叢 瑜，苗正紅

（1.吉林省水利水電勘測設計研究院，吉林 長春 130021）

基于面向?qū)ο蠹夹g(shù)的農(nóng)田分類方法

叢 瑜1，苗正紅1

（1.吉林省水利水電勘測設計研究院，吉林 長春 130021）

采用面向?qū)ο蟮姆诸惙椒?，以富錦地區(qū)為研究對象，將紋理和拓撲信息加入中等分辨率遙感影像中，快速準確地提取耕地信息。研究結(jié)果表明，利用面向?qū)ο蠹夹g(shù)對遙感影像進行多尺度分割，并結(jié)合影像的光譜、形狀和紋理特征對水田和旱地進行提取，提取后的成果總體分類精度達到了92%，Kappa系數(shù)為0.91，說明采用面向?qū)ο蠹夹g(shù)對中等分辨率遙感影像進行耕地提取的成果可靠，可為大面積土地分類提供技術(shù)支持。

面向?qū)ο?；水田；旱地；遙感影像

傳統(tǒng)的像元分類方法是以像元為基本單元進行分類，參與信息提取的因子是像元的光譜信息[1]，隨著遙感影像分辨率的不斷提高，地物的空間信息變得非常豐富，傳統(tǒng)分類方法已經(jīng)不能滿足高分辨率遙感影像信息提取的要求，面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ㄊ紫仁菍⑦b感影分割成影像對象，結(jié)合影像對象的光譜、形狀、紋理、層次、鄰域、空間位置、類別間關(guān)系等特征信息對影像進行分割，得到同質(zhì)對象，再對影像對象進行信息提取和分析。這種方法可以實現(xiàn)較高層次的遙感圖像分類和目標地物提取[2]，國內(nèi)外眾多學者利用這種方法對遙感影像進行分類，該方法提取精度高、速度快[3-5]。

Landsat8是2013年美國航空航天局（NASA）發(fā)射的陸地衛(wèi)星，具有空間分辨率高，資料來源穩(wěn)定、連續(xù)等優(yōu)點，共有8個波段，波段1～7為多光譜，波段8為15 m分辨率的全色波段，衛(wèi)星每16 天可以實現(xiàn)一次全球覆蓋，已被證實非常適用于沿海地區(qū)的水田和旱地空間信息提取[8]。

本文基于面向?qū)ο蟮霓r(nóng)田分類方法是以Landsat8圖像為分類影像，利用影像的紋理信息、光譜特征、形狀特征等進行尺度分割，利用eCognition、ArcGIS等軟件完成面向?qū)ο蠓诸愐约跋嚓P(guān)分析，得到的結(jié)果能滿足中小尺度影像制圖的精度需求。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)準備與預處理

1）遙感影像數(shù)據(jù)。覆蓋富錦市的Landsat TM/ ETM+遙感影像，時間為2010年7月，分辨率為30 m；數(shù)據(jù)經(jīng)過了幾何校正、裁切和投影變換等處理，投影方式統(tǒng)一為Albers等面積投影。

2）數(shù)字高程模型DEM。覆蓋研究區(qū)的數(shù)字高程模型分辨率為30 m。

3）野外驗證點數(shù)據(jù)。研究區(qū)野外驗證點共38個，包括坐標、土地利用類型、地物特征等信息，投影方式為Albers等面積投影。

4）其他地理底圖數(shù)據(jù)，包括土地利用現(xiàn)狀圖、行政區(qū)劃圖。以上圖件經(jīng)掃描后進行數(shù)字化和投影變換，投影與上面數(shù)據(jù)一致。

1.2 面向?qū)ο蠓椒?/p>

本文采用多尺度分割算法，利用易康軟件，基于影像的光譜特征、幾何特征、紋理以及與其他對象的關(guān)系[9]，同時也要考慮到質(zhì)地、形狀大小等特征，對遙感影像進行分割，從而得到影像對象。根據(jù)研究區(qū)的特點，采用的多尺度方案均包含多季相遙感數(shù)據(jù)集7 個波段的信息。表1為用于分類的特征信息[10-11]。

