彭力恒 劉凱* 朱遠(yuǎn)輝 柳林

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旋轉(zhuǎn)森林算法在GF-2衛(wèi)星影像土地利用分類中的應(yīng)用

彭力恒1劉凱1*朱遠(yuǎn)輝2柳林2

（1 中山大學(xué)地理科學(xué)與規(guī)劃學(xué)院 廣東省城市化與地理環(huán)境空間模擬重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 廣東省公共安全與災(zāi)害工程技術(shù)研究中心，廣州 510275） （2 廣州大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院 公共安全地理信息分析中心，廣州 510006）

“高分二號(hào)”（GF-2）衛(wèi)星影像中精細(xì)的空間信息可用于高精度的土地利用分類研究。為了獲取基于GF-2衛(wèi)星影像土地利用分類的最優(yōu)特征空間，以及將旋轉(zhuǎn)森林算法應(yīng)用于提高遙感影像分類精度中，文章利用GF-2衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)，基于光譜特征（4個(gè)多光譜波段和1個(gè)全色波段）、指數(shù)（植被指數(shù)、水體指數(shù)及簡(jiǎn)單比值指數(shù)）和變換成分（主成分、最小噪聲分離成分與獨(dú)立成分）構(gòu)建特征空間，應(yīng)用基于決策樹的旋轉(zhuǎn)森林算法構(gòu)建面向?qū)ο蟮姆诸愐?guī)則集，進(jìn)行土地利用分類，并與最近鄰和決策樹算法的分類結(jié)果對(duì)比分析。結(jié)果表明，結(jié)合光譜特征、幾何特征和紋理特征，采用旋轉(zhuǎn)森林算法得到的分類總體精度為84.85%，Kappa系數(shù)為0.819；引入指數(shù)、變換成分后分類總體精度提高4.90%，Kappa系數(shù)提高0.058；相比于最近鄰分類器和決策樹分類器，結(jié)合旋轉(zhuǎn)森林思想的決策樹分類器總體精度分別提高11.97%和15.44%，Kappa系數(shù)分別提高0.142和0.184。研究結(jié)果可為中國(guó)高分辨率衛(wèi)星影像的信息提取及基于旋轉(zhuǎn)森林算法的土地利用分類研究提供參考。

旋轉(zhuǎn)森林算法 土地利用分類 決策樹 “高分二號(hào)”衛(wèi)星 遙感應(yīng)用

0 引言

自1999年，第一顆提供高空間分辨率影像的商業(yè)衛(wèi)星發(fā)射以來(lái)，人們獲取高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)變得更加容易。如何從高分辨率影像中快速地獲取地表覆蓋信息、有效地識(shí)別各類地物并對(duì)土地利用進(jìn)行分類，一直都是遙感應(yīng)用領(lǐng)域致力解決的問(wèn)題。相比于國(guó)外衛(wèi)星資料，國(guó)產(chǎn)衛(wèi)星可提供可靠穩(wěn)定的數(shù)據(jù)源，且價(jià)格相對(duì)低廉[1]。我國(guó)自主研制的首顆亞米級(jí)空間分辨率民用光學(xué)衛(wèi)星“高分二號(hào)”（GF-2）衛(wèi)星2014年8月19日成功發(fā)射，其星下點(diǎn)空間分辨率達(dá)到0.8m[2]。GF-2衛(wèi)星具有高定位精度和快速姿態(tài)機(jī)動(dòng)能力等特點(diǎn)，其衛(wèi)星綜合觀測(cè)效能相比于GF-1等同類衛(wèi)星有很大的提高；GF-2衛(wèi)星可為國(guó)土資源部等部門提供示范應(yīng)用服務(wù)，已在農(nóng)業(yè)、海岸線、城市研究等領(lǐng)域取得一些成果[3-5]。相比于其他的國(guó)產(chǎn)民用衛(wèi)星，GF-2衛(wèi)星影像可提供更多的細(xì)節(jié)信息，這些信息可轉(zhuǎn)化為豐富的光譜、紋理特征，充足的特征有助于提升土地利用分類的精度[5]。

