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    不同極化方式SAR與TM融合影像濱海濕地分類(lèi)精度比較

    2014-05-30 08:53:10王霄鵬任廣波
    海洋學(xué)研究 2014年1期
    關(guān)鍵詞:極化精度分類(lèi)

    王霄鵬,張 杰,馬 毅,任廣波

    (1.大連海事大學(xué) 信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院,遼寧 大連 116026;2.青島大學(xué) 信息工程學(xué)院,山東 青島 266071;3.國(guó)家海洋局 第一海洋研究所,山東 青島 266061)

    0 引言

    隨著光學(xué)遙感技術(shù)與合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar,SAR)對(duì)地觀測(cè)技術(shù)的快速發(fā)展,我們所獲得的同一個(gè)地區(qū)的光學(xué)影像和SAR影像越來(lái)越多。光學(xué)多光譜數(shù)據(jù)反映地表不同地物的反射光譜,含有豐富的光譜信息,但成像質(zhì)量容易受天氣狀況影響;而SAR影像反映了地表不同地物的后向散射強(qiáng)度信息,具有全天時(shí)、全天候等優(yōu)點(diǎn),但缺乏光譜信息。因此,把光學(xué)多光譜影像和SAR影像的信息和特點(diǎn)綜合起來(lái),進(jìn)行影像融合,實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),對(duì)遙感圖像解譯無(wú)疑是非常有益的。

    目前,使用極化SAR影像進(jìn)行地物分類(lèi),研究重點(diǎn)多集中在對(duì)極化SAR影像本身進(jìn)行分類(lèi),或?qū)螛O化方式的SAR影像與光學(xué)影像融合結(jié)果進(jìn)行分類(lèi)。LEE et al[1]采用 Wishart最大似然估計(jì)法對(duì)極化SAR影像進(jìn)行了分類(lèi)研究。MICHELSON et al[2]采用最大似然法、SMAP和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)Landsat TM和ERS-1SAR進(jìn)行分類(lèi)實(shí)驗(yàn),并對(duì)其分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行了評(píng)價(jià)。SHUPE et al[3]采用最大似然法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)索諾蘭沙漠地區(qū)的Landsat TM和ERS-1SAR影像進(jìn)行了植被類(lèi)型和密度的分類(lèi)研究。ZHU et al[4]使 用 Landsat ETM+ 和 ALOS PALSAR數(shù)據(jù)對(duì)波士頓地區(qū)的城區(qū)進(jìn)行了地物分類(lèi)研究。CUTLER et al[5]使用Landsat TM 和JERS-1 SAR融合影像評(píng)估了熱帶森林的生物量。倪心強(qiáng)等[6]使用AdaBoost算法對(duì)SAR影像進(jìn)行了自動(dòng)分類(lèi)研究。龔淑蕾 等[7]提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合方法對(duì)極化SAR圖像進(jìn)行分類(lèi)研究。賈永紅 等[8]利用4種典型的IHS變換將SAR與TM的3,4,5波段進(jìn)行了融合。韓震 等[9]利用ERS-2SAR和Landsat ETM+數(shù)據(jù)融合對(duì)崇明島灘涂地表進(jìn)行了分類(lèi)。陳偉利 等[10]利用SVM對(duì)多光譜影像與SAR圖像融合地物進(jìn)行了分類(lèi)研究。付仲良 等[11]提出了一種基于灰度和紋理特征組合的SAR影像SVM分類(lèi)方法,對(duì)單波段、單極化的ENVISAT ASAR影像進(jìn)行了分類(lèi)。王安琪 等[12]分析了多時(shí)相ENVISAT ASAR不同極化下洪河濕地保護(hù)區(qū)不同地物植被類(lèi)型的散射特性,并使用HH極化方式SAR影像與TM影像的融合結(jié)果輔助決策樹(shù)的方法進(jìn)行地物分類(lèi)。然而,目前對(duì)同時(shí)相、不同極化方式(HH,HV,VH和VV 4種極化方式)SAR影像與光學(xué)影像融合結(jié)果在濱海濕地地物分類(lèi)能力進(jìn)行比較分析的研究還比較少。

