黃 翀，許照鑫，張晨晨，李 賀，劉慶生，楊振坤，劉高煥

·農(nóng)業(yè)信息與電氣技術(shù)·

基于Sentinel-1數(shù)據(jù)時序特征的熱帶地區(qū)水稻種植結(jié)構(gòu)提取方法

黃 翀1,3，許照鑫2，張晨晨1,4，李 賀1，劉慶生1，楊振坤2，劉高煥1

（1. 中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所資源與環(huán)境信息系統(tǒng)國家重點實驗室，北京 100101；2. 中國地質(zhì)大學(xué)（北京）地球科學(xué)與資源學(xué)院，北京 100083；3. 中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所中國科學(xué)院黃河三角洲現(xiàn)代農(nóng)業(yè)工程實驗室，北京 100101；4. 中國科學(xué)院大學(xué)，北京 100049）

由于熱帶地區(qū)的雨季時間較長，云覆蓋嚴(yán)重，基于光學(xué)影像難以準(zhǔn)確提取區(qū)域內(nèi)的水稻種植模式。該文以泰國湄南河流域中部平原水稻種植區(qū)為例，基于Sentinel-1 SAR時間序列數(shù)據(jù)，提出一種融合時序統(tǒng)計參數(shù)與時序曲線相似性特征的熱帶地區(qū)水稻種植結(jié)構(gòu)提取方法。首先利用年內(nèi)所有可獲取的Sentinel-1 SAR數(shù)據(jù)，分別基于像元和基于對象構(gòu)建后向散射系數(shù)時間序列曲線，提取時序特征參數(shù)；利用動態(tài)時間規(guī)整（Dynamic Time Warping，DTW）算法，計算后向散射系數(shù)時序曲線與地物標(biāo)準(zhǔn)曲線間的隸屬度；將時序特征參數(shù)、時序曲線隸屬度相結(jié)合，利用隨機(jī)森林模型進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)監(jiān)督分類，提取研究區(qū)的水稻種植信息并評價分類精度。結(jié)果表明，基于Sentinel-1 SAR時序特征融合的算法可以較好地提高水稻種植結(jié)構(gòu)分類精度。其中，基于對象的分類算法的單季稻提取用戶精度為81.46%，生產(chǎn)者精度為82.00%；雙季稻用戶精度為88.0%，生產(chǎn)者精度為84.08%，均優(yōu)于基于像元的分類算法。研究結(jié)果可為多云多雨的熱帶地區(qū)水稻種植信息提取提供一種新的思路。

水稻；提取；數(shù)據(jù)處理；合成孔徑雷達(dá)；時間序列數(shù)據(jù)；動態(tài)時間規(guī)整；隨機(jī)森林；Sentinel-1

0 引 言

水稻是世界3大糧食作物之一，是人類重要的生存必需品，關(guān)系到全球眾多人口的生存福祉。東南亞地區(qū)水土資源適宜，其水稻生產(chǎn)和出口在世界上占有重要地位。泰國是世界上主要的大米出口國之一，每年約出口大米1 000萬t，為泰國經(jīng)濟(jì)增長提供了強(qiáng)有力的支持[1-2]。發(fā)展快速、準(zhǔn)確地水稻時空信息提取技術(shù)對于區(qū)域水稻種植監(jiān)測、產(chǎn)量評估、生產(chǎn)管理等具有重要意義。

隨著衛(wèi)星遙感技術(shù)的發(fā)展，遙感已成為作物種植信息獲取的重要手段[3]。光學(xué)影像在近紅外與短波紅外波段對農(nóng)作物有較好地區(qū)分，被廣泛應(yīng)用于作物信息提取研究中。左麗君等[4]通過MODIS-EVI數(shù)據(jù)構(gòu)建耕地復(fù)種指數(shù)，基于決策樹方法提取了中國北方15個城市作物種植模式。張春桂等[5]通過MODIS數(shù)據(jù)提取福州地區(qū)水稻可種植區(qū)，并計算可種植區(qū)域內(nèi)水稻LAI的年際變化特征，以此估算該區(qū)域水稻種植面積。