目前，以GF-2衛(wèi)星為代表的國(guó)產(chǎn)民用衛(wèi)星應(yīng)用拓展已經(jīng)成為國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究熱點(diǎn)：對(duì)GF-2衛(wèi)星影像進(jìn)行混合像元分解，獲取其亞像元以及超像元的信息，對(duì)北京海淀區(qū)的市區(qū)、市郊、農(nóng)村等三種區(qū)域進(jìn)行綠地提取，發(fā)現(xiàn)GF-2衛(wèi)星影像提取精度在各區(qū)域及各尺度上均比Landsat-8衛(wèi)星影像高[6]；結(jié)合GF-2衛(wèi)星影像提取出的Gabor紋理特征，利用隨機(jī)條件場(chǎng)模型，對(duì)北京通州區(qū)的城市森林進(jìn)行提取，分類總體精度比傳統(tǒng)最大似然法提高3.71%[7]；使用GF-2衛(wèi)星影像提供的形態(tài)建筑指數(shù)、歸一化植被指數(shù)、線段等高空間分辨率特征，獲取了四個(gè)研究區(qū)域的城市邊界，其提取平均精度超過(guò)90%[8]；獲取GF-2衛(wèi)星影像的光譜、紋理特征，可用于對(duì)四川內(nèi)江市隆昌縣進(jìn)行城市生態(tài)用地分類[5]。GF-2衛(wèi)星填補(bǔ)了亞米級(jí)國(guó)產(chǎn)衛(wèi)星的空白，其高空間分辨率所帶來(lái)的紋理、幾何特征將為土地利用的分類 提供更豐富的信息，但如何利用GF-2衛(wèi)星影像豐富的信息，獲得更高的研究精度也是當(dāng)前面臨的主要挑戰(zhàn)。

旋轉(zhuǎn)森林（Rotation Forest，RoF）算法是Rodriguez 2006年提出的一種集成學(xué)習(xí)算法，它通過(guò)“旋轉(zhuǎn)”特征軸的思想，提高各分類特征的多樣性及其基分類器準(zhǔn)確性，從而提高各種土地利用類型的識(shí)別精度[9]。文獻(xiàn)[10]使用旋轉(zhuǎn)森林算法對(duì)城市和農(nóng)村兩種無(wú)人機(jī)圖像進(jìn)行分類，發(fā)現(xiàn)其分類效果在集成學(xué)習(xí)方法中表現(xiàn)最佳；文獻(xiàn)[9]使用高光譜數(shù)據(jù)對(duì)采用不同基分類器的旋轉(zhuǎn)森林算法進(jìn)行研究；文獻(xiàn)[11]使用Landsat衛(wèi)星影像研究秦淮河流域的不透水面景觀格局演變；文獻(xiàn)[12]對(duì)GF-1衛(wèi)星影像進(jìn)行積雪提取，發(fā)現(xiàn)使用決策樹基分類器的旋轉(zhuǎn)森林算法分類精度比隨機(jī)森林算法的精度高。旋轉(zhuǎn)森林算法在高光譜、中高分辨率多光譜遙感圖像的分類中會(huì)優(yōu)于傳統(tǒng)的分類算法，然而很少關(guān)注到“旋轉(zhuǎn)”的思想對(duì)分類精度所帶來(lái)的影響，旋轉(zhuǎn)森林算法應(yīng)用于高分辨率遙感數(shù)據(jù)的研究較少，GF-2衛(wèi)星數(shù)據(jù)于旋轉(zhuǎn)森林算法的應(yīng)用潛力更是有待挖掘。

