基于CART決策樹方法的MODIS數(shù)據(jù)海冰反演

張娜 ，張慶河

（1.天津城建大學(xué) 土木工程學(xué)院，天津 300384；2.天津大學(xué) 水利工程仿真與安全國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，天津 300072）

我國的渤海和黃海北部海域緯度較高，冬季常受西伯利亞寒潮的影響，每年均會(huì)形成海冰，且容易造成海冰災(zāi)害（王相玉等，2011；孫劭等，2011；張方儉等，1994）。根據(jù)包澄瀾主編的《海洋災(zāi)害及預(yù)報(bào)》 （1895-1990年）和國家海洋局發(fā)布的《海洋災(zāi)害公報(bào)》 （1989-2010年）統(tǒng)計(jì)的1895-2010年海冰災(zāi)害描述，海冰災(zāi)害引起的損失在空間分布上呈現(xiàn)北部重而南部輕的特點(diǎn)，如2010年，遼東灣因冰災(zāi)導(dǎo)致的直接經(jīng)濟(jì)損失最重，占全年海洋災(zāi)害總經(jīng)濟(jì)損失的55%。近年來，全球氣候變化異常現(xiàn)象頻發(fā)，渤海海域遭受嚴(yán)重海冰災(zāi)害威脅的可能性加大，而遼東灣作為中國緯度最高的海灣，冬季海溫最低、冰期最長，最有可能遭受嚴(yán)重的海冰災(zāi)害。因此，利用衛(wèi)星遙感對(duì)渤海特別是遼東灣冰情進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，乃至進(jìn)一步總結(jié)氣象條件和海冰變化規(guī)律間的關(guān)系，及時(shí)發(fā)布冰情預(yù)報(bào)，對(duì)于海冰防災(zāi)減災(zāi)具有重要意義。

為了得到實(shí)時(shí)、大范圍的、較為準(zhǔn)確的流冰外緣線、冰密集度、冰面積、冰厚等參數(shù)，大量研究者利用衛(wèi)星遙感對(duì)海冰進(jìn)行了反演研究。如謝鋒等利用美國NOAA氣象衛(wèi)星AVHRR遙感資料對(duì)遼東灣海冰進(jìn)行研究，提出了海冰厚度的反照率反演公式，并用該公式對(duì)遼東灣海冰資源量進(jìn)行了估算（謝峰等，2003）。郭鳳蓮等（2000）通過微波輻射計(jì)的微波輻射亮溫值反演海冰厚度，建立了海冰厚度的計(jì)算機(jī)自動(dòng)處理系統(tǒng)。羅亞威等（2005）將“海洋1號(hào)”衛(wèi)星應(yīng)用于反演2002-2003年冬季的渤海海冰。吳龍濤等（2006）利用MODIS的1B級(jí)數(shù)據(jù)進(jìn)行渤海海冰參數(shù)反演，為渤海海冰數(shù)值預(yù)報(bào)提供冰密集度和冰厚度初始場。國巧真等（2007）利用海冰的光譜特征提取了1996-2005年的渤海海冰面積，并建立了海冰面積提取監(jiān)測系統(tǒng)。武晉雯等（2009）采用可見光和近紅外通道反射率閾值法對(duì)MODIS衛(wèi)星進(jìn)行海冰面積反演，得到遼東灣2004-2007年度的海冰面積變化過程。郭衍游等（2010）利用比值運(yùn)算法反演MODIS海冰遙感圖像，該算法在近岸懸浮物濃度較大的海區(qū)由于反射率較為接近，容易造成海冰誤判。馬龍（2011）認(rèn)為利用MODIS數(shù)據(jù)的冰表面溫度方法（IST）可以有效提取海冰分布信息。鄧鐘等（2011）針對(duì)環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測預(yù)報(bào)小衛(wèi)星分別采用表觀反射率法、地表反射率法、原始DN值法和水體指數(shù)法進(jìn)行渤海灣海冰面積的提取。