東南亞地處熱帶季風(fēng)區(qū)，植被生長茂盛，自然植被與栽培作物之間光譜特征相似，僅依賴光譜特征的遙感分類方法提取的水稻信息精度難以保證[6]。與此同時，由于水熱條件適宜，區(qū)域水稻種植模式較為靈活，在有灌溉措施保證的情況下可一年多熟。利用單景影像難以準(zhǔn)確提取水稻種植結(jié)構(gòu)。近年來，基于時間序列遙感的方法在作物種植信息提取中得到越來越多的應(yīng)用。Guan等[7]利用MODIS影像構(gòu)建NDVI年時間序列，通過時序相似性度量，提取了越南湄公河三角洲水稻種植結(jié)構(gòu)。苗翠翠等[8]基于MODIS NDVI時序數(shù)據(jù)對江蘇省水稻種植面積進(jìn)行了遙感監(jiān)測分析。Oliphant等[9]基于Google Earth Engine平臺，通過隨機(jī)森林算法對東南亞地區(qū)Landssat-8時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，獲得該地區(qū)土地利用分布圖。Belgiu等[10]通過Sentinel-2多光譜數(shù)據(jù)構(gòu)建NDVI時間序列曲線，利用基于像元及面向?qū)ο蟮膭討B(tài)時間規(guī)整（DTW）算法對羅馬尼亞、意大利、美國3個典型區(qū)域的作物種植進(jìn)行提取。然而，東南亞地區(qū)雨季時間較長，云覆蓋嚴(yán)重，難以獲得質(zhì)量較高的多光譜數(shù)據(jù)，時序曲線重構(gòu)困難[11]，光學(xué)影像的應(yīng)用受到很大限制。

微波具有較強(qiáng)的穿透性，不受云雨天氣影響，可全天候工作。隨著歐洲航天局Sentinel-1衛(wèi)星的發(fā)射成功，較高重訪周期、較高空間分辨率的Sentinel-1 合成孔徑雷達(dá)（SAR）數(shù)據(jù)為水稻種植提取提供了新的途徑。Clauss等[12]利用Sentinel-1 SAR數(shù)據(jù)基于決策樹分類器對亞洲6個不同區(qū)域的水稻種植面積進(jìn)行提取。Lasko[13]基于多期Sentinel-1數(shù)據(jù)構(gòu)建時間序列，利用隨機(jī)森林分類器對越南首府河內(nèi)附近區(qū)域的單季稻、多季稻進(jìn)行提取，并對比了VH極化和VV極化對水稻種植提取精度的影響。Torbick等[14]基于Sentinel-1數(shù)據(jù)輔以Landsat-8、PALSAR-2數(shù)據(jù)對緬甸全國的水稻分布進(jìn)行提取，取得了較好的分類效果。將不同時間的SAR影像視為不同波段，通過影像組合開展監(jiān)督或非監(jiān)督分類，雖然可以在一定程度上自動選取最優(yōu)波段組合，卻忽略了波段間的時間關(guān)聯(lián)性，因而難以準(zhǔn)確獲得作物種植格局。而基于年內(nèi)可獲取的高頻SAR數(shù)據(jù)構(gòu)建完整的年時間序列曲線則有可能準(zhǔn)確地提取作物生長特征，提高作物分類精度，并識別作物種植結(jié)構(gòu)。

本研究以泰國湄南河流域中部平原水稻種植為例，基于一年內(nèi)所有可獲取的Sentinel-1 SAR時序數(shù)據(jù)，提出一種融合時序統(tǒng)計參數(shù)與時序曲線相似性特征的水稻種植信息提取方法，以提高熱帶、亞熱帶多云多雨地區(qū)復(fù)雜種植模式下的水稻種植結(jié)構(gòu)分類精度。

