孫小飛，劉 智，范 敏，韓 磊

（1.成都理工大學地學空間信息技術(shù)國土資源部重點實驗室， 四川 成都610059；2.四川省地質(zhì)調(diào)查院，四川 成都 610081）

青藏高原深切割區(qū)GF-1土地利用分類精度研究

孫小飛1，劉 智2，范 敏2，韓 磊2

（1.成都理工大學地學空間信息技術(shù)國土資源部重點實驗室， 四川 成都610059；2.四川省地質(zhì)調(diào)查院，四川 成都 610081）

以青藏高原深切割地區(qū)為例，研究高分一號影像在深切割地區(qū)的分類方法。分別采用最大似然法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和支持向量機分類法對影像進行分類，并對分類精度進行評價和分析。結(jié)果表明： 1）高分一號區(qū)分地物的精度較高，可滿足土地利用的遙感監(jiān)測； 2）支持向量機分類方法其總體精度為91．67%，Kappa系數(shù)為89．54%，均高于最大似然法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類法。因此，支持向量機分類方法更適合于高分一號影像在深切割地區(qū)的分類。

深切割區(qū)；高分一號；分類；精度

青藏高原處于低緯度高海拔地區(qū)，其南部地區(qū)位于喜馬拉雅山北麓，地質(zhì)構(gòu)造發(fā)育，屬典型的深切割地貌。在氣候變化和人類活動的共同作用下，該地區(qū)土地利用的空間分布發(fā)生巨大的變化[1]。為及時準確地了解和掌握該地區(qū)的土地利用現(xiàn)狀，應(yīng)用國外高分辨率影像進行遙感監(jiān)測，其價格高昂經(jīng)濟性差，不利于大范圍的遙感監(jiān)測。

我國于2013-04-26發(fā)射了首顆高分辨率對地觀測衛(wèi)星“高分一號”。高分一號衛(wèi)星共配置兩臺全色（2 m）/多光譜（8 m）高分辨率相機和四臺多光譜（16 m）中分辨率寬幅相機[2]。高分一號數(shù)據(jù)為自然條件惡劣、人車通達性差的深切割地區(qū)土地利用現(xiàn)狀監(jiān)測提供了更為經(jīng)濟的數(shù)據(jù)支撐。但目前關(guān)于高分一號數(shù)據(jù)在青藏高原深切割區(qū)土地利用分類精度的研究還不多見。

本文基于高分一號衛(wèi)星影像，以西藏自治區(qū)亞東縣作為研究實例區(qū)，對基于目標分解的方法以及面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ㄕ归_研究，并對分類結(jié)果的精度進行對比分析，為基于高分一號數(shù)據(jù)的青藏高原深切割區(qū)土地利用信息提取提供技術(shù)支持。

1 研究實例區(qū)選擇及數(shù)據(jù)處理

1.1 研究實例區(qū)選擇

本文研究區(qū)域位于西藏自治區(qū)亞東縣境內(nèi)，面積1 256 km2， 范 圍 為 88°52'00"～89°09'00"E、27°12'00"～27°35'00"N。該區(qū)主要包括亞東縣城、下亞東鄉(xiāng)等，地形復(fù)雜，以深切割高山地貌為主，植被覆蓋率較高，林地、草地、建設(shè)用地、水域、積雪等都有明顯分布。該區(qū)域?qū)儆诘湫偷那嗖馗咴钋懈顓^(qū)，具有研究的典型性和代表性。

根據(jù)對研究區(qū)的衛(wèi)星影像分析和2015-08的實地考察，本文采用2007年頒布的《土地利用分類》標準將研究區(qū)的土地利用分為6類[3]，分別為林地、草地、水域、建設(shè)用地、裸地以及冰川積雪。

1.2 數(shù)據(jù)處理

本研究所采用的數(shù)據(jù)為高分一號衛(wèi)星的2 m全色影像和8 m多光譜影像，成像時間為2014-01-27。影像紋理結(jié)構(gòu)清晰，光譜信息豐富，能夠較好地反映研究區(qū)的土地利用類別。

1）正射校正。本研究針對所獲取的高分一號影像數(shù)據(jù)，采用有理函數(shù)模型進行正射校正，在影像上均勻分布25個控制點，導(dǎo)入對應(yīng)的RPC和30 m的DEM文件，生成正射影像。

