吳金勝，劉紅利，張錦水※

（1. 北京師范大學(xué)地表過程與資源生態(tài)國家重點實驗室，北京 100875；2. 北京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)部遙感科學(xué)與工程研究院，北京 100875；3. 國家統(tǒng)計局山東調(diào)查總隊，濟南 250001）

0 引 言

中國是世界上最大的稻米生產(chǎn)國和消費國[1]，及時、準(zhǔn)確地掌握水稻種植面積，對保證國家糧食安全具有重要的意義[2]。傳統(tǒng)以村級逐級上報的水稻種植面積調(diào)查方式，存在人為主觀干擾、效率低、工作量大等不足，無法滿足現(xiàn)實農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理需求[1,3]。遙感與抽樣相結(jié)合的調(diào)查方式已經(jīng)發(fā)展成為大規(guī)模農(nóng)作物種植面積業(yè)務(wù)調(diào)查的主流技術(shù)[4-5]。如美國的“大面積農(nóng)作物估產(chǎn)試驗”和農(nóng)田數(shù)據(jù)層計劃、歐盟的MARS（monitoring agricultural with remote sensing）和 LUCAS（land use/cover area frame survey）計劃[6-10]，中國農(nóng)情快速調(diào)查系統(tǒng)、國家統(tǒng)計局的農(nóng)業(yè)統(tǒng)計遙感系統(tǒng)等[11-12]。

遙感與抽樣結(jié)合的方法能夠通過遙感數(shù)據(jù)建立不重、不漏的抽樣框，抽選樣本外業(yè)調(diào)查，校正區(qū)域遙感識別面積。其中，突破地面樣方快速采集是實施農(nóng)作物種植面積遙感抽樣調(diào)查的關(guān)鍵。傳統(tǒng)樣方調(diào)查手段多以皮尺丈量[13]、PDA實地測量為主[14-15]，但是這些方法人力投入大、效率低，限制遙感抽樣調(diào)查技術(shù)在實際中的應(yīng)用。無人機技術(shù)是利用無線電遙控和自備程序飛行的無人駕駛技術(shù)[16-17]，操作機動靈活，能夠及時獲取高分辨影像（優(yōu)于0.5 m），在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用[18-19]。其中，區(qū)域作物種植面積估算已經(jīng)得到了初步的成效。Shen等[20]將無人機技術(shù)結(jié)合中分辨率衛(wèi)星遙感影像，通過空間抽樣方法對農(nóng)作物種植面積進行估算，精度達到95%以上。Breckenridge[21]將地面實測數(shù)據(jù)對比無人機快速調(diào)查與抽樣調(diào)查的結(jié)果，發(fā)現(xiàn)無人機在影像獲取速度和機動性等方面具有明顯優(yōu)勢。李宜展等[22]利用衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)初步識別出的水稻分布結(jié)合耕地構(gòu)建抽樣框，無人機獲取高分辨率影像提供樣方水稻面積，推斷區(qū)域晚稻種植面積，首次探討并驗證了無人機樣方能夠準(zhǔn)確、高效地獲取目標(biāo)作物面積，有力地支撐業(yè)務(wù)化調(diào)查需要。無人機遙感技術(shù)作為嶄新的調(diào)查手段在農(nóng)業(yè)資源調(diào)查中得到成功應(yīng)用，應(yīng)用前景也越來越廣泛。

當(dāng)前，利用無人機高分辨率影像結(jié)合抽樣方法推斷區(qū)域作物種植面積，仍是將無人機影像作為底圖進行屏幕目視解譯來提取水稻的分布，這樣的方法耗時，投入工作量大。高效地提取無人機樣方水稻空間分布是支撐遙感抽樣區(qū)域面積估算的關(guān)鍵。本文以2014年浙江省平湖市為研究，利用面向?qū)ο蠓诸惙椒▽o人機影像進行水稻自動化識別，作為樣方數(shù)據(jù)與衛(wèi)星遙感全覆蓋空間分布分類結(jié)果結(jié)合，進行單季晚稻種植區(qū)域面積估算。然后，與人工目視解譯識別方法獲取的水稻樣方數(shù)據(jù)推斷的區(qū)域水稻面積估算的結(jié)果進行精度、效率對比分析，探討無人機自動化面向?qū)ο蠓诸惙椒▽λ久娣e估算的影響，分析自動化識別方法替代人工解譯樣方的可行性，提高無人機遙感技術(shù)在水稻種植面積遙感估算研究中的應(yīng)用能力。