1 研究區(qū)域概況

泰國地處中南半島中部，位于97°22′～105°37′E， 5°27′～20°27′N之間，總面積約為51.3萬km2。本文研究區(qū)位于泰國湄南河流域中部平原（圖1），屬熱帶季風(fēng)氣候，全年平均溫度達(dá)27 ℃，分雨、旱季兩季，10月至次年4月為旱季，干燥少雨；4月至10月為雨季，雨水充沛，平均年降水量達(dá)1 000 mm以上[15]。湄南河全長1 352 km，流域面積約15萬km2，是泰國重要的農(nóng)業(yè)耕作區(qū)，主要農(nóng)作物為水稻、木薯、甘蔗，不同作物生長周期差異較大。區(qū)域地勢平坦，湄南河沿岸地區(qū)灌溉設(shè)施齊全，大量種植雙季稻。研究區(qū)東部靠近呵叻高原，距湄南河較遠(yuǎn)，灌溉設(shè)施不足，以種植單季稻為主。2018年對研究區(qū)進(jìn)行野外調(diào)查，共獲得181個實地樣本點，結(jié)合Google Earth高分遙感影像，總共選取樣本點431個，其中單季稻樣本點151個，雙季稻150個，林地70個，木薯30個，水體30個。

圖1 研究區(qū)位置和采樣點分布

2 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

2.1 Sentinel-1數(shù)據(jù)及預(yù)處理

Sentinel-1是歐洲航天局哥白尼計劃（Copernicus Programme）中的對地觀測衛(wèi)星，載有C波段合成孔徑雷達(dá)，由1A和1B雙星組成，理論重訪周期6 d[16]。本文Sentinel-1 SAR數(shù)據(jù)由歐洲航天局網(wǎng)站（https://scihub. copernicus.eu/）下載，時間為2018年全年，數(shù)據(jù)獲取模式為干涉寬幅模式（Interferometric Wide Swath，IW），產(chǎn)品類型為Level-1級地距影像（Ground Range Detected，GRD）。其空間分辨率為5 m×20 m，幅寬可達(dá)250 km，包含VH與VV兩種極化方式。全年共獲得影像46景，其中1月至5月的Sentinel-1B影像缺失，共12景影像，時間間隔為12 d；6月至12月共獲取34景，時間間隔為6 d。

Sentinel-1數(shù)據(jù)的預(yù)處理主要包括多視距處理、大氣校正、斑點濾波以及幾何校正。利用歐洲航天局提供的SNAP軟件中的Sentinel-1 Toolbox（S1TBX）工具實現(xiàn)。為去除雷達(dá)成像時的斑點噪聲，選取Refined Lee算法對圖像進(jìn)行濾波處理。最后將后向散射系數(shù)進(jìn)行轉(zhuǎn)分貝處理，轉(zhuǎn)化方法如下：

Sentinel-1A與Sentinel-1B衛(wèi)星在同一軌道平面內(nèi)，相位相差180°，2顆衛(wèi)星在數(shù)據(jù)分幅時，同一地區(qū)的影像并不完全重疊，略有偏移，因此需要對二者的重疊部分進(jìn)行裁剪。

2.2 Sentinel-2數(shù)據(jù)及預(yù)處理

Sentinel-2是歐洲航天局哥白尼計劃中哨兵系列衛(wèi)星的光學(xué)衛(wèi)星，包括2A與2B雙星，衛(wèi)星攜帶了MSI多光譜成像儀，包含13個光譜波段，具有60、20和10 m 3 種空間分辨率。本研究主要利用Sentinel-2A光學(xué)影像進(jìn)行面向?qū)ο蠓指睿崛ο髥卧?。由歐洲航天局網(wǎng)站（https://scihub.copernicus.eu/）下載研究區(qū)無云且質(zhì)量較好的一幅Sentinel-2A影像（2018年3月18日），該數(shù)據(jù)為經(jīng)過正射校正和亞像元級幾何精校正后的L1C大氣表觀反射率產(chǎn)品，利用歐洲航天局提供的Sen2cor插件對Sentinel-2A影像進(jìn)行輻射定標(biāo)與大氣校正。

