尹凌宇, 覃先林, 孫桂芬, 劉樹超, 祖笑鋒, 陳小中
(1.中國林業(yè)科學(xué)研究院資源信息所,北京 100091; 2.四川省林業(yè)信息中心,成都 610081)
森林是人類陸地生態(tài)系統(tǒng)的主體,在凈化空氣、調(diào)節(jié)氣候、涵養(yǎng)水源、減少風(fēng)沙危害等方面起著重要作用[1-2]。森林覆蓋變化主要包括不同森林類型之間的轉(zhuǎn)化和森林類型內(nèi)部之間的變化[3]2種形式。利用遙感技術(shù)開展的森林覆蓋變化檢測方法主要分為3類: ①簡單代數(shù)運算方法,包括影像差值、影像比值、變化矢量分析和影像回歸變換方法等,這些方法通過對多時相遙感影像進(jìn)行簡單代數(shù)運算,根據(jù)反射率值的差異檢測出影像變化區(qū)域,雖然簡單易行,但沒有考慮外界干擾因素的影響,因而檢測結(jié)果的效果較差[4]。②監(jiān)督分類后比較方法,首先對多時相影像進(jìn)行監(jiān)督分類,然后利用分類后的不同地物類別屬性進(jìn)行變化檢測。這類方法雖然可以減少大氣、傳感器差異等外部因素對變化檢測的影響提供變化類型信息; 但是在多時相遙感影像分類時,需要選擇高質(zhì)量和足夠數(shù)量的訓(xùn)練樣本,而且因分類不精準(zhǔn)會造成累積誤差[5]。③基于遙感數(shù)據(jù)多變量分析變換方法。如主成分分析(principal component analysis,PCA)、卡方變換(Chisquare)和穗帽變換(KT)等方法,其優(yōu)點是通過數(shù)據(jù)變換減少變量間的相關(guān)性,增強(qiáng)影像信噪比,提高變化區(qū)域的提取精度。覃先林等[6]利用MODIS數(shù)據(jù),分別采用紅光-近紅外法、共生矩陣紋理法和基于相似度的變化監(jiān)測方法,對我國東北林區(qū)的森林覆蓋變化監(jiān)測方法進(jìn)行研究,并進(jìn)行了精度驗證,結(jié)果表明,基于相似度的變化監(jiān)測方法的正確率最高(達(dá)到了80% 以上),而共生矩陣紋理法的漏報率最高。Platt 等[7]利用面向?qū)ο蟮姆椒▽γ绹屏_拉多州1938—1999年的森林覆蓋變化進(jìn)行研究,獲得了森林覆蓋變化的空間分布等信息。Hese等[8]利用1989年和2000年2期TM數(shù)據(jù),采用面向?qū)ο蠓诸惙▽ξ鞑麃喌貐^(qū)森林覆蓋變化進(jìn)行了分類比較。Collins 等[9]通過對Landsat數(shù)據(jù)進(jìn)行線性變化來監(jiān)測森林死亡率,研究發(fā)現(xiàn)PCA和多時相的KT變換比GS正交變換法更好,并且KT變換產(chǎn)生的濕度分量是森林變化監(jiān)測中最可靠的單一指標(biāo)。黃維等[10]基于PCA的變化向量分析法,用傳統(tǒng)全局閾值法和局部最小錯分概率法自動確定閾值,分別提取森林覆蓋變化區(qū)域。
本文以國產(chǎn)高分一號(GF-1)衛(wèi)星16 m分辨率多光譜寬幅(WFV)數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源,利用核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)方法變換構(gòu)造差值影像,采用最大類間方差法(OTSU)進(jìn)行自動閾值選取,提取研究區(qū)森林覆蓋變化信息; 并與傳統(tǒng)變化矢量法進(jìn)行對比驗證,以期探尋GF-1 WFV數(shù)據(jù)在我國森林覆蓋變化檢測中的應(yīng)用方法。