采用隸屬函數(shù)法和最鄰近分類法相結(jié)合，將基于結(jié)構(gòu)明確且容易描述的決策樹引入這兩種方法，對這兩種方法進行補充使用，以發(fā)揮各自的優(yōu)勢，提高分類的精度[12-13]。

表1 特征信息

2 結(jié)果分析

2.1 分類過程

面向?qū)ο筇崛∷锖秃档氐牟襟E如下（流程圖見圖1）：

1）利用試驗區(qū)的DEM對Landsat TM影像進行正射糾正，消除幾何畸變，再利用地形數(shù)據(jù)，在ERDAS軟件中選取地面控制點，對正射糾正后的影像進行幾何精糾正。

2）對影像進行多尺度分割，得到一系列空間上相鄰、同質(zhì)性較好的分割單元，并將每個單元作為一個對象。分割尺度設置為100，彩色因子為0.69，形狀因子為0.35，光滑度設置為0.60，緊致度設置為0.41。

3）通過特征提取得到對象的光譜特征、算術(shù)特征、紋理特征、形狀特征、結(jié)構(gòu)特征等多種特征信息。利用eCognition Developer 8.64提取對象的多尺度特征，包括HIS變換導出的色調(diào)（Hue）特征（Hue（R='Layer 6',G='Layer 5'，B='Layer 4'）、Hue（R='Layer 7'，G='Layer 6'，B='Layer 4'）、Hue（R='Layer 5'，G='Layer 4'，B='Layer 3'）），以及紋理特征、拓撲特征等。

4）利用上步得到的Hue（R='Layer 6',G='Layer 5'，B='Layer 4'）算術(shù)特征區(qū)分林地與非林地的特征值，并從Landsat8的OLI影像中去除林地，林地對象提取的隸屬度函數(shù)為Hue≤0.37。

5）在非林地對象中利用水田和旱地的拓撲特征、紋理特征、光譜特征逐步判定并進行提取。

6）依據(jù)水田與旱地含水量的差異，以及Landsat8的影像中各個波段組合對水田和旱地特征凸顯的程度不同，設置提取水田的色調(diào)特征，其隸屬度函數(shù)參數(shù)設置為Hue（R='Layer 7'，G='Layer 6'，B='Layer 4'）≤ 0.87；

7）設置旱地的色調(diào)特征，其隸屬度函數(shù)參數(shù)設置為Hue（R='Layer 5'，G='Layer 4'，B='Layer 3'） ≤ 0.1。

圖1 面向?qū)ο蠹夹g(shù)提取水田旱地流程

2.2 分類結(jié)果

通過以上步驟，得到富錦市耕地分類結(jié)果如圖2所示。研究區(qū)內(nèi)耕地的分布范圍占絕大部分，旱地主要分布于研究區(qū)中部，水田主要分布于研究區(qū)東部。

圖2 水田和旱地分類結(jié)果圖

2.3 精度驗證

根據(jù)實地調(diào)查的38個樣點對分類精度進行評價，通過對分類的結(jié)果進行混淆矩陣分析，得到結(jié)果見表2。從表中可以看出，應用本文方法進行農(nóng)田分類的結(jié)果精度較高，總體分類精度達到了92%，Kappa一致性檢驗結(jié)果是0.91。

表2 分類結(jié)果精度評價表

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P237

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1672-4623（2016）10-0088-02

10.3969/j.issn.1672-4623.2016.10.027

叢瑜，碩士研究生，工程師，主要從事地理空間分析和遙感分析工作。

2015-07-17。

項目來源：國家重點基礎研究發(fā)展計劃資助項目（2012CB956103）；中國科學院碳專項子課題資助項目（XDA05050101）。