3 研究方法

基于Sentinel-1時間序列影像蘊含的高頻時序信息，將時序統(tǒng)計參數(shù)與時序曲線相似性特征相結(jié)合，進(jìn)行水稻種植信息提取。首先利用一年內(nèi)所有可獲取的Sentinel-1數(shù)據(jù)，構(gòu)建不同地物的后向散射系數(shù)時間序列曲線（簡稱時序曲線），并計算時序曲線的統(tǒng)計參數(shù)；然后利用基于像元的動態(tài)時間規(guī)整（Pixel-Based Dynamic Time Warping，PBDTW）算法和基于對象的動態(tài)時間規(guī)整（Object-Based Dynamic Time Warping，OBDTW）算法計算時序曲線與標(biāo)準(zhǔn)地物曲線的隸屬度；最后將時序統(tǒng)計參數(shù)、時序曲線隸屬度相結(jié)合，利用隨機(jī)森林分類器進(jìn)行分類，提取水稻種植信息，并比較不同算法的分類結(jié)果，具體技術(shù)流程見圖2。

注：PBDTW：基于像元的動態(tài)時間規(guī)整；OBDTW：對象的動態(tài)時間規(guī)整。

3.1 后向散射系數(shù)時序曲線構(gòu)建

由于雷達(dá)圖像受斑點噪聲影響較為嚴(yán)重，即使在進(jìn)行Refined Lee濾波后仍有較為明顯的椒鹽現(xiàn)象[17]，在此情況下提取的時序曲線波動性大，無法獲得具有代表性的標(biāo)準(zhǔn)曲線。因此本文進(jìn)一步通過Savitzky-Golay濾波器對時序曲線進(jìn)行濾波處理，以得到較為平滑的地物年時序曲線。Savitzky-Golay濾波是一種在時域內(nèi)基于移動窗口的最小二乘擬合濾波方法。參考默認(rèn)設(shè)置，濾波過程中濾波核左右各選5個點，平滑多項式次數(shù)設(shè)為2，經(jīng)多次試驗，該參數(shù)組合可以得到較好的平滑結(jié)果。

3.2 時序特征參數(shù)提取

通過地物時序曲線進(jìn)一步提取地物時序統(tǒng)計參數(shù)，時序統(tǒng)計參數(shù)可以量化地物后向散射系數(shù)在一年內(nèi)的波動特征。本研究所選取的后向散射系數(shù)時序統(tǒng)計參數(shù)包括均值、最大值、最小值與標(biāo)準(zhǔn)差。由于不同地物生長模式差異較大，后向散射系數(shù)曲線的時序統(tǒng)計特征也不同，可以用來對地物進(jìn)行區(qū)分。本研究通過python tsfresh擴(kuò)展包計算VH和VV極化方式下后向散射系數(shù)時序曲線的特征參數(shù)。

3.3 基于DTW的時序曲線相似性計算

歐式距離在比較時序曲線相似性時不考慮時間偏移，難以對研究區(qū)不同時間段內(nèi)水稻的時序曲線進(jìn)行比對。因此本研究利用動態(tài)時間規(guī)整（Dynamic Time Warping，DTW）算法計算地物后向散射系數(shù)曲線與標(biāo)準(zhǔn)曲線間的最小距離，以判別其相似度[7]。其原理如下：

通過動態(tài)規(guī)整理論獲取最小路徑，2條曲線間的DTW距離為

由于Sentienl-1數(shù)據(jù)空間分辨率較高，單景影像所含像元數(shù)目巨大，基于逐像元匹配的PBDTW方法計算耗時較長，分類結(jié)果椒鹽現(xiàn)象明顯。為此，進(jìn)一步采用基于對象的OBDTW算法計算曲線相似度。在基于對象的方法中，首先需要獲取地物類型純凈的對象單元。因此，使用eCognition軟件對研究區(qū)同一年份的一景無云Sentinel-2多光譜影像進(jìn)行多尺度對象分割[18-19]。其中Scale parameter參數(shù)設(shè)為100、Shape參數(shù)設(shè)為0.1、Compactness參數(shù)設(shè)為0.5。通過對象分割后，每一對象單元的后向散射系數(shù)為該對象內(nèi)所有像元的后向散射系數(shù)平均值，將得到的結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)后向散射系數(shù)曲線進(jìn)行DTW距離計算，得到該對象的地物相似度。

