劉雪萍　周小成　崔雅君　肖祥希

摘要：本文基于谷歌地球引擎（google earth engine，GEE）平臺(tái)中2020年Sentinel-2數(shù)據(jù)和數(shù)字高程模型（digital elevation model，DEM）數(shù)據(jù)，在遞歸特征消除的隨機(jī)森林（random forest-recursive feature elimination，RF-RFE）特征選擇算法基礎(chǔ)上結(jié)合隨機(jī)森林（random forest，RF）分類算法，實(shí)現(xiàn)了平和縣蜜柚園的空間分布制圖。根據(jù)蜜柚園擴(kuò)張的先驗(yàn)知識(shí)，使用2020年蜜柚園的提取結(jié)果對(duì)歷史Landsat數(shù)據(jù)進(jìn)行掩膜，依次獲得1990、2000、2010年平和縣蜜柚園的空間分布，在此基礎(chǔ)上對(duì)30年以來(lái)平和縣蜜柚園的變化進(jìn)行分析。結(jié)果表明：基于GEE平臺(tái)，使用RF-RFE特征選擇后的多特征分類方法可以快速、準(zhǔn)確地提取平和縣蜜柚園的空間分布。蜜柚園的生產(chǎn)精度和用戶精度分別為89.83%和90.59%;平和縣蜜柚園面積從1990年的10.5 km2增加到2020年632 km，增加的蜜柚園主要來(lái)源于有林地，其次為耕地和香蕉園。本研究可為平和縣蜜柚產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展提供決策支持，同時(shí)可為南方地區(qū)的果園提取提供技術(shù)參考。

關(guān)鍵詞：蜜柚園;Sentinel-2;隨機(jī)森林算法;RF-RFE;平和縣

中圖分類號(hào)：S127;TP79 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

琯溪蜜柚原產(chǎn)于福建省平和縣，三十年來(lái)發(fā)展迅速，已成為平和縣農(nóng)業(yè)增效、農(nóng)民增收的一個(gè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)[1]。然而，粗獷的開(kāi)發(fā)方式及不合理的管理手段，不僅導(dǎo)致蜜柚品質(zhì)下降，還造成了嚴(yán)重的環(huán)境破壞[2]。開(kāi)展蜜柚園種植面積和分布的遙感監(jiān)測(cè)，可對(duì)平和縣蜜柚產(chǎn)業(yè)規(guī)劃、生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)以及制定退果還林的政策提供重要的決策支持。

遙感方法在數(shù)據(jù)收集和制圖方面優(yōu)于傳統(tǒng)的實(shí)地調(diào)查法，被廣泛應(yīng)用于空間分布制圖。決策樹(shù)模型具有清晰、直觀、靈活、運(yùn)算效率高等特點(diǎn)，在遙感分類方面具有很大的優(yōu)勢(shì)，被廣泛應(yīng)用于各種遙感影像信息提取[3-6]。于新洋等[7]選用決策樹(shù)分類方法，綜合歸一化差值植被指數(shù)（normalization difference vegetable index，NDVI）、地形地貌和纓帽變換等多種輔助信息進(jìn)行果園信息提取。然而，該方法在閾值選擇方面往往更多的依賴專家經(jīng)驗(yàn)，主觀性強(qiáng)，具有一定的不確定性。隨后，機(jī)器學(xué)習(xí)方法越來(lái)越多的被應(yīng)用到果園遙感識(shí)別中，例如最大似然分類（maximumlikelihood classification，MLC）[8]、支持向量機(jī)（support vector machine， SVM）[9-10]和隨機(jī)森林（random forest，RF）[11]等。與當(dāng)前各類遙感影像分類算法相比，RF分類器具有顯著的優(yōu)勢(shì)。如候蒙京等[12]使用RF算法對(duì)高寒濕地地區(qū)的土地覆蓋進(jìn)行分類，宋榮杰等[13]利用RF算法有效地提取了獼猴桃園的種植面積。隨著更高分辨率遙感影像的出現(xiàn)，為了解決分類結(jié)果中存在的混合像元問(wèn)題，衍生出了一種全新的面向?qū)ο蠓诸惙椒?。任傳帥等[14]基于SPOT-6數(shù)據(jù)，利用面向?qū)ο蠓诸惙椒▽?duì)芒果林地信息進(jìn)行提取，提取精度達(dá)到了90%以上。近年來(lái)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural network，CNN）在圖像分類處理領(lǐng)域取得了巨大的成功，比較成熟的CNN模型包括AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet等[15-16]。例如CSILLIK等[17]使用簡(jiǎn)單的CNN算法從多光譜無(wú)人機(jī)圖像中檢測(cè)柑橘樹(shù)，總體精度達(dá)到96.24%。