    支持向量機(jī)(Support Vector Machines,SVM)[13]是近年來(lái)應(yīng)用較廣的遙感分類(lèi)方法,該方法在收斂性、訓(xùn)練速度和分類(lèi)精度等方面具有較高的效率 因此本文采用SVM算法對(duì)不同極化方式的SAR影像與TM影像的融合結(jié)果進(jìn)行濱海濕地典型地物土地覆蓋類(lèi)型分類(lèi),并對(duì)分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行比較評(píng)價(jià)。流程如下:首先利用IHS算法對(duì)濾噪后的SAR影像與光學(xué)影像進(jìn)行融合,然后使用SVM算法對(duì)融合影像進(jìn)行自動(dòng)分類(lèi),最后對(duì)分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行分類(lèi)精度比較評(píng)價(jià)。

    1 數(shù)據(jù)與方法

    1.1 影像數(shù)據(jù)

    本文所使用的影像覆蓋區(qū)域?yàn)樯綎|黃河三角洲國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)南部區(qū)域,SAR影像選用Radarsat-2衛(wèi)星全極化精細(xì)模式SAR影像,空間分辨率為8m,成像時(shí)間為2009年7月;光學(xué)影像為L(zhǎng)andsat-5衛(wèi)星TM影像,空間分辨率為30m,成像時(shí)間為2008年7月。兩景影像成像清晰,層次豐富,無(wú)云霧遮擋,且包含地物相同,可用于融合分類(lèi)研究。選取原始影像中自然保護(hù)區(qū)大汶流站附近區(qū)域?yàn)I海濕地為實(shí)驗(yàn)區(qū)域,TM影像重采樣后的圖像大小與SAR影像相同,均為800×800像素(圖1a和圖1b)。

    圖1 影像數(shù)據(jù)Fig.1 Image data

    1.2 現(xiàn)場(chǎng)踏勘

    黃河口濕地地物豐富,包含有天然濕地和人工濕地,其中天然濕地包括蘆葦、翅堿蓬、檉柳等植被,人工濕地包括養(yǎng)殖水面、水庫(kù)和坑塘。為了準(zhǔn)確評(píng)價(jià)試驗(yàn)區(qū)域的地物分類(lèi)精度,需要得到圖像覆蓋區(qū)域的地物解譯圖像。為此,本文作者所在課題組于2008年6月和2012年9月兩次赴該區(qū)域開(kāi)展現(xiàn)場(chǎng)踏勘,采用典型樣區(qū)和路線記錄的方法采集現(xiàn)場(chǎng)地物類(lèi)型,積累了詳實(shí)的地物解譯資料(圖1c)。

    1.3 多極化SAR與TM影像融合分類(lèi)精度評(píng)價(jià)

    本文所進(jìn)行的多極化SAR與TM影像融合分類(lèi)精度評(píng)價(jià)工作總體思路如下:用于融合的高分辨率數(shù)據(jù)為SAR影像,多光譜數(shù)據(jù)為T(mén)M影像。首先對(duì)TM與SAR影像進(jìn)行預(yù)處理(對(duì)TM影像進(jìn)行重采樣,對(duì)SAR影像進(jìn)行幾何精校正與空間配準(zhǔn));使用小波算法對(duì)SAR影像進(jìn)行低通濾噪,將濾噪后的SAR影像和TM影像進(jìn)行IHS變換融合,合成為融合影像;最后使用SVM算法對(duì)融合影像進(jìn)行地物分類(lèi),并基于分類(lèi)結(jié)果開(kāi)展融合影像分類(lèi)精度比較評(píng)價(jià)。處理流程如圖2所示:

    圖2 精度評(píng)價(jià)工作處理流程圖Fig.2 Flow chart of accuracy assessment

    1.3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

    采用三次褶積法對(duì)較低空間分辨率的TM影像進(jìn)行重采樣,插值獲得與SAR影像相同的空間分辨率;基于地面控制點(diǎn),采用多項(xiàng)式變換模型對(duì)SAR影像進(jìn)行幾何校正;經(jīng)過(guò)幾何精校正的SAR影像與光學(xué)影像通過(guò)控制點(diǎn)實(shí)現(xiàn)互相配準(zhǔn),誤差控制在0.5個(gè)像元之內(nèi)。

    1.3.2 SAR影像濾噪

    由于SAR影像中含有較明顯的斑點(diǎn)噪聲,因此必須對(duì)SAR影像進(jìn)行濾噪處理。本文采用Mallat二維塔式快速小波變換[15]進(jìn)行SAR影像低通濾噪,以濾除影像中的斑點(diǎn)噪聲。對(duì)原始SAR影像進(jìn)行多層小波低通濾噪實(shí)驗(yàn),經(jīng)目視解譯和定量分析,發(fā)現(xiàn)2層小波低通濾噪可滿足本文對(duì)SAR影像的處理要求,因此選用2層小波低通濾噪作為本文的SAR影像濾噪方法。

    1.3.3 IHS圖像融合

    使用直方圖匹配后的不同極化方式的SAR影像代替TM影像經(jīng)IHS變換[8]后的I分量,與H、S分量組合后進(jìn)行IHS反變換,得到融合影像(圖3)。該融合影像包含了TM影像的光譜信息和SAR影像的空間細(xì)節(jié)信息。IHS變換融合過(guò)程分為以下4步:

    圖3 不同極化方式的SAR影像與TM影像融合結(jié)果Fig.3 Fused images of different-polarization SAR and TM images

    (1)選取TM 多光譜影像的4、3、2波段構(gòu)成RGB分量組成假彩色圖像。

    (2)將TM假彩色圖像進(jìn)行IHS變換,變換后得到I、H和S三個(gè)分量。

    (3)將SAR高分辨率圖像與I分量進(jìn)行直方圖匹配,得到I’。

    (4)將I’、H和S進(jìn)行IHS逆變換到RGB空間,生成融合圖像。

    1.3.4 SVM 分類(lèi)

    支持向量機(jī)是根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論提出的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,能較好地解決在實(shí)際應(yīng)用中存在的小樣本、非線性、高維數(shù)和局部極小點(diǎn)等問(wèn)題。支持向量機(jī)的基本思想是尋找一個(gè)最優(yōu)可分超平面,使得訓(xùn)練樣本中的兩類(lèi)樣本能被分開(kāi),并且距離該平面盡可能地遠(yuǎn)。本文使用基于Radial Basis Function核的SVM算法[6]對(duì)融合影像進(jìn)行地物分類(lèi)。

    1.3.5 基于混淆矩陣的精度評(píng)價(jià)

    混淆矩陣主要用于比較分類(lèi)結(jié)果和真實(shí)地表信息,可以把分類(lèi)結(jié)果的精度顯示在一個(gè)矩陣?yán)?,通過(guò)將每個(gè)地表真實(shí)像元的位置和分類(lèi)與分類(lèi)圖像中的相應(yīng)位置和分類(lèi)進(jìn)行比較計(jì)算得出。

    基于混淆矩陣的統(tǒng)計(jì)結(jié)果,采用4項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià):對(duì)每一類(lèi)地物的分類(lèi)精度采用生產(chǎn)者精度和用戶(hù)精度進(jìn)行評(píng)價(jià);對(duì)每次分類(lèi)的總體分類(lèi)精度采用總體分類(lèi)精度和Kappa系數(shù)進(jìn)行評(píng)價(jià)。

    2 融合影像分類(lèi)結(jié)果與分析

    2.1 不同極化方式SAR與TM融合影像分類(lèi)

