陶海玉，張愛武，龐海洋，康孝巖

智能手機(jī)原位牧草生物量估算

陶海玉，張愛武，龐海洋，康孝巖

首都師范大學(xué)地理環(huán)境研究與教育中心/首都師范大學(xué)三維信息獲取與應(yīng)用教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100048

【】生物量是草地生態(tài)系統(tǒng)物質(zhì)和能量基礎(chǔ)，是最基本的生態(tài)參量。以往基于衛(wèi)星和航空遙感定量反演草地生物量過于專業(yè)化，難以在牧民間推廣。因此，本文提出一種用手機(jī)近距離拍攝的真彩色圖像估算牧草生物量方法，構(gòu)建牧草生物量估算模型，為牧民方便、快捷、無損地掌握牧場牧草長勢提供理論依據(jù)和技術(shù)支撐。首先，利用手機(jī)超高分辨率真彩色圖像，分別基于植被指數(shù)、紋理特征以及聯(lián)合植被指數(shù)和紋理特征構(gòu)建牧草生物量估算特征集合。其次，為防止過多的特征提取帶來維度災(zāi)難，提出一種XGBoost與序列前向選擇相結(jié)合的特征選擇算法（XGB-SFS），進(jìn)行特征篩選及最優(yōu)子集構(gòu)建。最后，使用隨機(jī)森林回歸和留一法交叉驗(yàn)證對(duì)比不同特征集合構(gòu)建模型的生物量估算效果，分析不同類型特征及XGB-SFS算法在牧草地上生物量（Above Ground Biomass，AGB）估算中的作用。（1）對(duì)比單類型特征構(gòu)建的模型，基于空間紋理特征的估算模型（2=0.76）要優(yōu)于基于光譜植被指數(shù)估算模型（2=0.73），表明紋理特征在超高分辨率牧草AGB估算中具有一定作用；（2）對(duì)比特征選擇后的模型，聯(lián)合空譜多類型特征構(gòu)建模型優(yōu)于任何一種單類型特征模型（2=0.83，=127.57 g·m-2，=81.25 g·m-2），表明使用多類型特征構(gòu)建模型，可一定程度上提高牧草AGB估算精度。（3）對(duì)比特征選擇前后構(gòu)建的模型，特征選擇后的模型估算AGB效果要明顯好于未進(jìn)行特征選擇的模型，且篩選出的特征與牧草生物量之間都存在較高的相關(guān)性，表明XGB-SFS能夠很好降低數(shù)據(jù)維度的同時(shí)提高牧草AGB估算精度。手機(jī)超高分辨率真彩色圖像可以對(duì)牧草生物量進(jìn)行準(zhǔn)確估算，本文提出的XGB-SFS算法也能從眾多特征中篩選出與牧草生物量相關(guān)性較高的特征并提高模型估算精度。與以往專業(yè)遙感定量反演草地生物量相比，本文方法具有面向大眾、成本低廉、使用方便等優(yōu)勢，研究將手機(jī)現(xiàn)場采集的數(shù)據(jù)與遙感和機(jī)器學(xué)習(xí)方法相結(jié)合，可開辟新的視角，支持農(nóng)業(yè)信息化發(fā)展。