本文選擇東莞市西南部GF-2衛(wèi)星影像，采用不同的特征組合，分析旋轉(zhuǎn)森林算法在GF-2衛(wèi)星數(shù)據(jù)的應(yīng)用潛力，并與最近鄰算法和決策樹算法分類結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，為亞米級(jí)遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)的土地利用分類研究提供參考。

1 研究區(qū)和數(shù)據(jù)源

選取東莞市沙田鎮(zhèn)約1.5km×1.0km的區(qū)域作為研究區(qū)（東經(jīng)113°37′00″~113°37′55″，北緯22°50′55″ ~22°51′35″），包括建設(shè)用地、水域、耕地等常見的土地利用類型，見圖1。研究數(shù)據(jù)為中國(guó)資源衛(wèi)星應(yīng)用中心提供的GF-2衛(wèi)星1號(hào)全色多光譜傳感器（Panchromatic and Multispectral Sensor，PMS1）影像，獲取時(shí)間為2014年10月6日。圖1使用標(biāo)準(zhǔn)偽彩色顯示，R、G、B通道分別輸入影像的近紅外、紅、綠波段。PMS1提供4個(gè)多光譜波段（藍(lán)、綠、紅、近紅外）和1個(gè)全色波段的影像數(shù)據(jù)，其空間分辨率分別優(yōu)于4m和1m[3]。

圖1 研究區(qū)GF-2衛(wèi)星影像圖

研究區(qū)內(nèi)GF-2衛(wèi)星影像（圖1）可識(shí)別到的土地利用類型包括建設(shè)用地、林地、耕地、水域等。依據(jù)《土地利用現(xiàn)狀分類》（標(biāo)準(zhǔn)號(hào)GB/T 21010-2017）[13]的分類系統(tǒng)，再結(jié)合研究區(qū)內(nèi)土地覆蓋的特點(diǎn)，確定本文分類體系為：建筑、耕地、道路、裸土、水域、林地6類；考慮到高分辨率影像不可避免的建筑物陰影問(wèn)題，需要在分類時(shí)添加陰影一類，在土地利用制圖時(shí)，再把陰影歸并到建筑的類別下。

2 研究方法

圖2為研究技術(shù)路線，包括以下部分：1）采用ENVI 5.3軟件（Harris Corporation）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括輻射定標(biāo)、FLAASH大氣校正、幾何校正、圖像融合、圖像裁剪，圖像融合方法采用HCS變換的Intensity Match方法[14]，融合后重采樣為1m；2）進(jìn)行指數(shù)計(jì)算、特征變換和影像分割，影像分割時(shí)需要輸入部分指數(shù)特征；3）從分割后的影像中提取特征并組成3個(gè)特征組合；4）挑選訓(xùn)練樣本訓(xùn)練分類器，并根據(jù)輸入特征對(duì)圖像進(jìn)行分類；5）根據(jù)驗(yàn)證樣本的分類結(jié)果，對(duì)其進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)。

圖2 研究技術(shù)路線圖

2.1 面向?qū)ο蠓指詈吞卣饔?jì)算

（1）影像分割和指數(shù)計(jì)算

選取4個(gè)指數(shù)特征，包括歸一化植被指數(shù)（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）[15]、歸一化水體指數(shù)（Normalized Difference Water Index，NDWI）[15]、簡(jiǎn)單比值指數(shù)（Simple Ratio Index，SR）的兩種變形SR_R[16]和SR_B。從文獻(xiàn)[15]可看出，SR_R指數(shù)參與分割可有效區(qū)分耕地與非耕地的地物邊界，從而提高分割準(zhǔn)確性，因此，根據(jù)比值的思想[16]和NDWI輸入的波段計(jì)算SR_B，目的是令水陸界線更明顯。采用eCognition 9.0軟件（Trimble Inc.）所提供的一種自下而上的多尺度分割算法[17]，把SR_R和SR_B加入到影像原始波段（4個(gè)多光譜和1個(gè)全色波段）中并對(duì)其進(jìn)行分割。進(jìn)行多組影像分割試驗(yàn)，對(duì)比發(fā)現(xiàn)，尺度參數(shù)和形狀參數(shù)分別設(shè)置為80和0.3時(shí)，可使得各類土地利用最小單元成為一個(gè)對(duì)象，能有效運(yùn)用于本文圖像的分類。

