宋宏利　雷海梅　尚明

摘要： 黑龍港流域是中國(guó)季節(jié)性休耕的試點(diǎn)區(qū)域，利用遙感技術(shù)及時(shí)、準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)該區(qū)域的農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)，對(duì)于精準(zhǔn)評(píng)價(jià)休耕政策的實(shí)施效果具有重要意義。本研究以黑龍港流域南部區(qū)域?yàn)檠芯繉?duì)象，采用2019年1-12月的21景Sentinel 2A/B為數(shù)據(jù)源，構(gòu)建3種植被指數(shù)的時(shí)序數(shù)據(jù)集，結(jié)合作物典型時(shí)相多光譜數(shù)據(jù)，采用隨機(jī)森林法提取研究區(qū)內(nèi)冬小麥、夏玉米、棉花、大蒜、蔬菜等農(nóng)作物信息，并結(jié)合野外調(diào)查數(shù)據(jù)對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，對(duì)比分析不同特征參數(shù)提取農(nóng)作物信息的精度。結(jié)果表明，歸一化差值紅邊指數(shù)（NDRE1）+典型時(shí)相多光譜數(shù)據(jù)（S20831）取得了最高的總體精度和Kappa系數(shù)，其值分別為87.27%和0.85。采用歸一化差分植被指數(shù)（NDVI）+S20831，冬小麥-夏玉米、大蒜-夏玉米2種雙峰型輪作農(nóng)作物的用戶精度最高，分別為94.92%和86.41%。采用S20831+NDRE1，蔬菜及棉花2種單峰型農(nóng)作物的用戶精度最高，分別為91.95%和91.67%。因此，在黑龍港流域農(nóng)作物的精細(xì)分類研究中，結(jié)合Sentinel 2A/B植被指數(shù)時(shí)序數(shù)據(jù)與典型時(shí)相多光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的精度較高，可用于該區(qū)域農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)監(jiān)測(cè)及休耕政策執(zhí)行效果評(píng)價(jià)。

關(guān)鍵詞： 黑龍港流域;Sentinel 2A/B;時(shí)序植被指數(shù);農(nóng)作物分類

中圖分類號(hào)： TP79 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1000-4440（2021）01-0083-10

Crop classification based on Sentinel 2A/B time series data in Heilonggang river basin

SONG Hong-li， LEI Hai-mei， SHANG Ming

（College of Geosciences and Engineering， Hebei University of Engineering， Handan 056038， China）

Abstract： Heilonggang river basin is the pilot area of seasonal fallow in China， using remote sensing technology for timely and accurately monitoring the crop planting structure in this area is of great significance for accurately evaluating the implementation effect of fallow policy. In this study， the southern area of Heilonggang river basin was taken as the research region， and 21 sceneries Sentinel 2A/B from January to December 2019 was used as the data source， the time series data set of three vegetation indices was constructed， combined with the typical time-phase multi spectral data of crops， the winter wheat， summer corn， cotton， garlic， vegetables and other crops in the study area were extracted by random forest classification method. The classified results were verified by combining the above data with the data from field investigation to compare the precision of different characteristic parameters in extracting crop information. The results showed that normalized difference red edge index （NDRE1）+ typical time phase multispectral data （S20831） acquired the best overall accuracy and Kappa coefficient， the value were 87.27% and 0.85， respectively. From the perspective of users， winter wheat-summer maize and garlic-summer maize got the highest accuracy by using normalized difference vegetation index （NDVI）+S2083， the user accuracy was 94.92% and 86.41%， respectively. In addition， vegetables and cotton got the highest accuracy by using S20831 + NDRE1， the user accuracy was 91.95% and 91.67%， respectively. Therefore， the combination of time series Sentinel 2A/B vegetation index and typical time-phase multi-band data has a better effect for the fine classification of crops in Heilonggang river basin， which can be used for the monitoring of crop planting structure and the evaluation of fallow policy effects.

