吳 迪，楊鵬，周黎勇，李芳松，李凌鋒，張旭東*

基于Sentinel-2破碎化地塊灌區(qū)作物種植結(jié)構(gòu)的提取

吳 迪1，楊鵬2，周黎勇3，李芳松3，李凌鋒3，張旭東2*

（1.中國(guó)灌溉排水發(fā)展中心，北京 100054；2.沈陽(yáng)農(nóng)業(yè)大學(xué) 水利學(xué)院，沈陽(yáng) 110866；3.新疆水利水電科學(xué)研究院，烏魯木齊 830049）

【目的】探究基于Sentinel-2遙感影像的決策樹(shù)分類(lèi)模型提取破碎化地塊灌區(qū)作物種植結(jié)構(gòu)的適用性?！痉椒ā窟x取新疆阿拉溝灌區(qū)為研究區(qū)，以2021年覆蓋作物全生育期的Sentinel-2遙感影像為數(shù)據(jù)源，結(jié)合田間調(diào)查和Google高清影像目視解譯采樣，基于主要作物物候信息、時(shí)序特征等分析確定作物識(shí)別的關(guān)鍵期閾值，構(gòu)建決策樹(shù)模型進(jìn)行灌區(qū)主要作物分類(lèi)，并對(duì)分類(lèi)結(jié)果精度驗(yàn)證。【結(jié)果】基于Sentinel-2提取的灌區(qū)種植結(jié)構(gòu)分布圖地塊紋理清晰，能夠滿(mǎn)足灌區(qū)用水管理需要；構(gòu)建的決策樹(shù)分類(lèi)模型可在灌區(qū)尺度實(shí)現(xiàn)作物分類(lèi)，方法簡(jiǎn)便易行，總體精度達(dá)到81.56%，系數(shù)為0.716 6。【結(jié)論】采用Sentinel-2遙感影像和決策樹(shù)分類(lèi)方法識(shí)別破碎化地塊灌區(qū)復(fù)雜作物分類(lèi)是可行的，可為灌區(qū)輸配水決策和農(nóng)業(yè)用水精細(xì)化管理提供基礎(chǔ)信息。

