摘" 要： 為資源合理利用、生態(tài)保護(hù)與修復(fù)提供科學(xué)依據(jù)，文中提出基于多源遙感數(shù)據(jù)的遙感影像生態(tài)地塊劃分方法，實(shí)現(xiàn)了高精度生態(tài)地塊劃分。采用高頻調(diào)制融合法逐像素融合處理采集的生態(tài)環(huán)境多源遙感影像；構(gòu)建新的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），以融合后的高光譜影像為輸入，通過(guò)在CNN中引入分組卷積和殘差學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)輸入高光譜影像多尺度特征提取，經(jīng)過(guò)全連接層和softmax層的處理后，輸出生態(tài)地塊劃分結(jié)果，并在softmax層中引入多分類Focal loss損失函數(shù)，解決生態(tài)地塊劃分結(jié)果產(chǎn)生的類別不平衡問(wèn)題，提升生態(tài)地塊劃分精度。實(shí)驗(yàn)證明，該方法能夠準(zhǔn)確劃分生態(tài)地塊，劃分精度平均值達(dá)到95.38%。融合后的多源遙感影像光譜扭曲度數(shù)值均低于20，可以確保融合影像在光譜信息上的高保真度，提高生態(tài)地塊劃分的準(zhǔn)確性。

關(guān)鍵詞： 多源遙感； 遙感影像； 生態(tài)地塊； 劃分方法； 高通濾波融合； 高光譜影像； 融合影像； 特征提取

中圖分類號(hào)： TN919?34； TP391" " " " " " " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A" " " " " " " " " " "文章編號(hào)： 1004?373X（2025）05?0142?05

Method for remote sensing image ecological block division"based on multi?source remote sensing data

LI Shuangying

（Qinghai Minzu University， Xining 810007， China）

Abstract： A method for remote sensing image ecological block division based on multi?source remote sensing data is proposed to achieve accurate ecological block division， and provide scientific basis for rational resource utilization， ecological protection and restoration. The high?frequency modulation fusion method is adopted to fuse pixel by pixel and collect multi?source remote sensing images of ecological environment. A new convolutional neural network （CNN） is constructed. The fused hyperspectral images are taken as the input. Multi?scale feature extraction of input hyperspectral images is achieved by introducing group convolution and residual learning into the CNN. The results of ecological block division are output after the processing of fully connected （FC） layers and softmax layers. And multi?class Focal loss function is introduced into the softmax layer， so as to eliminate class imbalance caused by the results of ecological block division and improve the division accuracy. Experimental results have shown that the proposed method can divide ecological block accurately， with an average accuracy of 95.38%. The spectral distortion values of the fused multi?source remote sensing images are all below 20， which can ensure the high fidelity of the fused images in spectral information and improve the accuracy of ecological block division.

Keywords： multi?source remote sensing; remote sensing image; ecological block; division method; high?pass filtering fusion; hyperspectral imaging; fusion imaging; feature extraction

0" 引" 言

當(dāng)下生態(tài)系統(tǒng)管理與保護(hù)日益受到重視，生態(tài)地塊的劃分成為環(huán)境科學(xué)、地理學(xué)及遙感技術(shù)等多個(gè)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)[1?3]。生態(tài)地塊劃分不僅有助于深入理解生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、功能和演變規(guī)律，還能夠?yàn)橘Y源合理利用、生態(tài)保護(hù)與修復(fù)提供科學(xué)依據(jù)[4]。傳統(tǒng)的生態(tài)地塊劃分方法主要依賴于地面調(diào)查和實(shí)地測(cè)量，這些方法雖然能夠提供較為準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，但受限于人力、物力和時(shí)間等因素，往往難以實(shí)現(xiàn)大范圍的快速監(jiān)測(cè)和動(dòng)態(tài)更新。