Key words： Heilonggang river basin;Sentinel 2A/B;time series vegetation index;crop classification

農(nóng)作物類型識(shí)別是農(nóng)作物種植面積提取、長(zhǎng)勢(shì)分析以及產(chǎn)量估測(cè)的基礎(chǔ)，也是農(nóng)情遙感的重要內(nèi)容[1]。傳統(tǒng)農(nóng)作物分布信息獲取主要以野外抽樣調(diào)查和逐級(jí)統(tǒng)計(jì)為主要手段，費(fèi)時(shí)、費(fèi)力且主觀性較強(qiáng)，存在一定的時(shí)間滯后性，無法對(duì)農(nóng)作物的分布情況進(jìn)行空間表達(dá)。近年來，隨著傳感器技術(shù)的不斷發(fā)展，遙感數(shù)據(jù)的空間分辨率和時(shí)間分辨率均有明顯提高，促使其成為農(nóng)作物類型識(shí)別的重要手段[2]。在農(nóng)作物生育期內(nèi)，由于其體內(nèi)的色素含量、細(xì)胞結(jié)構(gòu)及水分含量等理化特征具有一定的相似性，導(dǎo)致不同農(nóng)作物光譜特征的相似度較高，僅憑單一時(shí)相遙感影像數(shù)據(jù)難以準(zhǔn)確區(qū)分農(nóng)作物類型[3]。農(nóng)作物具有特有的物候特征，并且同一農(nóng)作物在不同生育期及不同農(nóng)作物在同一生育期的物候特征差異比較明顯，覆蓋農(nóng)作物整個(gè)生長(zhǎng)季時(shí)序遙感數(shù)據(jù)的植被指數(shù)曲線變化特征能夠充分體現(xiàn)不同農(nóng)作物的物候特征，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)多種農(nóng)作物的識(shí)別以及種植結(jié)構(gòu)信息的提取[4]。

近年來，國(guó)內(nèi)外學(xué)者在利用時(shí)間序列遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行農(nóng)作物制圖方面進(jìn)行了大量研究，并取得了較多成果。由于數(shù)據(jù)獲取可行性及數(shù)據(jù)成本等因素限制，現(xiàn)有研究主要集中于MODIS[5-10]、Landsat[11-14]及GF-1 WFV[15-20]等數(shù)據(jù)，采用的時(shí)序植被指數(shù)主要為歸一化差分植被指數(shù)（NDVI）、增強(qiáng)型植被指數(shù)（EVI）等。MODIS數(shù)據(jù)有良好的重返周期，時(shí)間分辨率較高，但其較為粗糙的空間分辨率容易造成混合像元問題，難以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜種植區(qū)域及地塊破碎區(qū)域農(nóng)作物的提取。Landsat數(shù)據(jù)的30 m空間分辨率適用于多數(shù)情況下的農(nóng)作物分類，但其重返周期為16 d，時(shí)間分辨率較低，容易受到云、雨等天氣因素影響，從而造成數(shù)據(jù)污染，難以獲取作物關(guān)鍵生長(zhǎng)季內(nèi)的高質(zhì)量光譜數(shù)據(jù)。GF-1 WFV數(shù)據(jù)具有良好的空間分辨率和時(shí)間分辨率，但其僅包含藍(lán)、綠、紅和近紅外4個(gè)波段，沒有對(duì)植被較為敏感的紅邊波段。相對(duì)于MODIS、Landsat、GF-1 WFV，Sentinel 2A/B能夠提供5 d重訪周期和最高10 m空間分辨率的多光譜數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)具有3個(gè)對(duì)植被光譜特征敏感的紅邊波段，因此更適合用于農(nóng)作物制圖，并且能夠從更加精細(xì)的空間尺度對(duì)地表農(nóng)作物類別進(jìn)行辨識(shí)。近幾年來，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)Sentinel2數(shù)據(jù)用于農(nóng)作物分類的相關(guān)研究進(jìn)行了積極探索，杜保佳等[21]采用Sentinel 2A NDVI時(shí)間序列數(shù)據(jù)及面向?qū)ο鬀Q策樹方法對(duì)黑龍江省北安市的農(nóng)作物進(jìn)行了識(shí)別，郭交等[22]探討了哨兵2號(hào)數(shù)據(jù)和哨兵1號(hào)數(shù)據(jù)在陜西省大荔農(nóng)場(chǎng)農(nóng)作物分類中的應(yīng)用效果，吳靜等[23]采用哨兵2A時(shí)間序列數(shù)據(jù)及隨機(jī)森林法對(duì)甘肅省景泰縣的農(nóng)作物類型進(jìn)行了提取，畢愷藝等[24]采用Sentinel 2A NDVI時(shí)序數(shù)據(jù)及面向?qū)ο鬀Q策樹方法對(duì)陜西省陳家灣流域的植被進(jìn)行了精細(xì)提取。上述研究結(jié)果為采用Sentinel 2A數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)域尺度農(nóng)作物分類提供了重要依據(jù)，但由于地表景觀結(jié)構(gòu)、氣候、種植模式的差異，致使不同區(qū)域的農(nóng)作物種類、分布、物候特征不盡相同。因此，探索Sentinel 2A/B時(shí)序數(shù)據(jù)特別是其紅邊波段在種植模式相對(duì)復(fù)雜，地塊破碎相對(duì)明顯的華北區(qū)域的應(yīng)用具有重要意義。

