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        珠海一號(hào)高光譜衛(wèi)星在高密市農(nóng)作物精細(xì)分類(lèi)中的應(yīng)用

        2019-10-18 01:00:04張信耶李繼旭
        衛(wèi)星應(yīng)用 2019年8期
        關(guān)鍵詞:高密市波段農(nóng)作物

        文|張信耶 李繼旭

        1.青島科技大學(xué) 2.珠海歐比特宇航科技股份有限公司

        一、引言

        隨著近幾年大量遙感衛(wèi)星發(fā)射和遙感技術(shù)快速發(fā)展,遙感技術(shù)已滲透到各個(gè)領(lǐng)域當(dāng)中,作為一種探測(cè)技術(shù),它的起源要追溯到20世紀(jì)60年代,根據(jù)電磁波理論,傳感器通過(guò)收集對(duì)遠(yuǎn)距離的目標(biāo)、地物反射的信息,生成的圖像反映地表的特有特征。遙感技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)快速大范圍的檢測(cè),解決了以往需要通過(guò)大量實(shí)地調(diào)查的時(shí)間成本問(wèn)題,通過(guò)遙感影像分類(lèi)和識(shí)別,可以獲得某個(gè)地區(qū)的農(nóng)作物類(lèi)型并對(duì)其進(jìn)行產(chǎn)量預(yù)估,這對(duì)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有重要意義[1]。

        農(nóng)作物精細(xì)分類(lèi)是農(nóng)業(yè)估產(chǎn)、作物長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)、面積預(yù)測(cè)以及農(nóng)業(yè)災(zāi)情監(jiān)測(cè)的關(guān)鍵。同時(shí),也是國(guó)家制定糧食政策、調(diào)整農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ),對(duì)保障國(guó)家糧食安全具有重要的理論意義。提高分類(lèi)精度的同時(shí)減少實(shí)驗(yàn)時(shí)間是研究的重要內(nèi)容。以高光譜衛(wèi)星為代表的物理遙感技術(shù)已成為遙感技術(shù)發(fā)展的趨勢(shì)之一。

        高光譜數(shù)據(jù)量大、維度高和數(shù)據(jù)小樣本的特點(diǎn),需要遙感技術(shù)、圖像處理、目標(biāo)識(shí)別等多種知識(shí)和學(xué)科集成處理。高光譜數(shù)據(jù)除了上述特點(diǎn)外,還具有高空間分辨率和豐富的光譜波段,波段數(shù)達(dá)到幾十甚至幾百個(gè),能夠監(jiān)測(cè)到不同農(nóng)作物之間的微小差別并判別出不同的作物種類(lèi)信息,有利于提高農(nóng)作物的分類(lèi)精度。

        二、高光譜遙感影像技術(shù)發(fā)展

        1.高光譜數(shù)據(jù)

        隨著對(duì)地觀測(cè)技術(shù)的發(fā)展,高光譜數(shù)據(jù)逐漸走入大家的視線中,高光譜圖像的發(fā)展得益于成像光譜技術(shù)的發(fā)展、成熟,成像光譜技術(shù)作為一項(xiàng)綜合性技術(shù)與光譜探測(cè)技術(shù)結(jié)合,對(duì)空間像元的波段進(jìn)行連續(xù)的光譜覆蓋,形成的高光譜數(shù)據(jù)可以三維表示(見(jiàn)圖1)。在遙感中的高光譜有以下幾個(gè)特點(diǎn)。

        1)高光譜通常具有很高的光譜分辨率,由很窄的波段(10~20 nm)組成。高光譜圖像可能有數(shù)百或數(shù)千個(gè)波段。

        2)和多光譜相比,在相同的空間分辨率下光譜覆蓋范圍更寬,可以探測(cè)到更多電磁波的響應(yīng)特征。

        3)由于不同農(nóng)作物具有相同的光譜信息,因此越多的波段所含信息越多,就越容易對(duì)其進(jìn)行分類(lèi)。

        圖1 高光譜數(shù)據(jù)三維表示

        相比其他類(lèi)型的遙感數(shù)據(jù),高光譜具有多維度、多尺度的特點(diǎn),它綜合地面目標(biāo)的空間維、時(shí)間維、光譜維特征,獲得地物多種維度的信息、狀態(tài),對(duì)于農(nóng)作物來(lái)說(shuō)通過(guò)人眼很難去判定紋理變化,這種多維度的地物信息有利于地物的精細(xì)分類(lèi)與識(shí)別。但是由于高光譜波段數(shù)量多,所含的巨大信息量導(dǎo)致信息量冗余,使用時(shí)需要進(jìn)行許多降維和去噪處理,增加了處理上的復(fù)雜程度,同時(shí)光譜分辨率的提升,導(dǎo)致空間分辨率的降低,因此需要借助光譜信息來(lái)進(jìn)行農(nóng)作物分類(lèi)應(yīng)用。