生物量；智能手機(jī)；紋理特征；XGBoost；牧草

0 引言

【研究意義】牧草是牲畜生產(chǎn)的重要飼料，其長勢直接關(guān)系到牧民的收入和畜牧業(yè)的發(fā)展[1]。牧草地上生物量是草地生態(tài)系統(tǒng)的物質(zhì)和能量基礎(chǔ)，也是監(jiān)測牧草長勢的重要參數(shù)之一[2]。因此及時(shí)、有效地獲取牧草生物量數(shù)據(jù)，對(duì)于牧民更好地掌握牧草長勢，采取相應(yīng)措施以保障牧草健康生長具有重要意義。【前人研究進(jìn)展】國內(nèi)外學(xué)者多用衛(wèi)星遙感技術(shù)來估算地上生物量[3-4]，然而遙感衛(wèi)星重訪周期長、分辨率低、易受天氣、地形等影響，難以滿足現(xiàn)代精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)需求。近年來，無人機(jī)航空遙感在作物監(jiān)測方面應(yīng)用廣泛[5-7]，然而無人機(jī)的操作需要專業(yè)人士，且其飛行空間具有一定的限制，對(duì)于普通牧民來說使用起來有一定困難。在大數(shù)據(jù)發(fā)展的今天，遙感數(shù)據(jù)的獲取已經(jīng)不局限于空天地專業(yè)傳感器[8]，如何讓遙感技術(shù)的使用者從專業(yè)用戶變?yōu)榇蟊娪脩?，是大?shù)據(jù)時(shí)代遙感技術(shù)亟待解決的問題之一[9]。如今智能手機(jī)已走進(jìn)千家萬戶，手機(jī)拍攝的圖片相比較衛(wèi)星和航空影像，具有數(shù)據(jù)獲取方便、較高的空間分辨率、圖像不易變形且包含豐富的細(xì)節(jié)信息等優(yōu)勢[10]，使其在遙感技術(shù)實(shí)際應(yīng)用中發(fā)揮著巨大的潛力。傳統(tǒng)草地生物量估算大多使用植被的光譜特征，目前常用的有歸一化植被指數(shù)（）、比值植被指數(shù)（）、修正型土壤調(diào)整植被指數(shù)（）、窄波段高光譜植被指數(shù)等，除了衛(wèi)星遙感廣泛使用的多光譜植被指數(shù)外，近年來根據(jù)RGB圖像計(jì)算的顏色植被指數(shù)也廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)監(jiān)測等領(lǐng)域。張正健等[11]利用可見光植被指數(shù)對(duì)若爾蓋地上牧草生物量進(jìn)行指數(shù)回歸分析，結(jié)果顯示綠紅植被指數(shù)和歸一化綠紅差異指數(shù)對(duì)生物量具有較好的擬合精度。張領(lǐng)先等[12]利用提取的8個(gè)可見光圖像特征估算冬小麥苗期地上生物量，結(jié)果表明基于與冬小麥生物量具有較高的相關(guān)性。但是僅基于光譜特征估算AGB效果有限[13]，因此還需要挖掘其他信息來彌補(bǔ)這一不足。手機(jī)圖像除了包含RGB光譜信息外，其本身還提供超高分辨率的空間信息，如紋理特征等。紋理特征現(xiàn)已廣泛運(yùn)用于森林生物量估算[14-15]，但目前利用紋理特征對(duì)草地生物量進(jìn)行估算的研究甚少。豐富的特征提取勢必會(huì)造成維度災(zāi)難和數(shù)據(jù)冗余，甚至?xí)档湍Ｐ偷幕貧w性能，因此敏感特征的選擇在遙感反演中具有關(guān)鍵作用。目前常用的特征選擇方法有2種：一是由回歸模型訓(xùn)練，得到每個(gè)特征的回歸系數(shù)，根據(jù)系數(shù)大小確定入選特征，如LASSO回歸[16]；二是根據(jù)特征與目標(biāo)之間的相關(guān)性或重要性進(jìn)行排序，設(shè)置閾值或數(shù)量確定入選特征，如皮爾遜相關(guān)系數(shù)[17]、單變量特征選擇[18]。但是這2種方法在得到特征排序后，常常人為選擇前個(gè)特征進(jìn)行模型訓(xùn)練，雖簡單有效，但主觀性較強(qiáng)，且入選特征的可解釋性較弱。因此本文提出一種基于XGBoost重要性特征排序聯(lián)合序列前向選擇算法（SFS）的特征選擇方法，以選擇適合牧草AGB估算模型的最優(yōu)子集。【本研究切入點(diǎn)】雖然目前國內(nèi)外利用遙感平臺(tái)對(duì)生物量估算有了豐富的研究，但是使用手機(jī)現(xiàn)場采集的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)合遙感和機(jī)器學(xué)習(xí)方法估算原位牧草生物量的研究較少?！緮M解決的關(guān)鍵問題】本文基于手機(jī)超高分辨率真彩色圖像，探究植被指數(shù)和紋理特征在牧草生物量估算中的作用，并設(shè)計(jì)XGB-SFS特征選擇算法構(gòu)建準(zhǔn)確度較高的牧草生物量模型，感知牧草生物量，以期開拓新的思路，讓遙感技術(shù)走進(jìn)普通民眾，支持農(nóng)業(yè)信息化的發(fā)展。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)簡介

