基于Radarsat-2的冬小麥種植面積提取方法研究

單 捷，邱 琳，孫 玲，王志明

(江蘇省農(nóng)業(yè)科學院農(nóng)業(yè)信息研究所，江蘇南京 210014)

基于Radarsat-2的冬小麥種植面積提取方法研究

單 捷，邱 琳，孫 玲，王志明

(江蘇省農(nóng)業(yè)科學院農(nóng)業(yè)信息研究所，江蘇南京 210014)

為探尋基于Radarsat-2的冬小麥種植面積提取方法，以設(shè)立在江蘇鹽城研究區(qū)的冬小麥為研究對象，選用2014年3月3日-2014年6月7日期間5期Radarsat-2全極化影像，采用支持向量機法和最大似然法分別對各時相的冬小麥種植面積進行提取，并以地面實測GPS樣方進行精度驗證。結(jié)果表明，以支持向量機法和最大似然法提取冬小麥面積的精度均在4月20日達到最高，分別為66.4%和63.9%。對4月20日支持向量機法的冬小麥面積提取結(jié)果進一步進行耕地地塊優(yōu)化和碎小圖斑去除處理后，冬小麥面積的提取精度可提高到79.6%。

Radarsat-2；遙感；冬小麥；種植面積；提取方法

Abstract: In order to study the extraction method of winter wheat planting area based on Radarsat-2 data,five scenes of Radarsat-2 satellite images collected from March 3, 2014 to June 7, 2014 were used to extract winter wheat planting area through the methods of Support Vector Machine(SVM) and Maximum Likelihood Classification(MLC), and the accuracy of this investigation is verified by on-site GPS measurement quadrat areas. The results indicated that the highest extraction accuracies of both methods were achieved on April 20, so we chose the image of April 20 to study the effect of farmland parcel optimization and classification patch optimization on SVM's accuracy. The extraction accuracy of SVM was improved from 66.4% to 79.6% after optimization.

Keywords: Radarsat-2; Remote sensing; Winter wheat; Planting area; Extraction method

冬小麥是中國的主要糧食作物之一，其播種面積占全國糧食播種總面積的20%左右[1]。準確及時地掌握冬小麥種植面積信息，不僅可以為國家和各級地方政府宏觀調(diào)控措施的制定提供科學依據(jù)，而且在制定糧食進出口計劃、確保國家糧食安全等方面均具有重要意義。

隨著科學技術(shù)的不斷發(fā)展，遙感技術(shù)為農(nóng)作物種植面積的提取提供了新的方法。目前，農(nóng)作物種植面積的提取多采用光學遙感影像，但光學遙感容易受云雨天氣影響，在農(nóng)作物的生長期內(nèi)很難獲得完整、連續(xù)的觀測數(shù)據(jù)，影響了農(nóng)作物種植面積遙感監(jiān)測業(yè)務(wù)的準確性和時效性。雷達遙感具有全天時、全天候的成像能力，不受云、霧、雨影響。其優(yōu)勢是光學遙感無可比擬的，因此越來越廣泛地被用于農(nóng)作物種植面積的提取[2-6]。近年來，隨著多波段、多極化雷達數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，國內(nèi)外專家學者在運用雷達遙感監(jiān)測冬小麥種植面積方面的研究逐漸增多。Giuseppe[7]應(yīng)用ASAR在C波段極化HH/VV后向散射比值對小麥進行識別。Jia等[8]利用Envisat ASAR和TerraSAR-X 數(shù)據(jù)對冬小麥進行了遙感識別研究，獲得令人滿意的精度。Jiao等[9]利用Radarsat-2精細全極化數(shù)據(jù)，對研究區(qū)5種主要作物(小麥、燕麥、大豆、油菜籽和牧草)進行了分類和面積提取。白黎娜等[10]利用多時相Envisat ASAR數(shù)據(jù)進行冬小麥識別，識別精度達80%以上。蔡愛民等[11]以全極化雷達遙感數(shù)據(jù)Radarsat-2為數(shù)據(jù)源，分析了冬小麥孕穗期和乳熟期的散射特征和參數(shù)提取方法。

由于雷達數(shù)據(jù)源稀缺且昂貴，上述利用多時相數(shù)據(jù)的研究方法在實際的冬小麥面積遙感監(jiān)測的業(yè)務(wù)化運行中還未得到普遍使用，沒有形成一套行之有效的冬小麥識別和分類技術(shù)體系。為了解決這一問題，本研究以全極化Radarsat-2影像為數(shù)據(jù)源，運用支持向量機法和最大似然法對冬小麥不同生育時期的影像進行分類和精度驗證，優(yōu)選出冬小麥面積提取精度最高的時相，并在此基礎(chǔ)上分析了耕地地塊優(yōu)化和碎小圖斑去除對冬小麥面積提取精度的影響，以期能提高精度，降低數(shù)據(jù)成本，為開展農(nóng)作物種植面積雷達遙感監(jiān)測的業(yè)務(wù)化運行工作提供科學的依據(jù)和指導(dǎo)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域概況