Sentinel-2；灌區(qū)作物分類(lèi)；時(shí)間序列；決策樹(shù)；破碎化地塊

0 引言

【研究意義】新疆地域廣闊、水資源問(wèn)題突出，灌區(qū)類(lèi)型多樣，其作物種植信息獲取對(duì)灌區(qū)乃至區(qū)域水資源優(yōu)化配置尤為重要。當(dāng)前，灌區(qū)作物種類(lèi)、種植面積等信息主要依靠統(tǒng)計(jì)和抽樣調(diào)查獲取，無(wú)法獲取其空間分布，難以反映灌區(qū)實(shí)際情況，不能很好地滿(mǎn)足用水管理需求。遙感技術(shù)作為灌區(qū)基礎(chǔ)信息采集的一種有效手段，可彌補(bǔ)傳統(tǒng)方法中數(shù)據(jù)獲取客觀性、時(shí)效性、經(jīng)濟(jì)性等方面不足，為灌區(qū)配水計(jì)劃制定、水權(quán)分配、用水總量控制和定額管理等提供有力支撐[1]?！狙芯窟M(jìn)展】基于光譜的影像分類(lèi)可分為監(jiān)督與非監(jiān)督兩類(lèi)，目前監(jiān)督分類(lèi)方法較多，如決策樹(shù)（Decision Tree，DT）、最大似然（Maximum Likelihood，ML）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Network, NN）、支持向量機(jī)（Support Vector Machine, SVM）等[2-5]。在眾多分類(lèi)方法中，決策樹(shù)憑借其簡(jiǎn)單高效、邏輯性強(qiáng)，且能用于無(wú)規(guī)則、無(wú)次序的樣本數(shù)據(jù)集等優(yōu)點(diǎn)而成為一種較為常用的分類(lèi)方法。目前常用的決策樹(shù)算法有ID3、CART、C4.5、C5.0、隨機(jī)森林等，它們的學(xué)習(xí)和容錯(cuò)能力不同，對(duì)數(shù)據(jù)源及區(qū)域的適用性也存在差異[6]。李鑫川等[7]使用決策樹(shù)、支持向量機(jī)和最大似然分類(lèi)法提取了黑龍江友誼農(nóng)場(chǎng)大豆、玉米和水稻的種植信息，結(jié)果表明決策樹(shù)分類(lèi)效果優(yōu)于支持向量機(jī)和最大似然分類(lèi)法。劉淑琴等[8]使用面向?qū)ο蟮腃5.0決策樹(shù)算法提取江西南昌縣土地利用類(lèi)型信息，結(jié)果表明采用C5.0決策樹(shù)算法在提取分類(lèi)精度上明顯優(yōu)于最大似然法和CART決策樹(shù)方法。在數(shù)據(jù)源方面，國(guó)內(nèi)外常用的有AVHRR、SPOT、MODIS、MERIS、Landsat、WorldView-2、HJ、GF、Sentinel等，其時(shí)空分辨率、光譜波段信息、原始影像預(yù)處理、獲取難易程度等各不相同，已應(yīng)用于不同尺度和區(qū)域的作物面積提取研究中[9]。由于作物分布提取模型通常基于單個(gè)像元的光譜特征對(duì)像元所屬作物類(lèi)型進(jìn)行分類(lèi)，分類(lèi)模型未考慮同一地塊內(nèi)鄰近像元的關(guān)聯(lián)關(guān)系，也未考慮遙感像元與實(shí)際地物間的對(duì)應(yīng)關(guān)系[10]，盡管有些中低分辨率影像（AVHRR、SPOT、MODIS和MERIS等）時(shí)間分辨率較高，但受到空間分辨率的限制，中低分辨率遙感數(shù)據(jù)的混合像元問(wèn)題在地塊邊界尤為突出，給分類(lèi)結(jié)果驗(yàn)證、種植面積核算帶來(lái)較大不確定性，導(dǎo)致中低分辨率像元尺度的作物分布制圖產(chǎn)品難以滿(mǎn)足破碎化地塊灌區(qū)用水管理實(shí)際需求。為解決目前衛(wèi)星傳感器不能同時(shí)獲取高時(shí)間、高空間分辨率影像的缺陷，集成不同時(shí)空分辨率的多源遙感數(shù)據(jù)能夠增強(qiáng)作物在物候和空間等特征上的差異信息，一定程度上克服了作物分類(lèi)時(shí)“同物異譜，異物同譜”現(xiàn)象發(fā)生，但目前尚無(wú)一種普適性的時(shí)空融合算法，且模型比較復(fù)雜，不利于推廣應(yīng)用[11]。因此，綜合考慮遙感數(shù)據(jù)時(shí)空分辨率、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)預(yù)處理和獲取便捷程度等因素，采用免費(fèi)且時(shí)空分辨率較好的Sentinel-2遙感影像作為灌區(qū)尺度種植結(jié)構(gòu)提取的數(shù)據(jù)源是較為理想的選擇。【切入點(diǎn)】對(duì)于沙漠綠洲灌區(qū)破碎化地塊種植結(jié)構(gòu)提取的相關(guān)研究較少且尚未有一種高效、精準(zhǔn)的作物種植結(jié)構(gòu)識(shí)別方法，制約著灌區(qū)農(nóng)業(yè)用水的精細(xì)化管理?！緮M解決的關(guān)鍵問(wèn)題】本研究以阿拉溝灌區(qū)為研究區(qū)，基于Sentinel-2遙感影像的時(shí)序植被指數(shù)數(shù)據(jù)集，構(gòu)建決策樹(shù)分類(lèi)模型并提取灌區(qū)種植結(jié)構(gòu)，探究時(shí)序植被指數(shù)結(jié)合作物關(guān)鍵生育期特征在破碎化地塊灌區(qū)作物識(shí)別中的優(yōu)勢(shì)，以期構(gòu)建一種高效、準(zhǔn)確的作物種植結(jié)構(gòu)識(shí)別方法，為灌區(qū)輸配水決策和農(nóng)業(yè)用水精細(xì)化管理提供客觀、有效的作物空間分布信息。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

