魏友華 王瑤 何雪梅 郭科 常睿春

摘? 要： 作為全波譜段高光譜衛(wèi)星，“高分五號”衛(wèi)星可提供豐富的遙感數(shù)據(jù)，研究利用“高分五號”衛(wèi)星遙感圖像實現(xiàn)精確的地物分類方法，這是實現(xiàn)高光譜遙感信息資源所有權的重要組成部分。文章立足于“高分五號”衛(wèi)星數(shù)據(jù)，先進行遙感圖像預處理，有效地消除大氣干擾和噪聲，優(yōu)選核主成分分析方法進行“高分五號”衛(wèi)星高光譜圖像的特征提取，用最大似然法（MLE）、卷積神經網(wǎng)絡（CNN）、支持向量機（SVM）3種分類器對高光譜圖像數(shù)據(jù)分類。結果表明，RBF核的支持向量機分類器精度可達到97.889 7%，Kappa系數(shù)為0.966 7，比傳統(tǒng)的最大似然法、神經網(wǎng)絡分類方法分類精度分別高出15.478%，8.670 8%。由此可以實現(xiàn)“高分五號”衛(wèi)星數(shù)據(jù)預處理，及其在土地利用分類應用上的可行性。

關鍵詞： 地物分類; 遙感圖像; 圖像預處理; 大氣干擾消除; 特征提取; 數(shù)據(jù)分類

中圖分類號： TN965?34; TP79? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼： A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號： 1004?373X（2020）18?0085?04

Abstract： As a full spectrum hyperspectral satellite， GF?5 satellite can provide a rich remote sensing data. A method is studied in this paper to realize precise terrain classification by GF?5 satellite remote sensing image. It is an important component of realizing the ownership of the hyperspectral remote sensing information resource. The remote sensing image is preprocessed according to the data of GF?5 satellite， by which the atmospheric interference and noise is effectively eliminated. The kernel principal component analysis method is optimally selected to extract the features of the hyperspectral image of GF?5 satellite. The three classifiers of maximum likelihood method （MLE）， convolutional neural network （CNN） and support vector machine （SVM） are utilized to classify the hyperspectral image data. The results show that the accuracy of SVM classifier based on RBF kernel function can reach 97.889 7%， which is 15.478% and 8.670 8% higher than that of traditional MLE and CNN respectively， and its Kappa coefficient is 0.966 7. It can realize the data preprocessing of GF?5 satellite and the feasibility for application in land use classification.

Keywords： terrain classification; remote sensing image; image preprocessing; atmospheric interference elimination; feature extraction; data classification

0? 引? 言

“高分五號”（GF?5）衛(wèi)星是高分專項發(fā)展規(guī)劃的唯一一顆擁有陸地生態(tài)環(huán)境高光譜進行觀測的衛(wèi)星，這也是國際上首次實現(xiàn)對大氣和陸地進行綜合觀測的全譜段高光譜衛(wèi)星[1]?！案叻治逄枴毙l(wèi)星具有12個通道和330個波段，較其他現(xiàn)有光譜相機，其擁有波譜范圍寬、定標精度高、光譜分辨率高等特點，可動態(tài)反映我國的生態(tài)、環(huán)境、大氣各方面綜合應用，提升中國資源勘查、環(huán)境污染狀況監(jiān)測等領域的質量與能力，這對于實現(xiàn)中國信息資源的自主性，以及推進 “一帶一路”倡儀具有重要意義。

高光譜圖像（HSI）由于其眾多的應用和從可見光到近紅外波長范圍中獲取遙感信息的能力而被發(fā)現(xiàn)富有價值，因此可在同一位置提供多光譜通道。HSI是高度創(chuàng)新的遙感影像，由數(shù)百個連續(xù)的窄光譜帶組成，這與傳統(tǒng)的全色和多光譜圖像不同，可以更好地區(qū)分對象。但是，科學家面臨的挑戰(zhàn)主要是如何解決其中存在的冗余頻譜信息和高維數(shù)等問題，實現(xiàn)對HSI進行有效分類[2?5]。幾種常規(guī)的非監(jiān)督和監(jiān)督的機器學習分類器包括著名的非監(jiān)督的常規(guī)分類器K?Means（KM）和監(jiān)督分類器，如K最近鄰（KNN），以及支持向量機（SVM）和人工神經網(wǎng)絡（ANN），已用于HSI的分類。在圖像識別和分類領域，尤其是大型多光譜和高光譜數(shù)據(jù)集的分類中，諸如深度學習等新算法的成功引起了廣泛關注，但這些方法在多光譜和高光譜圖像上的應用仍然存在限制。自從SVM出現(xiàn)以來，它已被證明在遙感（RS）圖像分類、潮汐分析和城市土地利用變化預測方面非常有效[6]。由于SVM可通過不同的核函數(shù)處理非線性數(shù)據(jù)[7?8]，具有對復雜的現(xiàn)實世界數(shù)據(jù)進行建模的能力，因此與相對于無法評估模型約束的模型相比，它們被認為是相對更好的預測模型[9?13]。因此，本文優(yōu)選核主成分分析（KPCA）進行特征提取，采用最大似然法（MLE）、卷積神經網(wǎng)絡（CNN）、支持向量機（SVM）3種分類器分別對“高分五號”圖像進行地物分類，探討SVM分類方法在GF?5衛(wèi)星高光譜數(shù)據(jù)上的應用能力，為“高分五號”數(shù)據(jù)在土地利用分類方面的應用提供了可行的技術方法。

