基于FNEA最優(yōu)分割尺度下的塔里木河流域濕地提取研究

李紅凌，劉 斌，巴艷君

(1.新疆大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，烏魯木齊 830046；2.新疆維吾爾自治區(qū)測(cè)繪科學(xué)研究院，烏魯木齊 830046)

0 引 言

我國(guó)干旱/半干旱區(qū)生態(tài)環(huán)境十分脆弱，該區(qū)域濕地的變化非?；钴S，是環(huán)境變化的敏感指示器[1]，其轉(zhuǎn)移，收縮以及消失都能夠反映出該區(qū)域內(nèi)生態(tài)環(huán)境的質(zhì)量和容量。當(dāng)下，遙感在濕地方面的研究重點(diǎn)體現(xiàn)在濕地資源檢測(cè)、濕地信息分類與濕地的變化監(jiān)測(cè)等方面。就濕地遙感信息提取方法來(lái)說(shuō)，自動(dòng)化智能化一直是研究者追求的目標(biāo)[2]。針對(duì)高分辨率的遙感影像，為了改善地物目標(biāo)的分類精度，學(xué)者通常選擇面向?qū)ο蟮挠跋穹指罴夹g(shù)，并根據(jù)分割結(jié)果從對(duì)象中提取出光譜特征以及空間關(guān)系特征來(lái)改善對(duì)象間光譜混合問(wèn)題[3]。

在面向?qū)ο蠓指钸^(guò)程中，當(dāng)分割閾值選擇不合理時(shí)會(huì)引起“欠分割”、“過(guò)分割”、“邊緣不匹配”等問(wèn)題，為了滿足不同地物的最佳分割效果，可以利用地物特征異質(zhì)性來(lái)尋找各類別最適宜的分割尺度，最終獲得不同類型的影像對(duì)象[4]。由Baatz等人[5]于2000年提出的分形網(wǎng)絡(luò)演化方法(Fractal Net Evolution Approach，F(xiàn)NEA)是一種非常適用于高分辨率遙感影像的圖像分割算法，已被應(yīng)用與多個(gè)國(guó)際項(xiàng)目中，實(shí)踐證明這種基于統(tǒng)計(jì)的影像分割技術(shù)在影像分析中頗具潛力[6,7]。 FNEA技術(shù)的依據(jù)是局部最佳適應(yīng)法,該方法確保像元在統(tǒng)計(jì)對(duì)象異質(zhì)性最小的結(jié)果后進(jìn)行合并,即單個(gè)像元或像元集合與其相鄰的像元同時(shí)進(jìn)行計(jì)算與合并,兩個(gè)相鄰對(duì)象之間的差異通過(guò)啟發(fā)式處理過(guò)程進(jìn)行比較[8]。

在濕地信息遙感提取方面，范登科[9]等發(fā)現(xiàn)歸一化差異綜合水體指數(shù)在水體提取中水陸區(qū)分度高。朱長(zhǎng)明[10]和姜浩[11]等根據(jù)水體的線性特征提出解決影細(xì)小河流的提取的方法。鄭麗娟等人提出面向?qū)ο蠼Y(jié)合DEM數(shù)據(jù)對(duì)研究區(qū)濕地進(jìn)行提取[12];謝靜、李曉娟等人采用多時(shí)相HJ_1影像利用面向?qū)ο蠓椒ㄍ瓿闪送赀_(dá)山以北的濕地遙感分類[13]。上述方法在水體提取上取得了較好的效果，對(duì)濕地信息提取有重要的參考價(jià)值。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)

塔里木河流域位于新疆天山山脈以南，昆侖山山脈以北，由葉爾羌河、和田河、阿克蘇河等匯合而成。塔里木河從西向東蜿蜒于塔里木盆地北部，上游地區(qū)地勢(shì)較為起伏，多為不平緩的沙漠地區(qū)，流域范圍從葉爾羌河流域起，到塔里木河尾閭的臺(tái)特瑪湖，全長(zhǎng)2 421 km，是世界上第一最大內(nèi)陸河流域。該流域深處歐亞大陸腹地，四周環(huán)山，地理位置偏離海洋，日照充足，導(dǎo)致該區(qū)域內(nèi)降水量小，蒸發(fā)量大，表現(xiàn)為干旱大陸性氣候。根據(jù)《中華人民共和國(guó)濕地分類標(biāo)準(zhǔn)( GB/T 24708-2009)》采用二級(jí)分類系統(tǒng)，結(jié)合塔里木盆地水文地貌條件和濕地發(fā)育特征，濕地一級(jí)類型包括天然濕地與人工濕地，二級(jí)類型包括湖泊濕地、河流濕地、沼澤濕地、水庫(kù)、坑塘和人工養(yǎng)殖場(chǎng)六個(gè)類型。

