蘇騰飛　劉全明　蘇秀川

摘要：開展了基于多種植被指數(shù)（vegetation index，VI）時間序列和機器學(xué)習(xí)（machine learning，ML）算法的作物遙感分類研究。從Landsat-8 OLI與EO-1 ALI影像中提取了內(nèi)蒙古五原縣的時間序列數(shù)據(jù)。2顆衛(wèi)星的參數(shù)類似，且它們聯(lián)合提供了更多無云覆蓋的數(shù)據(jù)。7種常用的VI從時間序列遙感數(shù)據(jù)中提取出來，以用作ML算法的輸入。對比分析了SVM、RF、DT 3種ML算法對玉米、向日葵和小麥的區(qū)分效果。共選取了2 584個樣本，其中1 556個樣本用于算法訓(xùn)練。得到了127種VI組合作為輸入時3種算法的分類精度。結(jié)果表明，SVM的分類效果優(yōu)于另外2種算法；VI數(shù)目并非越多越好，綜合考慮算法的精度和穩(wěn)定性，3種VI可以取得最佳的效果；SVM+NDI5+NDVI+TVI是平均分類精度最高的組合，平均精度為9197%。

關(guān)鍵詞：時間序列；植被指數(shù)（VI）；機器學(xué)習(xí)（ML）；作物分類；遙感

中圖分類號： S127文獻(xiàn)標(biāo)志碼：

文章編號：1002-1302（2017）16-0219-06

[HJ14mm]

收稿日期：2016-04-03

基金項目：國家自然科學(xué)基金（編號：51569018）。

作者簡介：蘇騰飛（1987—），男，內(nèi)蒙古呼和浩特人，碩士，實驗師，主要從事遙感影像分析算法的研究。E-mail：stf1987@126com。

通信作者：劉全明，博士，副教授，主要從事遙感測繪方法與應(yīng)用的研究。E-mail：nndlqm@sinacom。

利用遙感影像開展農(nóng)作物的識別具有重要意義[1-3]。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，越來越多的遙感衛(wèi)星可以實時提供大范圍的對地觀測影像，從而極大地減少了大面積農(nóng)田監(jiān)測的成本。從遙感影像中可以獲取農(nóng)作物長勢信息，并用來估算糧食產(chǎn)量，這些信息都可以有效指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動。農(nóng)作物的識別是農(nóng)業(yè)遙感的基礎(chǔ)研究內(nèi)容。只有在準(zhǔn)確獲取農(nóng)作物種類的前提下，作物長勢、面積估計和產(chǎn)量預(yù)測才可以得到更準(zhǔn)確的結(jié)果。另外，作物識別算法的研究還可以提高農(nóng)業(yè)遙感監(jiān)測的自動化程度，從而進(jìn)一步減少農(nóng)情監(jiān)測的成本。

目前，世界上大多數(shù)發(fā)達(dá)國家都已經(jīng)開展了基于遙感的作物識別研究。美國農(nóng)業(yè)部早在20世紀(jì)70年代就利用Landsat衛(wèi)星獲取的時間序列植被指數(shù)（vegetation index，VI）開展了全世界范圍的作物種類識別研究[4]。法國、加拿大等國家也都開展了類似的研究[5-6]。利用遙感影像識別作物種類，正向著業(yè)務(wù)化、智能化和自動化發(fā)展，其中包含了2個方面的重要內(nèi)容：時間序列VI對于提高作物識別精度是非常必要的；采用合適的ML算法及其最優(yōu)參數(shù)的選取是農(nóng)作物成功識別的關(guān)鍵。

