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        無人機(jī)影像紅邊波段K-L變換火燒跡地提取方法

        2022-05-30 08:43:44曹國軍曾玉婷葉江霞
        山西林業(yè)科技 2022年1期
        關(guān)鍵詞:分類監(jiān)督

        曹國軍,趙 爽,曾玉婷,陳 兵,葉江霞

        (西南林業(yè)大學(xué),云南 昆明 650224)

        森林是地球生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分之一,對人類生產(chǎn)生活及社會發(fā)展十分重要。中國森林資源地廣物稀,人均森林占有量不足世界人均占有量的1/4,且面臨著火災(zāi)、病蟲害、氣象災(zāi)害、濫砍濫伐等一系列外在威脅[1-3]。其中,火災(zāi)是森林資源遭到毀壞的重要原因之一?;馂?zāi)發(fā)生后,植被覆蓋度降低,生物生境遭到破壞,生物多樣性減少,導(dǎo)致生態(tài)環(huán)境惡化[4,5];另一方面,火災(zāi)也給人類生產(chǎn)生活帶來嚴(yán)重威脅,影響社會經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展[6]。森林火災(zāi)發(fā)生的原因具有多樣性,不可控性高,災(zāi)前預(yù)防難度較大。因此,對林火動態(tài)進(jìn)行精準(zhǔn)高效的監(jiān)測,對于降低火災(zāi)損失、促進(jìn)森林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)具有指導(dǎo)性意義[7,8]。目前,森林火災(zāi)及林火監(jiān)測方面的災(zāi)后評估主要依靠傳統(tǒng)的遙感GIS技術(shù)手段。與傳統(tǒng)遙感技術(shù)相比,無人機(jī)影像具有作業(yè)靈活、時效性和分辨率高等優(yōu)勢[9],但目前應(yīng)用無人機(jī)影像提取火燒跡地的研究相對較少。筆者以2020年5月9日云南省安寧市青龍街道火燒跡地?zé)o人機(jī)多光譜影像為研究對象,采用2種方法對火燒跡地進(jìn)行提取,并對其精度進(jìn)行分析,以期為森林火災(zāi)的災(zāi)后評估提供借鑒。

        1 研究地概況

        2020年5月9日,云南省昆明市西郊的安寧市青龍街道發(fā)生森林火災(zāi),被燒植被主要為針葉類樹種。該地區(qū)地形為高原山林地,四季溫差較小,干濕分明,降雨量少,5月至9月為主要降水季節(jié),每年春季火災(zāi)頻發(fā),是云南省滇中高火險地區(qū)。

        2 數(shù)據(jù)來源

        選用大疆精靈4多光譜無人機(jī)正射影像,該數(shù)據(jù)分辨率能夠達(dá)到0.1 m。本研究所用的無人機(jī)比普通無人機(jī)多搭載了紅邊、近紅外攝像頭,增強(qiáng)了火燒區(qū)域植被葉綠素的識別效果。影像拍攝時間為2020年10月,影像中有部分植被已經(jīng)恢復(fù)。

        3 研究方法

        3.1 監(jiān)督分類

        多光譜無人機(jī)中包含R(Red)、G(Green)、B(Blue)、Red-edge、NIR 5個波段,先將單波段進(jìn)行組合,組合1:R、G、B、NIR,組合2:R、G、B、Red-edge。在無人機(jī)預(yù)處理影像中選取60個樣點(其中,火燒樣點30個,未燒樣點30個)和60個驗證樣點,基于ENVI軟件分別對2個組合進(jìn)行最大似然法監(jiān)督分類,再用驗證樣點進(jìn)行精度驗證。

        3.2 第3主成分分析法

        研究選取R、G、B、NIR波段進(jìn)行K-L變換,同時用Red-edge波段替換R波段進(jìn)行K-L變換,分析并設(shè)置第3主成分變換后的圖像閾值,提取火燒跡地。利用人工目視解譯與影像對象的NaN值相結(jié)合的方法獲得對應(yīng)閾值,閾值設(shè)置如表1。

        表1 閾值設(shè)置

        K-L3影像中影像值計算如下:

        K-L3Red=x1×B1+x2×B2+x13×B3+x14×B5,

        (1)

        K-L3Red-edge=y1×B1+y21×B2+y3×B4+y41×B5

        (2)

        式中:B1為Blue波段;B2為Green波段;B3為Red波段;B4為Red-edge波段;B5為NIR波段;xi、yi為相應(yīng)系數(shù)。

        4 結(jié)果與分析

        4.1 監(jiān)督分類結(jié)果

        借助ENVI軟件進(jìn)行波段融合后,監(jiān)督分類結(jié)果見圖1。

        圖1 監(jiān)督分類結(jié)果圖

        從圖1可以看出,通過監(jiān)督分類的最大似然法分類,樣點的可分離系數(shù)均達(dá)到1.9以上,融合紅邊波段的影像分類結(jié)果優(yōu)于普通Red影像。且經(jīng)過驗證,兩者的Kappa系數(shù)分別為0.961 9(Red-edge)、0.924 0(Red),說明融合紅邊波段后的影像效果有所增強(qiáng)[10]。

        4.2 K-L3變換結(jié)果

        對研究所選取的波段進(jìn)行K-L變換,再根據(jù)協(xié)方差矩陣(Covariance Matrix)計算對應(yīng)的特征向量,與公式(1)、(2)結(jié)合得到第3主成分分析的圖像。再通過對圖像閾值分割,提取火燒跡地信息,火燒跡地提取結(jié)果如圖2所示。

        圖2 第3主成分分析圖

        由圖2可以看出,融合紅邊波段圖像(圖2-b)中的火燒區(qū)范圍遠(yuǎn)大于紅波段的(圖2-a)。與研究區(qū)樣地相比,圖2-b的準(zhǔn)確度大于圖1-a,紅邊波段對于葉綠素的識別要比紅波段強(qiáng)。經(jīng)過第3主成分分析的紅邊波段效果比紅波段增強(qiáng)效果更明顯,但圖2-a與圖1-a相比其效果更優(yōu),4幅分類圖中圖2-b的效果與準(zhǔn)確度最好。

        5 結(jié)論與討論

        5.1 結(jié)論

        1) 相比監(jiān)督分類,第3主成分變換后的分類效果與精度較高。

        2) 融合紅邊波段后的火燒跡地提取精度相比于紅波段的更好。

        3) 融合紅邊波段且采用第3主成分分析后的圖像更適合于火燒跡地的提取。

        5.2 討論

        由于天氣原因,數(shù)據(jù)源獲取時間與火災(zāi)發(fā)生日期相隔5個月,研究區(qū)內(nèi)已有部分植被恢復(fù)(草地、灌木、受傷程度較小的喬木),對研究的精度產(chǎn)生了一定影響。本研究只是針對火燒跡地的提取,未對跡地內(nèi)不同受傷程度進(jìn)行分類。今后,可以進(jìn)一步深入研究,對不同受傷程度、不同地類進(jìn)行分類(喬、灌、草)。

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