試驗(yàn)采用的遙感影像數(shù)據(jù)為2014年10月葉爾羌河中游區(qū)域RapidEye高分遙感影像，地理坐標(biāo)為39°4′58.58″N，77°36′33.01E～39°0′47.84″N，77°42′40.90″E，空間分辨率為5 m，波段范圍分別為藍(lán)波段(440～510 nm)，綠波段(520-590 nm)， 紅波段(630～685 nm)，紅邊波段(690～730 nm)和近紅外波段(760～850 nm)；1∶50 000 DOM數(shù)據(jù)用于研究區(qū)影像正射校正；土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)為研究區(qū)第二次土地調(diào)查項(xiàng)目成果，該數(shù)據(jù)為地表覆蓋分類輔助判讀的參考數(shù)據(jù)及分類結(jié)果精度驗(yàn)證的主要數(shù)據(jù)源。研究區(qū)內(nèi)濕地類型有河流、水庫(kù)、沼澤、人工養(yǎng)殖場(chǎng)和坑塘。原始影像經(jīng)過(guò)輻射校正、正射校正、融合、鑲嵌等處理。

2 研究方法

2.1 主成分分析

主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)由Pearson[14]于1901年發(fā)明，其原理是通過(guò)對(duì)協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征分析，從而達(dá)到減少數(shù)據(jù)維數(shù)的目的，并且該過(guò)程要遵循數(shù)據(jù)集對(duì)方差的貢獻(xiàn)最大原則[15]。影像經(jīng)過(guò)主成分分析后得到的5個(gè)分量，前3個(gè)分量PC1、PC2和PC3累計(jì)方差百分比為99.65%,將前3個(gè)分量分別放入紅、綠、藍(lán)通道合成假彩色影像，與原真彩色影像相比色彩鮮明，各地物的區(qū)分度更明顯，其中深色區(qū)域反映出可能為水體的信息。PC1分量的灰度圖像中可以看出水庫(kù)、沼澤等地物顯示高亮度值，限定閾值可提取相應(yīng)目標(biāo)地物。根據(jù)研究區(qū)內(nèi)典型地物在PCA各分量中的波譜曲線顯示，水體在PC2波段上的值VALUEwater<-800，裸地、植被、建筑物等地物值VALUE(not water)>-800。從PC2分量的灰度圖像中可以看出水體呈現(xiàn)暗色調(diào)，其他地物為亮色調(diào).由此可知，在面向?qū)ο蟮臐竦靥崛≈校x擇PC2分量作為特征參數(shù)，調(diào)整閾值可以有效提取水體信息。

圖1 主成分分析圖Fig.1 The spectrum of typical features in PCA plot

圖2 典型地物在 PCA 的波譜曲線圖Fig.2 Principal components analysis images

2.2 多尺度分割

FNEA的多尺度分割(Multiresolution Segmentation)[16]是一種基于像元自下而上的分割思維，其原理是從任一種子像元開(kāi)始,將小的像元合并為大的對(duì)象，分割過(guò)程受尺度參數(shù)、形狀參數(shù)和緊致度的影響。尺度參數(shù)在軟件應(yīng)用中是不是一個(gè)具體的術(shù)語(yǔ)，其作用是限定影像對(duì)象的異質(zhì)性閾值，通過(guò)調(diào)整參數(shù)改變分割對(duì)象的規(guī)模(顏色同質(zhì)性是基于光譜顏色的標(biāo)準(zhǔn)差)；形狀參數(shù)用于限定對(duì)象的形狀以及優(yōu)化對(duì)象的均質(zhì)度[17]；緊致度參數(shù)可以進(jìn)一步表示對(duì)象的均質(zhì)度[18]；合并規(guī)則為合并后對(duì)象的異質(zhì)性不得大于事先給定的閾值。