阿拉溝灌區(qū)位于新疆吐魯番盆地托克遜縣，為自流引水大型灌區(qū)，設(shè)計(jì)灌溉面積25 440 hm2，涉及博斯坦鎮(zhèn)、托克遜鎮(zhèn)、夏鎮(zhèn)、郭勒布依鄉(xiāng)、伊拉湖鎮(zhèn)和阿樂(lè)惠鎮(zhèn)等6個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)，如圖1所示。灌區(qū)屬典型的大陸性暖溫帶荒漠氣候，多年平均降水量6.4 mm，且主要集中在夏季，年蒸發(fā)量3 744 mm，年平均氣溫13.8 ℃，年平均日照時(shí)間3 043～3 224 h，非常適合喜溫作物生長(zhǎng)[12]。阿拉溝灌區(qū)屬于典型的綠洲灌溉農(nóng)業(yè)區(qū)，地塊破碎化較為嚴(yán)重，以經(jīng)濟(jì)作物為主且種類(lèi)豐富，其中葡萄、玉米、高粱、棉花、蔬菜、瓜果等種植面積較大。

注 (a) 新疆；(b) 吐魯番；(c) 灌區(qū)渠系分布

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及預(yù)處理

1.2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

影像數(shù)據(jù)為2021年1—10月共31景Sentinel-2影像，下載于歐空局官網(wǎng)（https://scihub.copernicus.eu/）。Sentinel-2是歐空局“全球環(huán)境與安全監(jiān)測(cè)”計(jì)劃發(fā)射的衛(wèi)星，Sentinel-2系列衛(wèi)星是高分辨率多光譜成像衛(wèi)星，攜帶了多光譜成像儀（Multispectral Imager，MSI），飛行高度786 km，覆蓋13個(gè)光譜波段，幅寬達(dá)290 km。地面分辨率分別為10、20 m和60 m，1顆衛(wèi)星重訪周期10 d，2顆衛(wèi)星（2A和2B）互補(bǔ)，重訪周期5 d。

表1 哨兵2號(hào)遙感影像信息

本研究采用的Sentinel-2影像拍攝時(shí)間、傳感器類(lèi)型和云覆蓋率詳見(jiàn)表1，該影像是UTM/WGS84投影下的100 km×100 km正射影像，其L1C級(jí)產(chǎn)品為經(jīng)過(guò)正射校正和幾何精校正的大氣表觀反射率產(chǎn)品，并沒(méi)有進(jìn)行大氣校正，因此，本文利用歐空局提供的Sen2cor插件對(duì)該產(chǎn)品進(jìn)行大氣校正和輻射定標(biāo)。經(jīng)處理后L2A產(chǎn)品包含經(jīng)過(guò)大氣校正的大氣底層反射率數(shù)據(jù)，主要使用其藍(lán)、綠、紅以及近紅外4個(gè)波段，其中藍(lán)、綠、紅波段合成真彩色影像用來(lái)檢查研究區(qū)云的覆蓋程度，紅與近紅外波段用來(lái)合成歸一化植被指數(shù)（Normalized Difference Vegetation Index,）影像[13]。由表1可知，在31景影像中，單景云覆蓋率小于20%，其中2021年1月21日、6月4日云覆蓋率稍大，分別為17.63%和15.14%，26景影像云覆蓋率均在10%以下。單景影像覆蓋整個(gè)灌區(qū)，裁剪后的灌區(qū)部分均為晴空狀態(tài)，遙感影像質(zhì)量滿(mǎn)足作物分類(lèi)需要。

研究中利用BIGEMAP軟件下載了Google Earth的16級(jí)高清影像數(shù)據(jù)，該影像的像元分辨率為2.39 m，用于輔助提取感興趣區(qū)。

1.2.2 地面調(diào)查數(shù)據(jù)

田間作物樣本采集使用手機(jī)新知衛(wèi)星地圖進(jìn)行實(shí)地定位并標(biāo)記作物類(lèi)型。盡可能選擇作物類(lèi)型一致、長(zhǎng)勢(shì)均勻的較大地塊（寬度10 m以上）的作物類(lèi)型作為樣本點(diǎn)，采集地塊中心點(diǎn)坐標(biāo)，灌區(qū)地面調(diào)查樣本點(diǎn)分布見(jiàn)圖2。