在特征提取方面，越來(lái)越多的特征被用到果園識(shí)別中，除光譜波段和植被指數(shù)外，還有紋理[9，18-19]、地形[20]、多時(shí)相[21]和其他的空間關(guān)系特征[22]。然而，不同特征對(duì)果園提取的貢獻(xiàn)度卻很少有研究估計(jì)。此外，在訓(xùn)練樣本數(shù)量有限的情況下，特征冗余可能會(huì)對(duì)分類結(jié)果產(chǎn)生不利的影響。因此，為了更好地理解不同特征對(duì)蜜柚園提取的貢獻(xiàn)，制定更具有判別性的特征子集尤為關(guān)鍵。遞歸特征消除的隨機(jī)森林算法（random forest-recursive feature elimination，RF-RFE）是一種常見(jiàn)的特征選擇算法，將遞歸消除的思想與隨機(jī)森林分類器結(jié)合在一起，實(shí)現(xiàn)特征的優(yōu)選。例如CHENG等[23]使用 Sentinel-2 數(shù)據(jù)進(jìn)行秦嶺山脈主要林分類型分類識(shí)別時(shí)，利用RF-RFE算法篩選出了最有利于林分類型分類的特征，提高了分類精度和效率。GEE可以支持并行云端計(jì)算[24]，結(jié)合特征優(yōu)選方法可以更加快速有效地提取較大范圍內(nèi)的類別信息。

由于本研究分類區(qū)域同時(shí)涉及蜜柚園、茶園和耕地幾個(gè)易混淆類型，而目前已有文獻(xiàn)的分類類型較為單一，Sentinel-2數(shù)據(jù)具有較高空間分辨率和豐富的光譜信息，可以幫助區(qū)分易混淆類型[25-26];此外，利用衛(wèi)星遙感進(jìn)行蜜柚園的時(shí)空分布監(jiān)測(cè)研究還是空白，Landsat數(shù)據(jù)具有最長(zhǎng)時(shí)間序列的遙感數(shù)據(jù)，為開(kāi)展蜜柚園的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)提供數(shù)據(jù)支撐。由于深度學(xué)習(xí)往往需要各地類足夠多的樣本，結(jié)合研究區(qū)影像特征發(fā)現(xiàn)茶園、耕地等樣本不足，深度學(xué)習(xí)在評(píng)估蜜柚園和茶園、耕地的區(qū)分方面難以發(fā)揮優(yōu)勢(shì)。本文設(shè)置4組不同的特征組合方案結(jié)合隨機(jī)森林分類器進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn)，以更好的提取蜜柚園信息，并分析蜜柚園的時(shí)空演變規(guī)律，為平和縣蜜柚產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展提供決策支持。

1 數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)概況

平和縣位于中國(guó)福建省漳州市的西南部（圖1），介于北緯24°02′—24°35′，東經(jīng)116°54′—117°31′之間，面積2 328 km。該地區(qū)地形起伏，多為低山丘陵?？h域處于亞熱帶季風(fēng)氣候，氣候濕潤(rùn)，光照充足，降水豐沛，春秋冬溫差小，夏季較長(zhǎng)，適宜蜜柚生長(zhǎng)。平和縣2019年的抽樣統(tǒng)計(jì)顯示，平和蜜柚面積保守估計(jì)有460 km，出現(xiàn)了盲目擴(kuò)張的態(tài)勢(shì)。