3.4 隨機(jī)森林分類與驗證

隨機(jī)森林是一種非參數(shù)化的機(jī)器學(xué)習(xí)算法[20]，具有準(zhǔn)確性高、無需剪枝、較少出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象、能容忍一定的干擾和異常值、訓(xùn)練速度較快等優(yōu)點，被廣泛應(yīng)用于遙感圖像分類[21-22]。本研究利用隨機(jī)森林模型分別對PBDTW時序相似度、PBDTW時序相似度+時序統(tǒng)計參數(shù)、OBDTW時序相似度以及OBDTW時序相似度+時序統(tǒng)計參數(shù)共4種組合進(jìn)行分類，提取水稻種植結(jié)構(gòu)。根據(jù)野外調(diào)查獲得的實地樣本點，利用混淆矩陣對分類結(jié)果進(jìn)行精度驗證。

4 結(jié)果與分析

4.1 典型地物后向散射系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)曲線特征

由于不同地物VH極化、VV極化模式下后向散射系數(shù)曲線大體相似，因此以VH極化模式為例，對不同地物后向散射系數(shù)年時序曲線結(jié)果（圖3）進(jìn)行分析。

由圖3可知，單季稻為一年一熟作物，生長周期在4至5個月左右，生長時間集中在6—10月多雨時間段。雙季稻在時序曲線上有2個明顯的波峰，旱季和雨季各有一次峰值出現(xiàn)，旱季水稻需人為灌溉，生長周期較短，一般持續(xù)3個月左右；雨季水稻生長期較長，一般持續(xù)5個月左右。甘蔗、木薯為一年一熟或多年生的旱地作物，時序曲線上都存在一個明顯的波峰。但與單季稻相比，甘蔗和木薯生長周期更長，二者的時序曲線均有明顯的長時間段的波型圖出現(xiàn)，橫跨旱季雨季2季。林地的時序曲線波動較小，與其他地物區(qū)別明顯。

圖3 不同地物VH極化后向散射系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)曲線

4.2 時序統(tǒng)計參數(shù)特征

根據(jù)時序曲線計算的后向散射系數(shù)的最大值、最小值、均值和標(biāo)準(zhǔn)差的空間分布如圖4所示。

最大值和最小值反映的是地物后向散射系數(shù)年內(nèi)變化范圍。通常情況下，水體復(fù)介電常數(shù)較大，表面光滑，產(chǎn)生鏡面反射，其后向散射系數(shù)年最大值在所有地類中為最低。最大值反映的是一年內(nèi)地物在特定時期的最強(qiáng)后向散射能力，因此，除水體外，最大值對其他不同地物的區(qū)分能力較弱。從圖4a可以看出，大部分地區(qū)的后向散射系數(shù)最大值均較高，高值區(qū)主要分布在湄南河?xùn)|部，這是因為在水稻生長過程中，由于灌水期的存在，其后向散射系數(shù)在年內(nèi)存在最小值，其值與水體較為接近。而旱地作物與林地不存在灌水期，其后向散射系數(shù)的最小值較高。在圖4b中，不同地物的后向散射系數(shù)最小值差異較為明顯，低值區(qū)主要分布在湄南河?xùn)|岸，高值區(qū)主要位于河岸兩側(cè)以及東部高地。均值是對一年內(nèi)地物時序后向散射系數(shù)的平均。由于灌水期的存在，水稻的年后向散射系數(shù)均值低于旱地作物和林地，而雙季稻一年內(nèi)存在2次灌水期，其均值低于單季稻。在圖4c中，均值的空間分布格局與圖4b相似。標(biāo)準(zhǔn)差反映了地物后向散射系數(shù)年際變化的離散程度。由于年內(nèi)后向散射系數(shù)變化較大，水稻的后向散射系數(shù)具有較大的標(biāo)準(zhǔn)差。而林地和水體的年內(nèi)后向散射系數(shù)較為穩(wěn)定，因此標(biāo)準(zhǔn)差較小。從圖4d可以看出，研究區(qū)地物后向散射系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差的高值區(qū)位于湄南河?xùn)|岸，低值區(qū)則沿河兩岸分布?？傮w看，不同的時序統(tǒng)計參數(shù)在空間上具有不同的格局特征，在一定程度上可以指示不同的地物類型，如水體、林地、單季稻、雙季稻等。因此，結(jié)合這些時序統(tǒng)計特征有助于對水稻種植結(jié)構(gòu)的識別。