VI反映了植被對不同光譜波段的響應(yīng)特征。對于不同種類的作物，由于其物候特征的差異，其VI時間序列會表現(xiàn)出不一樣的特點。因此，在農(nóng)業(yè)遙感監(jiān)測中，VI是重要的研究對象。Pea-Barragán等從ASTER時間序列數(shù)據(jù)中提取了12種VI，并結(jié)合紋理特征來構(gòu)建作物分類算法。Zhong等利用3種VI的時間序列對美國Kansas州農(nóng)田的玉米和大豆進(jìn)行了識別[8]。Brown等利用從MODIS時間序列提取的2種VI數(shù)據(jù)，對巴西地區(qū)的棉花、大豆和玉米進(jìn)行了識別[9]。Ozdogan也利用了2種VI，驗證了非監(jiān)督分類算法在作物識別中的應(yīng)用[10]。Sakamoto等開展了玉米和大豆的遙感分類研究，但他們僅利用了1種VI[11]。Yin等對比了AVHRR和SPOT提取的NDVI的差異，研究區(qū)域是內(nèi)蒙古的農(nóng)田[12]。Conrad等利用SPOT和ASTER提取的NDVI來識別烏茲別克斯坦農(nóng)業(yè)灌區(qū)的作物種類。Duro等均采用了NDVI來進(jìn)行作物識別研究[6，14-18]。在以上研究中，大多算法僅采用1種VI，采用多種VI的研究也很少評價不同VI對作物分類的效果。實際上，選取多種VI，考察不同VI對各類作物的識別效果，對于提高作物分類精度具有重要意義。

ML是業(yè)務(wù)化農(nóng)業(yè)遙感監(jiān)測的重要組成部分。近年來，多種ML監(jiān)督算法被應(yīng)用到作物分類中，例如最大似然[19]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[20]、決策樹（DT）[3，6-7，9，14-15]、隨機森林（RF）[8]、支持向量機（SVM）等。盡管ML算法種類繁多，但其作物識別的一般步驟為：（1）樣本選擇，利用實測數(shù)據(jù)或其他數(shù)據(jù)源，與遙感影像進(jìn)行匹配，得到樣本數(shù)據(jù)；（2）算法訓(xùn)練，利用訓(xùn)練樣本選擇最優(yōu)參數(shù)；（3）算法驗證，利用更多的樣本數(shù)據(jù)驗證算法的性能。DT是應(yīng)用較多的算法，Brown等利用DT對巴西地區(qū)的多種作物進(jìn)行了區(qū)分[9]。Edlinger等也利用DT較好地識別了冬小麥[15]。Vieira等將DT和圖像分割技術(shù)相結(jié)合，利用Landsat影像對甘蔗進(jìn)行了識別和提取[14]。Pea-Barragán等利用DT區(qū)分美國加利福尼亞州農(nóng)田的13種作物。苗翠翠等利用DT開展了江蘇省水稻識別研究[21]。馬麗等開展了DT區(qū)分黑龍江地區(qū)水稻、大豆和玉米的研究[18]。其他算法在農(nóng)田遙感分類中也具有較好的效果。Conrad等提出了一種類似DT的基于規(guī)則的農(nóng)田分類算法。Zhong等利用RF和作物的物候特征，得到了較高的分類精度[8]。為了對比基于像素和基于對象圖像分類方法的優(yōu)劣，Duro等采用了DT、RF、SVM 3種算法對加拿大地區(qū)的農(nóng)田進(jìn)行了分類。綜上所述，ML算法的輸入選擇是作物遙感分類的關(guān)鍵。本研究將不同VI組合作為輸入，對DT、RF、SVM 3種算法進(jìn)行了作物分類精度評價，以分析不同VI、ML算法對作物識別精度的影響。

本研究利用Landsat-8和EO-1（Earth Observation-1）2種中高分辨率遙感衛(wèi)星的時間序列數(shù)據(jù)，開展了內(nèi)蒙古五原縣河套灌區(qū)的作物分類研究。五原縣是中國重要的向日葵產(chǎn)區(qū)，該縣向日葵產(chǎn)量占全國向日葵產(chǎn)量的十分之一。另外，五原縣還盛產(chǎn)小麥、玉米等糧食作物，是內(nèi)蒙古重要的農(nóng)業(yè)基地之一。因此，對該地區(qū)進(jìn)行作物遙感分類研究是十分必要的。

1研究區(qū)域與數(shù)據(jù)