1? 數(shù)據(jù)與處理

1.1? 數(shù)據(jù)信息

“高分五號”衛(wèi)星運行在平均軌道高度705 km、傾角為98.2°的太陽同步軌道，發(fā)射質量約2 800 kg，整星功率1 700 W，設計壽命[2]為8年，其主要載荷參數(shù)[9]見表1。

1.2? 數(shù)據(jù)預處理

遙感圖像數(shù)據(jù)預處理方法包括數(shù)據(jù)格式轉換、輻射定標和大氣校正。首先對數(shù)據(jù)格式轉換，將“高分五號”數(shù)據(jù)轉換為BIL或 BIP格式，本文利用ENVI的FLASH模塊對完成輻射定標后的“高分五號”圖像進行大氣輻射校正。模塊中并沒有內置的直接校正“高分五號”數(shù)據(jù)參數(shù)，其中圖像中心位置、 傳感器高度、經緯度等參數(shù)均可以從頭文件中獲得。

整體地物分類實驗步驟框架如圖1所示。

2? 研究方法

SVM的思想是給定一個訓練樣本集[D=x1，y1，x2，y2，…，xm，ym]。式中，[yi∈{-1，+1}] ，在訓練集的基礎上，在樣本空間中找到一個劃分超平面來分離不同類型的樣本。對于線性可分問題，其最優(yōu)劃分超平面方程為[gx=ωTx+b]，它對應一個凸二次規(guī)劃問題，如下：

對于線性不可分情況，在Mercer理論下，通過內積函數(shù)變換到高維特征空間[14?15]：

3? 結果與分析

3.1? 研究區(qū)

本文采用2018年11月7日“高分五號”衛(wèi)星拍攝東北某區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)，選取849×582像元窗口作為研究區(qū)域，如圖2所示。本文結合Google Earth高清圖像，收集研究區(qū)的土地利用現(xiàn)狀圖、行政規(guī)劃圖等，作為圖像解譯輔助。訓練樣本為5類地物：水域（3 030像素）、林地（247像素）、建筑（981像素）、耕地（3 218像素）、道路（1 039像素）。此外為了驗證算法精度，分層隨機選取了600個樣本點作為一個驗證數(shù)據(jù)樣本：水域（129像素）、林地（96像素）、建筑（110像素）、耕地（158像素）、道路（107像素）。

3.2? 特征提取

本文選定多項式核作為PCA變換的核函數(shù)。首先用KPCA變換對數(shù)據(jù)處理，取前20維數(shù)據(jù)作為特征數(shù)據(jù)，結合3種常規(guī)分類器最大似然法（MLE）、卷積神經網(wǎng)絡（CNN）、支持向量機（SVM）對圖像分類[14?18]。

本文選擇RBF用作SVM分類器中的內核函數(shù)，調整懲罰系數(shù)C值和核函數(shù)參數(shù)γ值，使用網(wǎng)格搜索方法自動調整為5倍交叉驗證。同樣，CNN分類器的參數(shù)會自動調整。但是，本文使用5倍交叉驗證來調整此處的參數(shù)，以實現(xiàn)最佳性能[18]。圖3為不同分類器的分類圖。

根據(jù)分類結果圖可知，5倍交叉驗證對高光譜數(shù)據(jù)特征提取后的地物分類效果明顯。由于該地區(qū)道路和耕地面積較大且分布零散，所以并未提取準確。圖3c）在林地的區(qū)分上和其他分類方法存在明顯差別，此時可根據(jù)實際地物解釋知，該研究區(qū)即遙感圖像的左下角區(qū)域并未出現(xiàn)面積較大的林地，因此，圖3c）的分類結果更加符合實際。故基于RBF核的SVM能明顯地區(qū)分出5類地物，比傳統(tǒng)的分類器中的道路提取更準確，與實際情況吻合較好，因此提升了分類精度。

為了定量評價這幾種方法精度水平，在GF?5衛(wèi)星高光譜圖像上為每個類別選擇驗證點進行精度評價。同時采用4種精度指標分析實驗結果的準確性，分別為：生產者精度、用戶精度、總體精度、Kappa系數(shù)。評價結果如表2所示。

從表2可以看出，5類地物中由于選取的研究區(qū)域水域樣本較少，可分離度較高;該地區(qū)道路和耕地樣本數(shù)較多，類可分離度較低。從表中可以看出，道路、建筑、耕地和林地的分類精度有所差異，基于核函數(shù)的SVM分類精度明顯高于其他分類方法。而從總體精度來看，基于RBF核函數(shù)的SVM的分類精度是最高的，達到了97.889 7%，Kappa系數(shù)為0.966 7，故其分類效果較好。整體來說，基于KPCA的SVM分類器實驗效果對比傳統(tǒng)的分類器效果獲得了較大的提升，有助于區(qū)分不同的地表類型。

4? 結? 論

本文基于GF?5衛(wèi)星高光譜數(shù)據(jù)，并在數(shù)據(jù)預處理過程中，去掉大氣影響與噪聲影響，優(yōu)選核主成分分析（KPCA）進行特征提取，采用最大似然法（MLE）、卷積神經網(wǎng)絡（CNN）、支持向量機（SVM）3種分類器對研究區(qū)進行地物識別分類。實驗效果表明，相比傳統(tǒng)分類器而言，針對GF?5衛(wèi)星蘊含海量的遙感數(shù)據(jù)，基于KPCA和SVM的組合方法能達到較好的分類效果，表現(xiàn)出極強的應用性，但在訓練時間上還需要結合高光譜數(shù)據(jù)產生的樣本集加以改進。

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