本文研究區(qū)位于內(nèi)蒙古錫林郭勒盟錫林浩特市，地理坐標(biāo)為44°16′N，116°36′E，海拔1 118 m（圖1-a）。該地區(qū)是距離首都北京最近的草原牧區(qū)，對(duì)整個(gè)華北平原生態(tài)起屏障作用，年均氣溫1—3℃，年均降水量150—400 mm，具有典型的溫帶大陸性季風(fēng)氣候特征。錫林郭勒大草原是中國北方典型草原的代表，典型植被主要包括針茅草、羊草、冰草、隱子草等。

a：研究區(qū)地理位置；b：研究區(qū)樣方空間分布圖；c：智能手機(jī)設(shè)備拍攝的樣方圖像

a: Location of the study area; b: Experiment design; c: Quadrat image by smartphone

圖1 研究區(qū)

Fig. 1 Study area

1.2 數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理

1.2.1 地上生物量測量 試驗(yàn)于2019年6月19日進(jìn)行，地面數(shù)據(jù)主要為地上生物量。試驗(yàn)區(qū)內(nèi)A、B、C 3個(gè)條帶每隔5 m設(shè)置一個(gè)0.25 m2的固定樣方共54個(gè)，樣方分布如圖1-b。在每個(gè)條帶內(nèi)每隔10 m采集一次地上生物量數(shù)據(jù)，采集方法為在獲取高光譜數(shù)據(jù)和手機(jī)圖像數(shù)據(jù)之后，齊地割取樣方內(nèi)所有牧草，除去粘附的土壤、雜物等，將其裝入密閉保鮮袋中，標(biāo)號(hào)、稱重。由于試驗(yàn)是在牧草返青期展開，樣方內(nèi)的草有干草和鮮草，因此我們將樣方內(nèi)干草和鮮草分開稱重并記錄。本文地上牧草生物量計(jì)算公式為：

AGB = 鮮草×0.3+干草 （1）

式中，0.3為溫性草原類鮮草轉(zhuǎn)為風(fēng)干重折算系數(shù)，參考了《中國草地資源》[19]中相關(guān)的規(guī)定。干草是鮮草枯萎后殘留在地表的干物質(zhì)，長期受到風(fēng)吹日曬，因此本文將樣方內(nèi)干草視為樣方內(nèi)AGB的組成成分之一。

1.2.2 智能終端超高分辨率圖像獲取 本研究使用的智能終端設(shè)備為手機(jī)，1200萬像素分辨率。選擇晴朗無云天氣，在中午11：00—14：00對(duì)試驗(yàn)區(qū)內(nèi)樣方進(jìn)行手機(jī)拍攝（圖1-c）。拍攝高度為垂直地面120 cm，樣方大小0.5 m×0.5 m，每個(gè)樣方內(nèi)4個(gè)角點(diǎn)均插有木筷作為圖像進(jìn)行中心投影校正的校準(zhǔn)點(diǎn)，拍照時(shí)使手機(jī)鏡頭對(duì)準(zhǔn)樣方中心點(diǎn)，平行地面進(jìn)行拍攝，盡可能減少圖像幾何形變誤差。拍攝完成后對(duì)每幅圖像按照樣方大小進(jìn)行裁剪，用于圖像的特征提取，提取的特征值為樣方內(nèi)所有像素特征值的平均值。

1.3 特征提取

1.3.1 植被指數(shù) 依據(jù)前人研究，選取了24個(gè)與生物量相關(guān)的可見光植被指數(shù)，各項(xiàng)指數(shù)的計(jì)算公式如表1。