黑龍港流域位于河北省中南部，是中國(guó)重要的冬小麥產(chǎn)區(qū)，同時(shí)也是地下水超采最嚴(yán)重的區(qū)域之一?！短剿鲗?shí)行耕地輪作休耕制度試點(diǎn)方案》[25]中將黑龍港流域深層地下水漏斗區(qū)列為季節(jié)性休耕試點(diǎn)區(qū)域，明確提出應(yīng)利用遙感技術(shù)對(duì)休耕情況進(jìn)行監(jiān)測(cè)，以便精準(zhǔn)評(píng)價(jià)休耕政策的實(shí)施效果?；诖?，本研究擬以黑龍港南部區(qū)域?yàn)檠芯繉?duì)象，利用2019年覆蓋作物整個(gè)生長(zhǎng)季的多時(shí)相Sentinel 2A/B數(shù)據(jù)，構(gòu)建歸一化差分植被指數(shù)（NDVI）、歸一化差值紅邊指數(shù)（NDRE1）和簡(jiǎn)單比值指數(shù)（SRre）時(shí)序數(shù)據(jù)集，結(jié)合農(nóng)作物生長(zhǎng)旺盛期的多光譜數(shù)據(jù)，采用隨機(jī)森林法提取研究區(qū)冬小麥、夏玉米、棉花、大蒜等農(nóng)作物的種植信息，并結(jié)合野外實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，對(duì)比分析不同特征參數(shù)提取農(nóng)作物信息的精度，以期為該區(qū)域休耕政策實(shí)施效果的監(jiān)測(cè)提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)地處黑龍港流域南部（圖1），位于北緯36°35′～36°56′，東經(jīng)114°30′～114°52′，行政區(qū)劃屬于邯鄲市永年區(qū)。該區(qū)域?yàn)樯角捌皆貛?，地?shì)低平，屬于典型的暖溫帶季風(fēng)氣候，四季分明，日照充足，雨熱同期，干冷同季。年平均降水量為503.6 mm，年平均日照時(shí)數(shù)為2 463.8 h。本區(qū)域種植的農(nóng)作物主要包括冬小麥、夏玉米、大蒜、棉花、蔬菜，是著名的大蒜之鄉(xiāng)和有機(jī)蔬菜之鄉(xiāng)。冬小麥和夏玉米是該區(qū)域的主要糧食作物，采用輪作方式種植，具備典型的黑龍港流域農(nóng)作物種植特征。

