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        融合多特征土地覆蓋變化監(jiān)測(cè)
        ——以武漢市為例

        2022-06-29 02:44:20劉立之
        關(guān)鍵詞:分類特征融合

        劉立之

        (中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢)地理與信息工程學(xué)院,湖北 武漢 420078)

        1.引言

        近年來,遙感技術(shù)發(fā)展迅速,在農(nóng)業(yè)、地質(zhì)災(zāi)害、城市建設(shè)、環(huán)境保護(hù)等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。原始的土地覆蓋分類方法主要依靠人工完成,消耗大量人力物力,更新速度慢,應(yīng)用較困難。而遙感具有獲取數(shù)據(jù)快、覆蓋范圍廣、重復(fù)周期短、數(shù)據(jù)精確等特點(diǎn),已經(jīng)成為土地覆蓋分類中高效的技術(shù)手段之一。

        隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展,遙感向著多源數(shù)據(jù)、多特征方向發(fā)展。李根軍等結(jié)合多源數(shù)據(jù)對(duì)可可西里湖展開動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè),能夠準(zhǔn)確地提取出可可西里湖湖泊的面積和位置,并分析湖水外溢情況及驅(qū)動(dòng)力特征,為青藏高原地區(qū)湖泊的監(jiān)測(cè)提供參考;沈吉寶提出一種多特征融合的遙感影像河流提取方法,能夠減弱城市建筑陰影信息的干擾,快速準(zhǔn)確獲得城市中的水體信息;鐘嫣然等通過影像多特征對(duì)建成區(qū)進(jìn)行提取,通過考慮多特征能夠提高建成區(qū)的提取精度。

        本文以湖北省武漢市作為研究區(qū)域,探究了融合NDVI、NDWI、NDBI和DEM數(shù)據(jù)的多光譜影像及原始多光譜影像,分別采用最大似然法、支持向量機(jī)和隨機(jī)森林方法對(duì)土地覆蓋分類精度的影響。

        通過比較不同影像、不同分類方法之間的差異,最后選取分類精度最高的一種組合進(jìn)行武漢市土地覆蓋變化監(jiān)測(cè),研究近年來武漢市土地覆蓋類型的變化情況,得出研究結(jié)論。

        2.研究區(qū)域及研究方法

        2.1 研究區(qū)介紹

        武漢市位于江漢平原的東部、長(zhǎng)江中游地區(qū),長(zhǎng)江和其最大的支流漢江交匯于城中,據(jù)此形成了武昌(武昌區(qū)、青山區(qū)、洪山區(qū) )、漢口(江漢區(qū)、江岸區(qū)、硚口區(qū))和漢陽(漢陽區(qū))武漢三鎮(zhèn)的格局。其地理空間范圍為占地面積約8569.15平方千米,人口數(shù)量1232.65萬,海拔范圍19.2-873.7m。

        武漢市地處亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū),具有夏季高溫多雨、冬季溫和少雨,太陽照射時(shí)間充足,四季分明等特點(diǎn)。武漢市土地覆蓋類型主要有建筑、水體、農(nóng)田、裸地和林地,由于武漢市農(nóng)田和林地面積較大,因此在不同季節(jié)會(huì)出現(xiàn)地物類別轉(zhuǎn)換的情況,例如在夏季農(nóng)田中為水稻等作物,林地更加茂密,而到了冬季,一些農(nóng)田若沒有種植作物,會(huì)轉(zhuǎn)換為裸地,同時(shí)林地會(huì)變得稀疏。

        2.2 數(shù)據(jù)獲取

        本研究所用數(shù)據(jù)有武漢市Landsat-8 OLI遙感圖像和ASTER GDEM v3數(shù)據(jù),Landsat影像數(shù)據(jù)從美國(guó)地質(zhì)調(diào)查局(USGS)獲取,ASTER GDEM從歐空局網(wǎng)站獲取。

        光學(xué)遙感數(shù)據(jù)只選用分辨率為30m的紅、綠、藍(lán)、近紅外波段和短波紅外1(1560nm-1660nm)波段參與土地分類,地形高程數(shù)據(jù)的空間分辨率為1弧度秒(約為30m)。

