基于光學和微波遙感數據的普洱市思茅區森林植被分類

徐婉婷 岳彩榮 朱泊東

摘 要 森林植被分類是森林保護和經營管理的基礎，不同森林植被類型在遙感圖像上呈現不同的光譜和紋理結構特征，為利用遙感技術進行大面積森林植被分類提供了可能。以云南省普洱市思茅區為研究區，以2016年相同時相不同云量的Landsat 8光學遙感數據和Sentinel-1微波遙感數據為數據源，結合2016年云南省森林資源現地調查數據，采用圖像融合PCA變換法、Gram-Schmidt變換法、NNDiffuse變換法對Landsat 8和Sentinel-1數據進行影像融合，采用最大似然分類法和人工神經網絡分類法對思茅區森林植被進行分類。研究結果表明：1）人工神經網絡分類法的分類精度高于最大似然分類法，其中在PCA和Gram-Schmidt變換融合后的分類精度要略高于NNDiffuse變換融合后的分類精度;2）在低云量數據中，基于Gram-Schmidt變換融合后的人工神經網絡分類效果最佳，總體精度達87.12%，Kappa系數為0.851 8;在高云量數據中，基于NNDiffuse變換融合后的人工神經網絡分類效果最佳，總體精度達73.92%，Kappa系數為0.699 4。

關鍵詞 森林植被分類;遙感數據;圖像融合;云南省普洱市思茅區

中圖分類號：S718.54+5 文獻標志碼：A DOI：10.19415/j.cnki.1673-890x.2022.07.043

我國森林資源結構復雜、分布廣泛、類型多樣。遙感具有大尺度、多時相、連續觀測的特性，可作為森林資源信息獲取及動態變化監測的有效手段。自20世紀70年代美國宇航局發射第1號地球資源衛星（Landsat 1）后，逐步開始了利用遙感技術進行森林植被分類、植被信息提取的研究。新型遙感平臺及傳感器的出現，促進了遙感技術的快速發展，航空航天乃至地面成像傳感器的時空分辨率不斷提高[1]，遙感數據的獲取能力不斷增強[2]，遙感技術正向著“三多”（多傳感器、多遙感平臺、多方位）“四高”（高空間分辨率、高光譜分辨率、高時相分辨率、高輻射分辨率）方向發展[3]。

馬浩然等[4]、王婷等[5]，分別選取QuickBird、ZY-3遙感數據，結合不同方法開展森林植被分類研究;周小成等[6]采用多特征優選方法對無人機可見光遙感林分類型進行分類;楊丹等[7]探討了U-Net模型在多時相Landsat 8影像上的森林植被分類效果;Churches等[8]基于2010、2011年的Landsat TM影像，對海地的森林植被分類;Ke等[9]將QuickBird數據與低密度LiDAR數據協同，驗證了多數據源的森林分類精度高于單一數據源;Chang等[10]將合成孔徑雷達和多光譜數據融合，展現了多源遙感數據融合后提高森林類型分類精度的優勢;向海燕等[11]選取Landsat8-OLI和Sentinel-1A數據，余笑之[12]整合ZY-3、Sentinel-2 MSI、Landsat8-OLI數據，探尋多源遙感數據在地物識別分類中的潛力。

本文以云南省普洱市思茅區為研究區，選取2016年相同時相的Landsat 8光學遙感數據和Sentinel-1微波遙感數據為數據源，結合2016年云南省森林資源現地調查數據，參考森林資源監測技術標準和高分辨率遙感圖像分析等相關理論[13]，通過對比不同影像融合方法、植被分類方法的分類精度，探索多源遙感數據在森林植被分類上的優勢，為基于多元遙感數據的森林植被分類提供可行依據。

1 ?研究區概況

思茅區位于云南省南部、普洱市中南部，地處北緯22°27′～23°06′、東經100°19′～101°27′。思茅區境內地形復雜，氣候類型多樣，海拔差異較大，最高海拔與最低海拔相差1 576.8 m，冬無嚴寒，夏無酷暑，四季溫和。植被類型主要有季節性雨林、熱帶季雨林、常綠闊葉林、落葉闊葉林、人工植被等類型。思茅區作為云南省重點林區之一，森林覆蓋率達70%以上，有天然氧吧之稱。