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)概況

本文選擇浙江省北部的平湖市作為研究區(qū)，該地區(qū)處于長江三角洲，杭嘉平原北部，覆蓋范圍 30°35′N～30°52′N、120°57′E～121°16′E。全縣陸域面積 537 km2，海域面積1 086 km2，屬于江南古陸外緣杭州灣凹陷，為沖積平原地貌，境內(nèi)地勢平坦，平均海拔為2.8 m，水源充沛，氣候適宜，素有“魚米之鄉(xiāng)”之稱，是浙江省的農(nóng)業(yè)大縣，熟制為一年兩熟，主要種植單季晚稻，種植地塊較為規(guī)整，種植結(jié)構(gòu)相對單一。

1.2 試驗數(shù)據(jù)

本研究所使用的數(shù)據(jù)集包括：基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)、農(nóng)作物物候數(shù)據(jù)、遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)、無人機數(shù)據(jù)以及野外調(diào)查數(shù)據(jù)（表1）。

表1 試驗數(shù)據(jù)Table 1 Experimental data

1.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理

1.3.1 遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)預(yù)處理

對GF-1WFV和Landsat8 OLI影像進行FLAASH大氣校正、幾何精校正和影像裁剪與拼接預(yù)處理，生成標(biāo)準(zhǔn)遙感影像。根據(jù)平湖市單季晚稻物候歷（表2）可知，Landsat8 OLI、GF-1 WFV影像分別對應(yīng)水稻的種植育秧、分蘗拔節(jié)，水稻在 2期影像上呈現(xiàn)出水體和植被的光譜特性。因此，采用遙感分類后比較的檢測法[23-24]，利用ENVI5.1支持向量機分類器分別對 2期影像進行識別提取出水體和植被，按照耕地范圍內(nèi)水體到植被的邏輯判斷原則確定單季晚稻的分布結(jié)果，如圖 1所示。最后，根據(jù)野外調(diào)查的400個采樣點對分類結(jié)果進行精度評價，像元總體精度達到85.10%，滿足賈斌等[25]提出的預(yù)分類精度與抽樣估算精度之間關(guān)系。因此，本文水稻識別結(jié)果能夠支撐進一步的水稻種植面積遙感估算。

1.3.2 無人機數(shù)據(jù)預(yù)處理

本研究采用 T10大黃蜂固定翼無人機系統(tǒng)采集高分無人機影像，共飛行7條樣帶，飛行面積4 000 hm2，如圖2a所示。利用Pix4D軟件進行處理獲得數(shù)字正射影像，分辨率為 0.08 m。然后，根據(jù)野外數(shù)據(jù)分析無人機影像上呈現(xiàn)出的晚稻光譜、紋理信息，進行人工目視解譯（圖2b），統(tǒng)計得到樣帶內(nèi)水稻面積為794.78 hm2。

表2 平湖市單季晚稻物候歷Table 2 Phenological calendar of single late rice in Pinghu City

圖1 單季晚稻遙感衛(wèi)星影像分類結(jié)果圖Fig.1 Satellite imagery classification result of single late rice

圖2 無人機樣帶分布及單季晚稻人工目視解譯結(jié)果Fig.2 Distribution of UAV transects and classification results of single late rice by manual visual interpretation