        為了確保土地覆蓋變化監(jiān)測(cè)在季節(jié)上的一致性,所選用的Landsat影像均在6月-9月,大部分影像集中在8月和9月兩個(gè)月份??偨Y(jié)性數(shù)據(jù)集如表1所示。

        表1 研究數(shù)據(jù)

        獲取數(shù)據(jù)后,需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,以便進(jìn)行后續(xù)實(shí)驗(yàn)。Landsat-8數(shù)據(jù)預(yù)處理流程:獲取遙感影像、輻射定標(biāo)、大氣校正、影像鑲嵌、裁剪出武漢市影像范圍。ASTER GDEM從歐空局網(wǎng)站獲取。數(shù)據(jù)預(yù)處理流程:獲取DEM數(shù)據(jù)、鑲嵌DEM影像、裁剪出武漢市影像范圍。

        2.3 研究方法

        以Landsat-8和ASTER GDEM數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源,利用ENVI5.3軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。計(jì)算遙感影像的NDVI(歸一化植被指數(shù))、NDBI(歸一化建筑物指數(shù))和NDWI(歸一化水體指數(shù))作為特征,此外還有ASTER的DEM數(shù)據(jù)添加到波段中參與分類,以2021年影像為例,對(duì)比多特征分類和僅使用光學(xué)信息分類的差異。

        分類方法選用最大似然法(MaximumLikelihood classification,MLC)、 支 持 向 量 機(jī)(Support Vector Machines,SVM)和隨機(jī)森林(Random Forest,RF)方法,選取其中分類精度最高的方法用于土地覆蓋變化監(jiān)測(cè)分類,土地覆蓋變化監(jiān)測(cè)選用2015、2018和2021年三年的影像進(jìn)行分析。最后對(duì)變化監(jiān)測(cè)的結(jié)果進(jìn)行可視化展示,得出本研究的結(jié)論。

        2.4 技術(shù)路線

        本研究流程主要包括:Landsat和ASTER數(shù)據(jù)獲取;Landsat和ASTER數(shù)據(jù)預(yù)處理;影像特征的計(jì)算;影像特征波段的融合;對(duì)比僅使用光學(xué)影像和融合多特征影像在最大似然法、支持向量機(jī)和隨機(jī)森林方法的分類精度;選用精度最高的方法進(jìn)行土地覆蓋變化監(jiān)測(cè);最后分析結(jié)論。

        3.土地分類結(jié)果及變化分析

        3.1 分類類別選取

        武漢市地處江漢平原東部,長(zhǎng)江中游地區(qū),有豐富的水資源,總水域面積約2217.6平方千米,占全市土地面積的26.1%。此外,農(nóng)田、林地、城市用地、裸地也是武漢市土地覆蓋的重要組成部分。

        綜合考慮武漢市土地實(shí)際覆蓋情況和Landsat-8 OLI傳感器的特點(diǎn),將研究區(qū)域土地分為水體、裸地、農(nóng)田、林地和城市用地五個(gè)類別。

        3.2 分類結(jié)果

        采用最大似然法、支持向量機(jī)和隨機(jī)森林方法分別對(duì)原始的多光譜影像(五個(gè)光學(xué)波段)和融合特征后的影像(五個(gè)光學(xué)波段、三個(gè)特征波段和研究區(qū)DEM數(shù)據(jù))進(jìn)行土地覆蓋分類,分類結(jié)果如圖1所示。

        從圖1分類結(jié)果種可以看出,使用三種分類方法對(duì)兩種影像進(jìn)行分類都能夠得到武漢市五種土地覆蓋的結(jié)果,其中城市用地、水體、林地和農(nóng)田面積較大,裸地部分占比較少。水稻是武漢市夏季的主要農(nóng)作物之一,生長(zhǎng)于水稻田,在遙感圖像中體現(xiàn)為既有水體體征又有植被特征,因此不同分類結(jié)果之間的差異主要體現(xiàn)在農(nóng)田和林地、農(nóng)田和水體上。此外,對(duì)比原始影像分類和融合影像分類的結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn)融合后的影像分類結(jié)果的整體性較好,原始影像分類結(jié)果中存在更多小斑塊。

        3.3 精度評(píng)價(jià)

