面向?qū)ο蟮倪b感影像濕地分類與變化檢測研究

渠 斌，李新通

(福建師范大學 地理科學學院，福建 福州350007)

濕地是水陸相互作用形成的獨特生態(tài)系統(tǒng)，有涵養(yǎng)水源、調(diào)節(jié)氣候和徑流、控制污染、保持生物多樣性等功能，具有重要的生態(tài)價值，被稱為“地球之腎”[1].近年來，由于人類活動的影響，濕地面積呈大面積減少趨勢，對生態(tài)環(huán)境的保護及人類生產(chǎn)、生活都產(chǎn)生了一定的影響.及時準確地掌握濕地資源的現(xiàn)狀和動態(tài)變化過程，對濕地的保護和開發(fā)有重要意義.

遙感技術是在區(qū)域尺度上準確、及時監(jiān)測濕地的有效手段[2]，已經(jīng)廣泛用于濕地的資源調(diào)查和識別，為濕地的研究提供了有力的支撐[3-6].國內(nèi)外學者利用基于像元的傳統(tǒng)分類方法在提取濕地的遙感信息方面做了大量的研究，如神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機、決策樹、規(guī)則集等[7，8]近些年，面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ㄔ谝恍┑貐^(qū)的濕地分類研究中被運用.莫利江和謝靜分別對杭州灣南岸地區(qū)和三江平原的濕地進行遙感分類研究[5,9].陳建龍等基于面向?qū)ο蠛虳EM進行濕地提取分析研究，將面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ㄗ隽诉M一步的運用和發(fā)展[10].傳統(tǒng)的遙感影像分類方法沒有充分考慮光譜特征之外的其他空間特征信息，而面向?qū)ο蟮亩嗵卣魅诤系倪b感影像濕地分類提取技術，是以若干同質(zhì)性像元組成的“對象”為處理單元[11]，綜合分析地物的光譜特征及形狀、紋理、大小等空間特征和上下文關系，能夠?qū)崿F(xiàn)快速分類[10].本文以面向?qū)ο蟮募夹g為支撐，利用e-Cognition軟件，對福州市龍祥島的濕地情況進行研究分析，以期為該地區(qū)的濕地保護和開發(fā)利用提供理論支持.

1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)域

本文以福州市烏龍江流域龍祥島為研究區(qū)(圖1)，該地區(qū)氣候?qū)俚湫偷膩啛釒Ъ撅L氣候，氣溫適宜，雨量充沛，年平均降水量為900～2100 mm.根據(jù)研究區(qū)的實際狀況，將目標地類分為建筑與裸地、林地、耕地、灘涂、河流、農(nóng)用池塘六類，其中灘涂、河流、農(nóng)用池塘屬于濕地.

圖1 研究區(qū)位和影像數(shù)據(jù)

1.2 數(shù)據(jù)來源

研究所用數(shù)據(jù)為2001年的Aster衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)和2013年GF-1號衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)，其中Aster衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)用到其3個波段，分別為綠波段、紅波段和近紅波段，分辨率為15 m；GF-1號衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)共用到其4個波段，分別為藍波段、綠波段、紅波段和近紅波段，分辨率為8 m，原始影像數(shù)據(jù)需要進行預處理.由于數(shù)據(jù)源的限制，選取2001年Aster衛(wèi)星影像和2013年GF-1影像是為了提高影像分辨率，并采用面向?qū)ο蟮姆诸惙椒?，驗證分類方法對于多種影像的普適性.

2 研究方法

2.1 研究流程

首先通過面向?qū)ο蠓指罴夹g轉(zhuǎn)像元為基元，實現(xiàn)光譜相似像元的聚類;其次挖掘不同類型地物的地物光譜、空間形態(tài)、空間分布和空間關系等多種特征;再次通過分層分類、構建規(guī)則集，實現(xiàn)遙感影像地物信息自動分類；最后是分類結果的輸出和精度評價，并最終進行濕地的變化檢測(見圖2).