2 研究方法

衛(wèi)星遙感結(jié)合無人機技術(shù)進行區(qū)域晚稻面積估算流程主要包含 4個部分：遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理與分類（輔助數(shù)據(jù)集）、無人機數(shù)據(jù)預(yù)處理與水稻提?。臃綌?shù)據(jù)）、抽樣方案設(shè)計和種植面積估算，見圖3。

圖3 面積估算流程圖Fig.3 Workflow of area estimation

2.1 面向?qū)ο蠓诸惖耐淼咎崛?/h3>

面向?qū)ο蠓诸惙椒軌虺浞掷酶叻直媛视跋竦墓庾V、空間信息（形狀、紋理、上下文等）進行地物的自動化識別，消除像元分類方法的“椒鹽”現(xiàn)象，提高地物分類精度。面向?qū)ο蠓诸惙椒ㄖ饕?2個步驟：斑塊分割、圖斑分類。

2.1.1 斑塊分割

影像斑塊分割是將圖像分割成若干個互不重疊圖斑的過程，符合圖斑內(nèi)部均質(zhì)、圖斑間異質(zhì)的原則。已有研究指出[26]，最優(yōu)分割尺度是當(dāng)圖斑內(nèi)光譜標(biāo)準(zhǔn)差達到峰值且標(biāo)準(zhǔn)差變化率開始下降時對應(yīng)的尺度。本文分割尺度范圍設(shè)置為50，100，150，200，250，300，考慮到水稻種植集中，連片性好，地形平坦等區(qū)域特征，形狀因子設(shè)定為 0.1，光滑度與緊致度權(quán)重各為 0.5，計算每一個尺度的標(biāo)準(zhǔn)差及其變化率，最終確定分割尺度為200。圖4為部分分割尺度的對比，分割尺度為250時，存在欠分割斑塊（圖4a）；分割尺度為150時，存在過分割現(xiàn)象（圖4c）；分割尺度為200時，可以較準(zhǔn)確地勾勒出地物的邊界，欠分割斑塊很好的被分割，也沒有出現(xiàn)大量破碎現(xiàn)象（圖4b）。

圖4 多個分割尺度對比Fig.4 Comparison of multiple segmentation scales

2.1.2 基于最近鄰方法的水稻分類

本研究通過建立不同特征規(guī)則，選用最鄰近分類方法進行分類。首先，綜合考慮光譜、形狀、紋理 3個方面[27]的特征選擇，初步選擇出19個特征（見表3）。其中，11個表達地物光譜以及反演指標(biāo)，包括：6個可見光波段植被指數(shù)[28-29]、亮度、貢獻率（3個）、最大差異；2個表達地物形狀特征：緊湊度、形狀指數(shù)；6個表征各地物紋理信息特征：均值（3個）、標(biāo)準(zhǔn)差（3個）?；诜诸悩颖竞头诸愺w系，對這些特征進行優(yōu)化，計算各個特征維度在不同地物類型間的分離度，得到如圖 5所示的最優(yōu)特征維度。從圖中可以看出，當(dāng)分類特征為10個時，各地物間的分離度最高，超過該飽和維度時，地物間的分離度不再增加反而降低，且增加計算量。優(yōu)化特征后參與分類的特征分別是1、2波段的貢獻率和標(biāo)準(zhǔn)差，最大差異，形狀指數(shù)，以及可見光波段差異植被指數(shù)，過綠指數(shù)，植被指數(shù)，可見光波段植被指數(shù)。

表3 影像特征集合Table 3 Image features collection

圖5 最優(yōu)特征維度Fig.5 Optimal feature dimension

2.2 區(qū)域種植面積推斷

2.2.1 抽樣方案設(shè)計

首先建立覆蓋平湖市全縣的300 m×300 m的規(guī)則格網(wǎng)，然后統(tǒng)計每個格網(wǎng)內(nèi)單季晚稻識別結(jié)果，去掉面積為 0的格網(wǎng)，構(gòu)建抽樣總體。以面積規(guī)模指標(biāo)作為分層標(biāo)志，根據(jù)吳建華等[30]提出的搜尋最優(yōu)屆點Xh的操作流程，以15 125 m2為組距，確定了分層界限，按照內(nèi)曼分配法得到各層樣本總量（表 4），分層結(jié)果及樣本空間分布，見圖6。