1.3.2 紋理特征 一幅手機(jī)圖像，不僅包含RGB光譜信息，由于有較高的分辨率（1 200萬像素），因此還包含豐富的紋理信息。紋理是一種常見的視覺現(xiàn)象，可用來描述不同覆蓋度、不同類型的地物變化，紋理（texture）特征是空間結(jié)構(gòu)特征中非常重要，也是最常用的一種[30]，研究者們習(xí)慣用紋理來提取影像特征，補(bǔ)充光譜特征空間的不足。在高分辨率的紋理特征提取中，灰度共生矩陣（GLCM）[31]被廣泛運(yùn)用。本文利用GLCM方法對(duì)R、G、B 3個(gè)波段進(jìn)行8個(gè)紋理特征（均值、方差、同質(zhì)性、對(duì)比度、相異性、信息熵、二階矩及相關(guān)性）提取，在計(jì)算圖像紋理時(shí)，對(duì)于計(jì)算窗口的選取，窗口過小會(huì)放大窗口內(nèi)的差異，但保留了較高的空間分辨率，而窗口過大可能由于過度平滑紋理變化而無法有效提取紋理信息[32]。通過對(duì)比分析，本文最終選擇3×3計(jì)算窗口。提取的紋理特征如表2所示。

表1 植被指數(shù)計(jì)算公式

表2 紋理特征

1.4 研究方法

1.4.1 XGB-SFS特征選擇 在多特征參量建模過程中，敏感特征的選擇至關(guān)重要，好的特征選擇算法不僅可以減少特征維數(shù)還可以有效提升訓(xùn)練模型效率[33]，并且篩選出便于理解特征和目標(biāo)之間關(guān)系的重要性特征。因此有必要對(duì)提取的多特征參量進(jìn)行特征選擇。本文利用XGBoost算法進(jìn)行初始特征重要性排序，然后采用SFS算法依次選取當(dāng)前排序得分最高的特征構(gòu)建新的特征集合，剩余的特征繼續(xù)進(jìn)行新一輪的排序、選擇。這樣通過迭代可以更加準(zhǔn)確得到模型預(yù)測準(zhǔn)確率最高的特征集合，即為最終特征選擇的最優(yōu)子集。

為對(duì)比建模效果，本試驗(yàn)將分為6組：（a）原始植被指數(shù)模型（RGBVIs）；（b）原始紋理特征模型（Textures）；（c）原始聯(lián)合植被指數(shù)-紋理特征模型（VI-Textures）；（d）XGB-SFS特征選擇植被指數(shù)模型（selected RGBVIs）；（e）XGB-SFS特征選擇紋理特征模型（selected Textures）；（f）XGB-SFS特征選擇聯(lián)合植被指數(shù)-紋理特征模型（selected VI- Textures）。

1.4.2 模型構(gòu)建及精度驗(yàn)證 本文特征構(gòu)建過程中，選擇的底層模型是隨機(jī)森林回歸模型。隨機(jī)森林（Random Forest，RF）是一種非參數(shù)學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建模型速度快，由多棵決策樹集成，可以有效解決由數(shù)據(jù)量大造成的共線性以及過擬合等問題，可以用來很好地解決回歸和分類問題，該算法目前已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于遙感領(lǐng)域[34-35]。

由于本文樣本數(shù)量不多，為保證模型穩(wěn)定性和可靠性，在訓(xùn)練過程中采用留一法交叉驗(yàn)證（LOOCV）獲得預(yù)測結(jié)果。27個(gè)樣本數(shù)據(jù)，每次取其中26個(gè)樣本建模，1個(gè)做預(yù)測，如此反復(fù)27次得到27個(gè)預(yù)測結(jié)果與原始數(shù)據(jù)進(jìn)行精度驗(yàn)證。采用常用的決定系數(shù)（coefficient of determination，2）、均方根誤差（root mean square error，）、平均絕對(duì)誤差（mean absolute error，）來評(píng)價(jià)模型的擬合效果。一般來說2越高，和數(shù)值越小模型預(yù)測越準(zhǔn)確。本文技術(shù)流程如圖2所示。