圖2 濕地分類及變化檢測方法流程圖

2.2 遙感數(shù)據(jù)預處理

第一步，進行遙感影像的輻射標定；第二步，采用常用的FLASSH模型完成大氣校正；第三步，以Aster影像為基準進行幾何校正，校正誤差控制在0.5個像元；第四步，利用所選研究區(qū)界線矢量數(shù)據(jù)分別對預處理后的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)進行裁切[9].

2.3 多尺度分割

采用多尺度分割(multiresolution segmentation)算法進行影像分割，以得到影像對象.基于本文的實驗數(shù)據(jù)和地物分類的細度情況，將Aster影像分割時的參數(shù)確定為：[Scale parameter:4,Shape:0.1,Compctness:0.5]，將GF影像分割時的參數(shù)確定為：[Scale parameter:15,Shape:0.2,Compctness:0.5].參數(shù)的設置是多次實驗的結果，尺度過大會導致分類精度降低和地類的混淆，尺度過小會導致地類的破碎化程度嚴重.

2.4 特征選取

面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ㄍㄟ^分割使影像對象成為信息載體，由此提取到大量特征信息.本研究選取影像對象的光譜特征、空間幾何特征和空間關系特征，可以產(chǎn)生更加精確的分類結果.

光譜特征包括：亮度值、各波段均值、波段標準差、歸一化植被指數(shù)(NDVI)、歸一化水體指數(shù)(NDWI)等.由于本案例裁剪的影像在e-Cognition中顯示會有背景值，背景值會參與計算，背景顏色是黑色，故亮度值是一個明顯的區(qū)分，從而將分類的區(qū)域從中提取出來.水體和綠地在近紅外波段下具有較好的區(qū)分度，在水體的提取過程中，會用到此波段特征.同時。近紅波段作為NDVI和NDWI的計算輸入波段.植被在綠波段會有不同的區(qū)分，用作區(qū)分林地和耕地[14].紅波段會參與到NDVI的計算過程.

空間幾何特征包括：對象的形狀和大小.分割后的對象中，長寬比較大的細長狀水體應為農(nóng)用池塘，形狀規(guī)則的應為建筑和裸地等人工用地.通過面積指定的方法，將明顯錯分的地類進行糾正.

空間關系特征：對于類型的相對邊界(Rel.border to)、被...包圍和45°方向同質(zhì)性.臨近河流的對象應為灘涂.在另一種地類中所包圍的某種地類可以被指定為相應的地類，如被建筑和裸地包圍的河流指定為農(nóng)用池塘.

2.5 規(guī)則構建

首先分割影像，在分割生成的對象基礎上選取訓練樣本，再導出所選樣本的類別名稱與各種特征，最后通過Salford Predictive Modeler(SPM)軟件進行建模，生成分類決策樹得到分類閾值.2001年Aster影像包含規(guī)則：Mean_green、Mean_red、NDVI、NDWI、Standard_red.2013年GF影像包含規(guī)則： Mean_green、Mean_red、NDVI、Mean_blue、GLCM_homogeneity.通過對比發(fā)現(xiàn)，兩期不同的影像分類規(guī)則中，用到的指標都是5個，相同指標3個，不同指標2個，說明指標的選取具有一定的相關性.由于兩期影像類型、波段數(shù)量和分辨率的不同，導致分類規(guī)則和閾值不同.不同影像的分類規(guī)則流程圖如圖3，其中的一些數(shù)字如21、31、32等是中間過程的一些命名，而林地、建筑和裸地、農(nóng)用池塘后的數(shù)字編碼則是同一種地類的不同區(qū)分，最終的分類結果要合并到同一地類中.

圖3 濕地提取分類流程圖Fig.3 Flow chart of wetland classification

由于地物地類的復雜性和斑塊特征的混合，地物特征不明顯的容易被分錯.故在執(zhí)行完上述分類規(guī)則后，還需要對影像的分類結果進行檢查.對于分錯的地物，通過一些明顯的特征值(如像元面積、鄰近距離、被包圍)進行類別重分類，通過assign class 算法進行實現(xiàn).特征不是特別明顯的對象之間可以采用手動修改的方式，達到人機交互的效果，最終完成地物的分類.