1.2 數(shù)據(jù)收集及預(yù)處理

本研究使用的數(shù)據(jù)包括1990、2000、2010年Landsat-TM數(shù)據(jù)、2020年Sentinel-2數(shù)據(jù)、航天飛機(jī)雷達(dá)地形測(cè)繪使命（shuttle radar topography mission，SRTM）30 m的DEM數(shù)據(jù)及實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)等。對(duì)于每一期數(shù)據(jù)，都選擇兩個(gè)時(shí)相影像用于更好的區(qū)分地物間的微小差異。GEE是一個(gè)基于云平臺(tái)的地球觀測(cè)數(shù)據(jù)檢索和處理平臺(tái)，云端存儲(chǔ)大量歷史免費(fèi)數(shù)據(jù)（如Landsat系列、Sentinel系列、MODIS系列等部分?jǐn)?shù)據(jù)），并具有支持并行云端運(yùn)算的特點(diǎn)[27]。本文使用的數(shù)據(jù)均通過(guò)GEE平臺(tái)獲取，避免了大量的數(shù)據(jù)預(yù)處理工作。其中，Sentinel-2數(shù)據(jù)為經(jīng)過(guò)Sen2Cor（Sentinel-2 Level-2A atmospheric correction processor）工具進(jìn)行過(guò)大氣校正的S2A產(chǎn)品，Landsat-TM數(shù)據(jù)為經(jīng)過(guò)輻射定標(biāo)的LITP產(chǎn)品。

從GEE平臺(tái)上獲取SRTM 30 m的DEM數(shù)據(jù)，該產(chǎn)品由美國(guó)國(guó)家航空航天局（national aeronautics and space administration，NASA）實(shí)驗(yàn)室提供，分辨率為30 m。由DEM數(shù)據(jù)獲得的高程（Elevation）、坡度（Slope）、坡向（Aspect）和地形陰影（Hillshade）數(shù)據(jù)作為地形特征數(shù)據(jù)，輔助用于蜜柚園的分類制圖。本研究所用的數(shù)據(jù)源見(jiàn)表1。

1.3 樣本數(shù)據(jù)集

根據(jù)蜜柚園在高分辨率衛(wèi)星影像上呈現(xiàn)的特征，利用地面調(diào)查數(shù)據(jù)、谷歌影像作為參考數(shù)據(jù)建立樣本庫(kù)，2020年影像上可采集有林地、蜜柚園、人工地表、水體、茶園、耕地、香蕉園7類，1990、2000、2010年各期只能采集到有林地、蜜柚園、耕地和香蕉園樣本。選擇有代表性且純凈的地類像元，并保證樣本在空間上均勻分布。其中70%用于訓(xùn)練，其余30%用于驗(yàn)證，樣本點(diǎn)數(shù)量見(jiàn)表2。

2 研究方法

本文主要分為影像數(shù)據(jù)獲取、特征選擇與分類、平和縣蜜柚園的變化分析三部分。主要的步驟包括：（1）基于GEE平臺(tái)，使用最小云量影像合成方法獲得平和縣1990、2000、2010年的Landsat-TM數(shù)據(jù)和2020年Sentinel-2A數(shù)據(jù);（2）使用Sentinel-2數(shù)據(jù)和DEM數(shù)據(jù)，分別獲取影像的光譜特征、紋理特征和地形特征，并作為特征變量，利用RF-RFE選擇最優(yōu)分類子集;（3）利用野外考察數(shù)據(jù)以及高分辨率的谷歌影像輔助分類樣本選擇，利用隨機(jī)森林分類器進(jìn)行分類并進(jìn)行分類后處理，在最終分類結(jié)果基礎(chǔ)上隨機(jī)選擇驗(yàn)證樣本對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行精度評(píng)價(jià);（4）在2020年蜜柚園的提取結(jié)果上掩膜1990—2010年早期影像，進(jìn)一步采用相同的方法對(duì)早期Landsat-TM影像分類;（5）最后，對(duì)平和縣蜜柚園的時(shí)空分布進(jìn)行分析。詳細(xì)的技術(shù)流程見(jiàn)圖2。