圖2 灌區(qū)樣本點(diǎn)分布

根據(jù)采樣結(jié)果，整理10類(lèi)樣本為復(fù)播（瓜類(lèi)復(fù)播玉米或高粱）、林果（主要包括棗樹(shù)、杏樹(shù)和桃樹(shù)等喬木類(lèi)林果）、葡萄、棉花、蔬菜、設(shè)施農(nóng)業(yè)、裸地-村莊、水體、草場(chǎng)、其他（主要為未包含到以上地物類(lèi)別中的，包括地塊邊緣較窄的道路，小片苜蓿、孜然、正播玉米、花生、芝麻、墓地及曬場(chǎng)等），共計(jì)588個(gè)樣本，對(duì)10類(lèi)樣本進(jìn)行可分離度檢驗(yàn)，屬合格樣本。為了對(duì)分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行精度驗(yàn)證和評(píng)價(jià)，將數(shù)量較多的5類(lèi)樣本（復(fù)播、棉花、林果、葡萄和裸地-村莊）拆分為訓(xùn)練樣本和驗(yàn)證樣本（由于其余5類(lèi)樣本數(shù)量相對(duì)較少，故不進(jìn)行拆分），隨機(jī)選取訓(xùn)練樣本，采用訓(xùn)練樣本作為掩膜提取驗(yàn)證樣本，使訓(xùn)練樣本和驗(yàn)證樣本相互獨(dú)立，拆分后的5類(lèi)主要樣本數(shù)量詳見(jiàn)表2。

表2 訓(xùn)練樣本和驗(yàn)證樣本

1.3 研究方法

決策樹(shù)分類(lèi)主要基于遙感影像等空間數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)其進(jìn)行邏輯推理、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、綜合分析和歸納總結(jié)，采用自上而下的遞歸方式，形成分類(lèi)規(guī)則進(jìn)行分類(lèi)。決策樹(shù)分類(lèi)采用一種二分遞歸分割技術(shù)，將當(dāng)前樣本集分為2個(gè)子樣本集，使得生成的每個(gè)非葉子節(jié)點(diǎn)都有2個(gè)分支。決策樹(shù)分類(lèi)一般基于基尼系數(shù)不停地二分，且一個(gè)特征可能會(huì)參與多次節(jié)點(diǎn)的建立[14]。實(shí)現(xiàn)面向?qū)ο鬀Q策樹(shù)分類(lèi)包括分類(lèi)對(duì)象識(shí)別、決策樹(shù)規(guī)則建立、規(guī)則輸入、運(yùn)行和精度評(píng)價(jià)5個(gè)步驟，其中最關(guān)鍵環(huán)節(jié)是分類(lèi)對(duì)象識(shí)別和決策樹(shù)規(guī)則建立。決策樹(shù)規(guī)則建立有多種方法，如專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)總結(jié)、傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法等[15-17]。

阿拉溝灌區(qū)地塊破碎化程度高、作物類(lèi)型復(fù)雜，針對(duì)這些特點(diǎn)，利用不同作物生長(zhǎng)的物候特征，或不同時(shí)期的特征參數(shù)之間的差異，通過(guò)適宜的分類(lèi)規(guī)則和閾值設(shè)定，能夠進(jìn)行作物類(lèi)型識(shí)別，因此采用決策樹(shù)進(jìn)行分類(lèi)。主要過(guò)程為采用多時(shí)相的Sentinel-2遙感影像構(gòu)建時(shí)序數(shù)據(jù)集，根據(jù)實(shí)地調(diào)查作物分布及結(jié)構(gòu)結(jié)合目視解譯選取分類(lèi)樣本，分析各類(lèi)樣本的特征及閾值，結(jié)合作物關(guān)鍵期物候特征和解譯人員對(duì)地物識(shí)別經(jīng)驗(yàn)制定決策樹(shù)規(guī)則，根據(jù)建立的規(guī)則對(duì)遙感影像進(jìn)行分類(lèi)和精度評(píng)價(jià)，其流程詳見(jiàn)圖3。