1.2 衛(wèi)星數(shù)據(jù)及預(yù)處理

Sentinel 2A/B遙感數(shù)據(jù)下載自歐洲航天局（ESA）數(shù)據(jù)中心（https：//scihub.copernicus.eu/dhus/），產(chǎn)品級(jí)別為L(zhǎng)1C級(jí)。Sentinel 2衛(wèi)星攜帶的多光譜成像儀（MSI）包含從可見光到短波紅外的13個(gè)光譜波段（表1），S2A和S2B衛(wèi)星分別發(fā)射于2015年和2017年，二者可達(dá)到5 d的重返周期，是光學(xué)遙感數(shù)據(jù)中唯一在紅邊范圍內(nèi)含3個(gè)波段的數(shù)據(jù)，能夠有效監(jiān)測(cè)植被生長(zhǎng)信息。為了保持與野外調(diào)查樣本時(shí)間的一致性，選用了覆蓋研究區(qū)農(nóng)作物整個(gè)生長(zhǎng)期（2019年1月3日至12月19日）的共21期較高質(zhì)量的Sentinel 2A/B衛(wèi)星影像用于農(nóng)作物分類。

L1C級(jí)數(shù)據(jù)是大氣表觀反射率產(chǎn)品，經(jīng)過了正射校正和幾何精校正，但未進(jìn)行大氣校正[26]。為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，在進(jìn)行植被指數(shù)計(jì)算及農(nóng)作物分類之前，使用歐洲航天局提供的Sen2cor插件對(duì)下載的Sentinel 2A/B L1C級(jí)數(shù)據(jù)進(jìn)行大氣校正，進(jìn)而得到大氣層底反射率數(shù)據(jù)。校正之后采用SNAP軟件將大氣校正結(jié)果重采樣為ENVI軟件可用格式。為保證空間分辨率的一致性，采用最鄰近插值法[27]將Band5、Band6、Band7、Band8A、Band11、Band12由原來的20 m重采樣為10 m，將Band1、Band9由原來的60 m重采樣為10 m。利用ENVI軟件將所有波段數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加、裁剪，獲取植被指數(shù)時(shí)序數(shù)據(jù)集。

1.3 野外調(diào)查數(shù)據(jù)

課題組于2019年5-8月共進(jìn)行了6次野外調(diào)查取樣。在采樣過程中，為了盡量減小樣本定位誤差對(duì)分類精度的影響，采樣時(shí)均選擇較大地塊，且在地塊中間用手持GPS記錄地塊的經(jīng)緯度坐標(biāo)信息以及農(nóng)作物類型、物候信息。整理野外調(diào)查數(shù)據(jù)，獲取有效樣本總數(shù)2 866個(gè)，其中建設(shè)用地330個(gè)，水體114個(gè)，冬小麥-夏玉米642個(gè)，棉花431個(gè)，大蒜-夏玉米319個(gè)，其他210個(gè)，果園338個(gè)，蔬菜482個(gè)，并將其按照7∶3的比例隨機(jī)分為訓(xùn)練樣本2 002個(gè)，驗(yàn)證樣本864個(gè)。

1.4 試驗(yàn)方法

本研究基于預(yù)處理后的多時(shí)相Sentinel 2A/B遙感影像構(gòu)建植被指數(shù)時(shí)序數(shù)據(jù)集，結(jié)合野外樣本數(shù)據(jù)對(duì)比分析不同農(nóng)作物在不同指數(shù)下的時(shí)間序列變化曲線，結(jié)合典型時(shí)相的多光譜數(shù)據(jù)構(gòu)建不同分類方案，采用隨機(jī)森林法對(duì)農(nóng)作物類型及空間分布信息進(jìn)行識(shí)別，最終采用總體精度、Kappa系數(shù)等指標(biāo)進(jìn)行分類精度評(píng)價(jià)，以獲取該區(qū)域農(nóng)作物分類的最優(yōu)方案，具體過程見圖2。

1.4.1 試驗(yàn)方案設(shè)計(jì) 為了獲取研究區(qū)域最優(yōu)的農(nóng)作物分類特征參量，本研究設(shè)計(jì)了2套試驗(yàn)方案，一是單獨(dú)使用多時(shí)相植被指數(shù)序列數(shù)據(jù)作為特征參量;二是聯(lián)合使用多時(shí)相植被指數(shù)序列數(shù)據(jù)及特定時(shí)相多光譜數(shù)據(jù)作為特征參量，具體方案見表2。