        2.高光譜研究現(xiàn)狀

        首先,高光譜特點(diǎn)決定了其有很高的研究?jī)r(jià)值,類(lèi)似最大似然分類(lèi)法(MLC)、光譜角制圖(SAM)、最小距離等方法已經(jīng)普遍應(yīng)用到高光譜遙感影像分類(lèi)實(shí)驗(yàn)中,駱劍承等人將MLC算法進(jìn)行改進(jìn),通過(guò)最大期望算法(Expectation-Maximization algorithm)進(jìn)行計(jì)算減少了估計(jì)偏移。張立朝[2]等人使用改進(jìn)的SAM算法對(duì)道路、植被、海水進(jìn)行分類(lèi),相比傳統(tǒng)的ISODATA算法準(zhǔn)確率提高了10%。李明澤[3]等人通過(guò)SAM算法對(duì)濕地植被進(jìn)行分類(lèi),證明了光譜分析方法在植被分類(lèi)上的可行性。其次高光譜的復(fù)雜性決定了傳統(tǒng)的遙感分類(lèi)方法不能滿(mǎn)足高光譜分類(lèi)的要求。近幾年,機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別技術(shù)的發(fā)展例如支持向量機(jī)(SVM)[4]、隨機(jī)森林[5]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[6]等算法使準(zhǔn)確率得到飛躍的提升。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法高精度依賴(lài)于大量的樣本數(shù)據(jù),在樣本數(shù)據(jù)不足時(shí),本文研究通過(guò)端元波譜獲取技術(shù)補(bǔ)充樣本的可行性,以此提高農(nóng)作物分類(lèi)精度。

        3.技術(shù)路線

        技術(shù)路線如圖2所示,將高光譜衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正等預(yù)處理,采用端元波譜獲取技術(shù)進(jìn)行最小噪聲分離變換和像元純度指數(shù)計(jì)算,之后使用n維可視化技術(shù)獲取純凈像元[7]。采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類(lèi)方法,通過(guò)不斷迭代找到了合適的網(wǎng)絡(luò)參數(shù),分類(lèi)結(jié)果和實(shí)地勘測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,獲得完整的精度評(píng)價(jià)。

        圖2 技術(shù)路線

        三、珠海一號(hào)高光譜衛(wèi)星在高密市農(nóng)業(yè)遙感應(yīng)用

        1.數(shù)據(jù)介紹

        本文所研究數(shù)據(jù)是山東省高密市珠海一號(hào)高光譜數(shù)據(jù),如圖3所示,珠海一號(hào)高光譜衛(wèi)星于2018年4月26日發(fā)射,波段數(shù)256(有效成像波段數(shù)32),空間分辨率10m,寬幅150km,重訪周期2天,已在農(nóng)作物精細(xì)分類(lèi)、農(nóng)作物長(zhǎng)勢(shì)(種植面積)預(yù)測(cè)、病蟲(chóng)害等方面廣泛運(yùn)用。

        圖3 高密市高光譜遙感影像

        本文用實(shí)地勘測(cè)的數(shù)據(jù)和高光譜影像制作數(shù)據(jù)集,按照7:3的比例 分成訓(xùn)練集和測(cè)試集,用于后面的分類(lèi)訓(xùn)練,訓(xùn)練樣本信息如表1所示。

        表1 高光譜圖像各類(lèi)別及樣本信息

        2.農(nóng)作物精細(xì)分類(lèi)

        高密市農(nóng)作物以小麥為主,因此針對(duì)高密市農(nóng)作物種植特點(diǎn),待分類(lèi)類(lèi)型為小麥、油菜花、大棚和裸地。預(yù)處理方面本文首先對(duì)高密市2019年3月19日的5景高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、拼接,形成完整研究區(qū)域。由于高密市地物復(fù)雜,首先需要獲取耕地區(qū)域,排除其他地物的干擾,高密市耕地分類(lèi)結(jié)果如圖4所示。

        從圖4可以看出,對(duì)于居住地、河流、村莊、耕地的分類(lèi)有較高的精度,之后將耕地區(qū)域(紅色部分)進(jìn)一步細(xì)分。樣本選擇方面通過(guò)實(shí)地?cái)?shù)據(jù)和高分?jǐn)?shù)據(jù)的輔助進(jìn)行樣本標(biāo)注形成訓(xùn)練集,通過(guò)端元將獲取的端元波譜與野外實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的光譜曲線進(jìn)行比較,結(jié)果如圖5(以小麥為例)所示。