式中BLUE、RED、NIR分別為GF-2衛(wèi)星多光譜的藍(lán)波段、紅波段、近紅外波段的亮度值。

（2）對(duì)象尺度特征計(jì)算

基于多尺度分割后的結(jié)果，計(jì)算圖像對(duì)象尺度的特征[18]，包括波段統(tǒng)計(jì)特征、幾何特征和紋理特征，見表1。

表1 本文使用的特征說(shuō)明

Tab.1 Features description in this study

表注：1）每一個(gè)波段均包含一個(gè)均值、標(biāo)準(zhǔn)差和偏度，即這3類波段統(tǒng)計(jì)特征各產(chǎn)生2+3個(gè)特征，其中為特征波段數(shù)量；2）紋理特征采用GF-2衛(wèi)星全色波段的全方向灰度共生矩陣（Gray-level Co-occurrence Matrix，GLCM）和灰度級(jí)差矢量（Gray-level Difference Vector，GLDV）。

（3）變換成分特征計(jì)算

對(duì)GF-2衛(wèi)星影像的多光譜波段進(jìn)行主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）[19]、最小噪聲分離[20]、獨(dú)立成分分析[21]三種變換，獲得各個(gè)變換的前3個(gè)成分，作為變換成分特征。

（4）特征組合方案

定義三種特征組合的方案，見表2。組合1表示原始波段、幾何特征、紋理特征的組合，組合2表示在組合1基礎(chǔ)上加入指數(shù)特征，組合3表示在組合2基礎(chǔ)上加入變換成分特征。組合1、組合2、組合3輸入到旋轉(zhuǎn)森林算法中，所得分類結(jié)果分別記為RoF-1、RoF-2、RoF-3，組合3輸入到最近鄰算法（k-Nearest Neighbors，kNN）和C4.5決策樹算法（Decision Tree，DT）中[22]，所得分類結(jié)果分別記為kNN-3和DT-3。

表2 特征組合方案

Tab.2 Scheme of feature composition

2.2 旋轉(zhuǎn)森林分類算法

旋轉(zhuǎn)森林算法主要思想是利用PCA對(duì)原始數(shù)據(jù)的特征軸進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，使基分類器獲得不同的訓(xùn)練樣本，以增加基分類器間的差異性，最終達(dá)到提高分類準(zhǔn)確性的效果[23-24]。

假設(shè)=[1，2，3，···，x]表示一個(gè)具有維特征的樣本向量，×階矩陣則表示包含個(gè)用于訓(xùn)練樣本的數(shù)據(jù)集；[1，2，3，···，y]T表示中各樣本歸屬類別的向量，中類別用表示、類別數(shù)為，則y∈{1，2，3，···，}（=1，2，3，···，）。旋轉(zhuǎn)森林的個(gè)基分類器1，2，3，···，D會(huì)按如下三步訓(xùn)練所得：

1）將特征集隨機(jī)分割成個(gè)特征子集，即各子集均包含約=/維特征。

3）重復(fù)上一步次后，所得的主成分向量可組成旋轉(zhuǎn)系數(shù)矩陣

根據(jù)特征集排列順序重排中的列，獲得×階矩陣，（,）就是基分類器D的特征訓(xùn)練集。重復(fù)步驟2）、3）兩步，即可訓(xùn)練得個(gè)基分類器。

在分類階段，對(duì)于一個(gè)具有維特征的待分類樣本向量=[1，2，3，···，z]，若P（）表示基分類器D把分為第類ω的可能性（=1，2，3，···，），則屬于類ω的置信度為