表4 各層樣本量及不同抽樣比的樣本數(shù)分配Table 4 Sample allocation of each layer and samples distribution for different sampling ratios

圖6 分層結(jié)果及無人機樣帶空間分布Fig.6 Stratification result and UAV transects space distribution

由于無人機樣本集合沒有覆蓋全縣，因此需要事先設(shè)定抽樣比，在層總體總量中計算各個抽樣比的抽樣樣本數(shù)，然后在樣方數(shù)據(jù)集范圍內(nèi)進行隨機抽樣，設(shè)計為6個總體抽樣比（fi）分別為0.005，0.01，0.02，0.03，0.04，0.05，根據(jù)式（1）分配各層的樣本數(shù)（表4）。

式中nhi為第h層第i個抽樣比需抽取的樣本數(shù)；Nhi為第h層第i個抽樣比的總體總量。

2.2.2 單季晚稻種植面積推斷

本研究采用分層聯(lián)合比估計進行單季晚稻種植面積估算，精度評價指標(biāo)為變異系數(shù)（coefficient of variance，CV）。公式（2）用于分層聯(lián)合比估計進行區(qū)域作物面積推算[31]。

式中為樣本均值估計方差；y為樣本總體均值；Wh為各層權(quán)重，Wh=Nh/N，Nh為第h層的單位總數(shù)；fi為第i個抽樣比；為第h層的樣本方差；yii為第h層第i個抽樣比的樣本值；yh為樣本均值；rh為第h層樣本的相關(guān)系數(shù)。

3 結(jié)果與分析

3.1 水稻識別結(jié)果對比分析

采用面向?qū)ο蠓椒▽?7條樣帶進行晚稻識別面積總和為757.58 hm2，與人工識別結(jié)果總量上相差5%，可見2種方法總量面積上具有很好的一致性。本研究以人工目視解譯結(jié)果為參考，采用混淆矩陣法對面向?qū)ο蟮耐淼咀R別結(jié)果進行精度評價。混淆矩陣中精度評價的指標(biāo)為用戶精度、制圖精度、錯分誤差、漏分誤差以及總體分類精度和Kappa系數(shù)，精度評價結(jié)果見表5。

表5 各無人機樣帶面向?qū)ο蠓诸惥萒able 5 Accuracy of object-oriented classification results of single late paddy in each UAV transects

由表5可知，7條無人機飛行樣帶的總體精度均高于93%，Kappa系數(shù)大于0.88，基于面向?qū)ο蠓诸愅淼咀R別結(jié)果與人工目視解譯結(jié)果空間上具有很好匹配性。分析原因是平湖市種植結(jié)構(gòu)單一，地塊規(guī)整，合適的分割尺度使得影像對象能較好的與自然地塊邊界匹配，滿足對象內(nèi)同質(zhì)、對象間異質(zhì)性的原則，保證了水稻的識別精度。圖7是以樣帶4為例，對比人工目視解譯和面向?qū)ο蠓诸?2種方法提取晚稻的對比結(jié)果，從圖中可以看出面向?qū)ο蟮姆诸惙椒軌蛴行У奶崛∷痉植?，由于人工目視解譯未將大片水稻地塊中出現(xiàn)小于2 m的道路、溝渠、田埂等地物分離，面向?qū)ο蠓椒ò堰@些田埂也能夠分離出去，唯一不足就是自動化方法可能造成過分割，將規(guī)整的水稻地塊劃分成多個圖斑，而在分類中能夠?qū)⑵浞殖伤荆ＷC水稻識別的精度，消除圖斑分割造成的不足。

圖7 樣帶4單季晚稻人工目視解譯與面向?qū)ο蠓诸惤Y(jié)果對比Fig.7 Comparison of manual visual interpretation and object-oriented classification results of single late rice in UAV transect 4

