徐雯亮 王志剛

摘 要：基于面向?qū)ο蟮牟蓸狱c(diǎn)和多種特征分類(lèi)，本文以黃土高原典型區(qū)延安市吳起縣為研究區(qū)，采用CART決策樹(shù)分類(lèi)、Bayes分類(lèi)、隨機(jī)森林分類(lèi)方法提取土地利用類(lèi)型，同時(shí)對(duì)比傳統(tǒng)最大似然法分類(lèi)，對(duì)分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行分析評(píng)價(jià)。結(jié)果表明，面向?qū)ο蠓椒ǖ玫降姆诸?lèi)結(jié)果地類(lèi)邊界與實(shí)際相符，其中隨機(jī)森林分類(lèi)效果最優(yōu)。對(duì)于不同地類(lèi)，面向?qū)ο驜ayes分類(lèi)方法適用于采礦用地;面向?qū)ο箅S機(jī)森林分類(lèi)對(duì)建設(shè)用地分類(lèi)精度較高;面向?qū)ο蠓椒皞鹘y(tǒng)最大似然法對(duì)草地、林地分類(lèi)精度均較好;基于面向?qū)ο蟮姆椒ǎ捎秒`屬度函數(shù)對(duì)水域的分類(lèi)較為準(zhǔn)確，但對(duì)于細(xì)小水體的提取，傳統(tǒng)最大似然提取效果更優(yōu)。研究成果為中低分辨率遙感影像的黃土高原地區(qū)典型地物類(lèi)型提取提供了方法參考。

關(guān)鍵詞：黃土高原;面向?qū)ο?土地利用;遙感指數(shù)

中圖分類(lèi)號(hào)：F323.211文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1003-5168（2020）26-0155-04

Abstract： Based on object-oriented sampling points and multiple feature classifications， this paper took Wuqi County， Yan'an City， a typical area of the Loess Plateau， as the research area， and used CART decision tree classification， Bayes classification， and random forest classification methods to extract land use types， and compared with the traditional maximum likelihood classification， analyzed and evaluated the classification results at the same time. The results show that the classification result obtained by the object-oriented method is consistent with the actual situation， and the random forest classification effect is the best. For different land types， the object-oriented Bayes classification method is suitable for mining land; the object-oriented random forest classification has a higher classification accuracy for construction land; the object-oriented method and the traditional maximum likelihood method have better classification accuracy for grassland and woodland; based on the object-oriented method， the classification of waters by the membership function is more accurate， but for the extraction of small water bodies， the traditional maximum likelihood extraction is more effective. The research results provide a method reference for the extraction of typical feature types in the Loess Plateau from low- and medium-resolution remote sensing images.

Keywords： Loess Plateau;object oriented;landuse;remote sensing index

典型地區(qū)土地利用/覆被信息獲取對(duì)分析環(huán)境變化及合理布局資源具有重要意義[1]。隨著衛(wèi)星傳感器技術(shù)及分類(lèi)算法的發(fā)展，面向?qū)ο蠓诸?lèi)最大限度地利用分割后對(duì)象的光譜、紋理、拓?fù)潢P(guān)系等特征，避免了傳統(tǒng)分類(lèi)單純基于地物光譜信息造成的地物破碎、不連續(xù)的現(xiàn)象[2]。許多學(xué)者[3-6]對(duì)黃土高原地區(qū)的研究集中在高分辨率及特征地物的提取，對(duì)于黃土高原地區(qū)中低分辨率面向?qū)ο蠓椒ㄌ崛〉湫偷匚锏难芯窟€不多見(jiàn)。

本文基于采樣點(diǎn)和多種特征的面向?qū)ο蠓诸?lèi)方法對(duì)黃土高原典型區(qū)延安市吳起縣土地利用類(lèi)型進(jìn)行提取，分析評(píng)價(jià)不同方法的分類(lèi)效果，探究面向?qū)ο蠓椒▽?duì)地貌類(lèi)型復(fù)雜的黃土高原典型區(qū)的適用性，得到適宜研究區(qū)中低分辨率遙感影像的地物提取方法，為黃土高原地區(qū)典型地物類(lèi)型提取提供方法參考。