        為了定量評(píng)價(jià)不同影像和方法下的分類精度,選取一定數(shù)量的樣本用于精度評(píng)價(jià)。精度評(píng)價(jià)采用混淆矩陣,包括計(jì)算分類的總體精度(正確分類像元數(shù)量除以像元總數(shù))和Kappa系數(shù)(該結(jié)果越大,分類精度越高)。利用ENVI5.3軟件計(jì)算得到六種分類結(jié)果的精度評(píng)價(jià)結(jié)果,如表2所示。

        表2 分類結(jié)果精度評(píng)價(jià)總體精度/Kappa系數(shù)

        從表2中可以看出,對(duì)于三種分類方法而言,相同的訓(xùn)練樣本下,使用融合特征后的影像分類總體精度和Kappa系數(shù)都要高于原始多光譜影像。對(duì)于兩種影像而言,支持向量機(jī)方法的分類精度最高,其次是最大似然法,隨機(jī)森林的分類精度要低于前兩種方法。綜合比較六種分類結(jié)果,可以確定使用SVM方法分類在融合影像上分類精度最佳,因此選用2015、2018和2021三年融合影像的SVM分類結(jié)果進(jìn)行土地覆蓋變化監(jiān)測(cè)。

        3.4 土地變化監(jiān)測(cè)

        對(duì)不同年份的影像計(jì)算其NDVI、NDBI和NDWI,加入DEM進(jìn)行波段合并,并單獨(dú)選取一定數(shù)量的訓(xùn)練樣本使用SVM方法分類。分類后,統(tǒng)計(jì)不同年份中不同地物類別占比,繪制折線圖,如圖2所示。

        圖2 土地覆蓋變化情況

        結(jié)合分類后的影像以及繪制的折線圖可以看出,在2015到2021年間,武漢市城市用地面積在逐步增加,兩次增幅程度相近,呈現(xiàn)穩(wěn)定增長(zhǎng)的趨勢(shì);裸地面積維持在較低水平,且出現(xiàn)占地面積下降的趨勢(shì);林地面積增加,較明顯的增加區(qū)間為2015-2018年間,2018-2021年間林地面積變化不大,維持在較高水平。此外,農(nóng)田和水體的占比呈現(xiàn)出“此消彼長(zhǎng)”的現(xiàn)象,說明武漢市農(nóng)田和水體在遙感圖像上存在一定程度的相似性,融合多特征數(shù)據(jù)只能提高二者的區(qū)分度,但無法完全對(duì)其進(jìn)行分離,要對(duì)二者進(jìn)行區(qū)分,需要考慮其他的特征或者使用其他分類方法。

        4.研究結(jié)論

        本文將原始多光譜影像及其NDVI、NDBI、NDWI的特征和DEM數(shù)據(jù)融合得到融合影像,并與原始多光譜影像采用最大似然法、支持向量機(jī)和隨機(jī)森林方法在土地覆蓋分類上進(jìn)行精度比較。六種組合中,融合影像和SVM組合的總體精度最高、Kappa系數(shù)最大,因此選用這種組合作為武漢市土地覆蓋變化監(jiān)測(cè)方法,從變化監(jiān)測(cè)結(jié)果中可以看出武漢市城市用地面積在逐步增加,裸地面積維持在較低水平,林地面積增加,但仍然存在水體和農(nóng)田無法準(zhǔn)確區(qū)分的問題,在今后的研究中有待解決。

        此外,今后的研究中可以考慮添加更多特征進(jìn)行分類,例如光譜特征,包括亮度值、平均值、標(biāo)準(zhǔn)差等;形狀特征,包括面積、邊界長(zhǎng)度、長(zhǎng)寬比、形狀指數(shù)、密度等;紋理特征,包括亮度、色度、陡度、大小等;空間關(guān)系特征和對(duì)象間的相關(guān)特征。除了考慮更豐富的特征外,還可以嘗試不同的分類方法,例如可以將各類特征與近年來興起的深度學(xué)習(xí)方法相結(jié)合,利用計(jì)算機(jī)的計(jì)算性能從豐富的遙感信息中提取出不同地物的特征,從而得到更加精確的分類結(jié)果。

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