1.4.2 植被指數(shù)時(shí)序數(shù)據(jù)集的構(gòu)建

選擇歸一化差分植被指數(shù)（NDVI）、歸一化差值紅邊指數(shù)（NDRE1）和簡(jiǎn)單比值指數(shù)（SRre）進(jìn)行作物分類，各指數(shù)具體計(jì)算公式見表3。

為了提高植被指數(shù)質(zhì)量，消除水汽、氣溶膠等因素造成的異常點(diǎn)和空值點(diǎn)，獲取符合農(nóng)作物生長(zhǎng)規(guī)律的時(shí)間序列曲線，本研究采用Savitzky-Golay（S-G）濾波處理對(duì)原有植被指數(shù)時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行重新構(gòu)建。S-G濾波處理是一種基于局域多項(xiàng)式的最小二乘法擬合濾波方法，其在有效濾除噪音的同時(shí)，可保持信號(hào)的形狀，并能清晰描述時(shí)序數(shù)據(jù)的長(zhǎng)期變化趨勢(shì)[31]。

濾波處理采用ENVI軟件中的Savizky-Golay Filter擴(kuò)展工具實(shí)現(xiàn)，經(jīng)過試驗(yàn)，最終參數(shù)設(shè)置為：平滑多項(xiàng)式次數(shù)（d）=4，決定移動(dòng)窗口大?。╩）=5。

1.4.3 分類方法 隨機(jī)森林（RF）分類器是由Breiman[32]于2001年提出的一種分類方法，它是由若干決策樹以及投票機(jī)制組成的一種集成學(xué)習(xí)分類器，相比其他分類器表現(xiàn)出較強(qiáng)的抗噪能力，實(shí)現(xiàn)相對(duì)簡(jiǎn)單，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率較高。采用Bootstrap自助抽樣技術(shù)有放回地從原始數(shù)據(jù)中隨機(jī)選取訓(xùn)練集，基于基尼系數(shù)最小原則選擇最優(yōu)特征進(jìn)行分裂，以減少出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，最終的分類結(jié)果由多棵樹分類器投票決定[33]。

隨機(jī)森林構(gòu)建決策樹過程中需要設(shè)置2個(gè)參數(shù)：決策樹的數(shù)量（N）和特征變量的數(shù)量（m）。本研究確定N=1 000，m=M（M為分類特征總數(shù)）。

1.4.4 精度驗(yàn)證 基于2019年野外調(diào)查驗(yàn)證樣本數(shù)據(jù)，生成不同試驗(yàn)方案下的混淆矩陣，采用總體精度、Kappa系數(shù)、用戶精度和生產(chǎn)者精度對(duì)不同試驗(yàn)方案分類結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)。

2 結(jié)果與分析

2.1 不同農(nóng)作物典型時(shí)相光譜數(shù)據(jù)及植被指數(shù)時(shí)序曲線特征分析

基于S-G濾波處理后的植被指數(shù)特征影像，通過訓(xùn)練樣本獲取NDVI、NDRE1、SRre的均值，并繪制時(shí)間序列特征曲線。圖3顯示，各個(gè)農(nóng)作物均在8月31日達(dá)到生長(zhǎng)旺盛期，該時(shí)期多光譜數(shù)據(jù)影像質(zhì)量較好，且近紅外波段的灰度值（DN值）具有區(qū)分作物類型的能力。因此，綜合考慮農(nóng)作物生長(zhǎng)的季節(jié)性及其光譜特征差異，本研究選擇8月31日Sentinel 2B影像作為典型時(shí)相多光譜數(shù)據(jù)，進(jìn)行光譜特征分析。