11研究區(qū)域

五原縣位于內(nèi)蒙古河套平原腹地，屬中溫帶大陸性氣候。雖然當(dāng)?shù)氐哪昃邓績H有170 mm，但憑借黃河灌溉、日照條件和土壤肥沃的優(yōu)勢，五原縣已成為內(nèi)蒙古重要的商品糧基地。玉米、向日葵和小麥?zhǔn)俏逶h3種主要的作物。五原縣有“葵花之鄉(xiāng)”的美譽，其向日葵年產(chǎn)量占全國的十分之一。近年來，隨著人們對經(jīng)濟作物需求的提升，五原縣的向日葵種植面積逐年增大。五原縣的行政區(qū)劃如圖1所示，其中，灰色方框是本研究的研究區(qū)域，右側(cè)的衛(wèi)星圖像是EO-1于2013年8月26日獲取。

12數(shù)據(jù)及其預(yù)處理

本研究采用的衛(wèi)星數(shù)據(jù)由Landsat-8業(yè)務(wù)化陸地成像儀（operational land imager，OLI）和EO-1改進(jìn)型陸地成像儀（advanced land imager，ALI）2種中高分辨率的遙感器提供。前者于2013年發(fā)射升空，繼續(xù)了Landsat系列衛(wèi)星的對地觀測任務(wù)。后者于2000年投入使用，其參數(shù)與Landsat系列衛(wèi)星相似。本研究所采用的所有衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)（包括2013年4—10月共計11景影像）均在美國地質(zhì)調(diào)查局（USGS）官網(wǎng)免費下載（表1）。OLI和ALI的參數(shù)相似，并且具有類似的波段設(shè)置（表2）。另外，2種傳感器可以獲取更多無云覆蓋的數(shù)據(jù)，從而豐富VI時間序列，以提高作物識別的精度。

本研究的數(shù)據(jù)預(yù)處理主要包含3個步驟：輻射校正、全色銳[CM（25]化和地理配準(zhǔn)。輻射校正由業(yè)務(wù)化的遙感數(shù)據(jù)處理軟件[CM）]

[FK（W13][HT6H][STHZ][WTHZ][JZ]表2ALI與OLI波段對應(yīng)信息[WTBZ][HTSS][STBZ]

[BG（！][BHDFG3，WK52，WK23W]波段[ZB（][BHDWG12，WK92，WK14W]EO-1 ALILandsat8 OLI

[BHDWG12，WK4，WK52，WK10，WK4W][XXZS-ZSX9]波段名稱波長（nm）[XXZSX2-ZSX132]波段名稱波長（nm）[ZB）W]

[BHDG12，WK52ZQ0，WK4，WK52DW，WK10ZQ0，WK4DWW]可見光14416海岸帶氣溶膠（CA）4430

[BHDW]14848藍(lán)色（B）4826

25672綠色（G）5613

36600紅色（R）6546

近紅外（NIR）47900——

48656近紅外（NIR）8646

短波紅外512444——

（SWIR）51 6401短波紅外1（SWIR 1）1 6090

72 2257短波紅外2（SWIR 2）2 2010[HJ][BG）F]

注：“—”表示不存在該波段的數(shù)據(jù)。

ENV I 50完成，以得到反射率數(shù)據(jù)。由于OLI和ALI的全色數(shù)據(jù)分辨率不同（前者為15 m，后者為10 m），OLI數(shù)據(jù)在全色銳化后，將其重采樣為10 m分辨率，以保持2種數(shù)據(jù)空間分辨率的一致性。2種傳感器在不同的時間獲取數(shù)據(jù)時，其軌道信息略有差異，這使得時間序列影像中各個影像的地理位置略有偏差。為了糾正這些偏差，采用人工手動配準(zhǔn)的方法選取影像中容易辨識的地物作為控制點，從源數(shù)據(jù)中截取研究區(qū)域的影像。經(jīng)過目視解譯，所有數(shù)據(jù)在空間上的差異不超過1個像素。