2）幾何精校正?；谘芯繀^(qū)的正射影像數(shù)據(jù)，對全色影像和多光譜影像分別進行幾何校正。在影像中選取18個控制點，控制點均勻分布在影像中的道路交叉口、拐彎處以及河流轉(zhuǎn)折處，其均方根誤差為1．61。本次幾何校正采用的是二次多項式模型、重采樣方法為雙線性內(nèi)插法。對校正后的影像選取了9個點進行精度驗證，其驗證點的均方根誤差為1．43，滿足本研究要求。

3）影像融合。對校正后全色影像和多光譜影像進行融合。本文在已有研究基礎(chǔ)上[4]選取SFIM融合方法，該方法光譜保真度最高，適用于環(huán)境變化監(jiān)測等對多光譜數(shù)據(jù)保真度要求較高的工作。重采樣方法為雙線性內(nèi)插法。

2 影像分類

本文主要采用3種分類方法，即基于圖像數(shù)據(jù)統(tǒng)計特性的最大似然法、基于目標分解的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法以及面向?qū)ο蟮腟VM分類方法[5-9]。

1）最大似然法分類。最大似然法分類方法是建立在貝葉斯準則基礎(chǔ)上的，其分類錯誤概率最小，是風險最小的判決分析，也是典型的、應(yīng)用最廣的監(jiān)督分類方法，偏重于集群分布的統(tǒng)計特性，并假定訓練樣本數(shù)據(jù)在光譜空間服從高斯正態(tài)分布[10]。

最大似然法分類分為3步：首先確定各類的訓練樣本，再根據(jù)訓練樣本計算各類的統(tǒng)計特征值，建立分類判別函數(shù)，最后逐點掃描影像各像元，將像元特征向量代入判別函數(shù)求出其屬于各類的概率，將待判斷像元歸屬于判別函數(shù)概率最大的一組。該分類法錯誤最小精度高，是較好的一種分類方法。

在進行最大似然法分類時，選取訓練樣本時加入高分一號圖像的自定義特征函數(shù)NDVI、地形信息和紋理信息，以提高圖像分類精度。

2）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是利用計算機模擬人類的學習過程，是建立輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)之間關(guān)系的方法，被大量應(yīng)用于遙感分類領(lǐng)域。目前，國內(nèi)外研究者研究出多種形式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法分類模型，如模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、多層感知網(wǎng)絡(luò)模型、反向傳播網(wǎng)絡(luò)模型、Hybrid學習向量分層網(wǎng)絡(luò)模型等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入和輸出節(jié)點之間通過模型中的隱含層相連和權(quán)重鏈接，因此可將紋理、植被和地形等信息方便有效地融合到圖像分類中，提高了圖像的分類精度。本研究選取利用反向傳播算法（BP算法）訓練權(quán)值的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行分類[11]。

進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類時，在選取訓練樣本時加入高分一號圖像的自定義特征函數(shù)NDVI、地形信息和紋理信息，以提高圖像分類精度。

3）支持向量機（SVM）分類。支持向量機是由Vapnik于1995年提出的一種監(jiān)督學習方法。支持向量機（SVM）算法是一種基于統(tǒng)計學習理論的學習方法，其目的是通過計算最優(yōu)化問題，在高維特征空間中構(gòu)建最優(yōu)分類平面，從而使學習器得到全局最優(yōu)化。只針對線性可分問題進行分析，對于線性不可分的情況，可利用非線性映射算法將空間線性不可分的樣本投影為高維特征空間中使其線性可分，從而將線性不可分問題轉(zhuǎn)化為線性可分問題并應(yīng)用于支持向量機（SVM）[12]。

進行支持向量機（SVM）分類時，在選取訓練樣本時加入高分一號圖像的自定義特征函數(shù)NDVI、地形信息和紋理信息，以提高圖像分類精度，且將核函數(shù)設(shè)置為二次多項式。