2 結(jié)果

2.1 XGB-SFS算法選擇結(jié)果

XGB-SFS算法選擇的特征數(shù)目和留一法交叉驗(yàn)證的預(yù)測決定系數(shù)之間的關(guān)系表明，優(yōu)選特征數(shù)目達(dá)到3之后2趨近于在一定范圍內(nèi)變化，隨著特征的逐漸加入，模型的預(yù)測精度總體呈上升的趨勢，但不是特征數(shù)目越多預(yù)測2越高，當(dāng)加入的特征達(dá)到一定數(shù)量時(shí)，預(yù)測2則穩(wěn)定在一定范圍甚至出現(xiàn)下降現(xiàn)象（圖 3）。在這一步驟中，模型預(yù)測2最高處所對(duì)應(yīng)的特征子集即為模型訓(xùn)練的最優(yōu)特征集合。在本次試驗(yàn)中，植被指數(shù)訓(xùn)練模型保留的特征數(shù)目為14，LOOCV預(yù)測2為0.73；紋理特征訓(xùn)練模型保留的特征數(shù)目為12，LOOCV預(yù)測2為0.76；植被指數(shù)和紋理特征相結(jié)合的訓(xùn)練模型保留的特征數(shù)目為11，LOOCV預(yù)測2為0.83，模型入選特征順序及數(shù)量見表3。

2.2 生物量估算

3組模型入選特征與牧草生物量之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值如圖4所示。入選的植被指數(shù)與牧草AGB之間的相關(guān)系數(shù)在0.24—0.85之間，均達(dá)到極顯著水平（＜0.01），其中除了、、外，其余植被指數(shù)特征與牧草AGB相關(guān)系數(shù)均大于0.6；入選的紋理特征與牧草AGB之間的相關(guān)系數(shù)在0.68—0.86之間，均達(dá)到極顯著水平（＜0.01）。

表3 不同類型特征下XGB-SFS算法入選特征

圖2 技術(shù)流程圖

圖3 XGB-SFS優(yōu)選特征數(shù)目與預(yù)測精度R2關(guān)系

圖4 入選特征和生物量之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值

基于隨機(jī)森林回歸建立的6組模型交叉驗(yàn)證結(jié)果如圖5所示，對(duì)于僅包含植被指數(shù)的模型，XGB-SFS算法優(yōu)選特征組合模型比未經(jīng)過特征選擇的模型交叉驗(yàn)證預(yù)測2提高0.04，交叉驗(yàn)證降低16.19 g·m-2，交叉驗(yàn)證下降18.73 g·m-2（圖5-a、d）；對(duì)于僅包含紋理特征的模型，XGB-SFS算法優(yōu)選特征組合模型比未經(jīng)過特征選擇的模型交叉驗(yàn)證預(yù)測2提高0.02，交叉驗(yàn)證降低4.97 g·m-2，交叉驗(yàn)證下降5.31 g·m-2（圖5-b、e）；對(duì)于既包含植被指數(shù)又包含紋理特征的模型，XGB-SFS算法優(yōu)選特征組合模型比未經(jīng)過特征選擇的模型交叉驗(yàn)證預(yù)測2提高0.1，交叉驗(yàn)證降低28.18 g·m-2，交叉驗(yàn)證下降30.3 g·m-2（圖5-c、f）；僅包含紋理特征的模型比僅包含植被指數(shù)特征的模型交叉驗(yàn)證預(yù)測2高0.03，交叉驗(yàn)證低3.77 g·m-2，交叉驗(yàn)證低4.73 g·m-2（圖5-d、e）；既包含植被指數(shù)又包含紋理特征的模型比僅包含植被指數(shù)特征的模型交叉驗(yàn)證預(yù)測2高0.1，交叉驗(yàn)證低25.94 g·m-2，交叉驗(yàn)證低25.46 g·m-2（圖5-d、f）；既包含植被指數(shù)又包含紋理特征的模型比僅包含紋理特征的模型交叉驗(yàn)證預(yù)測2高0.07，交叉驗(yàn)證低22.17 g·m-2，交叉驗(yàn)證低20.73 g·m-2（圖5-e、f）。不同特征類型建立模型預(yù)測2與所用特征數(shù)量之間的關(guān)系（圖6）表明，進(jìn)行特征選擇后的模型相比未進(jìn)行特征選擇的模型建模特征數(shù)量有所減少，模型預(yù)測2有所提升。

