location in Fig. 15(c)

图选项

图 20 验证图 15(d)不一致性探测位置Fig. 20 Validation of inconsistency detection at location in Fig. 15(d)

图选项

研究将精确的不一致性探测点数CP与总体不一致性探测点数TP之比作为不一致性探测有效性评估指标EF，如式(11)所示

(11)

经统计，该试验区的不一致性探测有效性为77.3%。
参照不一致性探测结果，经人工改动后，该区域地表覆盖数据质量精度提高了8.5%。
为进一步验证本文探测方法的有效性，研究对山东垦利县2010期GlobeLand30数据(2.2×103平方千米)不一致性进行探测与验证，如图 21所示的人造地表包围耕地不一致性探测示例，并参照遥感影像验证了2010期探测的耕地是错分地类。
参考不一致性探测结果，对修正前后的地表覆盖数据质量评估见表 5。

图 21 山东垦利县GlobeLand30局部数据不一致性探测与验证Fig. 21 Local GlobeLand30 data inconsistency detection and validation for Kenli County, Shandong

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表 5 试验区地表覆盖数据质量评估Tab. 5 Land cover data quality assessment of study areas

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4 结论

栅格地表覆盖更新数据不一致性探测与矢量地形数据不一致性探测不同。
首先，矢量空间目标的拓扑关系打算并不适用于栅格空间目标，而且由于地表覆盖目标的几何繁芜性、栅格目标边界Jordan曲线表达邻域悖论，使得现有栅格空间关系模型难以适用地表覆盖目标的拓扑关系打算；在不一致性判断规则构建上，与范例地物要素的唯一性空间约束不同，利用空间约束判断地表覆盖错分目标具有不愿定性。
而且知足唯一性空间约束的地表覆盖目标少之又少，难以知足地表覆盖数据质检需求。

针对GlobeLand30数据质量检核事情中人工检核的耗时、耗力问题，提出了基于复合逻辑量词的空间拓扑关系描述方法，实现了地表覆盖目标相离、接壤、包围和被包围空间关系细化描述；统计了每对地表覆盖目标空间关系发生频数，建立了空间关系频数统计直方图，打算了加权均值和标准差，利用关系类型发生频数与置信区间凑集代数法构建了基于置信区间的地表覆盖目标不一致性初判规则；在初判规则先验判断结果根本上，利用地表覆盖时空目标几何大小、覆盖类型，及空间拓扑关系韶光连续性匹配，后验剖断了更新期错分目标，肃清了先验判断不愿定性。
通过试验区地表覆盖更新数据不一致性探测试验与统计同等性检查究法比拟剖析，以真实地表遥感影像为参照，验证了该探测方法的有效性。
经对不一致性探测数据目视解译、人工修正，提高了研究区地表覆盖数据质量、降落了人工检核作业量。
但本文仅考虑了空间关系，未顾及时间维度下地表覆盖类型之间的时序动态变革成分，为完善地表覆盖更新数据不一致性探测，综合时态关系探测地表覆盖更新数据不一致性是下一步事情中需研究办理的问题。

【引文格式】康顺, 陈军, 彭舒. 顾及栅格空间拓扑关系的地表覆盖时空目标不一致性探测方法. 测绘学报，2019，48(6)：767-779. DOI: 10.11947/j.AGCS.2019.20180346

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