4.3 分類結(jié)果及精度評價

將時序特征參數(shù)、時序曲線隸屬度相結(jié)合，輸入隨機(jī)森林分類器中，得到最終的地類提取結(jié)果，如圖5所示。分別計算不同分類算法的用戶精度與生產(chǎn)者精度，結(jié)果如表1所示。

圖4 時序統(tǒng)計參數(shù)計算結(jié)果

圖5 不同特征組合的分類結(jié)果

由表1可知，PBDTW識別單季稻用戶精度和生產(chǎn)者精度分別為72.19%和73.65%，雙季稻為79.33%和78.81%。主要的誤分存在于單季稻和木薯之間。OBDTW算法對單季稻識別的用戶精度和生產(chǎn)者精度分別為76.16%和77.18%，雙季稻為83.33%和78.62%。OBDTW算法識別對單季稻與木薯的誤分有所減少?？傮w看，OBDTW算法對水稻的識別精度稍高于PBDTW，單季稻用戶精度、生產(chǎn)者精度分別提高3.97和3.53個百分點，2種方法對雙季稻的識別精度相差不大。此外，OBDTW算法的分類結(jié)果圖破碎化程度低，圖像整體性較好，但也會損失一定紋理信息。PBDTW算法雖然可以保留大部分紋理信息，但圖像破碎化程度高，椒鹽現(xiàn)象明顯。

加入時間序列統(tǒng)計特征后，2種分類算法的分類精度均有較明顯的提高。PBDTW算法結(jié)合時序統(tǒng)計參數(shù)識別單季稻的用戶精度、生產(chǎn)者精度分別為78.81%和80.41%，相較于僅使用PBDTW算法提高6.62和6.76個百分點。雙季稻的識別精度分別為84.67%和82.47%，分別提高5.34和3.66百分點。單季稻與雙季稻間、單季稻與木薯的誤分都得到一定程度的改善。

OBDTW算法結(jié)合時序統(tǒng)計特征對單季稻識別的用戶精度為81.46%，生產(chǎn)者精度為82.00%，相較于僅使用OBDTW算法分別提高5.3和4.82個百分點，雙季稻識別的用戶精度為86.67%，生產(chǎn)者精度為84.08%，相較于僅使用OBDTW算法分別提高3.34和5.46個百分點?？傮w看，4種方法中OBDTW算法結(jié)合時序統(tǒng)計參數(shù)對單季稻、雙季稻識別精度均為最高。

表1 不同特征組合分類精度的混淆矩陣

5 討 論

由于作物光譜特征的復(fù)雜性，單景影像通常難以對雙季水稻進(jìn)行有效區(qū)分。近年來，基于時間序列影像的分類方法得到越來越多的重視，時間序列影像中包含的時序信息可以作為土地覆蓋識別的重要分類依據(jù)[23-24]。常見方法為構(gòu)建NDVI時間序列，利用不同作物的NDVI時序曲線差異為作物分類提供有效支持[7-8,24]。但中南半島雨季云覆蓋嚴(yán)重，無法獲取足夠多的高質(zhì)量多光譜影像，對時序曲線的構(gòu)建影響較大[24]。Savitzky-Golay濾波在一定程度上可以降低云覆蓋影響，但對于長時間處于云覆蓋區(qū)域則無能為力。若使用其他影像插補不但費時費力，曲線的真實性也會大打折扣，不利于進(jìn)一步曲線匹配。雷達(dá)數(shù)據(jù)不受云雨天氣影響，在雨季同樣可獲取高質(zhì)量影像數(shù)據(jù)，對于熱帶地區(qū)的作物制圖具有極大潛力[25-26]。本研究中，2018年共有46景Sentinel-1 SAR數(shù)據(jù)可用，時間分布較為均勻，較好地保證了時序曲線的完整性。以完整作物生長時間序列曲線為依據(jù)，進(jìn)行水稻種植模式的提取，可更為充分地挖掘水稻生長過程中的變化信息，使雙季稻的識別有更好的分類依據(jù)。