2.1 特征提取

2.1.1 光譜特征

Landsat-TM數(shù)據(jù)和Sentinel-2數(shù)據(jù)都具有豐富的光譜信息，除此之外，Sentinel-2數(shù)據(jù)還有用于監(jiān)測(cè)植被生長(zhǎng)狀態(tài)的紅邊波段。由于季相特征可以在一定程度上影響蜜柚園的提取精度，因此，本文分別選擇春夏季和秋冬季的兩個(gè)時(shí)相的影像，進(jìn)行蜜柚園信息提取。

植被指數(shù)廣泛用于植被長(zhǎng)勢(shì)、植被覆蓋變化監(jiān)測(cè)，可以有效提取植被信息。植被指數(shù)可以突出波段間的差異，有效區(qū)分不同地類。本文選取歸一化植被指數(shù)I、差異歸一化植被指數(shù)I、綠色葉綠素指數(shù)I 、土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)I、紅邊拐點(diǎn)I、MERIS陸地葉綠素指數(shù)I、歸一化差異濕度指數(shù)I以及歸一化燃燒比2 I，共計(jì)8個(gè)指數(shù)（表3）。

2.1.2 紋理特征

紋理可以反映物體空間結(jié)構(gòu)特征，蜜柚園由于其特有的行列結(jié)構(gòu)，與有林地、耕地的紋理特征存在明顯的差異，因此，將這些特征加入到蜜柚園提取，可以彌補(bǔ)光譜特征空間信息的不足，提高分類精度。灰度共生矩陣（gray level co-occurrence matrix，GLCM）是提取紋理特征的一種經(jīng)典算法[36]。原始波段之間存在一定的相關(guān)性，導(dǎo)致提取的紋理特征間存在冗余，不利于信息的提取，因此，使用主要成分分析（principal component analysis，PCA）變換后的第二主成分進(jìn)行紋理特征提取。同時(shí)利用植被指數(shù)的紋理特征，更好地突出蜜柚園的空間信息。

2.1.3 地形特征

據(jù)實(shí)地考察發(fā)現(xiàn)，蜜柚園主要分布在海拔低于600 m，坡度小于25°的低山區(qū)和丘陵區(qū)，耕地主要分布在地勢(shì)比較平坦地區(qū)，往往距離河流和居民區(qū)較近，因此，海拔、坡度等地形條件直接影響了蜜柚園的空間分布。本文選擇了高程（Elevation）、坡向（Aspect）、坡度（Slope）和陰影（Hillshade）4個(gè)地形特征參與蜜柚園分類特征選擇。

2.2 特征選擇

提取的52個(gè)特征對(duì)蜜柚園的提取貢獻(xiàn)大小不一，特征選擇可以在很多特征中找到最有利于蜜柚園提取的特征子集，提升模型的效率和分類精度。遞歸消除算法（recursive feature elimination，RFE）是種集成算法，與RF算法相結(jié)合在特征選擇方面可以達(dá)到較好的性能。把需要的特征子集初始化為整個(gè)特征子集，每次剔除一個(gè)排序準(zhǔn)則分?jǐn)?shù)最小的數(shù)據(jù)，直到獲得最后的特征集，因此，RFE-RF是一個(gè)基于RF的最大間隔原理的序列后向選擇算法[37]。該過(guò)程將樣本等分為10份，每個(gè)特征集依次使用其中的9份作為訓(xùn)練樣本，其余1份作為驗(yàn)證樣本，以此類推，使用10次分類精度的平均值作為該特征的分類精度，最終對(duì)比不同特征子集的分類精度確定最佳的分類子集。