2研究方法

21選用的VI

本研究共采用了7種常用的VI，其名稱和計算公式如表3所示，公式里R表示反射率，腳標(biāo)代表波段。本研究共采用

的波段包括：紅外波段（NIR）、紅色波段（R）、綠色波段（G）、短波紅外1波段（SWIR1）。根據(jù)各個VI計算所用的波段，本研究將其大致分為3類：可見光-紅外、近紅外-短波紅外、可見光-短波紅外。NDI5與NDSVI都與植被含水量有關(guān)。McNairn等利用NDI5來觀測美國玉米田地收獲后植被殘留情況[23]。Qi等利用NDSVI從Landsat影像中提取植被枯萎的信息[24]。

注：RNIR、RR、RG、RSWIR1分別表示近紅外波段、紅色波段、綠色波段、短波紅外1波段的反射率。

NDVI是最常用的一種VI，EVI、GNDVI、RDVI均是在NDVI的基礎(chǔ)上發(fā)展的。其中EVI是一種優(yōu)化的VI，它將更多的植被信號從背景信號中分離出來，并且進(jìn)一步減少了大氣對反射率的影響[8]。其公式為

[JZ（]EVI=G×[SX（]RNIR-RRRNIR+C1RR-C2RB+L[SX）]。[JZ）][JY]（1）

其中，RNIR、RR、RB分別表示近紅外、紅色、藍(lán)色波段的反射率；L是植被頂端覆蓋與背景的調(diào)節(jié)系數(shù)；C1和C2是氣溶膠系數(shù)；G為增益系數(shù)。根據(jù)文獻(xiàn)[8]，本研究將L、C1、C2、G的值分別設(shè)置為1、6、75、25。

TVI可以表示植被吸收的輻射能量與紅色、綠色和近紅外波段反射率的關(guān)系[22]。其計算公式如下：

[JZ（]TVI=05[120（RNIR-RG）-200（RR-RG）]。[JZ）][JY]（2）

其中，TVI表示三角植被指數(shù)；RNIR、RR、RG分別表示近紅外、紅色、綠色波段的反射率。

22樣本選取

在研究區(qū)域共選取了2 584個樣本點。用于訓(xùn)練的樣本共計1 556個，其中玉米、向日葵和小麥各為575、491、490個。用于驗證的樣本為1 028個，玉米、向日葵、小麥分別是380、350、298個。在農(nóng)田均一致的區(qū)域選擇樣本，以減少田間不同植被對分類的不良影響。在選擇樣本時主要參照了Google Earth高分辨率遙感影像的數(shù)據(jù)，并分析了樣本的NDVI時間序列變化趨勢以進(jìn)一步提高樣本選擇的準(zhǔn)確性。

23ML算法的訓(xùn)練

本研究所采用的3種ML算法均是結(jié)合開源編程軟件OpenCV實現(xiàn)的。OpenCV封裝了豐富的ML算法，并可以與C++編程語言無縫連接，因此，用戶可以靈活地利用OpenCV來完成圖像分析、數(shù)據(jù)挖掘等工作。下面分別介紹3種算法的參數(shù)選取情況。

231SVM參數(shù)設(shè)置

OpenCV中集成的SVM算法源代碼是由國立臺灣大學(xué)的Hsu等編寫的，該模塊既可以用于數(shù)據(jù)的多類預(yù)測，也可以用于回歸和聚類分析[25]。SVM是一種基于核函數(shù)的方法，因此，需要首先確定所使用的核函數(shù)。文獻(xiàn)[25]指出，徑向基函數(shù)（radial base function，RBF）適用于大多數(shù)情況。經(jīng)過本研究多次試驗，RBF的效果最佳。

基于RBF的SVM需要調(diào)節(jié)2個重要的參數(shù)：C和σ。本研究采用了k重交叉驗證的方法來確定不同VI組合作為輸入時的最佳參數(shù)設(shè)置，k重交叉驗證可以有效避免過擬合。文獻(xiàn)[26]指出k為10對于ML算法的對比研究是足夠的，因此，本研究的k值為10。經(jīng)過交叉驗證后得到的參數(shù)是最優(yōu)化的。