為了進(jìn)一步提高遙感反演精度，近年來數(shù)據(jù)挖掘類算法開始應(yīng)用于海冰遙感反演。王寧（2009）將基于凝聚層次聚類的遙感影像分割算法用于MODIS海冰外緣線提取。Guo等（2010）采用頻譜分析方法和支持向量機(jī)的方法實(shí)現(xiàn)MODIS海冰檢測。Shi等（2012）根據(jù)渤海海冰反照率的光譜特性，提出區(qū)域優(yōu)化的冰檢測算法。任朝輝等（2012）根據(jù)海冰的反射率屬性，基于C4.5算法對(duì)MODIS遙感影像反演了遼東灣海冰分布。

綜上所述，雖然目前海冰反演研究已有不少工作，但大多數(shù)工作還沒有能夠充分利用衛(wèi)星遙感多波段信息進(jìn)行自動(dòng)海冰反演，充分利用諸如MODIS衛(wèi)星的多波段數(shù)據(jù)提高反演精度的工作仍需要進(jìn)一步探索。近年來，CART決策樹方法在土壤分類、復(fù)雜生產(chǎn)過程的質(zhì)量預(yù)測、植被指數(shù)提取、林業(yè)地類、教學(xué)測評(píng)以及土地利用等方面越來越得到廣泛應(yīng)用（陳云等，2008）。決策樹構(gòu)建算法具有靈活、直觀、清晰、強(qiáng)健、運(yùn)算效率高等特點(diǎn)，在遙感分類問題上表現(xiàn)出巨大的優(yōu)勢（Iyer et al，2004；Srinivas etal，1994）。為此，本文將基于CART決策樹算法，同時(shí)利用MODIS衛(wèi)星數(shù)據(jù)可見光、近紅外和熱紅外多波段進(jìn)行自動(dòng)分類計(jì)算，以獲得較為準(zhǔn)確的海冰反演面積。為了檢驗(yàn)MODIS數(shù)據(jù)反演海冰結(jié)果的合理性，進(jìn)一步采用較高分辨率的環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測預(yù)報(bào)小衛(wèi)星HJ-1A/1B遙感圖像對(duì)MODIS衛(wèi)星的反演結(jié)果進(jìn)行校驗(yàn)。

1 海冰面積遙感反演方法

為了檢驗(yàn)各種反演算法對(duì)于海洋環(huán)境的普適性，分別采用傳統(tǒng)閾值法和CART決策樹算法反演海冰分布。

1.1 海冰遙感數(shù)據(jù)介紹

MODIS是EOS系列衛(wèi)星的主要探測儀器，有36個(gè)離散光譜波段，光譜范圍寬，從0.4μm的可見光到14.4μm的熱紅外全光譜覆蓋，數(shù)據(jù)分辨率分別為250m、500m和1 km。MODIS數(shù)據(jù)具有較高的時(shí)間分辨率，每天可以得到至少2次白天的更新數(shù)據(jù)。本文采用的是1 km空間分辨率的MODIS-1B級(jí)數(shù)據(jù)產(chǎn)品MOD02和地理定位數(shù)據(jù)MOD03進(jìn)行海冰反演，該數(shù)據(jù)已經(jīng)過輻射校正，只需對(duì)其進(jìn)行幾何校正即可。

HJ-1A/1B小衛(wèi)星上裝載的CCD相機(jī)有4個(gè)光譜波段，光譜范圍從0.43μm的可見光到0.90μm的近紅外，地面像元分辨率為30m。本文采用HJ-1A/1B小衛(wèi)星數(shù)據(jù)的2級(jí)產(chǎn)品，是經(jīng)過輻射校正和幾何校正，并將校正后的圖像映射到指定的地圖投影坐標(biāo)下的產(chǎn)品數(shù)據(jù)。由于環(huán)境衛(wèi)星有較高空間分辨率，因此可直接通過目視解譯區(qū)分冰、水和陸地。HJ-1A/1B衛(wèi)星的成像周期為4 d，在時(shí)間分辨率上不及MODIS數(shù)據(jù)。