    使用SVM算法對(duì)4種極化方式的SAR與TM融合影像進(jìn)行濱海濕地典型地物土地覆蓋分類(lèi),基于現(xiàn)場(chǎng)踏勘后的人工解譯結(jié)果,通過(guò)感興趣區(qū)指定5類(lèi)地物訓(xùn)練樣本(每類(lèi)地物所選擇的樣本點(diǎn)數(shù)為200):紅色區(qū)域代表植被(主要為蘆葦);綠色區(qū)域代表灘涂;藍(lán)色區(qū)域代表濕地水域;黃色區(qū)域代表坑塘,青色區(qū)域代表裸地(包括道路和堤壩)。監(jiān)督分類(lèi)結(jié)果如圖4所示。

    圖4 不同影像的分類(lèi)結(jié)果Fig.4 Classification results of different images

    分類(lèi)結(jié)果將影像中的地物分為5類(lèi),地物分布與人工解譯基本一致。對(duì)比以上分類(lèi)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn):原始TM影像的分類(lèi)結(jié)果斑塊分布比較平整,但錯(cuò)分現(xiàn)象較為嚴(yán)重,影像中大片的水域被錯(cuò)分為裸地,且裸地與其他地物之間的誤分現(xiàn)象也比嚴(yán)重,這是由于原始TM影像空間分辨率較低,30m的空間分辨率不足以顯示道路、堤壩等地物信息。而其他4景融合影像的分類(lèi)結(jié)果在分類(lèi)的準(zhǔn)確程度上明顯優(yōu)于TM原始影像,這是由于融合影像的空間分辨率較高,加入了SAR影像的細(xì)節(jié)信息;但是融合影像分類(lèi)結(jié)果中碎圖斑現(xiàn)象比較嚴(yán)重,這是由于SAR影像中的斑點(diǎn)噪聲影響,導(dǎo)致SAR與TM融合影像分類(lèi)結(jié)果中存在一定的誤分現(xiàn)象,從而形成碎圖斑。通過(guò)目視解譯可以發(fā)現(xiàn),HH和HV兩種極化方式的SAR影像與TM影像的融合分類(lèi)結(jié)果中的碎斑塊現(xiàn)象明顯少于VH和VV兩種極化方式。

    2.2 分類(lèi)精度比較評(píng)價(jià)

    基于現(xiàn)場(chǎng)踏勘后的人工解譯結(jié)果(圖1c),采用整景影像作為驗(yàn)證點(diǎn),分別計(jì)算4種極化方式的SAR與TM的融合影像分類(lèi)結(jié)果的混淆矩陣,以此進(jìn)行精度評(píng)價(jià),可得到不同極化方式SAR影像與TM影像融合結(jié)果地物分類(lèi)精度(表1)。

    表1 不同極化方式SAR影像與TM影像融合結(jié)果分類(lèi)精度表Tab.1 Classification accuracy chart of fused images using different-polarization SAR and TM images

    基于表1中各類(lèi)影像的總體分類(lèi)精度和Kappa系數(shù)值,得到分類(lèi)精度總體對(duì)比情況,如圖5所示。

    圖5 分類(lèi)精度總體對(duì)比圖Fig.5 Comparison chart of overall classification accuracy

    分析以上分類(lèi)精度圖、表,可以得到原始TM影像和4種極化方式的SAR與TM融合影像的分類(lèi)情況總體比較評(píng)價(jià)如下:

    (1)4種融合影像分類(lèi)結(jié)果的總體分類(lèi)精度和Kappa系數(shù)均優(yōu)于原始TM影像,原因是融合影像在原始TM影像光譜信息的基礎(chǔ)上加入了高空間分辨率SAR影像的細(xì)節(jié)信息,提高了影像的細(xì)節(jié)表現(xiàn)能力;但也帶來(lái)了一定程度的斑點(diǎn)噪聲。