2.3 分類試驗(yàn)方案

本文設(shè)計(jì)了4組分類試驗(yàn)方案，如表4所示。

2.4 隨機(jī)森林算法

本文基于分類數(shù)據(jù)的多維性與研究區(qū)地形的復(fù)雜度，選擇RF分類方法，該方法已被證明在處理高維遙感數(shù)據(jù)方面優(yōu)于其他的監(jiān)督分類方法。RF分類器是Breiman提出的由多個(gè)決策樹(shù)或分類樹(shù)組成的集成學(xué)習(xí)算法。每棵樹(shù)都是通過(guò)一定數(shù)量的隨機(jī)樣本和隨機(jī)特征訓(xùn)練構(gòu)造的。RF分類器的基本流程如下：（1）采用bootstrapping抽樣方法，抽取三分之二的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，其余三分之一作為驗(yàn)證樣本，后者可以用來(lái)估計(jì)內(nèi)部誤差;（2）對(duì)每個(gè)訓(xùn)練樣本構(gòu)造一棵分類回歸樹(shù)，生成N棵樹(shù)組成的隨機(jī)森林。在每棵樹(shù)的成長(zhǎng)過(guò)程中，從所有特征中隨機(jī)選擇m個(gè)特征;（3）組合N棵決策樹(shù)的分類結(jié)果，使用多數(shù)投票原則確定最終的分類結(jié)果[38]。

2.5 蜜柚園的動(dòng)態(tài)變化監(jiān)測(cè)

分類后比較是研究土地利用變化最常見(jiàn)的方法之一，其中，最關(guān)鍵的一步是獲取各時(shí)相較高精度的分類結(jié)果。通過(guò)實(shí)地考察發(fā)現(xiàn)，平和縣蜜柚園近30年來(lái)一直處于不斷擴(kuò)張的狀態(tài)，為了更好的研究蜜柚園的擴(kuò)張動(dòng)態(tài)，本文利用獲取的2020年蜜柚園專題分類結(jié)果對(duì)更早期影像進(jìn)行掩膜，在掩膜基礎(chǔ)上，進(jìn)一步重復(fù)上述特征優(yōu)選的分類方法，依次獲得平和縣1990、2000、2010年的蜜柚園專題分類結(jié)果。

2.6 精度評(píng)價(jià)

采用混淆矩陣計(jì)算總體分類精度O、用戶精度U、生產(chǎn)者精度P和Kappa系數(shù)對(duì)2020年 的Sentinel-2衛(wèi)星遙感影像中的蜜柚園分類結(jié)果進(jìn)行精度評(píng)估，其中O和Kappa系數(shù)用來(lái)比較整體分類精度，P和U用來(lái)衡量特定類別的分類精度。由于分類結(jié)果可能會(huì)出現(xiàn)某種類別的P高而U低或者相反的情況，不便于分類結(jié)果的統(tǒng)計(jì)。因此，本文引入綜合P和U的F統(tǒng)計(jì)量對(duì)分類結(jié)果中的某一類別進(jìn)行精度評(píng)價(jià)[11]。其定義公式為：

F=2P U/P+U （1）

式中，P為類別m的生產(chǎn)者精度，U為類別m的用戶精度，F(xiàn)為F統(tǒng)計(jì)值。

本研究采用隨機(jī)抽樣的方法收集驗(yàn)證樣本，使用總體樣本數(shù)量的30%用于精度驗(yàn)證。

3 結(jié)果與分析

3.1 特征優(yōu)選結(jié)果

使用RF-RFE對(duì)52個(gè)特征進(jìn)行選擇，共選擇出由紋理、地形和光譜共10個(gè)特征組成最優(yōu)特征子集。從圖3中可以看出，當(dāng)參與分類的特征從1增加到10時(shí)，分類精度逐漸上升且在第10個(gè)特征處達(dá)到最高峰，當(dāng)參與分類的特征數(shù)量繼續(xù)增加時(shí)，分類精度趨于平穩(wěn)，因此選擇前10個(gè)特征作為優(yōu)選的特征子集。特征按重要性從大到小的順序?yàn)椋篍levation、NBR2_savg（歸一化燃燒比2的和平均）、Slope、NBR2、PC2_var（第二主成分的方差）、GCVI、REIP、B11_1、PC2_contrast（第二主成分的對(duì)比度）、MTCI。