圖3 種植結(jié)構(gòu)識(shí)別流程

1.3.1 遙感影像預(yù)處理

Sentinel-2的L1C文件經(jīng)Sen2cor大氣校正處理為L(zhǎng)2A文件，將L2A文件通過(guò)SNAP重采樣為ENVI格式，重采樣分辨率設(shè)置為10 m，經(jīng)過(guò)ENVI裁剪、波段合成和波段運(yùn)算以備后用。

1.3.2 樣本點(diǎn)轉(zhuǎn)換ROI

由于采集的樣本為點(diǎn)矢量，為了能夠統(tǒng)計(jì)和提取各類(lèi)樣本在地塊上的特征，基于Google Earth的16級(jí)影像，將作物樣本點(diǎn)展布其上，根據(jù)地塊大小和紋理信息繪制感興趣區(qū)（Region of interest，ROI），將樣本的點(diǎn)矢量轉(zhuǎn)換為面矢量，如圖4所示。

圖4 基于樣本點(diǎn)的感興趣區(qū)

1.3.3計(jì)算

可用于檢測(cè)植被生長(zhǎng)狀態(tài)、植被覆蓋度和提取物候信息等，是目前應(yīng)用最廣泛的植被指數(shù)[18-21]，其計(jì)算式為：

=(Nir-Red)/(Nir+Red)， （1）

式中：Nir和Red分別為近紅外波段的反射值與紅光波段的反射值。值介于-1和1之間，負(fù)值表示地面覆蓋為云、水、雪等；當(dāng)Nir和Red近似相等時(shí)，近似于0，表示有巖石或裸土等；為正值，表示有植被覆蓋，且隨覆蓋度增大而增大。

1.3.4 分類(lèi)精度評(píng)價(jià)方法

混淆矩陣是分類(lèi)精度評(píng)價(jià)的一種常用方法，用行列的矩陣形式來(lái)表示，為驗(yàn)證樣本的種類(lèi)，列表示真實(shí)值，行表示預(yù)測(cè)值。本文采用的評(píng)價(jià)指標(biāo)為總體精度（Overall Accuracy,）和系數(shù)[22]。

總體分類(lèi)精度表征分類(lèi)的整體準(zhǔn)確率，即分類(lèi)的結(jié)果與參考數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)區(qū)域的實(shí)際類(lèi)型相一致的概率，計(jì)算式為：

系數(shù)表征分類(lèi)結(jié)果的可信度，用來(lái)評(píng)定生產(chǎn)者精度和用戶(hù)精度的穩(wěn)定性，計(jì)算式為：

2 結(jié)果與分析

2.1 NDVI時(shí)序特征分析及決策樹(shù)構(gòu)建

將裁剪好的灌區(qū)31個(gè)時(shí)相的波段合成得到一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)集。采用ENVI對(duì)10類(lèi)樣本ROI不同時(shí)相的平均值和均方差進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，并繪制時(shí)序變化圖，如圖5所示。

圖5 各類(lèi)樣本NDVI時(shí)序變化曲線

由圖5可知，各類(lèi)樣本時(shí)序變化特征比較明顯。其中，復(fù)播時(shí)間序列圖呈“雙峰”特征，在2021年6月24日達(dá)到第1個(gè)峰值0.731 3，在2021年9月7日達(dá)到第2個(gè)峰值0.778 3，而7月4—19日值均在0.22以下；裸地-村莊值全年均在0～0.2之間；設(shè)施農(nóng)業(yè)值在0.2～0.3之間且呈“單谷”特征，在5月25日和9月17日超過(guò)了0.3，而7月4日—8月8日則＜0.2；棉花值呈明顯“單峰”曲線，在8月13日達(dá)到峰值0.830 6；林果（含套種）和葡萄的動(dòng)態(tài)變化整體趨勢(shì)比較相似，在3月16日以后迅速上升，且在作物生長(zhǎng)季有波動(dòng)，可能是因?yàn)榱止推咸言谏L(zhǎng)季節(jié)生長(zhǎng)旺盛，田間管理中存在對(duì)樹(shù)形和枝葉修剪情況，但它們之間仍然存在區(qū)別，林果值在1—3月較葡萄高，葡萄值4—8月較林果高；蔬菜值在6月末達(dá)到峰值0.717 4，生長(zhǎng)后期在0.43左右波動(dòng)；草場(chǎng)值在0.25～0.6之間；除此之外，水體值＜0；其他未分類(lèi)數(shù)據(jù)為未包含到以上地物類(lèi)別中的地表類(lèi)型，包括地塊邊緣較窄的道路，苜蓿、孜然、玉米、花生、芝麻、墓地和曬場(chǎng)等。