由于研究區(qū)存在多種濕地類型，為解決不同地物目標(biāo)適宜的分割尺度，本研究通過(guò)ESP(Estimation of Scale Parameter)尺度評(píng)價(jià)工具[19]統(tǒng)計(jì)影像同質(zhì)性的局部變化LV(Local Variance)以及LV變化率值ROC(Rates Of Change)。ROC計(jì)算公式為：

式中：Li表示目標(biāo)層第i層對(duì)象層的平均標(biāo)準(zhǔn)差，而Li-1表示目標(biāo)層第i-1層中對(duì)象層的平均標(biāo)準(zhǔn)差。當(dāng)ROC最大時(shí)變化率曲線呈現(xiàn)峰值，峰值點(diǎn)有可能為目標(biāo)地物對(duì)應(yīng)最優(yōu)尺度。

參照ESP評(píng)價(jià)結(jié)果結(jié)合目視判別法，最終判斷尺度在240時(shí)適合水庫(kù)、沼澤等目標(biāo)較大的濕地類型提??；尺度為80時(shí)人工養(yǎng)殖場(chǎng)的邊緣匹配狀況較好；尺度為40時(shí)能準(zhǔn)確對(duì)河流、坑塘進(jìn)行分割。

圖3 ESP尺度分割評(píng)價(jià)圖Fig.3 ESP scale segmentation evaluation image

2.3 濕地分層提取

濕地包含的信息較為復(fù)雜，利用單一波段的光譜閾值難以區(qū)分。本研究在針對(duì)濕地分類所提取得特種光譜、紋理、形狀特征主要包括：

(1)主成分分析的PC1、PC2分量。

(2)歸一化植被指數(shù)NDVI(Normalized Difference Vegetation Index),通過(guò)植被在紅光和近紅外波段輻射差異，計(jì)算兩個(gè)波段的反射率和差、比值來(lái)判別地表植被覆蓋和長(zhǎng)勢(shì)，其表達(dá)式為：

式中：Bnir表示近紅外波段；Br表示紅光波段。

(3)歸一化差異綜合水體指數(shù)CIWI(Combined Index of NDVI and NIR for Water- Identification)[20]。水體隨波長(zhǎng)增長(zhǎng)，其光譜反射率降低，而植被和土壤則相反，將NDVI和近紅外結(jié)合，利用乘性因子可以增強(qiáng)水體光譜特征值，抑制植被、河漫灘等地物信息，從而區(qū)分水體和其他地物。表達(dá)式為：

(4)紋理特征主要有灰度共生同質(zhì)性指數(shù)(GLCM Homogeneity)。

(5)形狀特征中形狀指數(shù)(Shape Index)和對(duì)象的像元長(zhǎng)度(Length)。

分割過(guò)程中設(shè)置參數(shù)詳情：緊致度為0.5，形狀指數(shù)為0.4。分別在240、80和40三個(gè)尺度的分割結(jié)果上建立分類規(guī)則集，濕地提取流程如圖4所示。

圖4 濕地信息分層提取流程圖Fig.4 Flowchart of wetland information extraction

首先，在分割尺度為240層，通過(guò)PC2閾值對(duì)影像進(jìn)行水體粗提取，提取出可能是水體的區(qū)域，并根據(jù)歸一化差異綜合水體指數(shù)CIWI與形狀指數(shù)ShapeIndex進(jìn)一步從水體中提取水庫(kù)信息,同時(shí)，通過(guò)植被覆蓋指數(shù)NDVI與PC1兩個(gè)特征從非水體中提取出沼澤濕地。其次，在尺度為80時(shí)，通過(guò)調(diào)整CIWI指數(shù)和紋理指數(shù)GLCM的閾值來(lái)確立人工養(yǎng)殖場(chǎng)。然后，在尺度為40時(shí)通過(guò)PC2,CIWI提取較為細(xì)小的水體信息，將提取的細(xì)小水體圖斑合并，通過(guò)限定對(duì)象長(zhǎng)度Length值區(qū)分河流和庫(kù)塘信息。同時(shí)，在該尺度上對(duì)可能為陸地的區(qū)域重新檢測(cè)水體信息，再次利用CIWI指數(shù)來(lái)提取坑塘信息。最后對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行合并、平滑以及去除細(xì)小圖斑等處理。