3.2 分類結(jié)果對(duì)比分析

本研究的分類方法本質(zhì)上屬于基于像元分類，因此分類結(jié)果中難免出現(xiàn)小斑塊，分析研究區(qū)的蜜柚分布，發(fā)現(xiàn)針對(duì)Sentinel-2影像，蜜柚園的最小可識(shí)別斑塊為0.005 3 km，為了減少小斑塊對(duì)分類結(jié)果的影響，依次使用Majority分析、聚類分析和過(guò)濾處理對(duì)分類結(jié)果中的小斑塊進(jìn)行濾除，選擇77的卷積窗口對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行分類后處理（圖4），選擇不同的特征進(jìn)行隨機(jī)森林分類，定量比較不同分類特征對(duì)分類結(jié)果的影響，不同分類方案分類結(jié)果精度統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表5，最優(yōu)特征子集的分類混淆矩陣統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表6。

本文使用光譜特征、光譜特征+紋理特征、光譜特征+紋理特征+地形特征以及經(jīng)過(guò)RF-RFE后的最優(yōu)特征子集分別進(jìn)行分類，分類結(jié)果顯示，當(dāng)僅使用光譜特征進(jìn)行分類時(shí)，蜜柚園的生產(chǎn)精度和用戶精度分別為82.83%和81.28%，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)值為82.05%，總體精度為86.61%，kappa系數(shù)為0.784 3，此時(shí)，茶園、耕地與蜜柚園的混淆較為嚴(yán)重;當(dāng)引入紋理特征后，蜜柚園的生產(chǎn)精度和用戶精度都得到了明顯的提升，生產(chǎn)精度提升了5.09%，用戶精度提升了6.46%，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)值提升了5.78%，此時(shí)的總體精度可以達(dá)到90.24%，kappa系數(shù)為0.842 6，分別提升了3.63%和0.06;經(jīng)過(guò)野外考察及經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，了解到蜜柚園主要分布在海拔低于600 m及坡度小于25°的區(qū)域，因此考慮引入地形因素可能進(jìn)一步提升蜜柚園的分類精度。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在光譜特征和紋理特征的基礎(chǔ)上再加入地形特征，可以進(jìn)一步消除蜜柚園與茶園、耕地之間的混淆，蜜柚園的生產(chǎn)精度增加到89.61%，相比基于光譜和紋理特征的分類精度提升了1.69%，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)值提升了0.66%，總體精度提高到91.34%，kappa系數(shù)為0.861 1。但是59個(gè)特征之間存在著冗余現(xiàn)象，分類特征數(shù)量過(guò)多導(dǎo)致分類效率下降。試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)用RF-RFE進(jìn)行特征選擇之后，利用前10個(gè)分類特征子集可以達(dá)到更好的分類精度，同時(shí)提升了分類效率，蜜柚園的生產(chǎn)精度和用戶精度分別達(dá)到89.83%和90.59%，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)值達(dá)到90.21%，總體精度達(dá)到92.09%，kappa系數(shù)為0.872 2，分類精度和效率實(shí)現(xiàn)了最優(yōu)結(jié)果。但從最終結(jié)果的混淆矩陣來(lái)看，蜜柚園和有林地之間仍然存在著一定程度的混淆現(xiàn)象，進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，主要是部分類似園地的稀疏林地與蜜柚園仍存在混淆，此外，雖然蜜柚園和耕地、茶園在很大程度上得到了有效的區(qū)分，但仍存在互混淆的情況，這是由于Sentinel衛(wèi)星影像畢竟為10 m分辨率，受分辨率限制，地物在各類特征上的區(qū)分度有限，期望下一步使用更高分辨率影像解決這一問(wèn)題。

3.3蜜柚園擴(kuò)張動(dòng)態(tài)