1 研究區(qū)概況

吳起縣地處陜西省延安市西北部，全境屬黃土高原丘陵溝壑區(qū)，土地利用地域差異明顯，吳起縣于1998年開(kāi)始施行封山禁牧和退耕還林政策，生態(tài)環(huán)境得以改善。吳起縣境內(nèi)石油、天然氣資源豐富，采礦用地遍布山間，是陜北石油產(chǎn)量最大縣，地區(qū)發(fā)展特點(diǎn)顯著。

2 數(shù)據(jù)來(lái)源及研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

研究數(shù)據(jù)源包括：2018年6月14日的Landsat-8 OLI影像、吳起縣行政區(qū)界線(xiàn)、野外調(diào)查采樣點(diǎn)位置及屬性信息、高分一號(hào)遙感影像等。將所有數(shù)據(jù)統(tǒng)一坐標(biāo)系，以保證不同數(shù)據(jù)疊加沒(méi)有偏差，對(duì)Landsat8 OLI影像進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正、Gram-schmidt（GS）融合、裁剪等處理，生成吳起縣空間分辨率15 m的融合影像。

2.2 研究方法

2.2.1 樣本選取。結(jié)合研究區(qū)土地利用地域特點(diǎn)并對(duì)照《第三次全國(guó)國(guó)土調(diào)查土地分類(lèi)》一級(jí)類(lèi)，歸并光譜信息基本一致的地類(lèi)，將研究區(qū)土地利用類(lèi)型分成建設(shè)用地、采礦用地、水域、林地、草地、耕地六類(lèi)。結(jié)合實(shí)地調(diào)查的地類(lèi)數(shù)據(jù)，遵循代表性、統(tǒng)計(jì)性、準(zhǔn)確性等原則[7]，參考高分一號(hào)遙感影像選取各地類(lèi)采樣點(diǎn)，共計(jì)480個(gè)，各地類(lèi)采樣點(diǎn)數(shù)據(jù)可分離性較好，選取的采樣點(diǎn)按比例分為訓(xùn)練和測(cè)試驗(yàn)證點(diǎn)。面向?qū)ο蠓椒▽?duì)水域分類(lèi)時(shí)采用規(guī)則分類(lèi)，因此將水域訓(xùn)練采樣點(diǎn)剔除，保留水域測(cè)試驗(yàn)證采樣點(diǎn)，最終得到面向?qū)ο蠓椒ㄓ?xùn)練采樣點(diǎn)280個(gè)、測(cè)試驗(yàn)證采樣點(diǎn)144個(gè)、傳統(tǒng)最大似然法訓(xùn)練采樣點(diǎn)336個(gè)、測(cè)試驗(yàn)證采樣點(diǎn)144個(gè)。

2.2.2 多尺度分割。利用自下而上的多尺度分割算法生成具有一定尺度間隔的多尺度影像對(duì)象層，借助ESP（Estimation of Scale Parameters）[8]尺度評(píng)價(jià)工具自動(dòng)獲取吳起縣最優(yōu)分割尺度。ESP工具統(tǒng)計(jì)影像同質(zhì)性的局部方差[LV]（Local Variance）以及[LV]變化率值[ROC]（Rates Of Change），當(dāng)變化率曲線(xiàn)出現(xiàn)極大值，所有極大值點(diǎn)為不同地物對(duì)應(yīng)的最優(yōu)分割尺度備選值[9]。