為此，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)生態(tài)地塊的劃分方法展開(kāi)大量的研究，如文獻(xiàn)[5]為提高特征提取和地塊位置定位的準(zhǔn)確性，采取集成多尺度空洞卷積、通道注意力機(jī)制以及空間注意力機(jī)制的方法。文獻(xiàn)[6]在深入探究軌跡點(diǎn)所蘊(yùn)含的屬性特征后[6]，針對(duì)作業(yè)地塊數(shù)量的不確定性和軌跡點(diǎn)的分布模式進(jìn)行細(xì)致分析。結(jié)合基于密度的聚類算法和分類器集成算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)生態(tài)地塊邊界的精確界定。文獻(xiàn)[7]利用遙感技術(shù)和遙控飛機(jī)系統(tǒng)獲取航空影像，開(kāi)發(fā)高分辨率的土地覆蓋圖，并通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法提高其精度。同時(shí)，結(jié)合土壤樣本分析土壤pH值變化，測(cè)試多種地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法和確定性插值技術(shù)以繪制土壤pH變化圖，獲取土地覆蓋分類百分比。文獻(xiàn)[8]提出基于EVI?Albedo特征空間和支持向量機(jī)的遼北亞濕潤(rùn)干旱地區(qū)土地荒漠化遙感分類方法，通過(guò)計(jì)算荒漠化差值指數(shù)對(duì)土地荒漠化等級(jí)進(jìn)行分類。

但是，上述方法存在精度和效率低的問(wèn)題。遙感技術(shù)作為一種無(wú)接觸探測(cè)技術(shù)，能夠快速獲取地面信息，為生態(tài)地塊的劃分提供新的解決方案。綜合利用多源遙感數(shù)據(jù)，能夠更全面地反映地表的生態(tài)特征，提高生態(tài)地塊劃分的精度和效率。為此，本文提出基于多源遙感數(shù)據(jù)的遙感影像生態(tài)地塊劃分方法，提高生態(tài)地塊劃分的精度。

1" 基于多源遙感影像的生態(tài)土地劃分

基于多源遙感影像的生態(tài)土地劃分是一種利用來(lái)自不同衛(wèi)星和傳感器的遙感數(shù)據(jù)，通過(guò)多源數(shù)據(jù)融合處理、特征提取、分類算法以及損失函數(shù)優(yōu)化等技術(shù)，對(duì)生態(tài)土地類型進(jìn)行準(zhǔn)確劃分和識(shí)別的過(guò)程。這一過(guò)程有效結(jié)合遙感影像的豐富信息和先進(jìn)的分類技術(shù)，為生態(tài)監(jiān)測(cè)、資源管理和環(huán)境保護(hù)提供了重要支持。

1.1" 生態(tài)地塊多源遙感影像融合

在處理生態(tài)環(huán)境多源遙感影像時(shí)，采用高頻調(diào)制融合技術(shù)逐像素地將來(lái)自不同源的遙感影像進(jìn)行精準(zhǔn)融合，以保證數(shù)據(jù)信息的全面性和可靠性，生成新的融合影像，實(shí)現(xiàn)不同來(lái)源遙感影像的整合和優(yōu)化。

高空間分辨率影像由一個(gè)緊湊的空間高通濾波器進(jìn)行濾波處理，可保留與空間結(jié)構(gòu)密切相關(guān)的高頻細(xì)節(jié)信息。通過(guò)將高頻細(xì)節(jié)信息精準(zhǔn)地融入到每一個(gè)原有的低分辨率多光譜影像中，可獲得空間細(xì)節(jié)更為豐富的多光譜影像。

在生態(tài)環(huán)境多光譜影像中，[Wni， j]為第[n]波段像素[i， j]的值，代表低分辨率多光譜影像中的特定光譜信息。高頻影像[i， j]的值[HOi， j]是通過(guò)對(duì)高分辨率影像[Oi， j]采用空間高通濾波器獲取的。第[n]波段像素[i， j]的融合值[Xni， j]的計(jì)算公式如下：

[Xni， j=Wni， j+HOi， j] （1）

通過(guò)上述方式將生態(tài)環(huán)境多源遙感數(shù)據(jù)信息進(jìn)行光譜信息融合，為了使多源遙感數(shù)據(jù)融合效果最佳，利用高頻調(diào)制融合技術(shù)將兩個(gè)影像即[Oi， j]和[Wni， j]相乘，通過(guò)低通濾波器將[Oi， j]處理得到低頻影像[LOi， j]，對(duì)其進(jìn)行歸一化調(diào)整，最終得到[n]波段融合影像的增強(qiáng)版本。具體表達(dá)式為：