計(jì)算得個(gè)類的置信度后，則會(huì)被分為置信度最高的一個(gè)類型。

本文基于WEKA 3.8平臺(tái)[22]，實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)森林算法、最近鄰算法和決策樹算法的分類，使用三者分類結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。

2.3 精度評(píng)價(jià)

為保證精度檢驗(yàn)的合理性，使用基于多項(xiàng)式分布的方法[15]，以計(jì)算驗(yàn)證樣本數(shù)量

式中為自由度為1的2分布上側(cè)（）的分位數(shù)；Π為所有地類中面積比例最接近50%的第類土地利用的面積占比；b為第類土地利用的錯(cuò)分率。顯著性水平=b=0.05，本文分類數(shù)目=7，即至少需選取674個(gè)驗(yàn)證樣本才能保證精度評(píng)價(jià)的合理性。

在野外調(diào)查的基礎(chǔ)上，結(jié)合三位解譯專家的意見，選取得988個(gè)樣本對(duì)象；使用隨機(jī)分層抽樣的方法[25]，把988個(gè)樣本按照3︰7的比例，分配為訓(xùn)練樣本和驗(yàn)證樣本，其中訓(xùn)練樣本分配得295個(gè)、驗(yàn)證樣本為693個(gè)。采用基于誤差混淆矩陣計(jì)算的總體精度、制圖精度、用戶精度和Kappa系數(shù)4個(gè)指 標(biāo)[19]用于評(píng)價(jià)精度。

3 結(jié)果與分析

為了驗(yàn)證各種特征組合的適用性，提取GF-2衛(wèi)星影像各個(gè)特征組合的對(duì)象尺度特征（包括光譜、幾何、紋理特征），輸入到旋轉(zhuǎn)森林分類器中——對(duì)全部特征分割成3個(gè)特征子集（=3），對(duì)特征子集進(jìn)行PCA變換以獲得新的特征訓(xùn)練集，在此特征集中每次取100個(gè)特征來(lái)訓(xùn)練剪枝置信度為0.25的決策樹基分類器，迭代10次后使用訓(xùn)練后的基分類器對(duì)影像進(jìn)行對(duì)象尺度的土地利用類型置信度計(jì)算，選取置信度最高的作為各個(gè)對(duì)象的土地利用類型，最終獲得GF-2衛(wèi)星數(shù)據(jù)的分類結(jié)果，見圖3。圖3（a）為GF-2衛(wèi)星真彩色組合影像，圖3（b）和圖3（c）分別表示使用特征組合3的最近鄰算法分類（kNN-3）和決策樹算法分類（DT-3），圖3（d）、圖3（e）和圖3（f）分別表示使用特征組合1（RoF-1）、2（RoF-2）和3（RoF-3）的旋轉(zhuǎn)森林算法分類。使用驗(yàn)證樣本作為參考，統(tǒng)計(jì)分類結(jié)果誤分類和漏分類的情況，計(jì)算總體精度、Kappa系數(shù)等指標(biāo)，對(duì)比分析不同特征組合的分類精度的差異。在最佳分類結(jié)果（RoF-3，見圖3（f））的基礎(chǔ)上，去除陰影類別，并糾正分類錯(cuò)誤，獲得研究區(qū)土地利用的專題制圖，見圖4。