由于東南亞地區(qū)水熱條件適宜，水稻種植時間靈活，本研究引入DTW方法，計算時序曲線相似性度。通PBDTW和OBDTW兩種算法計算的曲線相似度的對比發(fā)現(xiàn)，OBDTW算法以對象為運算單位，計算量遠(yuǎn)少于PBDTW算法，適合進(jìn)行大區(qū)域分析，同時分類精度也有提高。這是因為雷達(dá)影像存在椒鹽現(xiàn)象，PBDTW算法以像元為比對單位，單個像元受噪聲影響較大，對時序曲線的構(gòu)建及比較產(chǎn)生影響，進(jìn)而造成錯分。而OBDTW算法在影像對象分割的基礎(chǔ)上，通過計算對象內(nèi)所有像元后向散射系數(shù)的平均值，從而減少噪聲影響。需要注意的是，DTW算法更注重曲線形態(tài)上的匹配，會對曲線進(jìn)行一定程度的拉伸或壓縮，忽略了曲線長短的差異，有可能存在時間過度對齊問題[27]，造成不同地類間的誤分。例如，PBDTW算法對單季稻與木薯的識別誤分較多，雖然兩者的時序曲線都為單峰，但生長周期差別明顯。而DTW算法基于動態(tài)匹配算法，可能會忽略生長周期長短的差異而將二者識別為同一地物。通過時序統(tǒng)計參數(shù)的引入，從統(tǒng)計特征上對時序曲線的相似性進(jìn)行補充，進(jìn)一步挖掘時序曲線本身的定量信息，減少了誤分情況的發(fā)生。此外，基于DTW算法的曲線匹配結(jié)果為待識別地物曲線與標(biāo)準(zhǔn)地物曲線間的隸屬度，隸屬度越高則兩者屬于同一地物的可能性越大，這就需要設(shè)定合理的隸屬度閾值來實現(xiàn)不同地物的精確劃分。通常情況下，閾值通過人為設(shè)定，本研究利用隨機(jī)森林分類器通過模型優(yōu)選自動選取閾值，一定程度上減少了人為因素的主觀影響。

6 結(jié) 論

1）利用時間序列Sentinel-1 SAR數(shù)據(jù)構(gòu)建地物后向散射系數(shù)年際變化曲線能較好地反映作物生長信息，通過時序曲線相似性匹配，并結(jié)合曲線統(tǒng)計特征參數(shù)，可提高多云多雨地區(qū)水稻復(fù)雜種植信息提取精度。

2）時序統(tǒng)計特征參數(shù)的加入，對基于時序曲線相似性的水稻信息提取構(gòu)成有益補充，進(jìn)一步提高分類精度。試驗結(jié)果表明，基于像元的動態(tài)時間規(guī)整算法結(jié)合時序統(tǒng)計特征，使單季稻提取的用戶精度和生產(chǎn)者精度分別提高6.62和6.76個百分點；雙季稻分別提高5.34和3.66個百分點?；趯ο蟮膭討B(tài)時間規(guī)整算法結(jié)合時序統(tǒng)計特征，使單季稻提取的用戶精度和生產(chǎn)者精度分別提高5.3和4.82個百分點，雙季稻分別提高3.34和5.46個百分點。

3）基于對象的動態(tài)時間規(guī)整算法通過計算對象內(nèi)所有像元后向散射系數(shù)均值減少噪聲影響，分類精度優(yōu)于基于像元的動態(tài)時間規(guī)整算法，且圖像整體性更好?？傮w看，基于對象的動態(tài)時間規(guī)整算法結(jié)合時序統(tǒng)計參數(shù)識別的水稻提取精度最高，其中，單季稻用戶精度和生產(chǎn)者精度分別為81.46%和82.00%，雙季稻為86.67%和84.08%。