圖7是基于XGB-SFS算法選擇的最優(yōu)植被指數(shù)和紋理特征綜合模型預(yù)測的整個(gè)研究區(qū)內(nèi)牧草生物量反演圖和插值圖。由圖 7-a可知，研究區(qū)啃食區(qū)牧草生物量在330 g·m-2以下，非啃食區(qū)牧草生物量在180—1 000 g·m-2之間。從本文數(shù)據(jù)獲取方式看，獲取的智能手機(jī)圖像離散但卻有規(guī)律覆蓋在選擇的牧場上。根據(jù)每張超高分辨率的手機(jī)圖像可以估算出相應(yīng)的牧草生物量，但這些牧草生物量對(duì)于整個(gè)牧場來說仍然屬于離散狀態(tài)下的樣方尺度的數(shù)據(jù)。本試驗(yàn)所選擇牧場地勢平坦，研究區(qū)內(nèi)牧草類型基本相同，因此可通過尺度上推方法，估算整個(gè)研究區(qū)局域尺度的牧草生物量。圖7-b結(jié)果表明，研究區(qū)啃食區(qū)牧草生物量在400 g·m-2以下，非啃食區(qū)牧草生物量在200—1 200 g·m-2之間。通過對(duì)研究區(qū)內(nèi)牧草生物量進(jìn)行插值，可以更加快速、直觀、無損地掌握牧草長勢，實(shí)現(xiàn)對(duì)牧草的生長狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測和管理。

3 討論

大量研究采用植被指數(shù)和紋理特征進(jìn)行生物量估算并取得較好結(jié)果[36-37]，但是從手機(jī)圖像中提取的可見光光譜信息和空間信息是否能夠應(yīng)用于牧草生物量估算還未可知，因此本文設(shè)計(jì)了6組試驗(yàn)分析了空-譜特征及其組合和XGB-SFS特征選擇算法對(duì)牧草生物量的估算能力，以精確反演牧草生物量并結(jié)合圖像插值實(shí)現(xiàn)空間分布制圖。

（a）原始植被指數(shù)模型，（b）原始紋理特征模型，（c）原始聯(lián)合植被指數(shù)-紋理特征模型，（d）XGB-SFS特征選擇植被指數(shù)模型，（e）XGB-SFS特征選擇紋理特征模型，（f）XGB-SFS特征選擇聯(lián)合植被指數(shù)-紋理特征模型。下同

3.1 紋理特征在牧草AGB估算中具有潛在重要性

對(duì)比單類型特征反演模型，基于空間紋理特征的估算模型要優(yōu)于基于光譜植被指數(shù)估算模型，這是因?yàn)槭謾C(jī)近距離拍攝相片不僅增強(qiáng)了牧草反射率信息，同樣增強(qiáng)了背景信息（如土壤）的光譜反射率，使得僅使用光譜信息建立的模型易受背景信息干擾，而具有高分辨率的紋理信息則取得較好的反演效果。由此可見，紋理特征在牧草AGB估算中具有潛在重要性。關(guān)于紋理特征與牧草生物量的關(guān)系，Sibanda等[38]研究表明，將紋理特征和紅邊導(dǎo)數(shù)相結(jié)合，可以為估算牧草AGB提供一種更為準(zhǔn)確的方法，該研究還表明紋理模型在估算草地地上生物量方面優(yōu)于紅邊植被指數(shù)，這與本文研究基本一致。

