胡佩敏

摘要：根據(jù)線性混合模型原理提出了利用低分辨率高光譜的遙感數(shù)據(jù)計(jì)算農(nóng)作物種植面積的新方法，改進(jìn)型混合像元判別分析法，并運(yùn)用中分辨率成像光譜儀（ＭＯＤＩＳ）數(shù)據(jù)計(jì)算了江陵縣中稻和棉花的種植面積，以當(dāng)天ＴＭ數(shù)據(jù)的監(jiān)督分類(lèi)法得出的種植面積作為標(biāo)準(zhǔn)對(duì)此方法進(jìn)行了詳細(xì)比較，并與其他兩種常規(guī)方法作物光譜特性差異法和監(jiān)督分類(lèi)法進(jìn)行比較。結(jié)果表明，改進(jìn)的混合像元判別分析法誤差最小，運(yùn)用在混合像元為特性的ＭＯＤＩＳ數(shù)據(jù)上比較合適；作物光譜特性差異法原理簡(jiǎn)單、計(jì)算方便，但小面積地物區(qū)分效果差；監(jiān)督分類(lèi)法誤差最大，不適合運(yùn)用在低分辨率高光譜的ＭＯＤＩＳ數(shù)據(jù)上。

關(guān)鍵詞：中分辨率成像光譜儀（ＭＯＤＩＳ）；農(nóng)作物種植面積；改進(jìn)型混合像元判別分析法

中圖分類(lèi)號(hào)：Ｓ１２７ 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：Ａ 文章編號(hào)：0439－８114（２０12）24－5783-05

農(nóng)作物種植面積的遙感提取是在收集分析不同農(nóng)作物光譜特征的基礎(chǔ)上，通過(guò)遙感影像記錄的地表信息識(shí)別農(nóng)作物的類(lèi)型，統(tǒng)計(jì)農(nóng)作物的種植面積。農(nóng)作物的識(shí)別主要是利用綠色植物獨(dú)特的波譜反射特征，將植被（農(nóng)作物）與其他地物區(qū)分開(kāi)［１］。不同農(nóng)作物類(lèi)型的識(shí)別主要依據(jù)兩點(diǎn)：一是農(nóng)作物在近紅外波段的反射主要受葉子內(nèi)部構(gòu)造的控制，不同類(lèi)型農(nóng)作物的葉子內(nèi)部構(gòu)造有一定的差別［２］；二是不同區(qū)域、不同類(lèi)型作物間物候歷的差異，可利用遙感影像信息的時(shí)相變化規(guī)律進(jìn)行不同農(nóng)作物類(lèi)型的識(shí)別［３］。因此遙感影像分析方法的發(fā)展推動(dòng)農(nóng)作物種植面積的遙感提取方法的研究。而“同物異譜”、“異物同譜”以及“混合像元”現(xiàn)象制約著遙感影像分析方法的發(fā)展［４］。目前常用的提取農(nóng)作物種植面積的影像分析方法有目視法、監(jiān)督分類(lèi)法、非監(jiān)督分類(lèi)法、作物特性法，這些方法主要運(yùn)用到高分辨率的影像圖片上（如ＴＭ數(shù)據(jù)），因?yàn)檗r(nóng)作物種植最小面積遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于衛(wèi)星的探測(cè)單元瞬時(shí)視場(chǎng)角所對(duì)應(yīng)的地面范圍，可以把像元看成純凈像元；而對(duì)基于低分辨率、高光譜、混合像元為特性的中分辨率成像光譜儀（ＭＯＤＩＳ）數(shù)據(jù)而言，其探測(cè)單元瞬時(shí)視場(chǎng)角所對(duì)應(yīng)的地面范圍（１ｋｍ×１ｋｍ）同時(shí)種植好幾種作物，運(yùn)用傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)模式分析方法會(huì)產(chǎn)生很大的誤差，因此目前很少人運(yùn)用單純的ＭＯＤＩＳ衛(wèi)星圖片來(lái)計(jì)算縣級(jí)農(nóng)作物面積。

為了計(jì)算混合像元中各地物的豐度，可通過(guò)獲取衛(wèi)星資料上純凈地物像元的光譜特征曲線，來(lái)人工合成某種地物不同比例、不同其他地物混合情況下的光譜數(shù)據(jù)，用這些光譜數(shù)據(jù)作為已知的監(jiān)督點(diǎn)建立判別方程來(lái)進(jìn)行分類(lèi)處理，并將含這種地物相同比例的混合像素歸為一類(lèi)，這樣可以得到這種地物各種比例下的分布面積，將其面積與此地物所占的比例相乘便可以得到此地物的總的分布面積，這就是改進(jìn)型混合像元判別分析法。