2 ?研究方法

2.1 ?數據源

本研究選用的遙感數據包括Landsat 8數據、Sentinel-1數據。輔助數據包括云南省普洱市思茅區邊界矢量、2016年森林資源現地調查數據。

光學遙感數據選取了研究區2016年1—2月的兩景Landsat 8 OLI光學影像，其中2月影像云量為近兩年云量最低的，符合云量在10%以下最佳時相的要求，另外一景影像的云量在40%，成像效果不佳，便于作對照組。微波遙感獲取的Sentinel-1影像數據來源于ESA（European Space Agency，歐洲航天局）網站，為覆蓋整個思茅區，本研究獲取了2016年兩景Sentinel-1A影像。

2.2 ?分類系統建立

根據林業相關技術規程及林業行業標準等，結合遙感影像對森林類型的可分辨性，將研究區類別劃分為針葉林、闊葉林、針闊混交林、灌木林、草地、農地、水域、建設用地和未利用地9類。

2.3 ?數據預處理

通過ENVI軟件對Landsat 8影像進行了輻射定標、大氣校正、影像裁剪、幾何精校正等預處理，并利用HSV變換技術將全色與多光譜進行融合。在獲得15 m分辨率的彩色圖像后，對彩色圖像進行重采樣至與Sentinel-1相同的10 m空間分辨率。通過SNAP軟件，對Sentinel-1影像進行了多視處理、輻射定標、濾波處理、地形幾何校正等預處理，通過VV極化得到10 m后向散射強度圖像。

2.4 ?訓練樣本數據獲取

本研究選取的訓練樣本主要來源于2016年思茅區現地調查數據，將地面小班矢量數據疊合到遙感圖像，根據地物光譜特征和空間紋理特征，結合遙感影像的目視判讀，選取具有典型性和代表性的樣本區域，通過可分離性分析，確定為最終的訓練樣本，用以區分針葉林、闊葉林、針闊混交林及草地等不同類型。

2.5 ?圖像融合方法

光學圖像具有豐富的地物光譜信息、高空間分辨率的特點，結合SAR圖像具有的全天時、全天候、豐富的紋理結構及對地物較強的穿透能力等特性，通過頻率域空間或色彩空間匹配，融合生成具備互補信息的影像圖層。本文通過HSV變換將Landsat 8的15 m全色波段與30 m多光譜進行融合，獲得15 m融合圖像，對融合影像重采樣至10 m。通過VV極化得到Sentinel-1的10 m后向散射強度圖像。通過對兩種圖像的像素級融合，比對3種融合方式的分類效果。

2.5.1 ?PCA變換

PCA（主成分）變換又被叫做K-L變換，是基于統計特征原理，將具有多波段的遙感影像數據進行正交線性變換。通過對影像數據進行壓縮，把原始波段中主要信息盡可能聚集到少數幾個特征影像中，最后產生一組新的多光譜影像，達到以高分辨率數據取代多波段數據經過主成分變換得到第一主成分的目的。

2.5.2 ?Gram-Schmidt變換

Gram-Schmidt（相位恢復）變換是建立在主成分變換的基礎上，旨在消除多波段信息的相關性和冗余性，通過影像矩陣的正交變換，保持各主成分的信息量，使得信息按照原始影像波段分布，具備較高的光譜保真度及空間紋理保原性。通過正交變換將第一分量由高空間分辨率的全色影像取代而獲得融合影像。

2.5.3 ?NNDiffuse變換

NNDiffuse變換是基于臨近擴散算法對高空間分辨率全色波段影像進行降采樣，保證分辨率一致，通過線性回歸方程將波段相同位置的像素快速運算處理，得到光譜權重向量，通過權重向量對光譜規范化處理，得到與原影像相近的光譜信息，有效提高空間分辨率，較好地保留光譜信息。

2.6 ?分類方法

2.6.1 ?最大似然法

最大似然法（Maximum Likelihood，ML）也稱最大概似估計或貝葉斯分類，是一種典型的基于貝葉斯準則，運用高斯概率密度函數作為概率密度函數，通過統計學方法建立判別函數集，計算每個類別中各個像素的統計值得到概率密度函數值，把像素歸屬到概率最大的類別中的監督分類方法。最大似然分類被認為是一種穩定性較好、分類精度較高的分類器[14]。