3 結(jié)果與分析

將按照試驗(yàn)步驟所得到的研究區(qū)濕地分類結(jié)果，可以得出結(jié)論基于FNEA的多尺度分層提取可以實(shí)現(xiàn)研究區(qū)內(nèi)，水庫(kù)、沼澤、河流、人工養(yǎng)殖場(chǎng)和坑塘等濕地類型的自動(dòng)解譯(見(jiàn)圖5)，基本滿足生產(chǎn)應(yīng)用的需求，也對(duì)國(guó)內(nèi)外其他干旱區(qū)、內(nèi)陸地區(qū)的濕地遙感解譯提供參考。

為了更為客觀的驗(yàn)證該提取結(jié)果的精度，本文參考第二次土地調(diào)查專題數(shù)據(jù)和野外實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，在研究區(qū)范圍內(nèi)各濕地類型隨機(jī)選取30～50個(gè)檢驗(yàn)樣本點(diǎn)，統(tǒng)計(jì)樣本點(diǎn)在分類影像中的混淆矩陣，如表1所示。混淆矩陣顯示，基于FNEA分割尺度下的多層次濕地信息提取方法在塔里木河流域內(nèi)濕地遙感解譯中總精度達(dá)到了87.7%，Kappa系數(shù)為0.842,各濕地類型的用戶精度與制圖精度明顯高于80%,取得了較好的結(jié)果。其中，水庫(kù)與沼澤的制圖均達(dá)到了90%，人工養(yǎng)殖場(chǎng)達(dá)到93.33%。另外，人工養(yǎng)殖場(chǎng)與河流的用戶精度甚至高于95%，達(dá)到了96.55%與96.15%。由于受到植被、河漫灘、陰影等地物的干擾，導(dǎo)致分類結(jié)果中出現(xiàn)個(gè)別錯(cuò)分、漏分等現(xiàn)象。但是，整體而言，基于FNEA多尺度分割結(jié)合分層規(guī)則集的建立在研究區(qū)內(nèi)濕地解譯和提取中達(dá)到了較為理想的效果。

圖5 濕地分類圖Fig.5 The classifications of wetland

表1 濕地自動(dòng)解譯混淆矩陣Table.1 The confusion Matrix of wetland Automatic interpretation

4 結(jié) 語(yǔ)

干旱/半干旱地區(qū)的稀疏植被、河漫灘、建筑物陰影等地物的光譜亮度值與濕地中沼澤、河流等地物非常相似，傳統(tǒng)的解譯方法很少對(duì)空間特征信息加以應(yīng)用，為解決單一光譜信息中同譜異物、同物異譜造成的地物界限不明確和椒鹽現(xiàn)象，該研究提出了基于面向?qū)ο缶W(wǎng)絡(luò)分形演化法并融入空間關(guān)系，多尺度多層次的提取濕地信息。結(jié)果表明，面向?qū)ο笏季S在針對(duì)高分辨率的遙感影像的濕地提取中體現(xiàn)出一定優(yōu)勢(shì)：

(1)FNEA分割結(jié)合ESP分割評(píng)價(jià)工具能夠快速、準(zhǔn)確的確立與地物相適應(yīng)的分割尺度并有效地將像元分割成對(duì)象目標(biāo)，避免花費(fèi)大量的人力和時(shí)間去確立合理的分割尺度，同時(shí)，改善了后續(xù)分類中的地物混淆和椒鹽現(xiàn)象。

(2)主成分分析法不僅能夠去除影像中的冗余信息達(dá)到減維降噪的目的，研究顯示，主成分分析中的第一分量與第二分量是分離水體與其他信息的有效特征，在水體解譯中非常實(shí)用。

(3)在FNEA最優(yōu)分割尺度下的分類規(guī)則集能夠快速、自動(dòng)提取研究區(qū)內(nèi)濕地信息，其架構(gòu)靈活可控，適于被移植和擴(kuò)展，經(jīng)換區(qū)試驗(yàn)證明具有一定的普適性。同時(shí)，對(duì)其他區(qū)域的濕地信息識(shí)別與提取提供參考。

該研究針對(duì)多層次、多特征的干旱區(qū)/半干旱區(qū)濕地信息提取還不夠完善，有待針對(duì)干旱區(qū)/半干旱區(qū)的區(qū)域特點(diǎn)發(fā)現(xiàn)和拓展更多特征，探索更為高效準(zhǔn)確的規(guī)則集模型。

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