根據(jù)灌區(qū)主要作物關(guān)鍵期物候和時(shí)間序列變化特征，對(duì)主要特征時(shí)段建立決策樹(shù)分類(lèi)規(guī)則，具體詳見(jiàn)表3。

2.2 主要作物種植面積提取

分類(lèi)結(jié)果表明，灌區(qū)作物總播種面積33 247 hm2，其中棉花4 913 hm2、復(fù)播2 460 hm2（瓜類(lèi)與玉米、高粱復(fù)種）、林果6 687 hm2（含果樹(shù)套種）、葡萄1 953 hm2、蔬菜1 627 hm2、草場(chǎng)2 620 hm2、設(shè)施農(nóng)業(yè)1 760 hm2、其他面積11 227 hm2（包括油料、苜蓿、孜然、正播玉米等）；同時(shí)，結(jié)果顯示灌區(qū)范圍內(nèi)的村莊-裸地14 187 hm2、水面373 hm2（包括永久和臨時(shí)性水體）。10 m分辨率灌區(qū)主要作物分布如圖6所示。

表3 決策樹(shù)規(guī)則表

注 其中1，2，…，28分別表示28個(gè)時(shí)相的值，序號(hào)與表1中的序號(hào)相同。&表示和運(yùn)算，|表示與運(yùn)算。

2.3 精度評(píng)價(jià)

基于感興趣區(qū)的驗(yàn)證得到總體分類(lèi)精度為81.56%，系數(shù)為0.716 6，由圖7可知，主對(duì)角線的精度較高，村莊-裸地正確分類(lèi)達(dá)到了99.78%，其次是棉花76.63%，但是林果和葡萄容易錯(cuò)分，這是因?yàn)樗鼈兊那€比較接近，區(qū)別特征不明顯導(dǎo)致；另外，有較多的復(fù)播類(lèi)別錯(cuò)分為棉花，說(shuō)明在決策樹(shù)構(gòu)建時(shí)，棉花的規(guī)則相對(duì)較為松而復(fù)播的規(guī)則比較緊。

圖7 混淆矩陣熱力圖

由表4遙感分類(lèi)結(jié)果與灌區(qū)年初灌溉用水計(jì)劃統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)比可知，棉花、復(fù)播、草場(chǎng)3類(lèi)面積二者基本一致，葡萄、蔬菜的遙感結(jié)果比統(tǒng)計(jì)分別多620、627 hm2。與統(tǒng)計(jì)結(jié)果相差比較大的是“其他”類(lèi)別，遙感提取比統(tǒng)計(jì)多5 627 hm2，主要原因?yàn)槎呓y(tǒng)計(jì)口徑不完全一致。本研究中將灌區(qū)范圍內(nèi)除了復(fù)播、棉花、林果、葡萄、蔬菜、人工草場(chǎng)、裸地-村莊、設(shè)施農(nóng)業(yè)、水體以外的土地面積全部歸為其他，包括了線狀道路、渠道和部分不能夠歸類(lèi)的苜蓿、孜然、玉米、花生、芝麻等小宗作物，因此，遙感提取所得的“其他”明顯大于統(tǒng)計(jì)。