3.2 XGB-SFS算法可以提高建模精度，且入選特征增加了模型的可解釋性

對(duì)比特征選擇前后模型的估算精度，使用了XGB-SFS特征選擇算法之后參與建模特征數(shù)量減少，且建模效果要明顯好于未進(jìn)行特征選擇的模型，且篩選出的特征與牧草生物量之間大多存在較高的相關(guān)性。本試驗(yàn)植被指數(shù)模型和多類型特征模型入選的特征子集中，第一個(gè)重要特征都為紅邊波段或其衍生指數(shù)，這與已有相關(guān)研究結(jié)果[39-40]相一致，再次說明基于紅波段的方法可以廣泛應(yīng)用于監(jiān)測草地生長狀態(tài)和生物量等方面。本試驗(yàn)紋理特征模型和多類型特征模型入選的特征子集中，3個(gè)波段構(gòu)建的方差（）特征均入選，這與李明詩等[41]、Eckert等[42]研究結(jié)果相一致。

圖6 6組試驗(yàn)建模精度與所用特征數(shù)量之間的關(guān)系

3.3 聯(lián)合空譜特征模型估算牧草AGB效果顯著

由于光譜特征提供了植被的顏色變化，紋理特征是獨(dú)立于色調(diào)，基于灰度空間進(jìn)行植被空間信息辨別，在一定程度上彌補(bǔ)了基于植被指數(shù)建模的不足，將光譜和空間2種互補(bǔ)的信息一起估算牧草AGB，優(yōu)化了本研究中牧草AGB估算的準(zhǔn)確性，且優(yōu)于其中任何一種單獨(dú)類型特征模型估算結(jié)果。這與陳鵬等[43]在估算馬鈴薯葉綠素含量中的結(jié)論一致。

圖7 基于XGB-SFS特征選擇的植被指數(shù)+紋理特征模型反演圖及插值圖

利用手機(jī)拍攝相片實(shí)現(xiàn)原位牧草生物量估算，為牧民實(shí)現(xiàn)掌上監(jiān)測牧草長勢提供理論依據(jù)。然而目前借助手機(jī)相片進(jìn)行牧草生物量估算的研究尚處于探索階段，研究仍存在一些不足。一般使用手機(jī)拍攝獲取數(shù)據(jù)時(shí)，手機(jī)鏡頭應(yīng)保證與地面保持相同距離平行拍攝，但在實(shí)際應(yīng)用中人為操作難免存在一定偏差，導(dǎo)致采集的數(shù)據(jù)參數(shù)不一致，如圖像拍攝的高度，因此還需進(jìn)一步設(shè)計(jì)試驗(yàn)，探究不同拍攝高度對(duì)牧草生物量估算結(jié)果的影響，從而更加合理設(shè)置手機(jī)拍攝高度和探究適合估算牧草生物量的高度范圍。另外，現(xiàn)在提倡空天地一體化監(jiān)測作物長勢，然而手機(jī)拍攝的一幅相片獲取的樣方大小在1 m2左右，難以與航空、航天遙感數(shù)據(jù)的空間分辨率相匹配，從而影響一體化的研究進(jìn)程，后續(xù)將設(shè)計(jì)不同樣方大小的試驗(yàn)，驗(yàn)證不同樣方大小對(duì)生物量估算的影響以及探索與航空數(shù)據(jù)相匹配的合適樣方大小。由于本文所使用的樣方數(shù)據(jù)受數(shù)量和空間限制，屬于小樣本集，雖然訓(xùn)練過程采用了留一法交叉驗(yàn)證訓(xùn)練和測試反演模型來避免訓(xùn)練模型出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，但不同樣本數(shù)量對(duì)模型精度的影響還有待探究。在今后的研究中可通過增加樣本數(shù)量、樣本采集時(shí)段及采集區(qū)域來獲取更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，來驗(yàn)證和提升本文結(jié)果的普適性和魯棒性。

4 結(jié)論

構(gòu)建的單類型特征模型中，特征選擇前后，基于紋理特征的建模精度都比基于植被指數(shù)好。表明超高分辨率紋理特征在牧草生物量估算中具有一定作用。

相比單類型特征模型，聯(lián)合植被指數(shù)和紋理特征的“空-譜”融合特征估算牧草生物量表現(xiàn)最佳，表明聯(lián)合植被指數(shù)和紋理特征共同反演牧草生物量具有一定優(yōu)勢。