[ROC=LVL-LVL-1LVL-1×100] ? ? ? ? ? ? ? ? ? （1）

式中，[LVL]，[LVL-1]分別為[L]層和[L]-1層的平均標(biāo)準(zhǔn)差。

2.2.3 特征選取。為提高分類(lèi)精度，選取植被、土壤、建筑、水體等四種常見(jiàn)指數(shù)作為分類(lèi)特征，在消除地形影響的同時(shí)表征亮度增強(qiáng)的特征地物?？紤]到吳起縣采礦用地鮮明的幾何特點(diǎn)，增加面積及形狀指數(shù)作為分類(lèi)特征。最終選取14個(gè)特征構(gòu)建分類(lèi)特征屬性集，分別為歸一化植被指數(shù)（NDVI）、歸一化土壤指數(shù)（NDSI）、改進(jìn)的歸一化裸露指數(shù)（MNDBI）、改進(jìn)的歸一化水體指數(shù)（MNDWI）、7個(gè)波段的均值（Mean）、形狀指數(shù)（Shape Index）、面積（Area）、長(zhǎng)寬比（Length/width）。

3 結(jié)果分析

3.1 分類(lèi)結(jié)果

充分利用Landsat8 OLI多光譜影像特征，采用Matlab軟件實(shí)現(xiàn)最佳指數(shù)因子（Optimum Index Factor，OIF）指數(shù)計(jì)算，最終選取652波段作為L(zhǎng)andsat 8 OLI最優(yōu)波段組合。采用eCognition軟件執(zhí)行多尺度分割算法時(shí)，將6波段（SWIR1波段）、5波段（NIR波段）、2波段（B波段）三者分割權(quán)重設(shè)為2，其余權(quán)值設(shè)為1，使最優(yōu)波段組合參與分割的權(quán)值增大。分割起始尺度分別設(shè)置為50、80、100，形狀因子、緊致度因子分別設(shè)置為0.1和0.5，循環(huán)次數(shù)100次，得到的分割結(jié)果如圖1所示。

由圖1可知，當(dāng)分割尺度為58、69、74、78、86、102等值時(shí)，局部方差達(dá)到極大值，這些值可能為影像最優(yōu)分割尺度。經(jīng)反復(fù)試驗(yàn)，當(dāng)分割尺度為78時(shí)，分割效果最好，地物分割適度，未出現(xiàn)分割過(guò)擬合或分割不完全現(xiàn)象。

通過(guò)計(jì)算所有對(duì)象近紅外波段均值，利用隸屬度小于函數(shù)，不斷調(diào)整特征的上下限范圍，最終確定水域近紅外波段均值介于0～382。然后，基于訓(xùn)練采樣點(diǎn)及不同特征參數(shù)，對(duì)剩余地物分別采用面向?qū)ο蟮腃ART決策樹(shù)分類(lèi)、Bayes分類(lèi)、隨機(jī)森林分類(lèi)等方法進(jìn)行分類(lèi)。為對(duì)比分類(lèi)結(jié)果，將傳統(tǒng)最大似然法作為參照。為比較局部分類(lèi)效果，截取中心城區(qū)包含各種地物的區(qū)域?qū)Φ孛嫱匚镞M(jìn)行分類(lèi)結(jié)果對(duì)比，如圖2所示。

由圖2可知，最大似然法得到的結(jié)果“椒鹽”現(xiàn)象嚴(yán)重，地物邊界與實(shí)際存在差別，同一地物中存在錯(cuò)分像元。面向?qū)ο蠓椒ǚ诸?lèi)結(jié)果地類(lèi)邊界連貫，更接近于實(shí)際，避免了地物破碎的現(xiàn)象。傳統(tǒng)最大似然分類(lèi)對(duì)于細(xì)小河流的提取效果優(yōu)于面向分類(lèi)方法，原因在于夏季河道周?chē)懿剂植荩恿鞯慕t外特征不明顯，對(duì)于中低分辨率遙感影像，分割對(duì)象時(shí)出現(xiàn)林地和河流對(duì)象混分;而傳統(tǒng)最大似然分類(lèi)是基于像元的分類(lèi)，得到的分類(lèi)結(jié)果離散，能夠更好地學(xué)習(xí)水域訓(xùn)練采樣點(diǎn)。傳統(tǒng)最大似然分類(lèi)出現(xiàn)耕地、建設(shè)用地、采礦用地的混淆，原因在于面積較小的采礦用地與零星分布的耕地或建設(shè)用地光譜特征相似，僅通過(guò)單一光譜特征不易區(qū)分。