圖4顯示，水體在Band6、Band7、Band8、Band8A、Band9、Band11、Band12處的DN值均低于其他地類，在近紅外波段的差值最大;建設(shè)用地在Band1至Band5及Band11至Band12的DN值均高于其他地類，光譜特征明顯。由此可見，僅使用光譜特征可較好地將建設(shè)用地和水體與植被區(qū)分開。不同農(nóng)作物間的波譜特征具有一定相似性，在可見光波段范圍難以將其分開，在近紅外波段，棉花的DN值明顯高于其他作物，可以作為棉花識(shí)別的重要特征。

結(jié)合物候歷（表4）及植被指數(shù)時(shí)序曲線（圖3）可知，冬小麥于10月上中旬播種，7 d左右出苗，植被指數(shù)值逐漸升高，在12月出現(xiàn)一個(gè)小波峰，此時(shí)NDVI、NDRE1、SRre值均高于其他作物，該時(shí)間點(diǎn)3種植被指數(shù)均可作為冬小麥識(shí)別的重要特征。1月上旬為冬小麥的越冬期，該時(shí)段內(nèi)冬小麥處于冬眠狀態(tài)，光合作用衰減，植被指數(shù)值有所下降;2月下旬-3月冬小麥開始返青起身，植被指數(shù)值迅速升高;4月中下旬至5月上旬進(jìn)入孕穗期，達(dá)到生長(zhǎng)期內(nèi)第一個(gè)峰值，此時(shí)NDVI、NDRE1和SRre高于其他作物，是識(shí)別冬小麥的關(guān)鍵特征時(shí)期;6月成熟收獲，植被指數(shù)值下降明顯。輪作作物夏玉米于6月上中旬播種出苗，7月中下旬拔節(jié)，8月進(jìn)入抽穗期，生長(zhǎng)旺盛，植被指數(shù)值明顯升高并于8月中下旬達(dá)到第二個(gè)峰值，9月上旬進(jìn)入灌漿期，中下旬成熟收獲，植被指數(shù)值逐漸降低。

大蒜于9月下旬開始播種，10月中下旬進(jìn)入萌芽期，植被指數(shù)值緩慢上升，11月中下旬幼苗生長(zhǎng)，開始覆蓋塑料薄膜，植被指數(shù)值略微下降。3月中下旬為大蒜的返青期，植被指數(shù)值迅速上升，此時(shí)NDVI、NDRE1值高于其他作物，是區(qū)分大蒜的特征時(shí)期。大蒜于5月上旬進(jìn)入生理休眠期，6月上旬收獲，植被指數(shù)值下降明顯。

棉花為單峰型作物，于4月下旬播種，5-6月出苗現(xiàn)蕾，7月中下旬開花，植被指數(shù)值緩慢升高，9月中下旬吐絮，10月下旬成熟收獲，植被指數(shù)值下降。棉花8月31日的NDVI、NDRE1和SRre值均低于雙峰值作物（圖3）。

2.2 不同試驗(yàn)方案分類精度對(duì)比分析

采用隨機(jī)森林法分別基于NDVI、NDRE1、SRre這3種時(shí)序植被指數(shù)及典型時(shí)相多光譜數(shù)據(jù)（S20831）進(jìn)行分類，并利用864個(gè)驗(yàn)證樣本計(jì)算總體精度和Kappa系數(shù)。結(jié)果（表5）表明，采用單時(shí)相多光譜數(shù)據(jù)時(shí)，分類的總體精度僅為72.56%，明顯低于采用時(shí)序植被指數(shù)作為特征參量時(shí)的總體精度，其中利用時(shí)序植被指數(shù)NDRE1進(jìn)行分類的總體精度最高，其值為85.49%;其次是利用時(shí)序植被指數(shù)SRre，總體精度為83.56%;利用時(shí)序植被指數(shù)NDVI進(jìn)行分類的總體精度為82.91%。說明在農(nóng)作物生長(zhǎng)周期內(nèi)，不同農(nóng)作物在特定時(shí)間具有相似的光譜特征，僅依靠單時(shí)相多光譜數(shù)據(jù)難以區(qū)分多種農(nóng)作物。由于農(nóng)作物具有獨(dú)特的物候特征，并且同一農(nóng)作物在不同生育期及不同農(nóng)作物在同一生育期的物候差異比較明顯。例如，冬小麥在10月份播種，次年6月份成熟收割，棉花則在4月份播種，10月份成熟，可利用物候特征差異性導(dǎo)致的植被指數(shù)時(shí)序變化實(shí)現(xiàn)農(nóng)作物類型識(shí)別和空間分布信息提取。根據(jù)Kappa系數(shù)大小對(duì)分類精度效果的定義[34-35]，基于NDRE1和SRre進(jìn)行分類的Kappa系數(shù)為0.8～1.0，分類效果屬于非常好級(jí)別，基于NDVI進(jìn)行分類的Kappa系數(shù)為0.6～0.8，屬于較好分類級(jí)別。