構(gòu)建的6組模型中，大多數(shù)經(jīng)特征選擇后的模型精度大于未進(jìn)行特征選擇模型，且參與建模的特征數(shù)量也有所下降，表明該算法可以通過反復(fù)訓(xùn)練得到更為準(zhǔn)確的特征排序，同時(shí)獲得基于原始特征的最優(yōu)特征子集來提高模型預(yù)測精度。

以上研究證明了基于手機(jī)真彩色高分辨率圖像估算牧草生物量的可行性，今后可將研究對(duì)象推廣到其他草地類型及作物參數(shù)，完善草地生態(tài)監(jiān)測體系，使遙感技術(shù)走進(jìn)大眾用戶，為農(nóng)業(yè)信息化發(fā)展提供新的思路和可能。

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Smart-Phone Application in Situ Grassland Biomass Estimation

TAO HaiYu, ZHANG AiWu, PANG HaiYang, KANG XiaoYan

Center for Geographic Environment Research and Education, Capital Normal University/Key Laboratory of 3D Information Acquisition and Application, Ministry of Education, Capital Normal University, Beijing 100048

【】Biomass is the material and energy basis of grassland ecosystem and the most basic ecological parameter. In the past, the quantitative grassland biomass retrieval based on aerospace and aerial remote sensing was too specialized to be popularized among herders. Therefore, this paper proposed a method for estimating grassland biomass by using true color images taken on the phone near the ground, and constructing a grassland biomass estimation model, which provided a theoretical basis and technical support for herders to easily, quickly and non-destructively grasp the growth of grassland in their own pasture. 【】 Firstly, the feature sets of grassland biomass estimation were constructed based on vegetation index, texture features and combined vegetation index and texture features by using the ultra-high resolution true color images of mobile phones. Secondly, in order to prevent dimensional disaster caused by excessive feature extraction, this paper proposed a feature selection algorithm (XGB-SFS) that combined XGBoost and sequence forward selection to perform feature selection and optimal subset construction. Finally, random forest regression and leave-one-out cross-validation were used to compare the biomass estimation effects of different feature sets to build models, and analyze the role of different types of features and XGB-SFS algorithm in grassland AGB estimation.【】 (1) Compared with the model constructed by single-type features, the estimation model based on spatial texture features (2= 0.76) was better than the estimation model based on spectral vegetation index (2= 0.73), indicating that texture features had a certain role in the ultra-high-resolution grassland AGB estimation; (2) Compared with the model after feature selection, the combined spatial spectrum multi-type feature construction model was superior to any single-type feature model (2= 0.83,= 127.57 g·m-2,= 81.25 g·m-2), indicating that multi-type feature construction model could improve the accuracy of grassland AGB estimation to a certain extent. (3) Comparing the models building before and after feature selection, the model after feature selection by estimating the AGB effect was significantly better than the model without feature selection, and there was a high correlation between the selected features and grassland biomass, indicating that XGB-SFS could reduce the data dimension and improve the accuracy of grassland AGB estimation.【】The ultra-high-resolution true color images of mobile phones could accurately estimate the grassland biomass. The XGB-SFS algorithm proposed in this paper could also select the features with high correlation with the grassland biomass from many features and improve the model estimation accuracy. Compared with the previous professional remote sensing quantitative inversion of grassland biomass, this method had the advantages of facing the public, low cost, and easy to use. The study combined the data collected on the phone with remote sensing and machine learning methods, which could open up new perspectives and support the development of agricultural informatization.

biomass; smart-phone; texture features; XGBoost; grassland

10.3864/j.issn.0578-1752.2021.05.006

2020-05-26；

2020-07-30

國家自然科學(xué)基金（42071303）、科技基礎(chǔ)資源調(diào)查項(xiàng)目（2019FY101304）

陶海玉，E-mail：hytao96@gmail.com。通信作者張愛武，E-mail：zhangaw98@163.com

（責(zé)任編輯 楊鑫浩）