表4 灌區(qū)主要作物遙感提取結(jié)果和統(tǒng)計(jì)面積對(duì)比

為進(jìn)一步檢驗(yàn)該方法的可靠性，參考托克遜縣“全國(guó)第三次國(guó)土調(diào)查”成果知灌區(qū)范圍內(nèi)的水澆地面積為32 693 hm2。鑒于阿拉溝灌區(qū)多年平均降水量只有6.4 mm，作物生長(zhǎng)必須依靠灌溉，且灌區(qū)內(nèi)無(wú)水田，因此灌區(qū)作物種植面積可認(rèn)定為灌區(qū)范圍內(nèi)的水澆地面積，遙感提取的作物分布面積為33 246 hm2，比全國(guó)第三次國(guó)土調(diào)查水澆地面積略大1.02%，說(shuō)明該方法在提取破碎化地塊作物種植結(jié)構(gòu)方面具有較好的可靠性。

3 討論

為探究Sentinel-2遙感影像對(duì)于破碎化地塊灌區(qū)復(fù)雜作物類(lèi)型提取的適用性，本研究嘗試了包括增強(qiáng)型植被指數(shù)（Enhanced Vegetation Index,）、陸表水分指數(shù)（Land Surface Water Index,）、綠度歸一化植被指數(shù)（Green Normalized Difference Index,）、紅邊拐點(diǎn)指數(shù)（Red-Edge Inflection Point Index,）、Sentinel-2 紅邊位置指數(shù)（Sentinel-2 Red-Edge Position Index,）等5種遙感植被指數(shù)基于監(jiān)督分類(lèi)的效果，其總體精度分別為80.68%、42.08%、41.37%、52.09%和51.47%，系數(shù)分別為0.672 6、0.300 4、0.288 9、0.361 8和0.356 0，均劣于的結(jié)果（總體精度81.56%，系數(shù)0.716 6），并且發(fā)現(xiàn)基于分類(lèi)效果和真實(shí)地塊的紋理較為符合。在構(gòu)建時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，本研究共獲得了2021年1月5日—10月27日的59景時(shí)相遙感數(shù)據(jù)，由于質(zhì)量不高等原因剔除了47.46%，僅采用了剩余31景非等間隔時(shí)相數(shù)據(jù)。張馨予等[23]分析了30、100、250、500、1 000 m的空間分辨率，發(fā)現(xiàn)中高分辨率的影像經(jīng)過(guò)時(shí)間濾波后會(huì)減小農(nóng)作物的類(lèi)內(nèi)差異性，進(jìn)而導(dǎo)致作物分類(lèi)精度下降，本研究采用的影像空間分辨率為10 m，沒(méi)有進(jìn)行濾波或插值處理仍得到較為滿(mǎn)意的精度，進(jìn)一步印證了該結(jié)論。

研究中采用植被指數(shù)時(shí)序曲線作為區(qū)分作物類(lèi)別的主要特征，這與Zheng[4]、李鑫川等[7]、張榮群等[17]、汪小欽等[22]和賈博中等[24]所采用的方法和原理類(lèi)似?？傮w來(lái)看，采用高分辨率Sentinel-2遙感影像具有更高的總體精度與系數(shù)，但更高分辨率則意味著較大的遙感影像存儲(chǔ)空間和處理時(shí)間，因此，針對(duì)區(qū)域多個(gè)灌區(qū)大面積作物種植結(jié)構(gòu)提取，如何在滿(mǎn)足精度的前提下減少存儲(chǔ)和計(jì)算成本需要進(jìn)一步探討。

基于遙感數(shù)據(jù)的決策樹(shù)作物分類(lèi)方法具有建立分類(lèi)規(guī)則靈活，分類(lèi)速度快的優(yōu)點(diǎn)。其分類(lèi)結(jié)果的準(zhǔn)確性取決于決策樹(shù)的分類(lèi)規(guī)則，而規(guī)則來(lái)源于分類(lèi)樣本的特征及其可分性，它同時(shí)具備客觀因素和主觀因素，該方法的不足之處在于當(dāng)面對(duì)范圍較大且復(fù)雜的研究區(qū)域時(shí)，受作物物候期年際變化的影響，決策樹(shù)規(guī)則不易固定并進(jìn)行業(yè)務(wù)化分類(lèi)。因此，對(duì)于地塊破碎化嚴(yán)重，作物種類(lèi)隨機(jī)的灌區(qū)，需規(guī)范田間采樣步驟和流程，積累并形成不同作物的標(biāo)準(zhǔn)樣本庫(kù)，提高作物分類(lèi)精度；同時(shí)，平衡構(gòu)建分類(lèi)規(guī)則過(guò)程中的主客觀因素以及探索相同規(guī)則的適用范圍仍需深入研究。