當(dāng)聯(lián)合使用典型時(shí)相多光譜數(shù)據(jù)和時(shí)序植被指數(shù)時(shí)，總體精度和Kappa系數(shù)均在僅依靠時(shí)序植被指數(shù)的基礎(chǔ)上得到了提高，其中基于S20831+NDRE1進(jìn)行分類的總體精度最高，其值達(dá)到了87.27%，比基于單一時(shí)序植被指數(shù)NDRE1提高了1.78個(gè)百分點(diǎn);基于S20831+NDVI和S20831+SRre進(jìn)行分類的總體精度則分別比基于單一時(shí)序植被指數(shù)NDVI和SRre提高了2.97、2.20個(gè)百分點(diǎn)?；赟20831+NDRE1、S20831+NDVI和S20831+SRre進(jìn)行分類的Kappa系數(shù)值均為0.8～1.0，分類效果屬于非常好級(jí)別，與杜保佳等[21]、畢愷藝等[24]的研究結(jié)果相似。本研究結(jié)果說明，盡管利用植被指數(shù)時(shí)序變化能夠充分體現(xiàn)不同農(nóng)作物的物候特征，但植被指數(shù)計(jì)算過程中僅采用了近紅外、紅邊以及紅光等少數(shù)幾個(gè)波段，造成部分光譜信息丟失，而與時(shí)相多光譜數(shù)據(jù)的集成，有效彌補(bǔ)了這種信息缺失，進(jìn)而在一定程度上提高了農(nóng)作物的分類精度。

表6、表7顯示，僅使用NDVI、NDRE1和SRre時(shí)序植被指數(shù)進(jìn)行分類時(shí)，各類農(nóng)作物用戶精度均達(dá)到80.00%以上，生產(chǎn)者精度均達(dá)到70.00%以上，引入典型時(shí)相多光譜數(shù)據(jù)后，各類農(nóng)作物的用戶精度提升至85.00%以上，生產(chǎn)者精度提升至75.00%以上，說明分類方法相同時(shí)，典型時(shí)相多光譜數(shù)據(jù)的引入能夠有效提升各類農(nóng)作物的分類精度。其中，冬小麥-夏玉米和大蒜-夏玉米這2類輪作作物在S20831+NDVI分類方案下的用戶精度達(dá)到最高，分別為94.92%和86.41%，生產(chǎn)者精度分別為97.84%和81.96%，表明NDVI時(shí)序植被指數(shù)聯(lián)合典型時(shí)相多光譜數(shù)據(jù)對(duì)研究區(qū)輪作農(nóng)作物提取效果較好。蔬菜和棉花在S20831+NDRE1分類方案下的用戶精度達(dá)到最高，分別為91.95%和91.67%，生產(chǎn)者精度分別為98.56%和84.62%，表明NDRE1紅邊指數(shù)時(shí)序植被指數(shù)聯(lián)合典型時(shí)相多光譜數(shù)據(jù)后蔬菜和棉花這2類農(nóng)作物的提取效果較好?？傮w而言，各類農(nóng)作物的分類精度均較高，驗(yàn)證了Sentinel 2A/B植被指數(shù)時(shí)序數(shù)據(jù)特別是紅邊指數(shù)時(shí)序數(shù)據(jù)結(jié)合典型時(shí)相多光譜數(shù)據(jù)在黑龍港流域農(nóng)作物分類應(yīng)用方面的可行性。