改進(jìn)型混合像元判別分析法建立在線性混合模型的基礎(chǔ)上，是將人工合成的光譜特性作為監(jiān)督點(diǎn)進(jìn)行監(jiān)督分類(lèi)，因而純凈地物像元的選擇對(duì)此方法的判斷精度影響很大，而且為了避免異物同譜現(xiàn)象出現(xiàn)，只能采用能精確反映地物光譜特性的高光譜衛(wèi)星數(shù)據(jù)，用高光譜特性中的地物信息最大限度地消除低空間分辨率帶來(lái)的誤差，而ＭＯＤＩＳ有２２個(gè)反射波段，只要能找到純凈地物像元的光譜數(shù)據(jù)，便可以相對(duì)精確地計(jì)算出各種地物的分布特點(diǎn)和面積。

２ 資料的分析與處理

選定的地點(diǎn)是湖北省江陵縣，江陵縣是荊州市農(nóng)業(yè)大縣，處于江漢平原西南部，地勢(shì)平坦，緊靠長(zhǎng)江，水系發(fā)達(dá)；種植制度單一，只有小麥－棉花和油菜－中稻兩種。選取的ＭＯＤＩＳ衛(wèi)星資料的日期為２００１年９月１５日（晴天、無(wú)云），此時(shí)中稻處于成熟期，葉片偏黃（收獲期為９月２３日），棉花處于采摘期，葉片還是綠色。

２．１ ＭＯＤＩＳ衛(wèi)星資料的預(yù)處理

ＮＡＳＡ網(wǎng)站上提供的ＭＯＤＩＳ數(shù)據(jù)是經(jīng)過(guò)大氣校正過(guò)的ＭＯＤＩＳＬ１Ｂ（ＭＯＤ０２）格式的資料，運(yùn)行ＥＮＶＩ軟件中專(zhuān)門(mén)針對(duì)ＭＯＤＩＳ原始數(shù)據(jù)進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換的程序，將資料轉(zhuǎn)成Ｋｒａｓｏｖｓｋｖ地球模型、Ａｌｂｅｒｔ投影方式坐標(biāo)的柵格數(shù)據(jù)；并運(yùn)用江陵縣矢量地圖采用ＭＡＳＫ方式將江陵縣柵格數(shù)據(jù)取出來(lái)。

２．２ 改進(jìn)型混合像元判別分析法的處理步驟

２．３ 對(duì)比數(shù)據(jù)的計(jì)算

２．３．１ 實(shí)際結(jié)果的計(jì)算 選用采用同日期的ＴＭ衛(wèi)星資料的監(jiān)督分類(lèi)法計(jì)算的種植面積作為標(biāo)準(zhǔn)，其計(jì)算方法如下。

１）偽彩色圖的生成。在ＥＮＶＩ軟件中將７０、４０、２０μｍ波段的數(shù)據(jù)當(dāng)成紅、綠、藍(lán)３種顏色形成一張偽彩色圖，中稻和棉花很容易分辨，綠色部分為棉花，紅棕色地物為中稻，水系為藍(lán)色，而城鎮(zhèn)為灰色。

２）監(jiān)督點(diǎn)的選取。根據(jù)江陵縣的特點(diǎn)將地物分為４類(lèi)，取長(zhǎng)江和木沉淵湖作為水體地物的監(jiān)督點(diǎn)，郝穴鎮(zhèn)（縣城）為城鎮(zhèn)的監(jiān)督點(diǎn)，三湖農(nóng)場(chǎng)作為棉花的監(jiān)督點(diǎn)，而傳統(tǒng)中稻種植區(qū)白馬鎮(zhèn)作為中稻的監(jiān)督點(diǎn)。

３）數(shù)據(jù)資料的監(jiān)督分類(lèi)。通過(guò)ＥＮＶＩ軟件，根據(jù)上面選取的已知監(jiān)督點(diǎn)光譜數(shù)據(jù)，運(yùn)用Ｍａｈａｌａｎｏｂｉｓ距離法來(lái)進(jìn)行監(jiān)督分類(lèi)。