[Xni， j=Wni， j×Oi， jLOi， j] （2）

利用低通濾波可將[Oi， j]分成[LOi， j]和[HOi， j]，則：

[Oi， j=LOi， j+HOi， j] （3）

將式（3）代入式（2）中即可得到高頻調(diào)制融合法的計(jì)算公式：

[Xni， j=Wni， j+Wni， j×HOi， jLOi， j] （4）

低分辨率多譜影像的空間分辨率可利用高頻調(diào)制融合法，在不改變?cè)级喙庾V影像光譜信息的前提下增強(qiáng)分辨率。這對(duì)于區(qū)分生態(tài)環(huán)境中不同植被類型、水體和土壤類型等生態(tài)要素至關(guān)重要。完整的光譜信息有助于在生態(tài)地塊劃分中更準(zhǔn)確地識(shí)別各類生態(tài)要素，提高生態(tài)地塊劃分的準(zhǔn)確性。

1.2" 多源遙感影像實(shí)現(xiàn)生態(tài)地塊劃分

以融合后生態(tài)環(huán)境高光譜影像為輸入數(shù)據(jù)，通過(guò)分組卷積和殘差的方式提升CNN網(wǎng)絡(luò)在處理多尺度特征時(shí)的提取效能，并通過(guò)引入多分類Focal loss損失函數(shù)，更有效地處理類別不平衡的問(wèn)題，進(jìn)而提升生態(tài)地塊劃分的準(zhǔn)確性。

采用融合后的高光譜影像作為輸入數(shù)據(jù)，訓(xùn)練分組卷積網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)每個(gè)影像塊的中心像素生成一個(gè)類別預(yù)測(cè)，有助于提升影像分析的效率和準(zhǔn)確性[9?10]。針對(duì)融合后的高光譜影像，通過(guò)點(diǎn)卷積在光譜維度上執(zhí)行拉伸操作，從而初步提取特征，并將光譜維度擴(kuò)展到[N]個(gè)特征通道。高光譜影像依照光譜維逐個(gè)分成含有同等通道數(shù)的2組高光譜影像，對(duì)每個(gè)小組分別依照光譜維度進(jìn)行再次分組，最終得到4組具有相同通道數(shù)的高光譜影像。

由于卷積核的多樣性導(dǎo)致各自捕獲的特征范圍不同，所以選擇使用不同規(guī)格的卷積核，相互補(bǔ)充以提供更全面的特征信息[11?12]。在卷積運(yùn)算后，通過(guò)批歸一化和線性修正單元對(duì)特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和激活，進(jìn)而引入殘差學(xué)習(xí)機(jī)制。殘差學(xué)習(xí)利用跳躍連接將淺層的特征信息直接傳遞到深層，促進(jìn)兩者之間的融合，進(jìn)而顯著提升網(wǎng)絡(luò)在處理復(fù)雜任務(wù)時(shí)的表現(xiàn)能力。

設(shè)兩組第[u+1]層的卷積核和偏置分別為[Zu+13×3×k]、[hu+13×3×k]和[Zu+15×5×k]、[hu+15×5×k]。兩組殘差函數(shù)分別為[g1Xu1;η1]和[g2Xu2;η2]。兩組殘差塊的參數(shù)分別為[η1=Zu+13×3×k，hu+13×3×k]和[η2=Zu+15×5×k，hu+15×5×k]。兩組殘差塊的輸入分別為[Xu1]和[Xu2]，輸出分別為[Xu+11]和[Xu+12]。則兩組殘差塊的表示為：

[Xu+11=Xu1+g1Xu1;η1g1Xu1;η1=g1Xu11;η1;g1Xu12;η1g1Xu11;η1=μXu11?Zu+13×3×k+hu+13×3×kg1Xu12;η1=μXu12?Zu+13×3×k+hu+13×3×kXu1=Xu11;Xu12] （5）

[Xu+12=Xu2+g2Xu2;η2g2Xu2;η2=g2Xu21;η2;g2Xu22;η2g1Xu21;η2=μXu21?Zu+15×5×k+hu+15×5×kg1Xu22;η2=μXu22?Zu+15×5×k+hu+15×5×kXu2=Xu21;Xu22] （6）

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入輸出之間引入捷徑連接（如殘差連接），可以確保原始信息得以有效保留，同時(shí)使所需參數(shù)數(shù)量降至最少，進(jìn)而加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度。

在殘差學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上，采用特征融合策略將兩個(gè)殘差塊輸出的光譜?空間特征進(jìn)行通道級(jí)別的合并。為優(yōu)化特征表示并減少計(jì)算復(fù)雜度，通過(guò)實(shí)施點(diǎn)卷積操作，對(duì)合并后的特征通道進(jìn)行高效壓縮，有效地實(shí)現(xiàn)特征的降維處理，進(jìn)一步提升特征表示的效率和質(zhì)量。