因此，最終采用MODIS數(shù)據(jù)進(jìn)行海冰面積的遙感反演，HJ-1A/1B則用于檢驗(yàn)MODIS的反演精度。反演MODIS海冰分布時(shí)，由于冬季沿岸海區(qū)覆蓋著固定冰，與陸地積雪的光譜信息很相近，極易產(chǎn)生混淆。因此首先利用MODIS的MOD03數(shù)據(jù)中的陸/海掩膜進(jìn)行海陸分離，獲得渤海海區(qū)的影像。

1.2 MODIS閾值法反演

閾值法反演海冰分布主要采用MOD021KM中的B2和B6波段的反射率數(shù)據(jù)、B31和B32波段的輻射亮度值數(shù)據(jù)以及MOD03中的Sensor Zenith Angles波段的衛(wèi)星傳感器天頂角數(shù)據(jù)反演渤海海冰面積。

閾值法反演方法一主要是根據(jù)冰、水反射率變化特征，采用比值運(yùn)算的方法突出冰、水的差異，提高影像上海冰的對(duì)比度（郭衍游等，2010），見式 （1）：

上式中B2為MODIS第2波段的反射率，B6為MODIS第6波段的反射率。

閾值法反演方法二是利用冰表面溫度法IST方法反演冰（海）表面溫度，并根據(jù)冰表面溫度判斷海冰（馬龍，2011），其反演公式見式（2）：

上式中T31為MODIS第31波段的亮溫值，T32為MODIS第32波段的亮溫值，q為傳感器的天頂角，a，b，c，d分別為根據(jù)經(jīng)驗(yàn)確定的大氣影響系數(shù)。

1.3 CART決策樹方法反演

CART決策樹方法反演海冰分布主要基于MODIS的可見光/近紅外和熱紅外數(shù)據(jù)，采用MOD021KM中的B2、B4和B6波段的反射率數(shù)據(jù)，B31和B32波段的輻射亮度值數(shù)據(jù)。

CART決策樹方法的基本原理是通過對(duì)由測試變量和目標(biāo)變量構(gòu)成的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的循環(huán)分析而形成二叉樹形式的決策樹結(jié)構(gòu)。CART算法采用經(jīng)濟(jì)學(xué)中的基尼系數(shù)（Gini Index）作為選擇最佳測試變量的準(zhǔn)則，基尼系數(shù)的定義如式（3）和（4）：

式中：P（j/h）是從訓(xùn)練樣本集中隨機(jī)抽取的一個(gè)樣本，當(dāng)某一測試變量值為h時(shí)屬于第J類的概率；nj/（h）為訓(xùn)練樣本中測試變量值為h時(shí)屬于第J類的樣本個(gè)數(shù)；n/（h）為訓(xùn)練樣本中該測試變量值為h的樣本個(gè)數(shù)；J為類別個(gè)數(shù)。

使用CART進(jìn)行預(yù)測之前須提供一個(gè)學(xué)習(xí)樣本集（Learning samples）用于對(duì)CART決策樹進(jìn)行構(gòu)建和評(píng)估。CART使用如下結(jié)構(gòu)的學(xué)習(xí)樣本集：

其中：X1，X2，…，Xm稱為屬性向量，其屬性可以是有序的也可以是離散的；Y稱為標(biāo)簽向量，其屬性可以是有序的也可以是離散的。當(dāng)Y是有序的數(shù)量值時(shí)，稱為回歸樹，當(dāng)Y是離散值時(shí)，稱為分類樹。

將MODIS遙感影像分為海冰、海水和陸地三類。為了構(gòu)建分類函數(shù)，需要對(duì)每一個(gè)類別選取一定數(shù)目的樣本，創(chuàng)建冰、水和陸地的分類訓(xùn)練樣本。然后選取MODIS閾值法反演海冰常用到的B2、B4和B6波段的反射率數(shù)據(jù)，B31和B32波段的輻射亮度值數(shù)據(jù)作為代表數(shù)據(jù)計(jì)算樣本的可分離性，由可分離系數(shù)（Jeffries-Matusita和Transformed Divergence）表示，這兩個(gè)參數(shù)的值在0～2.0之間，大于1.9說明樣本之間可分離性好；小于1.8大于1.4屬于合格樣本；小于1.4需要重新選擇樣本；小于1，考慮將兩類樣本合并為一類樣本（Richards，1999）。