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Extraction of rice planting structure in tropical region based on Sentinel-1 temporal features integration

Huang Chong1,3, Xu Zhaoxin2, Zhang Chenchen1,4, Li He1, Liu Qingsheng1, Yang Zhenkun2, Liu Gaohuan1

(1.,,,100101,; 2.,,100083,; 3.,,,100101,; 4.,100049,)

Rapid and accurate extraction of rice planting information is of great significance for regional rice planting monitoring, yield evaluation and production management. Thailand is located in the central part of Indo-china Peninsula, with a humid tropical monsoon climate, with an annual average temperature of 27 ℃ and an annual average precipitation of more than 1 000 mm. Many areas are suitable for double rice cultivation. However, because of the long rainy season and large amount of cloud, it is difficult to obtain high-quality optical remote sensing images for crop classification. In addition, the diversity of rice planting structure also hinders the accurate recognition of complex rice planting modes based on traditional optical images. In this paper, a multi-feature classification method for rice planting information extraction based on time series Sentinel-1 SAR data was proposed. First, all sentinel-1 SAR data available in a whole year were used to construct the time series profiles of backscatter coefficient at the pixel level and object level, respectively. The backscatter coefficient profiles were de-noised based on Savitzky-Golay filtering algorithm using the TIMESAT software, then the Dynamic Time Warping (DTW) distance-based algorithm at the pixel level (Pixel-Based DTW, PBDTW) and object level (Object-Based DTW, OBDTW) were applied to measuring the similarity of backscatter coefficient profiles between the target land classes and reference land classed. Furthermore, the max value, min value, mean and standard deviation of the backscatter coefficient were calculated. The time series statistical feature parameters were then integrated with membership features for Random Forest classification, and the performance of different combinations were assessed based on classification confusion matrix. The results showed that backscatter coefficient profile was an effective way to represent the phenological information contained in time-series Sentinel-1 SAR data. By matching the similarity of time series profiles, single rice and double rice could be well identified from other crops. After adding the time series statistical feature parameters, the user’s accuracy and the producer’s accuracy of PBDTW algorithm increased by 6.62 and 6.76 percentage points for single rice, and by 5.34 and 3.66 percentage points for the double rice. Compared with the OBDTW algorithm only, the user’s accuracy and the producer’s accuracy of OBDTW combined with time series statistical feature parameters algorithm increased by 5.3 and 4.82 percentage poins for single rice, and 3.34 and 5.46 percentage points for double rice. The results also indicated that OBDTW algorithm could reduce the influence of noise by calculating the average value of backscatter coefficients of all pixels belonging to the object, so the classification accuracy of OBDTW algroithm was higher than that of PBDTW algorithm. The combination of OBDTW together with time series statistical feature parameters had the highest classification accuracy, with the user’s accuracy 81.46% and producer’s accuracy 82.00% for single rice, and 86.87% and 84.08% for double rice, respectively. The results can provide a new way to extract rice planting information in the cloudy and rainy tropics.

rice; extraction; data processing; SAR; time series data; dynamic time warping; random forest; Sentinel-1

黃翀，許照鑫，張晨晨，等. 基于Sentinel-1數(shù)據(jù)時序特征的熱帶地區(qū)水稻種植結(jié)構(gòu)提取方法[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2020，36(9)：177-184.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.09.020 http://www.tcsae.org

Huang Chong, Xu Zhaoxin, Zhang Chenchen, et al. Extraction of rice planting structure in tropical region based on Sentinel-1 temporal features integration[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(9): 177-184. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.09.020 http://www.tcsae.org

2019-12-17

2020-03-11

中國科學(xué)院A類戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項“地球大數(shù)據(jù)科學(xué)工程”（XDA19060302）；國家自然科學(xué)基金項目（41561144012）

黃翀，博士，副研究員，主要研究方向：時間序列遙感分析。Email：huangch@lreis.ac.cn

10.11975/j.issn.1002-6819.2020.09.020

P237

A

1002-6819(2020)-09-0177-08