        圖4 高密市耕地分類(lèi)結(jié)果

        圖5(a)、(b)中光譜曲線橫軸代表波段數(shù),縱軸代表對(duì)應(yīng)的像素值,可以看出通過(guò)端元提取的光譜曲線和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)基本吻合,但還是存在些許偏差,這與農(nóng)作物容易受到外界因素影響而產(chǎn)生狀態(tài)的變化有關(guān)。

        圖5 小麥端元提取和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)光譜曲線對(duì)比

        本文研究選擇的分類(lèi)算法是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NNL),分類(lèi)的農(nóng)作物主要有四種類(lèi)型:小麥、油菜花、裸地、大棚(分類(lèi)結(jié)果如圖6所示)??梢钥闯龈呙苁写竺娣e種植小麥,將結(jié)果分類(lèi)和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)作比較,選用混淆矩陣評(píng)估方法來(lái)計(jì)算分類(lèi)精度,如表2所示。實(shí)驗(yàn)得出:高密農(nóng)作物總體分類(lèi)精度88.5%,小麥分類(lèi)精度達(dá)到98%。

        最后將本實(shí)驗(yàn)方法與最大似然分類(lèi)法(MLC)、SVM方法作比較,結(jié)果如表3所示。

        圖6 高密市農(nóng)作物精細(xì)分類(lèi)結(jié)果

        表2 高光譜分類(lèi)混淆矩陣

        表3 各種分類(lèi)方法對(duì)比結(jié)果

        3.小麥種植面積估算

        種植面積估算是遙感監(jiān)測(cè)的重要內(nèi)容之一,根據(jù)農(nóng)業(yè)局的記錄統(tǒng)計(jì),高密市90%的農(nóng)田種植小麥農(nóng)作物,小麥種植面積估算不僅可以提高糧食生產(chǎn)效益,還可以進(jìn)行相應(yīng)的農(nóng)田管理,這對(duì)于指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、提高經(jīng)濟(jì)效益具有重要意義。

        本文將農(nóng)作物分類(lèi)結(jié)果矢量化,使用Arcgis10.1進(jìn)行小麥種植面積統(tǒng)計(jì),小麥的分布范圍由大小不一的多塊圖斑組成,將統(tǒng)計(jì)的圖斑面積匯總即小麥的種植面積,統(tǒng)計(jì)獲得高密地區(qū)小麥的種植面積為680萬(wàn)平方米,與高密市政府部門(mén)所給的小麥種植面積594萬(wàn)平方米相比較,面積精度為86%,面積精度大于85%說(shuō)明多分不嚴(yán)重,小麥種植受人為因素影響以及混合像元影響,結(jié)果可能有一定誤差,因此本文研究的方法可以有效預(yù)測(cè)小麥種植面積。

        未來(lái)通過(guò)預(yù)估多時(shí)期的面積,結(jié)合回歸模型,從而實(shí)現(xiàn)小麥的面積預(yù)測(cè),對(duì)于未來(lái)指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有重要應(yīng)用價(jià)值。

        四、結(jié)論

        結(jié)合端元波譜獲取技術(shù)和人工智能算法可以有效解決高光譜農(nóng)作物精細(xì)分類(lèi)問(wèn)題,相比其他分類(lèi)方法,具有比較高的精度,未來(lái)對(duì)于人工智能算法的研究將助力農(nóng)業(yè)遙感的發(fā)展。珠海一號(hào)衛(wèi)星(星座)投入使用以來(lái),已在農(nóng)作物精細(xì)分類(lèi)、農(nóng)作物長(zhǎng)勢(shì)預(yù)測(cè)、農(nóng)作物病蟲(chóng)害方面獲得應(yīng)用,未來(lái)通過(guò)構(gòu)建智慧農(nóng)險(xiǎn)平臺(tái)可實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)“精準(zhǔn)承保、精準(zhǔn)理賠”,提供移動(dòng)承保、移動(dòng)查勘、遙感影像驗(yàn)標(biāo)定損等服務(wù),協(xié)助保險(xiǎn)企業(yè)規(guī)避道德風(fēng)險(xiǎn),降低經(jīng)營(yíng)成本,打造業(yè)務(wù)新流程,以科技加遙感助力農(nóng)險(xiǎn)業(yè)務(wù)發(fā)展。

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