本研究結(jié)合野外監(jiān)測經(jīng)驗及歷史存檔遙感數(shù)據(jù)，將研究區(qū)設(shè)立在江蘇省鹽城的東臺市與大豐市交界處，中心點經(jīng)緯度為 N32°56′，E120°46′，東西和南北走向均約25 km(與一景Radarsat-2精細全極化模式影像幅寬相似)。此區(qū)域處于油菜種植集中區(qū)向冬小麥種植集中區(qū)的過渡地帶，從西到東耕地形狀變化明顯，從窄條狀到塊狀，再到沿海農(nóng)場大面積、整齊連片地塊。冬季作物主要為冬小麥、油菜等，并有大棚西瓜等經(jīng)濟作物，研究區(qū)具體位置見圖1。

圖1 研究區(qū)地理位置

1.2 研究方法

1.2.1 影像采集及預(yù)處理

Radarsat-2是一顆搭載C波段傳感器的高分辨率雷達衛(wèi)星。根據(jù)研究區(qū)冬小麥的物候特征，選取2014年3月3日至6月7日期間5期精細全極化(Fine Quad-polarization, FQ)模式的Radarsat-2數(shù)據(jù)。該模式數(shù)據(jù)幅寬為25 km×25 km，重訪周期為24 d，分辨率為5.2 m×7.6 m(距離×方位)，入射角約為18°～49°，4 種極化方式即 HH、HV、VH 和 VV。有研究表明，入射角會影響農(nóng)作物的分類精度[12]。因此，本研究為了保證入射角和衛(wèi)星參數(shù)的一致性，以Radarsat-2衛(wèi)星的重訪周期為一周期。在結(jié)合研究區(qū)農(nóng)作物生長物候和當年農(nóng)作物播種日期的基礎(chǔ)上，確定首期影像獲取時間，并保證其余影像拍攝日期都處于農(nóng)作物形態(tài)發(fā)生重要變化的時期。選用的Radarsat-2數(shù)據(jù)見表1。

表1 Radarsat-2影像清單Table 1 List of Radarsat-2 images

另外，選取2014年4月25日高分一號衛(wèi)星數(shù)據(jù)，將其全色波段數(shù)據(jù)(空間分辨率為2 m)和多光譜波段數(shù)據(jù)(空間分辨率為8 m)進行融合，生成空間分辨率為2 m的多光譜影像，用于冬小麥驗證樣方的目視解譯以及分類過程中訓練樣本的選取。

首先，對獲取的Radarsat-2影像進行輻射定標，將DN值轉(zhuǎn)化為后向散射系數(shù)，定標公式為σ°=DN2×sin(α)/K，其中σ°為后向散射系數(shù)，α為像元所在位置的雷達入射角，K為Radarsat-2數(shù)據(jù)的絕對定標因子。定標后采用Gramma-Map濾波器進行濾波，濾波窗口大小為5×5。然后以幾何精校正過的高分辨率光學影像作為參考影像，分別對Radarsat-2影像和融合后的多光譜影像進行幾何精校正，誤差控制在0.5個像元之內(nèi)。

1.2.2 地面樣方的建立

分別于2014年3月27日、4月20日和6月7日(Radarsat-2影像拍攝日)開展野外調(diào)查，建立冬小麥和其他地物解譯標志，采集驗證點，為雷達影像和光學影像解譯提供地面數(shù)據(jù)。為了兼顧作物空間分布與作物類型均勻性，在研究區(qū)共選取了4個具有不同耕地類型的驗證樣方(圖2)，利用亞米級的差分GPS獲取樣方內(nèi)主要作物的空間分布情況，結(jié)合地面調(diào)查結(jié)果對融合后的多光譜影像進行目視解譯，獲取每個樣方內(nèi)冬小麥的種植面積，再進行實地驗證和修正，得到最終驗證樣方的冬小麥面積(圖3)，以此作為冬小麥實際種植面積對Radarsat-2影像提取的冬小麥面積進行精度驗證。