圖3 GF-2衛(wèi)星影像分類結(jié)果圖

圖4 GF-2衛(wèi)星影像土地利用專題圖

3.1 不同特征組合的分類精度比較

表3為選擇森林算法分類結(jié)果的精度對(duì)比，使用GF-2衛(wèi)星的特征組合1進(jìn)行旋轉(zhuǎn)森林分類（RoF-1），總體精度和Kappa系數(shù)分別為84.85%和0.819；而加入指數(shù)特征后（RoF-2），總體精度和Kappa系數(shù)分別提升1.30%和0.016，即指數(shù)特征對(duì)分類精度的提升有一定幫助；相比于RoF-2，加入變換成分特征（RoF-3）的總體精度和Kappa系數(shù)分別提高了3.60%和0.042，說(shuō)明變換成分的特征能有效地增加各土地利用類別之間的差異性，能夠提高旋轉(zhuǎn)森林的分類精度。綜合5種特征（RoF-3，波段統(tǒng)計(jì)、幾何特征、紋理特征、指數(shù)特征、變換成分特征）的旋轉(zhuǎn)森林算法所獲得的土地利用分類精度最高，比只使用前三個(gè)特征（RoF-1，波段統(tǒng)計(jì)、幾何特征、紋理特征）的分類在總體精度和Kappa系數(shù)上分別提高4.90%和0.058，因此，選用特征組合3作為不同分類方法比較的特征組合。

表3 不同特征輸入旋轉(zhuǎn)森林算法的精度比較

Tab.3 Accuracy comparison of RoF classification using different feature combinations

3.2 不同分類方法的分類精度比較

為驗(yàn)證GF-2衛(wèi)星影像土地利用分類的可行性，以及旋轉(zhuǎn)森林算法相比于傳統(tǒng)算法應(yīng)用在GF-2衛(wèi)星影像土地利用分類的效果，提取GF-2衛(wèi)星影像特征組合3的86個(gè)對(duì)象尺度特征（包括光譜、幾何、紋理特征），使用最近鄰、決策樹和旋轉(zhuǎn)森林三種算法進(jìn)行分類，其中，旋轉(zhuǎn)森林算法采用決策樹算法中剪枝置信度為0.25的基分類器。通過(guò)總體精度、Kappa系數(shù)等指標(biāo)，對(duì)比分析不同分類方法的差異，見表4。

表4 各種分類方法精度比較

Tab.4 Accuracy comparison of classification using different algorithms

使用傳統(tǒng)的最近鄰算法，分類結(jié)果的總體精度和Kappa系數(shù)分別為77.78%和0.735，說(shuō)明GF-2衛(wèi)星影像應(yīng)用在傳統(tǒng)方法的土地利用分類上可獲得較好的結(jié)果，具有一定的可用性。決策樹算法的總體精度和Kappa系數(shù)分別為74.31%和0.693（表4），在分類精度方面比最近鄰算法有所下降。相比于最近鄰算法，使用旋轉(zhuǎn)森林算法的分類結(jié)果在總體精度上提高了11.97%，達(dá)到89.75%；在Kappa系數(shù)上提高了0.142，達(dá)到0.877。旋轉(zhuǎn)森林算法在使用基分類器進(jìn)行分類前，先對(duì)部分訓(xùn)練樣本的特征進(jìn)行PCA變換，再輸入到基分類器內(nèi)進(jìn)行訓(xùn)練，這一過(guò)程相當(dāng)于為訓(xùn)練樣本增加了大量特征，而且這些特征間的方差、信息熵、信噪比均比沒變換之前大，這使得不同土地利用類別之間的訓(xùn)練樣本有了更顯著的差異，即使是相同的基分類器，其識(shí)別待分類樣本的準(zhǔn)確性亦會(huì)因此而得到提高。所以，同樣是使用決策樹基分類器，經(jīng)過(guò)旋轉(zhuǎn)森林變換后的GF-2衛(wèi)星影像土地利用分類精度有顯著提高，總體精度提高了15.44%，Kappa系數(shù)提高了0.184。旋轉(zhuǎn)森林算法的分類精度比傳統(tǒng)最近鄰算法和旋轉(zhuǎn)森林的基分類器決策樹算法，均有較大的提升，說(shuō)明旋轉(zhuǎn)森林算法在GF-2衛(wèi)星影像土地利用分類中有較高的適用性。