３ 結(jié)果與分析

３．１ 改進(jìn)型混合像元判別分析法計(jì)算的結(jié)果分布圖與其他方法和實(shí)際的比較結(jié)果

因此運(yùn)用改進(jìn)型混合像元判別分析法能準(zhǔn)確地反映棉花和中稻的分布規(guī)律，特別是在一些零星種植區(qū)和兩種農(nóng)作物交叉種植區(qū)都能很好地體現(xiàn)，這是用傳統(tǒng)型監(jiān)督分類(lèi)法無(wú)法實(shí)現(xiàn)的；為了更好地比較檢驗(yàn)改進(jìn)型混合像元判別分析法的效果和分析改進(jìn)型混合像元判別分析法的誤差來(lái)源，將圖２中各種比例的種植區(qū)分類(lèi)結(jié)果分別與ＴＭ監(jiān)督法統(tǒng)計(jì)的實(shí)際結(jié)果進(jìn)行比較，得到的結(jié)果見(jiàn)表３。由表３可知，各分類(lèi)區(qū)內(nèi)實(shí)際情況與計(jì)算結(jié)果基本相符，證明改進(jìn)型混合像元判別分析法的分類(lèi)原理是正確的，但也有一定的誤差，其誤差來(lái)源有兩個(gè)方面：一個(gè)是混合像素內(nèi)小于２５％地物的光譜特性基本消失，不容易識(shí)別；另一方面是１００％種植區(qū)里還有其他地物區(qū)分不出來(lái)。但總的來(lái)講，改進(jìn)型混合像元判別分析法最大限度地利用高光譜特性提取了混合像元中農(nóng)作物信息，最大精度地顯示了農(nóng)作物種植分布情況。

３．２ ３種方法計(jì)算結(jié)果的比較

由于江陵縣作物種植相對(duì)單一，因此很好尋找單一地物的像元，如果找不到這樣的監(jiān)督點(diǎn)，采用此方法會(huì)有很大的誤差。

４ 結(jié)論

改進(jìn)型混合像元判別分析法是由線性混合模型發(fā)展而來(lái)，原理簡(jiǎn)單易懂；實(shí)現(xiàn)容易，只要ＳＰＳＳ軟件和ＥＮＶＩ軟件就能完成計(jì)算過(guò)程；最大限度地利用高光譜特性提取了混合像元中農(nóng)作物信息，最大精度地顯示了農(nóng)作物種植分布情況，誤差最小。因此運(yùn)用在混合像元為特性的ＭＯＤＩＳ衛(wèi)星上比較合適，影響其誤差大小的主要因素是監(jiān)督點(diǎn)的選取。

另外作物光譜特性差異法原理簡(jiǎn)單、計(jì)算方便，但誤差比較大；監(jiān)督分類(lèi)法誤差最大，不適合運(yùn)用在低分辨率高光譜的ＭＯＤＩＳ衛(wèi)星上。

參考文獻(xiàn)：

［１］周成虎，駱劍承．遙感影像地學(xué)理解與分析［Ｍ］．北京：科學(xué)出版社，１９９９．

［２］斯韋恩ＰＨ，戴維ＳＭ．遙感定量方法［Ｍ］．北京：科學(xué)出版社，１９８４．

［３］孫九林．中國(guó)農(nóng)作物遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與估產(chǎn)總論［Ｍ］．北京：中國(guó)科學(xué)技術(shù)出版社，１９９６．

［４］章孝燦，黃智才．遙感數(shù)字圖像處理［Ｍ］．杭州：浙江大學(xué)出版社，１９９７．

［５］呂長(zhǎng)春，王忠武．混合像元分解模型綜述［Ｊ］．遙感信息，２００３（３）：５５－５９．

［６］徐希孺，周蓮芳，朱曉紅．混合像元的因子分析方法及其在大范圍冬小麥播種面積估算中的應(yīng)用探討［Ｊ］．科學(xué)通報(bào)，１９８９，３４（１２）：９４６－９４９．

［７］ＱＵＡＲＭＢＹＮＡ，ＴＯＷＮＳＨＥＮＤＪＲＧ，ＳＥＴＴＬＥＪＪ．ＬｉｎｅａｒｍｉｘｔｕｒｅｍｏｄｅｌｉｎｇａｐｐｌｉｅｄｔｏＡＶＨＲＲｄａｔａｆｏｒｃｒｏｐａｒｅａｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＩｎｔＪＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇ，１９９２，１３（３）：４１５－４２５．