圖2 冬小麥驗證樣方分布圖

1.2.3 冬小麥種植面積提取方法

支持向量機(support vector machine，SVM)是近年來在影像分類、目標檢測、數(shù)據(jù)融合等方面得到廣泛應(yīng)用的新型算法[13-14]，該方法建立在統(tǒng)計學習理論的VC維理論和結(jié)構(gòu)風險最小原理基礎(chǔ)上，根據(jù)有限的樣本信息在模型的復(fù)雜性(即對特定訓練樣本的學習精度)和學習能力(即無錯誤地提取任意樣本的能力)之間尋求最佳折衷，以期獲得最好的推廣能力[15]。最大似然法(maximum likelihood classification，MLC)是基于貝葉斯準則的圖像統(tǒng)計監(jiān)督分類方法，也是遙感影像監(jiān)督分類中最常用的分類方法之一。它通過計算每個像元對于各類別的歸屬概率，把該像元分到歸屬概率最大的類別中去。由于SVM在解決小樣本、非線性及高維模式提取問題中表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢，MLC與其他非參數(shù)方法相比具有算法簡單、易于實施等優(yōu)點。所以，本研究選用SVM和MLC兩種具有代表性的監(jiān)督分類方法對冬小麥面積進行提取。

本研究以野外實地調(diào)查并輔以高分辨率光學遙感影像進行訓練樣本的選取，根據(jù)研究區(qū)實際土地利用特點和雷達數(shù)據(jù)的后向散射特征，將研究區(qū)地物劃分為冬小麥、油菜、樹林、裸土、大棚、房屋、水體等7種類型，并對各時相的Radarsat-2影像分別運用SVM和MLC進行分類及冬小麥面積提取。

1.2.4 冬小麥種植面積提取精度的驗證

基于地面樣方數(shù)據(jù)的驗證是精度驗證的主要手段之一，也是說明地物分類結(jié)果準確程度的指標之一[16-18]。本研究以驗證樣方內(nèi)冬小麥實際種植面積，對Radarsat-2影像提取的冬小麥面積進行精度評價。

混淆矩陣方法是目前普遍采用的遙感影像分類精度定量評價方法，該方法通過計算各種統(tǒng)計量并進行統(tǒng)計檢驗，最終給出對于總體和基于各種地物類型的分類精度[19]。由于本研究的主要提取目標是冬小麥，而非其他類型地物，所以通過借鑒混淆矩陣方法，建立了針對冬小麥的提取精度評價指標Pi，即每塊驗證樣方內(nèi)的冬小麥面積提取精度，從而得到各時相冬小麥面積的提取精度：

Pi=Ai/(Ai+Bi+Ci)

其中i為驗證樣方編號，Ai為第i塊驗證樣方內(nèi)分類正確的冬小麥面積，Bi為第i塊驗證樣方內(nèi)錯分的冬小麥面積，Ci為第i塊驗證樣方內(nèi)漏分的冬小麥面積。

圖3 驗證樣方中不同地物分布圖

2 結(jié)果與分析

2.1 冬小麥種植面積提取精度評價

經(jīng)過精度驗證，SVM和MLC的冬小麥面積提取的精度從3月3日到6月7日均呈現(xiàn)出先升后降的變化趨勢，并在4月20日達到峰值，分別為66.4%和63.9%(圖4)。因此，4月20日(抽穗期)是研究區(qū)冬小麥面積提取的最佳時相。

2.2 耕地地塊優(yōu)化對冬小麥面積提取精度的影響

通過分析發(fā)現(xiàn)，無論是SVM還是MLC都存在將部分非耕地地物如溝渠等錯分為冬小麥的現(xiàn)象，因此，本研究擬利用耕地地塊數(shù)據(jù)對4月20日冬小麥面積提取精度較高的SVM分類結(jié)果進行優(yōu)化，從而分析耕地地塊優(yōu)化對冬小麥面積提取精度的影響。首先，對上述融合后的空間分辨為2 m的遙感影像進行目視解譯獲取驗證樣方內(nèi)耕地地塊矢量數(shù)據(jù)。該耕地地塊數(shù)據(jù)共4個，與冬小麥驗證樣方的數(shù)量和覆蓋范圍相同。然后，利用Arcgis 9.3軟件中Analysis Tools模塊的Intersect工具將耕地地塊數(shù)據(jù)與轉(zhuǎn)換成矢量格式的SVM分類結(jié)果進行疊加分析，剔除非耕地地物對冬小麥分類精度的影響。通過上述處理優(yōu)化后，SVM的冬小麥面積提取精度升至74.9%，比優(yōu)化前提高了8.5個百分點，說明耕地地塊優(yōu)化可以明顯改善冬小麥面積提取的效果。從局部細節(jié)比較，之前被誤分為冬小麥的溝渠、河流等非耕地地物在經(jīng)過耕地地塊優(yōu)化后被完全剔除，從而減少了非耕地地物對冬小麥面積提取精度的影響(圖5)。

圖4 不同時相的Radarsat-2冬小麥面積提取精度

表2 耕地地塊優(yōu)化前后SVM冬小麥面積提取精度的比較Table 2 Extraction accuracy comparison of winter wheat area before and after farmland parcel optimization(SVM) %

圖5 耕地地塊優(yōu)化前后的冬小麥空間分布圖(局部)