2.6 精度評估

通過建立混淆矩陣分別計算分類結果的生產(chǎn)者精度、用戶精度、總體精度和總體Kappa系數(shù).利用ArcGIS中“生成隨機點”操作，每期影像都要選取400個樣本點，分別對其分類結果進行精度評價.

3 結果與分析

3.1 分類結果

基于面向?qū)ο蟮亩嗵卣魅诤系姆诸惙椒▽⒀芯繀^(qū)分為建筑和裸地、林地、耕地、灘涂、河流、和農(nóng)用池塘共六大類，分類結果如圖4.將濕地分類結果圖與影像圖進行對比可以看出，不同濕地類型的錯分現(xiàn)象主要發(fā)生在不同類型的交界處.導致這種錯分現(xiàn)象的主要原因是，不同的濕地類型間各種參數(shù)特征存在相似性.所以，通過反復實驗準確地設置分割參數(shù)、選取閾值建立規(guī)則是提高分類精度的基礎.

圖4 分類結果圖Fig.4 Map of classification result

3.2 精度評估結果

由表1可見，通過與目視解譯結果比較，在選擇的400個樣本點中，Aster影像被正確分類的建筑和裸地75個、農(nóng)用池塘12個、耕地23個、林地67個、灘涂58個、河流116個.通過查看精度，河流的使用精度達到96.7%，建筑和裸地的使用精度達到90.4%，耕地、林地、和灘涂的使用精度也達到了80%以上，農(nóng)用池塘的使用精度較低，與選取的規(guī)則和地類的復雜程度有關，需要進一步完善.總體精度達到87.8%，Kappa系數(shù)為0.848，說明整體的分類結果可靠，具有一定應用價值.

表1 精度誤差評估矩陣(Aster)

由表2可見，通過與目視解譯結果比較，在選擇的400個樣本點中，GF影像被正確分類的建筑和裸地83個、林地48個、耕地18個、農(nóng)用池塘6個、河流164個、灘涂29個.通過查看精度，耕地使用精度為100%，并不是耕地完全的被正確分類，而是由于精度的評價方法的局限，樣本點較少的原因造成的，但也說明耕地的分類精度較高.河流的使用精度達到95%，建筑和裸地、林地的使用精度也達到了80%以上，灘涂達到75%，而農(nóng)用池塘的使用精度較低，與選取的規(guī)則和地類的復雜程度有關，需要進一步完善.總體精度達到87%，Kappa系數(shù)為0.827，說明整體的分類結果較好，是一種可靠的分類方法.

表2 精度誤差評估矩陣(GF)

3.3 變化檢測

將上述分類結果默認為兩個時期的土地利用現(xiàn)狀，在此基礎上進行分類變化檢測.由圖5可以直觀地看出各地類的變化情況.通過計算發(fā)現(xiàn)：耕地和農(nóng)用池塘變化很小，耕地減少0.09%，農(nóng)用池塘增加0.10%；其他地類變化顯著，灘涂面積減少6.83%，林地面積減少5.39%，建筑和裸地的增加6.65%，河流面積增加5.54%，造成這種變化的原因可能是城市化進程加快和流水的沖刷作用.

圖5 濕地面積變化圖

在所分地類中濕地包括河流、農(nóng)用池塘和灘涂，非濕地包括建筑和裸地、林地和耕地，本文只討論濕地和非濕地之間的變化情況，對比結果比較直觀.從濕地變化檢測圖中(圖6)，可清晰地看出濕地的變化情況.根據(jù)統(tǒng)計計算，研究區(qū)總面積約為52.37 km2，非濕地變濕地的為3 km2，濕地變非濕地的為3.62 km2，總體來看，濕地是減少的.濕地占研究區(qū)總面積的51.4%，其生態(tài)意義重大，因此需要合理開發(fā)和保護.

圖6 濕地變化檢測圖

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