232RF參數(shù)設(shè)置

RF分類器是由若干DT組成的，它可以高效地進(jìn)行高維數(shù)據(jù)分類。近年來的一些研究表明，RF算法在某些應(yīng)用中的性能優(yōu)于DT、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和最大似然等方法[8]。值得一提的是，該算法不需要交叉驗證的方法來訓(xùn)練參數(shù)，它本身提供了一種out-of-bag（OOB）的參數(shù)確定方法，它可以無偏估計出最優(yōu)參數(shù)。

除了OOB確定的參數(shù)外，RF需要2個人為調(diào)試的參數(shù)：DT的數(shù)目NDT和預(yù)測變量數(shù)目mtry。經(jīng)過多次試驗，本研究將NDT設(shè)置為500，更大的數(shù)值不僅不會顯著提升算法精度，還會極大地增加算法的計算量。mtry一般設(shè)置為[KF（]p[，其中p是輸入向量的維度。

233DT參數(shù)設(shè)置

DT算法應(yīng)用廣泛，其優(yōu)勢是可以得到一個分類器的樹形表現(xiàn)，從而幫助用戶直觀地理解分類器的工作過程。本研究DT分類器的構(gòu)建采用了10重交叉驗證的訓(xùn)練方法。DT最重要的參數(shù)是樹的最大深度Dmax。其值越大，經(jīng)過訓(xùn)練所得的DT越復(fù)雜，并且精度也越高，但分類計算所需時間更長。相反，較小的Dmax可以得到更簡單的DT，其精度較低。經(jīng)過多次試驗，本研究將其設(shè)置為25時，效果最佳。

3結(jié)果與分析

本節(jié)分析了不同VI組合作為輸入時的分類結(jié)果。在進(jìn)行精度評價時，計算了不同情況分類結(jié)果的混淆矩陣和總精度。本研究共采用了7種VI，所以采用1種VI時有C71=7種情況，依次類推，本研究共考察了C71+C72+C73+C74+C75+C76+C77=127種VI組合的情況。對于每一種情況，試驗流程都是先利用訓(xùn)練樣本對ML算法進(jìn)行訓(xùn)練，然后再利用驗證樣本得到分類精度。

31單一VI的分類結(jié)果

首先考察了7種VI各自作為輸入時的分類精度，以確定作物分類中最佳和最差的VI。由圖2可知，除NDSVI外的其他6種VI，SVM都好于另外2種算法。DT的精度都高于RF。NDSVI的分類精度最低，3種ML算法的精度均低于81%，并且所有結(jié)果中RF+NDSVI的精度是最低的（7374%）。SVM+EVI的精度最高（9543%），SVM+NDVI次之（9494%）。EVI、GNDVI、NDVI、RDVI、TVI的精度均較高，且對于不同的算法，其精度存在差異；對于TVI，3種算法的差異最小，且精度都在91%以上，是平均精度最高的VI。

由圖2可知，NDSVI的分類效果最差，盡管最高精度是SVM+EVI獲得的，但TVI的分類效果最佳；對于單一VI輸入的情況，RF的效果最差，SVM的效果最好。

32VI組合的分類結(jié)果

本節(jié)分析了不同VI組合時的分類效果。按照輸入VI的數(shù)目，共分7種情況。圖3至圖5分別展示了SVM、RF、DT在不同VI輸入數(shù)目時的分類精度。有趣的是，3種算法的分類結(jié)果表現(xiàn)出的規(guī)律不一致。

由圖3可知，對于SVM，其最高精度隨著輸入VI數(shù)目的增加而下降；平均精度則先略微上升后下降，在VI數(shù)目為3時達(dá)到最大值；最低精度在VI數(shù)目為1時最低，在3時最高。由圖4可知，RF的最高精度在VI數(shù)目為4時最高，在7時最低；其平均精度在4時最高；RF的最低精度在VI數(shù)目為3時最低，隨后隨著VI數(shù)目的增大而升高。由圖5可知，DT的最高精度在VI數(shù)目小于7時均高于90%，而在VI數(shù)目為7時低于80%；其平均精度隨著VI數(shù)目的增大而降低；其最低精度先降低隨后上升，當(dāng)VI數(shù)目為3時最低。3種算法中的最高精度是RF在VI數(shù)目為4時得到的（9630%），對應(yīng)的VI組合是NDI5+NDVI+RDVI+TVI；最低精度也是RF產(chǎn)生的，在VI數(shù)目為3時得到（7053%），其VI組合是EVI+NDI5+TVI。