2.3 碎小圖斑去除對冬小麥面積提取精度的影響

雖然經(jīng)過耕地地塊優(yōu)化后的冬小麥面積提取精度得到明顯提高，但分類結(jié)果仍存在較多的碎小圖斑，“椒鹽”現(xiàn)象明顯，這是由于Radarsat-2影像在濾波處理后仍有較多噪聲，從而影響了冬小麥面積提取精度。目前遙感制圖中最小地物的上圖標準并不適用于本研究中碎小圖斑的去除。因此，本研究嘗試在不影響分類結(jié)果的前提下，分析不同面積碎小圖斑的去除對冬小麥面積提取精度的影響。根據(jù)以往農(nóng)作物遙感監(jiān)測的經(jīng)驗，對經(jīng)過耕地優(yōu)化后的SVM分類結(jié)果進行4、6、8個像元的圖斑去除，即利用Arcgis 9.3軟件中Data Management Tools模塊的Eliminate工具的去除面積分別為256、384 和512 m2的圖斑，然后進行精度評價。結(jié)果(表3)表明，隨著圖斑去除面積的增大，冬小麥面積的提取精度呈增加趨勢，到去除384 m2的圖斑以后趨于穩(wěn)定。去除256、384、512 m2的圖斑后，冬小麥面積的提取精度比未去除圖斑時分別提高了2.8、4.6和4.7個百分點，說明在不影響分類結(jié)果的前提下，合理去除面積較小的分類后圖斑，可以提高冬小麥面積的提取精度，減少雷達數(shù)據(jù)噪聲對分類結(jié)果的影響，從而改善分類效果。

表3 去除不同面積圖斑后的SVM冬小麥面積提取精度Table 3 Extraction accuracy of winter wheat area with SVM at different levels

3 討 論

當前，應(yīng)用于農(nóng)作物生長監(jiān)測的遙感方法多為光學遙感[20-22]，但是其易受云雨天氣影響，常常無法及時獲取高質(zhì)量的光學遙感影像。因此，在無法接收光學遙感影像的時候，如何利用雷達影像進行冬小麥種植面積提取研究顯得十分必要。本研究以不同時相的全極化Radarsat-2影像為數(shù)據(jù)源，運用SVM和MLC分別對各時相影像進行冬小麥面積的提取，并在提取精度最高時相的分類結(jié)果上再進行耕地地塊優(yōu)化和碎小圖斑去除處理，將冬小麥面積的提取精度從66.4%提高到79.6%，說明本研究構(gòu)建的方法有效地解決了非耕地地塊的干擾，提高了冬小麥面積的提取精度。

本研究是對冬小麥及同期作物在Radarsat-2影像四個極化波段上的后向散射系數(shù)進行分類分析，若能對冬小麥及同期作物在不同極化波段上的后向散射系數(shù)特征進行分析和參數(shù)提取，找到識別冬小麥更有效的分類特征，冬小麥的提取精度還能提高得更多。其次，本研究是在單時相Radarsat-2影像的分類基礎(chǔ)上進行耕地地塊優(yōu)化和碎小圖斑去除處理，今后將在綜合利用冬小麥生育關(guān)鍵時期的多期影像、運用多種分類方法以及不同極化方式對冬小麥面積提取精度的影響等方面進行深入研究，使其提取精度能更好地達到農(nóng)作物種植面積雷達遙感監(jiān)測的業(yè)務(wù)化運行工作的要求。另外，有研究表明，結(jié)合光學和雷達遙感的各自優(yōu)點，可以有效增加數(shù)據(jù)所含有用信息，增強對地物的識別能力[23]，所以如何將這兩種數(shù)據(jù)更好的結(jié)合來提高冬小麥的提取精度也將在今后進行深入研究。

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ExtractionMethodofWinterWheatPlantingAreaBasedonRadarsat-2Data

SHANJie,QIULin,SUNLing,WANGZhiming
(Institute of Agricultural Information, Jiangsu Academy of Agricultural Sciences, Nanjing, Jiangsu 210014, China)

時間：2017-09-13

網(wǎng)絡(luò)出版地址：http://kns.cnki.net/kcms/detail/61.1359.S.20170913.1139.022.html

S512.1；S314

A

1009-1041(2017)09-1209-07

2017-03-09

2017-04-28

國家科技重大專項課題(09-Y30B03-9001-13/15-4)；江蘇省農(nóng)業(yè)科學院基金項目(6111651,6111650)；農(nóng)業(yè)部遙感應(yīng)用中心技術(shù)創(chuàng)新課題(2911660)；江蘇省農(nóng)業(yè)科學院基本科研業(yè)務(wù)專項(ZX-15-3003)；江蘇省農(nóng)業(yè)科技自主創(chuàng)新資金項目[CX(17)3020]

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邱 琳(E-mail：47470302@qq.com)