根據(jù)給定的樣本集L構(gòu)建分類樹由以下三步組成：

（1）使用L構(gòu)建樹Tmax，使得Tmax中每一個(gè)葉節(jié)點(diǎn)要么很?。ü?jié)點(diǎn)內(nèi)部所含樣本個(gè)數(shù)小于給定值Nmin）；要么是純節(jié)點(diǎn)（節(jié)點(diǎn)內(nèi)部樣本的Y屬于同一個(gè)類）；要么只有唯一屬性向量作為分支選擇。

（2）使用修剪算法構(gòu)建一個(gè)有限的遞減（節(jié)點(diǎn)數(shù)目）有序子樹序列。

（3）使用評(píng)估算法從第（2）步產(chǎn)生的子樹序列中選出一棵最優(yōu)樹作為最終的決策樹。

根據(jù)ENVI對(duì)2010年1月25日MODIS遙感數(shù)據(jù)選取訓(xùn)練樣本，選取海冰樣本586個(gè)，海水樣本1 443個(gè)，陸地樣本1 097個(gè)，計(jì)算的可分離系數(shù)為1.977，可分離性好，以此訓(xùn)練樣本建立CART決策樹，生成的決策樹模型如圖1所示，分為6層，共有23個(gè)節(jié)點(diǎn)。生成決策樹模型之后，即可根據(jù)該樹生成的判斷規(guī)則對(duì)MODIS遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行海冰反演。

圖1 根據(jù)2010年1月25日MODIS遙感數(shù)據(jù)生成的決策樹模型

1.4 不同方法反演的MODIS海冰對(duì)比

圖2顯示了依據(jù)MODIS遙感B1、B4和B3波段的輻射亮度值數(shù)據(jù)得到的真彩色合成圖像，圖3-圖5分別顯示了依據(jù)比值運(yùn)算法、IST方法和CART決策樹方法反演得到海冰。圖6-圖11分別顯示了環(huán)境衛(wèi)星遙感圖像，其中6組圖像的左圖均為右圖所選區(qū)域的局部放大。

根據(jù)圖6所顯示的環(huán)境衛(wèi)星遙感圖像目視解譯可知，遼東灣西南部秦皇島附近位置存在流冰，而圖3基于比值運(yùn)算法的結(jié)果對(duì)于這種與海水反射率接近的較薄流冰不能準(zhǔn)確識(shí)別，歸為無海冰。

圖2 MODIS的真彩色合成圖像

圖3 運(yùn)用比值運(yùn)算法反演海冰

圖4 IST方法反演海冰

圖5 CART決策樹方法反演海冰

圖6 環(huán)境衛(wèi)星顯示2010年1月25日遼東灣西南部存在流冰

根據(jù)環(huán)境衛(wèi)星圖7-圖10可知，渤海灣沿岸有海冰分布，離岸一定距離處不存在流冰；萊州灣東部存在流冰，西部不存在流冰，圖3中比值運(yùn)算法結(jié)果顯示，兩個(gè)灣內(nèi)因水域懸浮泥沙含量較高導(dǎo)致誤判，將無冰區(qū)判別為有冰區(qū)。

根據(jù)環(huán)境衛(wèi)星遙感圖像圖11目視解譯可知，遼東灣東部冰邊緣光滑，不存在流冰。據(jù)營口氣象站實(shí)測資料顯示，2010年1月24日有WSW向風(fēng)，風(fēng)速為8.7m/s，受此向岸風(fēng)影響，轉(zhuǎn)天1月25日遼東灣東側(cè)海冰外緣的流冰被吹到固定冰上堆積起來，導(dǎo)致應(yīng)該出現(xiàn)海冰的低溫區(qū)無冰。圖4基于熱紅外波段反演海冰的IST方法因只考慮到熱力因素，未考慮動(dòng)力因素，因此將無冰區(qū)判斷為有冰區(qū)，造成海冰誤判。