三種分類算法得到的分類結(jié)果誤差混淆矩陣見表5、表6、表7。其中，“參考數(shù)據(jù)”指驗(yàn)證樣本中的實(shí)際地物類型，“被評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)”指驗(yàn)證樣本中的分類結(jié)果，對(duì)角線數(shù)字代表被正確分類的驗(yàn)證樣本數(shù)量，對(duì)角線上方三角形內(nèi)數(shù)字代表參考數(shù)據(jù)被漏分類的驗(yàn)證樣本數(shù)量，對(duì)角線下方三角形內(nèi)數(shù)字代表參考數(shù)據(jù)被誤分類的驗(yàn)證樣本數(shù)量。以表5中的數(shù)字為例，129表示有129個(gè)真實(shí)地物類型為建筑的驗(yàn)證樣本被正確分類為建筑、30表示有30個(gè)真實(shí)地物類型為建筑的驗(yàn)證樣本被遺漏而被錯(cuò)誤分類為道路、14表示有14個(gè)真實(shí)地物類型為裸土的驗(yàn)證樣本被誤分類為建筑，而153表示153個(gè)驗(yàn)證樣本被分類為建筑、171表示有171個(gè)驗(yàn)證樣本的真實(shí)地物類型為建筑。由表5、表6、表7，可以發(fā)現(xiàn)各種土地利用類型之間的混淆有一定的規(guī)律：1）耕地和林地在光譜上非常類似，只有幾何特征和部分紋理特征可以區(qū)分兩種土地利用類型，因此其制圖精度和用戶精度均較低；耕地在旋轉(zhuǎn)森林算法中的制圖精度僅有70.69%，但已比最近鄰法的62.07%和決策樹的50.00%有所提高。2）陰影和水域在光譜上亦十分相似，兩者均有粗糙度低和反射率低的特點(diǎn)，其紋理特征差異亦不明顯，兩者僅有大小、形狀等幾何特征用以區(qū)分，因此在沒有“旋轉(zhuǎn)”的情況下，兩類用地的特征差異性不明顯，而且陰影是伴隨建筑物出現(xiàn)的，陰影亦會(huì)被誤分為建筑，然而經(jīng)過(guò)旋轉(zhuǎn)之后，陰影的用戶精度提高了10.65%，其被誤分為建筑或水域的概率有所下降。3）建筑和道路同屬人工地物，其光譜、紋理上的差異不明顯，需要通過(guò)幾何及部分光譜特征進(jìn)行區(qū)分，因此兩者可分程度不高，經(jīng)過(guò)“旋轉(zhuǎn)”后的道路在用戶精度上對(duì)比最近鄰和決策樹分別提高32.76%和36.16%，而旋轉(zhuǎn)后的建筑制圖精度和用戶精度均提升至少15%；需要說(shuō)明的是，由于GF-2衛(wèi)星的單景影像并非正射影像，因此建筑側(cè)面在一定程度上會(huì)影響影像分割結(jié)果，使對(duì)象的形狀不如正射圖像規(guī)則；而各棟建筑的頂部使用材料不一，其光譜、紋理等特征亦有較大差異，這使建筑的制圖精度和用戶精度均偏低。

表5 最近鄰分類結(jié)果的誤差混淆矩陣

Tab.5 Confusion matrix of kNN classification

表6 決策樹分類結(jié)果的誤差混淆矩陣

Tab.6 Confusion matrix of DT classification

表7 旋轉(zhuǎn)森林分類結(jié)果的誤差混淆矩陣

Tab.7 Confusion matrix of RoF classification

4 結(jié)束語(yǔ)