在2020年蜜柚園分類結(jié)果上使用掩膜方法對(duì)1990年的平和縣蜜柚園進(jìn)行提取，發(fā)現(xiàn)采用掩膜的方式生產(chǎn)精度得到了大幅度提升（表7）。1990、2000、2010年蜜柚園分類精度如表8所示。由表9可以得出，平和縣蜜柚園近30年來(lái)面積持續(xù)增加，從1990年10.5 km增加到2020年632 km，增加了60倍，其中1990年到2000年蜜柚園面積增加了343.57 km，擴(kuò)張速度最快，占近30年來(lái)新增蜜柚園面積的55.27%，這主要和80年代末政府積極鼓勵(lì)蜜柚種植的政策密切相關(guān)。2000—2010年蜜柚園面積持續(xù)增加，2010年以后蜜柚園擴(kuò)張面積明顯減少，主要是由于蜜柚園不合理的擴(kuò)張導(dǎo)致生態(tài)環(huán)境惡化，政府推行退果還林政策相關(guān)，同時(shí)也可能由于研究區(qū)可供蜜柚園擴(kuò)張的土地有限。從空間上看，蜜柚園擴(kuò)張主要集中分布于中部地區(qū)，蜜柚園由1990年少量零星分布形成廣泛連片化的聚集分布特征。從各鄉(xiāng)鎮(zhèn)蜜柚園種植情況看，小溪鎮(zhèn)、坂仔鎮(zhèn)、山格鎮(zhèn)3縣為最早開(kāi)始種植蜜柚的地區(qū)，到2000年，小溪鎮(zhèn)、坂仔鎮(zhèn)、山格鎮(zhèn)、霞寨鎮(zhèn)蜜柚種植已初具規(guī)模，2010年以來(lái)，各縣蜜柚園種植面積呈現(xiàn)持續(xù)擴(kuò)張的趨勢(shì)。結(jié)合表10進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，1990—2020年平和縣蜜柚園的擴(kuò)張主要來(lái)自于有林地（64.99%），其次為耕地（31.45%）。同時(shí)可以發(fā)現(xiàn)，從1990年到2010年，坂仔鎮(zhèn)也有部分耕地和有林地被開(kāi)發(fā)為香蕉園，繼而轉(zhuǎn)變?yōu)槊坭謭@，查閱資料發(fā)現(xiàn)，這可能和種植蜜柚帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)效益更好有關(guān)。

4討論

本文基于Sentinel-2數(shù)據(jù)，使用多特征優(yōu)選的方法獲得了2020年福建平和縣蜜柚園的空間分布，在此基礎(chǔ)上，根據(jù)蜜柚園擴(kuò)張的先驗(yàn)知識(shí)，使用2020年蜜柚園提取結(jié)果對(duì)早期Landsat影像掩膜，分類獲得1990、2000和2010年蜜柚園的空間分布。查閱已有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，2019年徐澤晗宇等[27]直接使用特征參與分類的平均生產(chǎn)者精度和用戶精度分別為66.98%和85.61%，本文分類結(jié)果的最低生產(chǎn)精度和用戶精度分別為85.57%和85.56%，表明本文提出的方法可以有效提升分類精度。最終獲得1990、2000、2010、2020年蜜柚園種植的遙感提取面積為10.5、354、555、632 km，查閱歷史資料發(fā)現(xiàn)，平和縣從80年代末陸續(xù)開(kāi)始蜜柚種植，表明1990年蜜柚園提取面積較少較為合理。2000、2010、2020年蜜柚園抽樣統(tǒng)計(jì)面積為333、550.8、533 km，其中，蜜柚園遙感提取面積比統(tǒng)計(jì)面積大，可能原因有幾個(gè)方面：（1）影像分辨率較低會(huì)產(chǎn)生混合像元問(wèn)題，會(huì)給蜜柚園分類結(jié)果造成客觀誤差;（2）抽樣統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)在一定程度上低估了農(nóng)戶種植蜜柚園的面積。2020年蜜柚園提取面積和統(tǒng)計(jì)面積相比較多，主要是因?yàn)槠胶涂h給出的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)是退果還林之后規(guī)劃的面積，而實(shí)際情況是存在蜜柚園盲目擴(kuò)張的情況，除此之外，許多偏遠(yuǎn)山區(qū)的農(nóng)戶將原來(lái)的耕地和有林地墾殖為蜜柚園，而這一部分可能未能及時(shí)納入官方統(tǒng)計(jì)。

5結(jié)論與展望

本文基于GEE平臺(tái)中的Sentinel-2和Landsat-TM數(shù)據(jù)，使用RF-RFE特征優(yōu)選方法，實(shí)現(xiàn)了1990、2000、2010、2020年平和縣蜜柚園專題制圖和擴(kuò)展分析，主要結(jié)論如下：