2.3 研究區(qū)主要農(nóng)作物分布

采用總體精度最高的S20831+NDRE1試驗(yàn)方案繪制出研究區(qū)農(nóng)作物分布圖（圖5），其混淆矩陣見表8。圖5顯示，冬小麥-夏玉米種植面積最大，主要分布在研究區(qū)北部及中部;蔬菜種植面積次之，主要分布在研究區(qū)中南部，呈片狀分布;大蒜-夏玉米主要分布在研究區(qū)中南部，種植密集但范圍較小;棉花主要分布在研究區(qū)南部及東南部，種植面積較小，分布較為分散。表8顯示，冬小麥-夏玉米與大蒜-夏玉米之間有錯(cuò)分、漏分的情況，這是因?yàn)榇笏馀c冬小麥的播種、收獲日期相近，且二者接茬作物均為夏玉米，二者在物候特征上的相似性導(dǎo)致其時(shí)序紅邊指數(shù)的差異性較小，在植被指數(shù)曲線中重疊部分較多。除此之外，4種主要農(nóng)作物均與其他地類（包括研究區(qū)內(nèi)少量未利用荒地、休耕地及種植面積較小的一些農(nóng)作物）存在混分現(xiàn)象，造成該現(xiàn)象的原因是研究區(qū)地塊破碎，種植結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，呈嵌套式分布，其他地類面積較小且零星分布在主要農(nóng)作物地塊周圍，在Sentinel 2A/B 10 m空間分辨率影像上構(gòu)成混合像元，因此在分類過程中容易混淆。

3 結(jié)論

時(shí)序植被指數(shù)特征曲線分析結(jié)果表明，根據(jù)覆蓋農(nóng)作物生長(zhǎng)季內(nèi)的21景時(shí)序圖像，可以較好地判斷研究區(qū)內(nèi)農(nóng)作物生長(zhǎng)的物候差異，能有效區(qū)分不同農(nóng)作物類型。

在研究區(qū)域內(nèi)單獨(dú)使用植被指數(shù)作為特征參量進(jìn)行分類時(shí)，基于NDRE1進(jìn)行分類的總體精度和Kappa系數(shù)最高，當(dāng)聯(lián)合使用典型時(shí)相多光譜數(shù)據(jù)和時(shí)序植被指數(shù)數(shù)據(jù)時(shí)，各分類方案總體精度和Kappa系數(shù)均得到了不同程度的提高。這說明，雖然植被指數(shù)時(shí)序變化能夠充分體現(xiàn)不同農(nóng)作物的物候特征，但是植被指數(shù)計(jì)算過程中僅采用了紅光、近紅外、紅邊等少數(shù)幾個(gè)波段，造成一定光譜信息的丟失，通過與典型時(shí)相多光譜數(shù)據(jù)的聯(lián)合，可以有效彌補(bǔ)了這種信息缺失，進(jìn)而在一定程度上提高了農(nóng)作物的分類精度。

NDVI時(shí)序數(shù)據(jù)結(jié)合農(nóng)作物生長(zhǎng)旺季多光譜數(shù)據(jù)適用于具有雙峰特征的輪作型農(nóng)作物的提取，而NDRE1時(shí)序數(shù)據(jù)結(jié)合農(nóng)作物生長(zhǎng)旺季多光譜數(shù)據(jù)則適用于一年一季單峰型農(nóng)作物的提取。

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（責(zé)任編輯：王 妮）

收稿日期：2020-06-01

基金項(xiàng)目：河北省自然科學(xué)基金項(xiàng)目（D2019402067）;河北省高等學(xué)?？茖W(xué)技術(shù)研究重點(diǎn)項(xiàng)目（ZD2017212）;河北省研究生示范課建設(shè)項(xiàng)目（KCJSX2019065）

作者簡(jiǎn)介：宋宏利（1980-），男，河北撫寧人，博士，副教授，主要從事3S技術(shù)集成及應(yīng)用研究。（E-mail）songholi2003@163.com