圖7 環(huán)境衛(wèi)星顯示2010年1月25日渤海灣西部存在固定冰

圖8 環(huán)境衛(wèi)星顯示2010年1月25日渤海灣離岸一定距離處不存在流冰

圖9 環(huán)境衛(wèi)星顯示2010年1月25日萊州灣東部存在流冰

圖10 環(huán)境衛(wèi)星顯示2010年1月25日萊州灣西部不存在流冰

圖11 環(huán)境衛(wèi)星顯示2010年1月25日遼東灣東部不存在流冰

圖5基于決策樹方法所顯示的反演結(jié)果。因同時(shí)考慮了可見光、近紅外和熱紅外波段數(shù)據(jù)用于區(qū)分海冰和海水，因此有效避免了上述比值運(yùn)算法和IST方法導(dǎo)致的海冰誤判。海冰遙感結(jié)果表明，CART決策樹方法能夠精確反演流冰外緣線，可以適用于含沙量較高等影響海冰反演的海洋環(huán)境中。

綜上所述，從各種方法反演海冰的結(jié)果來看，多波段的CART決策樹反演方法同時(shí)兼顧了熱紅外波段的輻射亮度值數(shù)據(jù)用于區(qū)分因懸浮泥沙濃度較高的海水與海冰反射率接近所導(dǎo)致的海冰誤判（比值運(yùn)算法導(dǎo)致的海冰誤判），同時(shí)又能根據(jù)可見光和近紅外波段的反射率有效消除了因風(fēng)和潮流等動(dòng)力因素引起的單靠熱紅外波段反演海冰導(dǎo)致的誤判（IST算法導(dǎo)致的海冰誤判）。因此CART決策樹方法對(duì)于反演流冰外緣線具有更高的精度，對(duì)于特殊海洋環(huán)境仍然具有普適性。

2 遼東灣海冰演化過程反演

利用收集的多年MODIS遙感數(shù)據(jù)，根據(jù)CART決策樹方法對(duì)遼東灣海冰進(jìn)行反演，獲得2003-2004年、2005-2006年、2006-2007年、2009-2010年、2010-2011年以及2011-2012年冬季的遼東灣海冰分布，并依據(jù)每一個(gè)像元代表的面積得到實(shí)際海冰面積。2003-2004年、2005-2006年、2006-2007年、2009-2010年、2010-2011年以及2011-2012年冬季遼東灣海冰面積生消變化過程分別見圖12-圖17。

圖12-圖17所顯示的遼東灣多年冬季海冰生消演化規(guī)律，將為進(jìn)一步研究氣象因素變化和海冰面積演化關(guān)系提供可靠的數(shù)據(jù)。

圖12 2003-2004年冬季遼東灣海冰面積生消變化過程

圖13 2005-2006年冬季遼東灣海冰面積生消變化過程

圖14 2006-2007年冬季遼東灣海冰面積生消變化過程

圖15 2009-2010年冬季遼東灣海冰面積生消變化過程

圖16 2010-2011年冬季遼東灣海冰面積生消變化過程

圖17 2011-2012年冬季遼東灣海冰面積生消變化過程

3 結(jié)語

分別應(yīng)用波段比值運(yùn)算和IST閾值法以及多波段決策樹方法從MODIS遙感數(shù)據(jù)反演了遼東灣海冰分布，并利用較高空間分辨率的環(huán)境衛(wèi)星遙感圖像目視解譯結(jié)果檢驗(yàn)了遙感反演結(jié)果。結(jié)果表明，比值運(yùn)算法容易將懸浮泥沙含量較高的海水誤判為海冰，而冰表面溫度的反演方法IST算法也容易受動(dòng)力因素影響而出現(xiàn)海冰誤判。CART決策樹方法結(jié)合了可見光、近紅外和熱紅外多波段數(shù)據(jù)創(chuàng)建自動(dòng)分類規(guī)則來反演海冰，較高分辨率的環(huán)境衛(wèi)星彩色合成圖像目視解譯結(jié)果檢驗(yàn)表明，應(yīng)用CART決策樹方法能夠精確反演流冰外緣線，不受海域環(huán)境變化如含沙量等的影響。