    (2)HV極化方式的SAR影像與TM影像的融合影像分類(lèi)結(jié)果精度最高,效果最佳,最適用于融合分類(lèi)研究,原因是HV極化方式下,SAR影像中植被與水體、裸地等地物的后向散射差異較大,這與王安琪 等[12]的研究結(jié)論一致,在TM影像光譜信息的基礎(chǔ)上,SAR影像提供了邊界輪廓和紋理等增益信息;HH極化方式和VH極化方式次之,分類(lèi)精度較高;VV極化方式的SAR影像與TM影像融合分類(lèi)精度最低,效果最差,分類(lèi)結(jié)果中由于誤分而產(chǎn)生的碎斑塊較多。

    (3)4種極化方式的SAR影像與TM影像的融合結(jié)果中,均表現(xiàn)為植被與坑塘的分類(lèi)精度較高,灘涂與濕地水域的分類(lèi)精度次之,裸地的分類(lèi)精度最低。原因是SAR影像中,植被與坑塘的邊界最為明顯;灘涂與濕地水域的邊界稍差;而裸地多為道路和堤壩,面積較小,因空間分辨率限制導(dǎo)致在TM影像中表現(xiàn)不明顯。因此,融合影像在濱海濕地典型地物的表現(xiàn)上,對(duì)植被和坑塘2種地物表現(xiàn)較好,對(duì)裸地表現(xiàn)較差。

    (4)4種極化方式的SAR影像與TM影像的融合結(jié)果中,植被與濕地水域的生產(chǎn)者精度均低于用戶(hù)精度,這說(shuō)明該2種地物的分類(lèi)過(guò)程中漏分現(xiàn)象多于錯(cuò)分現(xiàn)象,原因是由于噪聲的影響,部分植被和濕地水域被誤分為其他地物,導(dǎo)致了這2類(lèi)地物的漏分率增高;坑塘的生產(chǎn)者精度高于用戶(hù)精度,這說(shuō)明該地物的分類(lèi)過(guò)程中錯(cuò)分現(xiàn)象多于漏分現(xiàn)象,原因是在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的中部,有部分灘涂被誤分為坑塘,導(dǎo)致了坑塘的錯(cuò)分率增高;其余2種地物分類(lèi)精度分布無(wú)明顯規(guī)律。

    3 小結(jié)

    本文以黃河口濕地為例,采用SVM算法對(duì)SAR影像與TM影像的融合結(jié)果進(jìn)行了濱海濕地典型地物土地覆蓋類(lèi)型分類(lèi),對(duì)比分析了原始TM影像與4種極化方式融合影像中5類(lèi)典型地物的分類(lèi)精度,結(jié)果表明:采用與SAR影像融合的方法能夠提高原始TM影像的分類(lèi)精度;其中HV極化方式SAR影像與TM影像融合分類(lèi)精度最高,最適用于融合分類(lèi)研究;VV極化方式SAR影像與TM影像融合分類(lèi)精度最低;所有融合影像分類(lèi)結(jié)果中均表現(xiàn)為植被和坑塘2種地物分類(lèi)精度最高。

    由于TM影像獲取受天氣影響較大,在海岸帶地區(qū)獲取的數(shù)據(jù)量較少,因此本文用于融合的SAR和TM影像不完全同步;同時(shí),SAR影像的噪聲比較嚴(yán)重,不同降噪算法對(duì)SAR影像的去噪效果不同,這些都是2種影像融合研究中面臨的很大挑戰(zhàn)。此外,本文只嘗試了IHS融合方法和SVM分類(lèi)方法,對(duì)其他的融合方法和分類(lèi)方法還有待于進(jìn)一步研究。由于選取的影像空間分辨率較低,因此分類(lèi)結(jié)果中的分類(lèi)精度總體較低,在下一步的工作中,將選擇具有更高空間分辨率的SAR影像和光學(xué)影像進(jìn)行研究。

    致謝 本文所用TM實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),下載自美國(guó)地質(zhì)調(diào)查局(USGS)官方網(wǎng)站,特致謝忱!

    (References):

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