3.2 區(qū)域水稻種植面積推斷的對比分析

按照表 4中不同抽樣比的樣本數(shù)，分別對人工目視解譯和面向?qū)ο蠓诸惙椒?gòu)建樣方數(shù)據(jù)進行隨機抽樣，為減少抽樣誤差，各層各個抽樣比均隨機抽取50次，對50次的區(qū)域水稻種植面積估算結(jié)果求均值，計算標(biāo)準(zhǔn)差和變異系數(shù) CV來分析區(qū)域晚稻種植面積估算的抽樣效率。根據(jù)式（2）～（4），得到6個抽樣比抽樣效率的估計結(jié)果（表6），以及6個抽樣比下50次隨機抽樣中變異系數(shù)CV的變化曲線圖（圖8）。表 6表明，人工目視解譯樣方數(shù)據(jù)估算的結(jié)果比用面向?qū)ο蠓诸惙椒ㄗ詣犹崛》椒ü浪愕慕Y(jié)果稍好，但二者估算結(jié)果差異不大。6個抽樣比中面向?qū)ο蠓诸惻c目視解譯估計精度的CV差分別是0.000 9、0.000 8、–0.000 4、0、0.000 35、0.000 3。隨著抽樣比增加，二者之間CV差異減小。在抽樣比為0.02和0.03時，面向?qū)ο蠓诸惙椒?gòu)建的樣方數(shù)據(jù)估算結(jié)果的總體標(biāo)準(zhǔn)差比人工目視解譯樣方數(shù)據(jù)估算水稻面積結(jié)果的總體標(biāo)準(zhǔn)差小，變異系數(shù)也略小或近乎相等。這主要是區(qū)域面積推斷的時候不單是考慮具體地塊水稻的識別精度，而聯(lián)合比估計時，綜合區(qū)域面積的精度，在某些時候自動化方法可能會略優(yōu)于人工解譯方法。當(dāng)抽樣比提高到0.05時，二者變異系數(shù)都小于1%，說明2種樣方的識別方法均能夠達到穩(wěn)定的區(qū)域面積估算精度。這是由于樣本量增加后，樣本對總體的代表性也隨之提高，2種樣方水稻識別方法之間的差異將不會對區(qū)域面積估算產(chǎn)生影響，二者是等效的，表明自動化識別提取出水稻樣方面積能夠滿足區(qū)域面積估算的需要。

表6 不同樣方識別方法估計區(qū)域晚稻種植面積結(jié)果的對比分析Table 6 Comparative analysis of results of estimating late rice planting area by different quadrats identification method

圖8 不同抽樣比50次隨機抽樣下CV變化曲線Fig.8 Variation curve of CV under different sampling ratio and random sampling of 50 times.

由圖8可知，隨著抽樣比增加，CV變化曲線波動趨于平緩。當(dāng)抽樣比為0.005時，面向?qū)ο蠓诸惡腿斯つ恳暯庾g提取樣方數(shù)據(jù)估算區(qū)域面積的CV變化較大，二者估算的CV極差分別為0.001 6、0.00 1；當(dāng)抽樣比增大到0.05時，面向?qū)ο蠓诸惡腿斯つ恳暯庾g構(gòu)建樣方數(shù)據(jù)估算的CV變化很小，且 2種樣方數(shù)據(jù)估算的 CV極差分別為0.001 2、0.000 8。由此說明，隨著抽樣比增加，CV波動減小，2種樣方數(shù)據(jù)估算區(qū)域面積的CV差異也縮小，進一步說明采用面向?qū)ο蠓诸惙ㄌ崛臃剿久娣e來推斷區(qū)域面積是可行的，效率跟人工目視解譯方法推斷的結(jié)果差異很小，可以替代人工目視解譯方法進行區(qū)域水稻種植面積推斷。