3 結(jié)果分析

分類結(jié)果如圖1所示。利用ENVI5．1軟件，分別統(tǒng)計了3種分類結(jié)果的地物面積所占比例，如圖2所示。

圖1 研究區(qū)遙感影像及分類結(jié)果圖

圖2 研究區(qū)土地利用分類面積比例統(tǒng)計圖

從圖中可以看出，研究區(qū)的土地利用類型以草地和林地為主。從分類方法來看，草地的分類面積比從大到小依次為支持向量機分類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類和最大似然法分類；林地的分類面積比從大到小依次為最大似然法分類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類和支持向量機分類；其他土地利用類型的面積比均有一定的差異。

本文主要采用混淆矩陣法[13]對研究區(qū)圖像分類的精度進行評價分析。混淆矩陣是通過實測點位置的類別與分類結(jié)果中相應(yīng)位置的類別進行比較，列表示分類結(jié)果的類別，行表示數(shù)據(jù)的真實歸屬類別。在ENVI5．1軟件中隨機選取了120個樣點，結(jié)合野外考察數(shù)據(jù)和分類數(shù)據(jù)，分別建立上述3種分類結(jié)果的混淆矩陣，結(jié)果見表1～3。

通過上述公式，計算得到3種分類結(jié)果的總體精度和 系數(shù)結(jié)果如表4所示。

表1 基于支持向量機分類的混淆矩陣

表2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類的混淆矩陣

表3 基于最大似然法分類的混淆矩陣

表4 評價精度

從表中可以得到，基于面向?qū)ο蟮腟VM分類方法總體精度為91．67%，Kappa系數(shù)為89．54%，均高于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類和最大似然法分類結(jié)果。由此可見，基于面向?qū)ο蟮腟VM分類方法得到的結(jié)果其精度更高，更適用于高分一號圖像的分類。

從分類結(jié)果和分類類型的面積比統(tǒng)計可以得到：1）對研究區(qū)中的林地分類時，3種方法對河谷地區(qū)的林地分類結(jié)果都較好，但在草地和林地混交地區(qū)SVM分類方法明顯好于另外兩種；2）草地的分類結(jié)果中，最大似然法的分類結(jié)果最差，主要是將大部分草地歸為了裸地，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法在研究區(qū)的西南方向，將部分裸地誤分為草地；3）在山體陰影和冰川積雪的影響下，水域的分類精度較低，但對于河寬在20 m以上的河流和面積在400 m2以上的水域分類精度較高；4）由于研究區(qū)的建設(shè)用地面積較小，且主要分布于河谷，易與河流混淆，通過比較3種方法對建設(shè)用地的分類結(jié)果，得到SVM分類結(jié)果略好于另外兩種；5）3種分類方法對裸地的分類結(jié)果都比較好，研究區(qū)的裸地主要分布在海拔4 000 m以上的高山上；6）3種分類方法對冰川積雪的分類結(jié)果均是最高的，但仍將面積較小且有少量結(jié)冰的湖泊誤分為冰川積雪，導(dǎo)致冰川積雪的整體面積偏大。

4 結(jié) 語

本文選取了3種分類方法，利用高分一號影像對深切割地區(qū)進行分類。從結(jié)果來看：

1）高分一號影像作為遙感信息基礎(chǔ)，其數(shù)據(jù)空間分辨率較高、波譜信息豐富，地物解譯標志清楚，地物可判性較好，能明顯區(qū)分林地、草地、水域、建設(shè)用地、裸地、冰川積雪等類型，且其區(qū)分精度較高，可滿足我國土地利用的遙感監(jiān)測。

2）對于同類地物大面積分布地區(qū)，3種方法的結(jié)果均較好，但對于地物分布繁雜、破碎的地區(qū)，地物的誤分現(xiàn)象較為嚴重。另外，從分類總精度和Kappa系數(shù)來看，基于面向?qū)ο蟮腟VM分類方法得到的分類結(jié)果要好于最大似然法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的分類結(jié)果，故SVM分類法更適合于高分一號影像的分類。

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P237.9

B

1672-4623（2017）10-0013-03

10.3969/j.issn.1672-4623.2017.10.004

2015-12-31。

項目來源：國家自然科學基金資助項目（41302282，41401659）；全國邊海防地區(qū)基礎(chǔ)地質(zhì)遙感調(diào)查資助項目（12120115063501）；四川省科技廳應(yīng)用基礎(chǔ)資助項目（2015JY0145）。

孫小飛，碩士研究生，研究方向為地理信息系統(tǒng)。