3.2 精度評(píng)價(jià)

為更精確對(duì)比各種方法的分類(lèi)精度及探討不同分類(lèi)方法的適用性，利用測(cè)試驗(yàn)證采樣點(diǎn)分別對(duì)上述4種方法建立分類(lèi)混淆矩陣，進(jìn)行精度對(duì)比。評(píng)價(jià)指標(biāo)包括總體分類(lèi)精度、制圖精度、用戶(hù)精度以及 kappa系數(shù)等[10]，評(píng)價(jià)結(jié)果如表1所示。

對(duì)于不同方法得到的分類(lèi)結(jié)果，四種方法得到分類(lèi)精度和與地表真實(shí)值的一致性各有差異，總體精度和Kappa系數(shù)優(yōu)劣程度為：面向?qū)ο箅S機(jī)森林分類(lèi)>面向?qū)ο驝ART決策樹(shù)分類(lèi)>面向?qū)ο驜ayes分類(lèi)>傳統(tǒng)最大似然法分類(lèi)。面向?qū)ο蠓椒ǚ诸?lèi)優(yōu)勢(shì)明顯高于傳統(tǒng)最大似然分類(lèi)，隨機(jī)森林分類(lèi)整體效果最優(yōu)，總體分類(lèi)精度達(dá)87.92%，Kappa系數(shù)為0.832 5。通過(guò)對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)，對(duì)于不同地類(lèi)，各種分類(lèi)器展現(xiàn)出不同適用性。面向?qū)ο驜ayes分類(lèi)方法對(duì)于采礦用地的提取，用戶(hù)精度為75.71%，制圖精度達(dá)到82.05%，相較于其他三種方法，精度均較高且部分指標(biāo)遠(yuǎn)大于其他結(jié)果，因此該方法對(duì)采礦用地分類(lèi)更為適用。草地、林地較易區(qū)分，四種方法的分類(lèi)精度均較好;面向?qū)ο箅S機(jī)森林分類(lèi)對(duì)建設(shè)用地分類(lèi)較為準(zhǔn)確，制圖精度達(dá)到74.95%;面向?qū)ο蠓椒?gòu)建隸屬度函數(shù)，對(duì)于水域的分類(lèi)較為準(zhǔn)確。傳統(tǒng)最大似然法更適用于黃土高原典型地區(qū)中低分辨率遙感影像中細(xì)小水體的提取。

4 結(jié)論

本文基于Landsat-8 OLI遙感影像，采用采樣點(diǎn)和多種特征的面向?qū)ο驝ART決策樹(shù)分類(lèi)、Bayes分類(lèi)、隨機(jī)森林分類(lèi)方法對(duì)黃土高原典型地區(qū)土地利用類(lèi)型進(jìn)行提取，同時(shí)對(duì)比傳統(tǒng)最大似然分類(lèi)，可得出如下結(jié)論。

面向?qū)ο蠓椒ㄌ崛〉牡仡?lèi)邊界與實(shí)際相符，地類(lèi)分斑明確，避免了傳統(tǒng)基于像元分類(lèi)所帶來(lái)的“椒鹽現(xiàn)象”問(wèn)題?？傮w上，面向?qū)ο箅S機(jī)森林方法對(duì)丘陵溝壑區(qū)分類(lèi)效果最好，總體分類(lèi)精度為87.92%，Kappa系數(shù)為0.832 5。

對(duì)于不同地類(lèi)，采礦用地分類(lèi)采用面向?qū)ο驜ayes分類(lèi)時(shí)精度較好;面向?qū)ο箅S機(jī)森林分類(lèi)更適用于建設(shè)用地分類(lèi);面向?qū)ο蠓椒皞鹘y(tǒng)最大似然法對(duì)草地、林地分類(lèi)精度均較好;基于面向?qū)ο蟮姆椒ú捎秒`屬度函數(shù)對(duì)于水域的分類(lèi)較為準(zhǔn)確，傳統(tǒng)最大似然法更適用于黃土高原典型地區(qū)中低分辨率遙感影像中細(xì)小水體的提取。

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