4 結(jié)論

1）以Sentinel-2遙感影像數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)提取灌區(qū)種植結(jié)構(gòu)分布圖地塊紋理清晰，可滿(mǎn)足灌區(qū)用水管理的需求，為破碎化地塊灌區(qū)作物種植結(jié)構(gòu)提取提供了可行性。

2）基于Sentinel-2衛(wèi)星的多時(shí)相影像數(shù)據(jù)，結(jié)合作物關(guān)鍵物候期特征和時(shí)序特征構(gòu)建決策樹(shù)分類(lèi)模型，分類(lèi)總體精度達(dá)81.56%，系數(shù)達(dá)0.716 6；遙感分類(lèi)結(jié)果與灌區(qū)統(tǒng)計(jì)結(jié)果和“全國(guó)第三次國(guó)土調(diào)查”數(shù)據(jù)吻合度較高，提取精度滿(mǎn)足灌區(qū)用水管理需求。

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Using Sentinel-2 Sensing Imagery to Estimate Planting Structure in Fragmented Irrigated Lands

WU Di1,YANG Peng2,ZHOU Liyong3,LI Fangsong3,LI Lingfeng3,ZHANG Xudong2*

(1. China Irrigation and Drainage Development Center, Beijing 100054, China; 2. College of Water Conservancy, Shenyang Agricultural University, Shenyang 110866, China; 3. Xinjiang Institute of Water Resources and Hydropower Research, Urumqi 830049, China)

【Objective】Understanding planting structure and crop growth in a region is important to assess its food supply and security. The objective of this paper is to investigate the feasibility of a decision-tree model derived from the Sentinel-2 remote sensing imagery to map cropping structure in fragmented irrigation regions.【Method】The study site was Alagou irrigation area in Xinjiang. The planting areas of major crops in 2021 were estimated using the Sentinel-2 remote sensing imagery. We then compared these with both field investigation and visual interpretation from the Google HD images. Critical growth stage for identifying each crop was determined based on the phenological information and thetime series, from which we derived a decision tree classification model. Accuracy of the model was verified against ground-truth data.【Result】The planting structure mapped from the Sentinel-2 remote sensing imagery had sharp textures, meeting the requirements for agricultural water management. The decision tree classification model can accurately classify crops at the scale required for irrigation management. The model is simple and feasible. Compared with ground-truth data, its average accuracy is 81.56% and thecoefficient is 0.716 6.【Conclusion】The Sentinel-2 remote sensing imagery and the decision tree classification method derived form it can be used to accurately identify planting structure in fragmented lands. They can provide support information for decision-making in water management, and improve agricultural water usage in irrigation districts.

Sentinel-2; crops classification in irrigated areas;time series; decision tree; fragmented land parcel

2022-06-27

新疆維吾爾自治區(qū)水利科技專(zhuān)項(xiàng)資金項(xiàng)目（XSKJ-2022-12）

吳迪（1978-），男。正高級(jí)工程師，主要從事全國(guó)大型灌區(qū)規(guī)劃和項(xiàng)目管理、水資源高效利用研究。E-mail: wudisyau075@163.com

張旭東（1979-），男。副教授，博士，主要從事節(jié)水灌溉理論與技術(shù)和農(nóng)業(yè)節(jié)水研究。E-mail: zxxddd@126.com

1672 - 3317（2023）04 - 0074 - 07

TP79

A

10.13522/j.cnki.ggps.2022368

吳迪, 楊鵬, 周黎勇, 等. 基于Sentinel-2破碎化地塊灌區(qū)作物種植結(jié)構(gòu)的提取[J]. 灌溉排水學(xué)報(bào), 2023, 42(4): 74-80.

WU Di, YANG Peng, ZHOU Liyong, et al. Using Sentinel-2 Sensing Imagery to Estimate Planting Structure in Fragmented Irrigated Lands[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2023, 42(4): 74-80.

責(zé)任編輯：趙宇龍