2.6.2 ?人工神經網絡法

人工神經網絡（Artificial Neural Network，ANN）是根據復雜生物神經網絡的構造與功能，將大量簡單神經元相互連接而成的非線性復雜生物網絡模型。利用神經網絡所在環境的刺激作用，調節神經網絡的參數（權值），依據待求解問題設計參數的網絡結構，將目標函數作為網絡結構的能量函數，經過神經網絡演變得到穩定狀態最小能量函數，基于能量函數確定問題的最優解[15]。

3 ?結果與分析

依據本文的分類系統，選取相同時相不同云量的影像數據，基于PCA變換法、Gram-Schmidt變換法、NNDiffuse變換法進行影像融合，采用最大似然法和人工神經網絡法對研究區森林植被進行分類，并就分類結果精度開展對比分析，結果見表1。

1）對于低云量遙感數據而言，融合后的分類精度有所提升，其中經過Gram-Schmidt變換融合后的人工神經網絡分類效果最佳，總體精度達87.12%，Kappa系數為0.851 8，總體精度較未融合的提升了6.74個百分點，Kappa系數提升了0.078 1。

2）對于高云量遙感數據而言，融合后的分類精度有大幅度的提升，其中經過NNDiffuse變換融合后的人工神經網絡分類效果最佳，總體精度達73.92%，Kappa系數為0.699 4，總體精度較未融合的提升了8.70個百分點，Kappa系數提升了0.101 2。

3）通過比對分類結果發現，人工神經網絡分類法的分類精度高于最大似然分類法。在低云量數據中，基于Gram-Schmidt變換融合后分類精度最高;在高云量數據中，基于NNDiffuse變換融合后分類精度最高。

4 ?小結與討論

4.1 ?小結

本文以Landsat 8和Sentinel-1數據為數據源，結合2016年森林資源現地調查小班數據，選取3種影像融合方式進行影像融合，選用2種分類方法，對思茅區森林植被進行分類研究，以探索多源遙感數據在森林植被分類上的優勢。對比兩種分類方法的結果，得出以下結論：

1）人工神經網絡分類法的分類精度高于最大似然分類法，其中PCA和Gram-Schmidt變換融合后的分類精度要高于NNDiffuse變換融合后的分類精度;

2）在低云量數據中，基于Gram-Schmidt變換融合后的人工神經網絡分類效果最佳，總體精度達87.12%，Kappa系數為0.851 8;在高云量數據中，基于NNDiffuse變換融合后的人工神經網絡分類效果最佳，總體精度達73.92%，Kappa系數為0.699 4。

4.2 ?討論

在探索多源遙感數據進行森林植被分類過程中，數據來源、數據預處理、變換融合方式和分類方法的不同，必然會導致分類精度的差異。后續研究可以考慮更多因素，選取最優分類方式，提高分類精度。

1）本研究的訓練樣本是對照現地調查數據采用目視解譯選取的，由于針葉林、闊葉林和針闊混交林的訓練樣本分離度不高，會導致分類產生誤差。

2）本研究只選取了兩類數據源進行試驗，后續可選取更多數據源，以此證明利用多源遙感數據進行森林植被分類的可行性，切實提高分類精度。

3）本研究只進行了像素級融合后的兩種分類方法的分類精度比對，并未對特征級融合和決策級融合的分類精度比對，后續研究可以加入特征級融合和決策級融合，更加全面比對融合結果及分類精度。

4）本次只研究了兩種常用的分類方法和三種影像融合方式，并未對其他分類方法和影像融合方式進行研究，所得到的結果存在可靠性和代表性不足等問題，后續研究可以嘗試更多分類方法和融合方式來提升分類精度。

參考文獻：

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[13] 朱俊杰，范湘濤，杜小平.面向對象的高分辨率遙感圖像分析[M].北京：科學出版社，2014.

[14] ZHENG M G， CAI Q G， QIN M Z. The Effect of Prior Probabilities in the Maximum Likelihood Classification on Individual Classes[J]. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing，2009，75（9）：1109-1117.

[15] 劉濤.基于人工神經網絡的森林植被遙感分類研究[D].保定：河北農業大學，2009.

（責任編輯：易 ?婧）

收稿日期：2021-12- 21

基金項目：云南省科技廳重大科技專項（202002AA100007-015）。

作者簡介：徐婉婷（1994—），女，云南曲靖人，西南林業大學林學院在讀碩士研究生，研究方向為林業遙感。E-mail： 1002187092@qq.com。*為通信作者，E-mail： cryue@163.com。