1）在光譜特征、紋理特征和地形特征的基礎(chǔ)上，使用RF-RFE構(gòu)建最優(yōu)分類特征子集參與隨機(jī)森林分類，結(jié)果表明RF-RFE特征選擇算法可以在降低運(yùn)算時(shí)間的同時(shí)可以保證較高的分類精度，優(yōu)選后的特征子集由光譜、紋理和地形特征組成，包括：Elevation、NBR2_savg、Slope、NBR2、PC2_var、GCVI、REIP、B11_1、PC2_contrast、MTCI，分類結(jié)果的生產(chǎn)精度和用戶精度分別可以達(dá)到89.83%和90.59%，總體精度和Kappa系數(shù)分別可以達(dá)到92.09%和0.872 2。

2）使用2020年平和縣蜜柚園提取結(jié)果對(duì)1990、2000、2010年Landsat-TM掩膜和分類，獲得1990、2000、2010年蜜柚園提取結(jié)果，蜜柚園的生產(chǎn)精度最低為81.81%，最高生產(chǎn)精度可達(dá)91.3%，用戶精度最低為85.56%，最高用戶精度可達(dá)92.64%。表明通過(guò)蜜柚園不斷擴(kuò)張的先驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行Landsat-TM影像的蜜柚園提取，可以有效改善早期低分辨率Landsat影像蜜柚園的準(zhǔn)確獲取問(wèn)題。

3）遙感監(jiān)測(cè)表明，福建平和縣蜜柚園面積從1990年的10.5 km迅速增加到2020年632 km，增加了60倍，蜜柚園分布由1990年零星分布逐漸形成規(guī)?；?、連片化的分布特征，蜜柚園的主要來(lái)源為有林地，其次為耕地和香蕉園。

由于部分稀疏林地、茶園同低齡的蜜柚園存在相似的光譜和紋理特征，比較容易發(fā)生混淆，而蜜柚園固有的紋理特征在高分辨率衛(wèi)星影像中更為明顯，因此，下一步將使用更高分辨率的遙感影像，以期更為準(zhǔn)確地識(shí)別蜜柚園的空間分布。參考文獻(xiàn)：

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（責(zé)任編輯：于慧梅）

Spatio-temporal Change Analysis of Pomelo Orchards in

Pinghe County Based on Multi-feature Optimization

LIU Xueping ZHOU Xiaocheng CUI Yajun XIAO Xiangxi

（1.Key Laboratory of Spatial Data Mining and Information Sharing of Ministry of Education， National & Local Joint Engineering

Research Center of Satellite Geospatial Information Technology， Fuzhou University， Fuzhou 350108， China;

2. Fujian Academy of Forestry Sciences，F(xiàn)uzhou 350012， China）Abstract： Based on the Sentinel-2 data and digital elevation model data in google earth engine platform in 2020， and based on random forest-recursive feature elimination algorithm and random forest classification algorithm， the spatial distribution mapping of pomelo orchard in Pinghe County was achieved. According to the priori-knowledge of pomelo orchards expansion， the extraction results of pomelo orchards in 2020 were used to mask the data of Landsat in 1990， 2000 and 2010， and the spatial distribution of pomelo orchards in Pinghe County in 1990， 2000 and 2010 was obtained. On this basis， the dynamic changes of pomelo orchards in Pinghe County in the past 30 years were analyzed. The results show that the multi-feature classification method based on GEE platform using RF-RFE feature selection can quickly and accurately extract the spatial distribution of pomelo orchards in Pinghe County. The classification results for pomelo orchards showed that the overall accuracy and Kappa coefficient were 92.09% and 0.87， respectively， and the pomelo orchards producer's accuracy and user's accuracy were 89.83% and 90.59%， respectively. The area of pomelo orchards in Pinghe County increased from 10.5 km2 in 1990 to 632 km2 in 2020， the increase of pomelo orchards mainly came from forest land， followed by cultivated land and banana garden. This study can provide decision support for the healthy development of honey pomelo industry in Pinghe County. At the same time， it can provide method guidance for orchard extraction in southern region.

Key words： pomelo orchards; Sentinel-2; random forest algorithm; RF-RFE; Pinghe County