采用建立的決策樹方法對(duì)2003-2004年、2005-2006年、2006-2007年、2009-2010年、2010-2011年以及2011-2012年遼東灣冬季海冰面積進(jìn)行了反演，獲得了2003年以來遼東灣多年冬季海冰生消演化規(guī)律，為進(jìn)一步研究氣象因素變化和海冰面積演化關(guān)系提供了基礎(chǔ)資料。

Guo H T,Xie HH,2010.Application ofMODISdata tomonitor sea ice in Bohai Sea.2010 Second IITA International Conference on Geoscienceand Remote Sensing Significance,36-38.

Iyer SK,Saxenab B,2004.Improved genetic algorithm for the pemutation flow shop scheduling problem.Computersand Operations Research,31(4):593-606.

Richards JA,1999.Remote sensing digital image analysis.Springer-Verlag,Berlin:240.

ShiW,WangM H,2012.Sea ice properties in the Bohai Seameasured by MODIS-Aqua:1.Satellite algorithm development.Journal of Marine Systems,95：32-40.

Srinivas M,Patnaik LM,1994.Adaptive probabilities of crossover and mutation in genetic algorithms.IEEE Transactionson Systems,Man and Cybernetics,24(4):656-667.

陳云,戴錦芳,李俊杰,2008.基于影像多種特征的CART決策樹分類方法及其應(yīng)用.地理與地理信息科學(xué),24(2):33-36.

鄧鐘,池天河,張新,2011.基于HJ星影像多方法海冰信息提取對(duì)比研究.閩江學(xué)院學(xué)報(bào),32(2):122-125.

郭鳳蓮,趙仁宇,王維濱,2000.無源微波遙感技術(shù)在海冰測厚中的應(yīng)用研究.遙感學(xué)報(bào),4(2):112-117.

郭衍游,焦明連,2010.利用MODIS數(shù)據(jù)反演渤海海冰分布.淮海工學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版）,19(1):84-87.

國巧真,顧衛(wèi),李寧,等,2007.渤海海冰面積信息提取系統(tǒng)的建立及其應(yīng)用研究.海洋通報(bào),26(3):105-111.

羅亞威,張?zhí)N斐,孫從容,等,2005.“海洋1號(hào)”衛(wèi)星在海冰監(jiān)測和預(yù)報(bào)中的應(yīng)用.海洋學(xué)報(bào),27(1):7-18.

馬龍,2011.NASAMODIS海冰產(chǎn)品評(píng)價(jià)分析.國土資源遙感,88(1):115-117.

任朝輝,邵峰晶,王常穎,等,2012.基于數(shù)據(jù)挖掘的MODIS影像海冰檢測方法.青島大學(xué)學(xué)報(bào)(工程技術(shù)版）,27(2):1-27.

孫劭,蘇潔,史培軍,2011.2010年渤海海冰災(zāi)害特征分析.自然災(zāi)害學(xué)報(bào),20(6):87-93.

王寧,2009.基于MODIS數(shù)據(jù)的渤海海冰重要參數(shù)提取技術(shù)與探測系統(tǒng).中國海洋大學(xué).

王相玉,袁本坤,商杰,等,2011.渤黃海海冰災(zāi)害與防御對(duì)策.海岸工程,30(4):46-55.

吳龍濤,吳輝碇,孫蘭濤,等,2006.MODIS渤海海冰遙感資料反演.中國海洋大學(xué)學(xué)報(bào),36(2):173-179.

武晉雯,張玉書,馮銳,等,2009.基于MODIS的海冰面積遙感監(jiān)測及其與氣溫的相關(guān)分析.遙感技術(shù)與應(yīng)用,24(1):73-76.

謝鋒,顧衛(wèi),袁藝,2003.遼東灣海冰資源量的遙感估算方法研究.資源科學(xué),3(25):17-23.

張方儉,費(fèi)立淑,1994.我國的海冰災(zāi)害及其防御.海洋通報(bào),13(5):75-83.