本文基于GF-2衛(wèi)星影像的全色和多光譜數(shù)據(jù)，提取出其指數(shù)特征和變換成分特征，采用面向?qū)ο蟮挠跋穹指睿⑹褂米罱徦惴?、決策樹算法和旋轉(zhuǎn)森林算法對(duì)此數(shù)據(jù)進(jìn)行了土地利用分類的研究。試驗(yàn)結(jié)果表明：1）綜合波段統(tǒng)計(jì)、幾何、紋理、指數(shù)、變換信息的旋轉(zhuǎn)森林分類算法所獲得的土地利用分類精度最高，比只用原始波段統(tǒng)計(jì)和幾何、紋理特征的總體精度提高4.90%，Kappa系數(shù)提高0.058；2）基于旋轉(zhuǎn)森林算法的分類（總體精度89.75%，Kappa系數(shù)0.877）相較于傳統(tǒng)的最近鄰法，在總體精度上提高11.97%，在Kappa系數(shù)上提高0.142；3）同樣使用決策樹基分類器，經(jīng)過(guò)旋轉(zhuǎn)森林思想改進(jìn)的分類結(jié)果總體精度提高15.44%，Kappa系數(shù)提高0.184，說(shuō)明旋轉(zhuǎn)森林算法在GF-2衛(wèi)星土地利用分類中有較好作用，可一定程度上提高分類精度。

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GF-2 Satellite Imagery Application in Land Use Classification Based on Rotation Forest Algorithm

PENG Liheng1LIU Kai1*ZHU Yuanhui2LIU Lin2

（1 School of Geography and Planning, Sun Yat-sen University, Guangdong Key Laboratory for Urbanization and Geo- Simulation, Guangdong Provincial Engineering Research Center for Public Security and Disaster, Guangzhou, 510275, China）（2 College of Geographical Science, Guangzhou University, Center of GeoInformatics for Public Security, Guangzhou 510006, China）

GF-2 satellite imagery has detailed spatial information and is applicable to high-accuracy land use classification. In this paper, the feature space is optimized based on GF-2 satellite imagery and the Rotation Forest (RoF) algorithm is integrated to improve the land use classification accuracy. In constructing the feature space, spectral information (4 multispectral bands and 1 panchromatic band), several indices (vegetation index, water index and simple ratio), and transformed components (principal components, minimum noise fraction components, and independent components) from the pre-processed GF-2 satellite data are involved. An object-oriented land use classification is obtained by training an ensemble Decision Tree (DT) classifier based on RoF idea. The classification results are also compared with those by k-Nearest Neighbor (kNN) and DT algorithms. The results show that the overall accuracy (OA) and the Kappa coefficient of RoF classification are respectively 84.85% and 0.819 by adopting feature space with spectral, geometry and textural information. By integrating indices and transformed components in the feature space mentioned above, the OA and the Kappa coefficient can be increased by 4.90% and 0.058 respectively. Comparing with kNN classifier and original DT classifier, the OAs of the DT-based RoF classifier can be increased by 11.97% and 15.44% respectively, and the increased Kappa coefficient of agreement are 0.142 and 0.184 respectively. This research provides technical support for the information extraction from China self-developed high-resolution satellite imagery and the land use classification based on RoF algorithm.

Rotation Forest algorithm; land use classification; decision tree; GF-2 satellite; remote sensing application

TP79

A

1009-8518(2019)01-0112-11

10.3969/j.issn.1009-8518.2019.01.013

彭力恒，男，1994年生，2016年獲中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢)遙感科學(xué)與技術(shù)專業(yè)工學(xué)學(xué)士學(xué)位，現(xiàn)在中山大學(xué)地圖學(xué)與地理信息系統(tǒng)專業(yè)攻讀碩士學(xué)位。研究方向?yàn)榄h(huán)境遙感。E-mail: penglh6@mail2.sysu.edu.cn。

劉凱，男，1979年生，2007年獲中國(guó)科學(xué)院廣州地球化學(xué)研究所環(huán)境科學(xué)專業(yè)博士學(xué)位，副教授，碩士生導(dǎo)師。研究方向?yàn)榄h(huán)境遙感。E-mail: liuk6@mail.sysu.edu.cn。

2018-07-04

廣東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目（2016A030313261, 2016A030313188）；廣東省省級(jí)科技計(jì)劃項(xiàng)目（2017A020217003）

（編輯：王麗霞）