在遙感影像生態(tài)地塊多分類劃分?jǐn)?shù)據(jù)集中，常常面臨著樣本數(shù)據(jù)類別分布不均衡的挑戰(zhàn)[13]。這種不均衡不僅增加了生態(tài)地塊劃分的難度，而且在應(yīng)用上采樣技術(shù)時(shí)，也容易導(dǎo)致關(guān)鍵語(yǔ)義信息的損失，進(jìn)而對(duì)最終的生態(tài)地塊劃分結(jié)果產(chǎn)生不利影響，降低其準(zhǔn)確性。因此，在處理這類生態(tài)地塊多分類劃分的數(shù)據(jù)集時(shí)，提出一種基于改進(jìn)的交叉熵?fù)p失函數(shù)的多分類Focal loss損失函數(shù)。

設(shè)預(yù)測(cè)輸入樣本的概率為[βi]，且[0lt;βilt;1]，樣本的正負(fù)屬性取決于[βi]是否接近1。式（7）即為交叉熵?fù)p失函數(shù)的計(jì)算公式：

[LC=-1ni=1njilogβi+1-jilog1-βi] （7）

式中[ji]為輸入樣本的實(shí)際概率。

在交叉熵函數(shù)基礎(chǔ)上，多分類Focal loss損失函數(shù)增加平衡因子[β]和平滑參數(shù)[ω]，在訓(xùn)練階段，通過(guò)對(duì)[β]和[ω]的調(diào)整，完成網(wǎng)絡(luò)對(duì)不同類別數(shù)據(jù)關(guān)注度的平衡優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)生態(tài)地塊多分類劃分，計(jì)算公式如下：

[L=-1ni=1nβijilog1-βiωlogβi+1-β1-jiβωilog1-βi] （8）

在多源遙感影像生態(tài)地塊的劃分中，采用Focal loss損失函數(shù)能夠確保更加精確地劃分出不同類型的生態(tài)地塊，不僅包括常見(jiàn)的森林、草原等類別，也包括那些數(shù)量較少但同樣重要的稀有類別，如濕地、荒漠等。這種精確的劃分能夠?yàn)楹罄m(xù)的生態(tài)監(jiān)測(cè)提供更為準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持，更好地了解生態(tài)系統(tǒng)的分布和變化情況。

2" 實(shí)驗(yàn)分析

以某具有豐富生態(tài)多樣性和復(fù)雜地理環(huán)境的區(qū)域作為實(shí)驗(yàn)區(qū)域，如圖1所示。

該區(qū)域內(nèi)涵蓋多種不同類別的地塊種類，如建筑、林地、耕地、河流、道路等。該區(qū)域具備較好的遙感數(shù)據(jù)獲取條件，包括高分辨率的光學(xué)衛(wèi)星遙感影像、雷達(dá)遙感影像以及無(wú)人機(jī)遙感影像等。

采用本文方法對(duì)實(shí)驗(yàn)區(qū)域進(jìn)行生態(tài)地塊劃分，劃分結(jié)果如圖2所示。

詳細(xì)劃分情況如表1所示。

通過(guò)劃分結(jié)果深入了解該區(qū)域的生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能，驗(yàn)證多源遙感數(shù)據(jù)在生態(tài)地塊劃分中的有效性和準(zhǔn)確性。

在本文方法對(duì)實(shí)驗(yàn)區(qū)域進(jìn)行生態(tài)地塊劃分的結(jié)果中，不同地物類型的光譜特征呈現(xiàn)出各自獨(dú)特的顏色，這些顏色能夠直觀地反映地物的物理屬性，成為識(shí)別和分析地物類型的有效手段。其中河流、建筑物、耕地、林地和道路的光譜特征分別為三角、箭頭、星型、圓形、方形所在顏色區(qū)域。

分析圖2所展示的遙感影像生態(tài)地塊劃分結(jié)果，可以明顯看出本文所采用的劃分方法在實(shí)驗(yàn)區(qū)域表現(xiàn)出極高的精確性和有效性。這種精確性和有效性不僅體現(xiàn)在對(duì)生態(tài)地塊邊界的細(xì)致界定上，更在于本文方法能夠深入揭示并呈現(xiàn)出真實(shí)的生態(tài)信息。從生態(tài)地塊邊界的界定來(lái)看，本文方法通過(guò)精確處理遙感影像數(shù)據(jù)，成功識(shí)別并劃分出不同類型的生態(tài)地塊，如建筑、林地、耕地、河流、道路等。這些地塊的邊界清晰，沒(méi)有過(guò)多的模糊區(qū)域，顯示了本文方法在處理遙感影像數(shù)據(jù)時(shí)的高精度和準(zhǔn)確性。

