文 | 范澤琳 曲春梅 朱瑞飛 高放 江晟

1.長光衛(wèi)星技術(shù)有限公司 2.吉林省衛(wèi)星遙感應(yīng)用技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室3.吉林省遙感信息技術(shù)應(yīng)用創(chuàng)新基地

一、概述

廣西是中國最主要的甘蔗生產(chǎn)基地，種植面積及甘蔗產(chǎn)量約占全國的60%[1-2]。快速精確地對當(dāng)?shù)馗收岱N植面積信息的獲取，對當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)指導(dǎo)部署，制糖企業(yè)生產(chǎn)管理，以至食糖進(jìn)出口計(jì)劃和貿(mào)易相關(guān)政策變化都有著重要意義。

遙感，作為一種大面積、高時(shí)效、低成本的監(jiān)測手段，在區(qū)域性的甘蔗種植區(qū)提取中有著明顯的優(yōu)勢。同時(shí)，豐富的衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)源，為甘蔗的遙感提取提供了充足保障。馬尚杰等人基于多時(shí)相環(huán)境減災(zāi)小衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)，采用非監(jiān)督分類和決策樹相結(jié)合的方式，對甘蔗種植面積進(jìn)行提取并對其收割過程進(jìn)行了監(jiān)測[2]。丁美花采用監(jiān)督分類和多時(shí)相NDVI逐步提取相結(jié)合的方法，對EOS/MODIS數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，獲取了廣西甘蔗的種植面積[3]。陳劉鳳等人采用美國陸地衛(wèi)星（Landsat-8） OL1數(shù)據(jù)對甘蔗種植區(qū)的提取進(jìn)行了研究[4]。上述的研究均基于中低分辨率衛(wèi)星影像對甘蔗進(jìn)行提取，適用于大區(qū)域的甘蔗種植面積近似提取，其提取精度難以到達(dá)地塊級別，尤其在甘蔗地塊分布離散且細(xì)碎的情況下，上述數(shù)據(jù)將無法應(yīng)用。

近年來，吉林一號衛(wèi)星數(shù)據(jù)已經(jīng)在農(nóng)林、城市、交通、目標(biāo)監(jiān)測及救災(zāi)應(yīng)急等諸多領(lǐng)域得到了充分的應(yīng)用[5-10]。其中吉林一號視頻04-08星是目前國內(nèi)僅有的搭載紅邊譜段的米級分辨率衛(wèi)星，在農(nóng)作物精細(xì)分類中有著特有的優(yōu)勢，本文對該衛(wèi)星數(shù)據(jù)在廣西宜州某地區(qū)甘蔗精細(xì)化提取中的應(yīng)用進(jìn)行了探究，研究區(qū)域地理位置見圖1。

圖1 研究區(qū)域地理位置

二、假彩色影像展示及光譜分析

基于包含紅邊譜段的吉林一號視頻04星推掃數(shù)據(jù)，將利用了紅邊譜段的假彩色（R：NIR，G：Red_Edge，B：Green）顯示結(jié)果與原始真彩色展示結(jié)果進(jìn)行對比，可以發(fā)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)的甘蔗、林地及其他四類作物的差異特征在假彩色影像中得到了更直觀的表現(xiàn)，而在真彩色影像中，采用目視觀察的方式很難將上述地物進(jìn)行準(zhǔn)確區(qū)分（見圖2）。

圖2 真彩色影像及地物分布展示

根據(jù)上述劃分的6種相似類別，為了減少隨機(jī)誤差，對于每個(gè)類別隨機(jī)選取10個(gè)以上的采樣點(diǎn)，且在研究區(qū)內(nèi)離散分布，并繪制了其對應(yīng)的光譜曲線（見圖3）?？梢园l(fā)現(xiàn)，相較于紅綠藍(lán)三譜段，這6類地物在紅邊譜段和近紅外譜段都表現(xiàn)出了明顯的差異。為了進(jìn)一步量化差異，統(tǒng)計(jì)這6類地物在紅邊及近紅外譜段上的均方差，見表1。表中，紅邊譜段處的均方差僅次于近紅外，為0.0514，這表明紅邊譜段包含了足夠多描述植被特征差異的信息量，為植被更精確的分類提供了數(shù)據(jù)支撐。

圖3 6類地物的光譜曲線

表1 6類地物在各譜段上的均方差

三、利用吉林一號數(shù)據(jù)的甘蔗提取

本次實(shí)驗(yàn)共使用了474個(gè)甘蔗實(shí)測點(diǎn)，影像使用包含紅邊譜段的吉林一號視頻04星于2018年10月3日獲取的多光譜影像，影像參數(shù)見表2，其假彩色影像及甘蔗采樣點(diǎn)如圖4所示，可以發(fā)現(xiàn)甘蔗種植區(qū)在假彩色影像中呈現(xiàn)為棕褐色。

表2 吉林一號視頻04星推掃影像詳細(xì)參數(shù)