4 討 論

本文利用無人機獲取高分辨率樣方影像，充分利用高分辨率影像的光譜信息和空間信息（形狀、紋理、上下文等），進行自動化面向?qū)ο蟮臉臃酵淼咀R別，能夠替代人工目視解譯得到準(zhǔn)確的樣方水稻面積，支撐區(qū)域作物種植面積的需要，解決了傳統(tǒng)方法耗時長，投入工作量大，難以滿足快速面積調(diào)查應(yīng)用需求的不足。隨著無人機技術(shù)以及全天候衛(wèi)星遙感技術(shù)的發(fā)展，“衛(wèi)星+無人機”組合的區(qū)域作物種植面積調(diào)查技術(shù)勢必成為主流，而自動化無人機樣方識別方法將會成為這一技術(shù)流程的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

本文依據(jù)作物物候特征，多時相遙感提取方法進行水稻遙感識別，通過分析晚稻與其他作物類型的物候差異。水稻的育秧期和分蘗拔節(jié)期在遙感影像上分別呈現(xiàn)為水體和植被光譜。通過育秧期影像呈現(xiàn)的水體光譜信息與生長旺盛期呈現(xiàn)的植被特征進行分類，進行邏輯“與”運算提取出水稻的空間分布，識別精度達到 85%以上，這種同于分類后比較法[32-33]能夠有效、準(zhǔn)確地提取出水稻的空間分布，達到了 85%以上，要高于或持平于已有水稻識別結(jié)果[24]。這種方法方便易行，得到的識別精度能夠滿足優(yōu)于60%預(yù)分類的遙感抽樣要求[25]。

多尺度分割是面向?qū)ο蠓诸惖幕A(chǔ)。本研究區(qū)為地形平坦的平原區(qū)，設(shè)置為同一個分割尺度[34]。該分割參數(shù)設(shè)置仍然存在主觀性，考慮到區(qū)域地形、地貌、地理要素的復(fù)雜性，本文得到的最優(yōu)分割尺度難以形成一套各種區(qū)域特征都適合的分割尺度。因此，根據(jù)圖像表現(xiàn)出的地表特征進行自適應(yīng)性的自動分割算法有待進一步發(fā)展。

最后，本文進行了南方平原區(qū)簡單地形條件、單一種植作物下的應(yīng)用，對于條件復(fù)雜地區(qū)和其他作物的應(yīng)用需要進一步研究。

5 結(jié) 論

本文以浙江省平湖市為研究區(qū)，以 GF-1 WFV和Landsat8 OLI遙感影像識別的單季晚稻為輔助數(shù)據(jù)集，面向?qū)ο笞钹徑诸惙椒ê腿斯つ恳暯庾g方法對 7條樣帶進行單季晚稻提取構(gòu)建樣方數(shù)據(jù)，采用分層抽樣技術(shù)進行抽樣，利用聯(lián)合比估計進行區(qū)域水稻種植面積估算，比較分析了無人機樣方面向?qū)ο蠓诸惻c人工目視解譯對區(qū)域面積推斷精度的影響，所得結(jié)果滿足預(yù)期效果。

首先，對于高分辨率影像，充分利用其光譜和空間信息，基于面向?qū)ο蠓诸惙椒ㄊ禽^好的選擇，在進行面向?qū)ο蠓诸悤r，多尺度影像分割是最關(guān)鍵的步驟。本文基于易康軟件進行面向?qū)ο蠓诸?，選取的分割尺度經(jīng)過反復(fù)試驗得到，最終各個樣帶的總體分類精度均大于93%，Kappa系數(shù)均在0.88以上，自動化分類方法能夠得到較高的識別精度。

其次，通過區(qū)域作物估算對比分析發(fā)現(xiàn)，面向?qū)ο蠓诸惙椒▽o人機影像進行水稻識別，構(gòu)建平湖市單季晚稻的樣方數(shù)據(jù)，能夠替代人工目視解譯樣方準(zhǔn)確推斷區(qū)域作物種植面積，有效提高了無人機影像在遙感面積估算中的應(yīng)用效率。

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