由于VI數(shù)目為7的組合只有1種，因此未計算其分類精度標(biāo)準(zhǔn)差。分類精度標(biāo)準(zhǔn)差表示了不同算法在不同VI數(shù)目時的穩(wěn)定性，其值越小，說明算法的穩(wěn)定性越好。由圖6可知，3種算法在VI數(shù)為1時的標(biāo)準(zhǔn)差均大于5%；隨著VI數(shù)目的增加，SVM的標(biāo)準(zhǔn)差逐漸減小，DT則先增大后減小，而RF無明顯規(guī)律。因此，SVM的穩(wěn)定性最佳；RF在VI數(shù)目大于2時的穩(wěn)定性優(yōu)于DT。

由表4至表6可知，除了VI數(shù)目為1時，3種算法的最差VI組合均為NDSVI外，其他情況下3種算法各自的最佳和最差VI組合都不一樣。這說明在分類過程中，不同VI組合在3種分類器中的貢獻(xiàn)是存在較大差異的。

綜上所述，VI數(shù)目并非越大越好，3種分類器對不同VI組合的分類效果具有較大的差異；綜合考慮分類精度和穩(wěn)定性，SVM在選用3種VI時的性能相對最佳，其平均分類精度最高（9197%），且標(biāo)準(zhǔn)差小于2%。

33生產(chǎn)者精度與用戶精度

生產(chǎn)者精度（producers accuracy，PA）和用戶精度（users accuracy，UA）都是針對某一類別來計算的。PA可以衡量把某一類別分為其他類別的出錯率，而UA能夠描述把其他類分為某一類的錯誤。PA和UA可以用于分析分類結(jié)果中各個類別的分類效果。

由圖7可知，玉米的PA、向日葵的UA均比小麥的低。這說明3種算法均在玉米和向日葵的分類上效果較差，且3種算法都易將玉米錯分為向日葵。對于SVM和DT，玉米的PA和向日葵的UA都隨著VI數(shù)目的增加而降低，DT的這個

規(guī)律更為明顯，這表明DT更易混淆這2種類別，且隨著VI數(shù)目的增加，這種混淆更嚴(yán)重。RF也明顯存在著將玉米分為向日葵的錯誤，但它與VI數(shù)目關(guān)系不大。

玉米和向日葵容易被混淆，與其生長規(guī)律有關(guān)。在五原縣，小麥的收獲季節(jié)一般在夏季7月中下旬，而玉米和向日葵的收獲期都在9月底至10月初。作物的物候特征差異越明顯，基于VI時間序列的分類效果就越好。

綜上所述，SVM對玉米和向日葵的區(qū)分效果最好，且VI數(shù)目在低于4時，算法的精度最好，玉米的PA和向日葵的UA均高于80%。

4結(jié)論

本研究開展了基于VI時間序列和ML算法的作物遙感分類研究。從2013年的Landsat-8 OLI與EO-1 ALI影像中提取了內(nèi)蒙古五原縣的時間序列數(shù)據(jù)，2顆衛(wèi)星保證了更多無云覆蓋的數(shù)據(jù)可以被用于本研究。7種常用的VI從時間序列遙感數(shù)據(jù)中提取出來。3種廣泛應(yīng)用的ML算法：SVM、RF、DT被用于區(qū)分玉米、向日葵和小麥。

本研究共考察了127種VI組合作為輸入時3種算法的分類精度。試驗結(jié)果表明，SVM的精度要優(yōu)于另外2種算法；輸入算法的VI數(shù)目并非越大越好，綜合考慮算法的精度和穩(wěn)定性，選用3種VI可以取得最佳的效果；SVM+NDI5+NDVI+TVI是平均分類精度最高的組合。

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