圖4 影像的假彩色效果及甘蔗采樣點(diǎn)（紅點(diǎn)）分布

首先，采用多尺度分割算法對衛(wèi)星影像進(jìn)行分割，將像素單元轉(zhuǎn)換為對象單元，采用面向?qū)ο蟮乃悸穼ρ芯繀^(qū)進(jìn)行甘蔗種植區(qū)提取，分類器選擇貝葉斯分類器。從甘蔗采樣點(diǎn)中選取239個(gè)樣本作為學(xué)習(xí)樣本，同時(shí)補(bǔ)充354個(gè)非甘蔗區(qū)學(xué)習(xí)樣本；剩余的235個(gè)甘蔗采樣點(diǎn)作為驗(yàn)證樣本，同時(shí)補(bǔ)充394個(gè)非甘蔗驗(yàn)證樣本。接下來，根據(jù)選取特征的不同，獨(dú)立地進(jìn)行4組實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)所采用的特征見表3，其中，紅邊指數(shù)為

edNDVI=[mean(nir)-mean(red_edge )]/[mean(nir)+mean(red_edge )][11]

4組實(shí)驗(yàn)的提取效果如圖5所示，根據(jù)驗(yàn)證樣本得到的提取精度見表4。表4中的精度指驗(yàn)證樣本與分類結(jié)果的匹配程度，Kappa系數(shù)用于一致性檢驗(yàn)，也可以用于衡量分類精度。可以發(fā)現(xiàn)，加入紅邊信息后，提取精度都得到了明顯提高，且加入mean(rededge)和std(rededge)特征的第2組分類實(shí)驗(yàn)精度最高，相較于實(shí)驗(yàn)1精度提高了0.0835，kappa系數(shù)提高了0.1634。而輸入特征最多的第4組實(shí)驗(yàn)結(jié)果卻不如第2、3組實(shí)驗(yàn)，這說明冗余的信息量不但不能提高提取的精度，反而會(huì)產(chǎn)生反作用。

表3 4組實(shí)驗(yàn)參數(shù)表

圖5 甘蔗種植區(qū)提取結(jié)果

表4 4組實(shí)驗(yàn)的提取精度

四、采用其他數(shù)據(jù)的甘蔗提取對比試驗(yàn)

為了探究吉林一號視頻04星推掃數(shù)據(jù)在高分辨率且包含紅邊譜段情況下的優(yōu)勢，采用同期的高分一號數(shù)據(jù)（20181007）和哨兵二號數(shù)據(jù)（20181003）進(jìn)行甘蔗提取對比實(shí)驗(yàn)。其中，高分一號及哨兵二號數(shù)據(jù)的影像參數(shù)見表5，圖6為高分一號及哨兵二號數(shù)據(jù)展示。

表5 高分一號及哨兵二號影像參數(shù)

續(xù)表5

圖6 高分一號及哨兵二號數(shù)據(jù)展示

考慮到研究區(qū)內(nèi)存在較多離散分布的規(guī)則狹長狀甘蔗地塊，寬度較小，采用中低分辨率數(shù)據(jù)進(jìn)行提取時(shí)，面向?qū)ο蟮奶崛》绞綄㈦y以將此類地塊分離出來，因此在這種情況下，面向?qū)ο蟮奶崛》椒ú辉龠m用。在此，采用基于像元的監(jiān)督分類方法對高分?jǐn)?shù)據(jù)和哨兵數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，采用SVM分類器提取甘蔗種植區(qū)，提取結(jié)果如圖7所示，學(xué)習(xí)及驗(yàn)證樣本與本文第三節(jié)甘蔗種植區(qū)提取實(shí)驗(yàn)中的學(xué)習(xí)及驗(yàn)證樣本相同，最后驗(yàn)證得到的分類精度見表6?；诟叻忠惶枖?shù)據(jù)和哨兵二號數(shù)據(jù)的甘蔗種植區(qū)提取精度分別為87.76%和84.04%，均低于吉林一號最高94.06%的提取精度，從提取結(jié)果直觀來看，這兩種情況均存在明顯的甘蔗種植區(qū)錯(cuò)提現(xiàn)象，分析認(rèn)為是由于這兩種數(shù)據(jù)均無法兼顧高分辨率且具備紅邊譜段的特點(diǎn)，導(dǎo)致其分類精度的不足。

圖7 基于三種數(shù)據(jù)的甘蔗提取結(jié)果對比

表6 甘蔗提取精度對比

五、總結(jié)

本文基于吉林一號視頻04星推掃數(shù)據(jù)，對其在廣西宜州某地區(qū)甘蔗提取中的應(yīng)用開展了研究。通過光譜分析，假彩色合成及面向?qū)ο蟮姆诸愄崛〖夹g(shù)，證明了吉林一號紅邊譜段的加入，有利于相似作物的差異化識別，提高了甘蔗提取的精度。此外，分別基于鄰近時(shí)期的高分一號數(shù)據(jù)和哨兵二號數(shù)據(jù)開展甘蔗提取的對比實(shí)驗(yàn)，進(jìn)一步證明了吉林一號在具備紅邊譜段且分辨率較高的情況下，有著更高的甘蔗提取精度。下一步，將搜集更為詳細(xì)豐富的地面點(diǎn)采樣數(shù)據(jù)，開展吉林一號在精細(xì)化作物分類中的應(yīng)用研究。