由表1數(shù)據(jù)可見(jiàn)，本文方法在實(shí)驗(yàn)區(qū)域取得良好的分類效果。從建筑、林地、耕地、河流、道路等五個(gè)類別上均表現(xiàn)出較高的分類精度。五個(gè)類別的分類精度平均值達(dá)到95.38%，說(shuō)明本文方法能夠有效地從遙感影像中提取出生態(tài)地塊信息，并對(duì)不同類型的生態(tài)地塊進(jìn)行準(zhǔn)確劃分，有效地從遙感影像中識(shí)別出不同的生態(tài)地塊類型。

光譜扭曲度主要用于量化評(píng)估融合影像與原始多光譜影像之間在光譜特性上的差異或失真程度。當(dāng)光譜扭曲度較小時(shí)，表示融合影像在光譜特征上很好地逼近原始多光譜影像，展現(xiàn)較小的光譜失真；反之，則失真較大。對(duì)于準(zhǔn)確識(shí)別和劃分不同類型的生態(tài)地塊具有重要意義，有助于實(shí)現(xiàn)生態(tài)資源的有效管理和保護(hù)。為對(duì)生態(tài)地塊劃分中遙感影像的利用質(zhì)量進(jìn)行客觀評(píng)估，分別采用本文方法與文獻(xiàn)[5]方法、文獻(xiàn)[6]方法進(jìn)行A、B、C、D四個(gè)波段的研究區(qū)域生態(tài)環(huán)境的遙感影像多源融合，統(tǒng)計(jì)融合后遙感影像的光譜扭曲度，具體實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖3所示。

由圖3可見(jiàn)，采用本文方法對(duì)實(shí)驗(yàn)區(qū)域進(jìn)行生態(tài)地塊劃分時(shí)，多源遙感融合影像的光譜扭曲度在四個(gè)波段均低于文獻(xiàn)[5]方法和文獻(xiàn)[6]方法，并且數(shù)值均低于20。

可見(jiàn)本文方法在處理遙感影像融合方面的優(yōu)越性，更深入地揭示了其對(duì)光譜信息保留和還原的高效能力。采用本文方法時(shí)融合后的影像在光譜特性上與原始影像的差異程度較小，可以確保融合影像在光譜信息上的高保真度，進(jìn)而提高生態(tài)地塊劃分的準(zhǔn)確性和可靠性。

3" 結(jié)" 論

本文提出基于多源遙感數(shù)據(jù)的遙感影像生態(tài)地塊劃分方法，能夠有效地融合遙感數(shù)據(jù)，提取出豐富而準(zhǔn)確的地表信息，為生態(tài)地塊的劃分提供了有力的數(shù)據(jù)支持，具體優(yōu)勢(shì)如下。

1） 多源遙感數(shù)據(jù)來(lái)自不同的傳感器和平臺(tái)，提供了多樣化的空間分辨率、光譜范圍和觀測(cè)周期等特征，可以綜合利用不同數(shù)據(jù)源的優(yōu)勢(shì)，彌補(bǔ)單一影像上信息的不足。

2） 多源數(shù)據(jù)的融合還能夠提高動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)能力，實(shí)現(xiàn)對(duì)生態(tài)地塊變化的實(shí)時(shí)跟蹤和評(píng)估。

實(shí)驗(yàn)證明，本文方法能夠更好地適應(yīng)不同的地塊場(chǎng)景和復(fù)雜的地表覆蓋情況，精確識(shí)別出不同地塊之間的邊緣，準(zhǔn)確劃分出各種地塊場(chǎng)景，并且融合后的多源遙感影像在光譜信息上的高保真度，為生態(tài)管理和規(guī)劃提供了有力的支持，促進(jìn)生態(tài)系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展。

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基金項(xiàng)目：青海省科技計(jì)劃項(xiàng)目（2022?QY?222）

作者簡(jiǎn)介：李雙營(yíng)（1977—），男，山西方山人，博士研究生，副教授，研究方向?yàn)檫b感測(cè)量。