以四川省甘孜州雅江縣為研究區(qū)。該縣位于E100°19′~101°26′,N 29°03′~30°30′之間,面積768 150 hm2; 屬于青藏高原亞濕潤氣候區(qū)帶,全年平均氣溫11 ℃(其中1月均溫1.4 ℃,7月均溫18 ℃),年降水量650 mm,無霜期189 d,年均日照2 329 h。區(qū)內(nèi)有草地35.35萬hm2、林地47.9萬hm2、森林20.96萬hm2,森林資源覆蓋率為27.29%; 主要的樹種有冷杉、云杉、樺木、落葉松、柏木和櫟樹等。
為了減少季相性對變化檢測結(jié)果的影響,本文選取2014年1月7日和2016年1月14日獲取的GF-1衛(wèi)星16 m分辨率WFV多光譜數(shù)據(jù)作為森林變化監(jiān)測的遙感數(shù)據(jù)源。該衛(wèi)星的主要參數(shù)如表1所示。
表1 GF-1衛(wèi)星WFV參數(shù)Tab.1 Parameters for WFV of GF-1 satellite
采用ENVI5.1軟件對GF-1 WFV數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,主要包括輻射定標(biāo)、大氣校正、正射糾正、相對幾何配準(zhǔn)及相對輻射歸一化等,輻射定標(biāo)時采用中國資源衛(wèi)星應(yīng)用中心公布的定標(biāo)參數(shù)。為了更準(zhǔn)確地得到森林變化檢測結(jié)果,以2014年影像為參考,對2016年影像進(jìn)行相對幾何配準(zhǔn),配準(zhǔn)誤差控制在0.5個像元以內(nèi); 相對輻射歸一化則采用迭代加權(quán)多元變化檢測(iteration re-weight multivariate alteration detection,IR-MAD)法[11],以2014年影像為參考影像,對2016年影像進(jìn)行相對輻射歸一化處理。
另外,還收集了森林資源調(diào)查數(shù)據(jù)、30m分辨率的ATSSLP DEM數(shù)據(jù)、行政界線矢量數(shù)據(jù)以及在該區(qū)域進(jìn)行野外調(diào)查獲取的相關(guān)實測數(shù)據(jù)。
多時相遙感影像各波段間經(jīng)常存在一定的相關(guān)性,這對變化檢測提取變化區(qū)域增加了困難。目前,一般采用多變量的變換技術(shù)消除影像間的相關(guān)信息,降低其冗余度,如卡方變換、KT變換和KPCA法。其中,KPCA法不僅能夠消除多變量影像中的二維相關(guān)信息,而且還能夠消除影像間的高維相關(guān),是一種基于核變換非線性推廣的主成分分析; 其基本原理是通過引入核函數(shù),將原始數(shù)據(jù)非線性映射到高維特征空間,然后在新特征空間中使用線性主成分分析提取樣本數(shù)據(jù)的特征[12-14]。假設(shè)X=(x1,x2,…,xn)T為影像的像元矢量,N為波段數(shù),S為協(xié)方差矩陣,若將X非線性映射到一個高維特征空間Ф,則有
(1)
對S進(jìn)行特征值分解,求得特征值λi和特征向量μi,即
Sμi=λiμi;
(2)
特征向量μi可表示為Φ(x)的線性組合,即
(3)
(4)
式中a為線性組合系數(shù),a=(a1,a2,…,an)T。
為了減少運算量,定義一個N×N的核函數(shù)K,即
Kij=K(xi,xj)=Ф(xi)TФ(xj),
(5)
Nλia=Ka。
(6)
提取的影像數(shù)據(jù)x通過KPCA映射后的得到第t個非線性主成分pt,即
(7)
式中:μt為第t個特征向量。
由于變換前各波段之間存在很強(qiáng)的相關(guān)性,經(jīng)過KPCA變換后的高維空間獲得的主成分保留了非線性核映射最大的信息量、消除了冗余信息,從而使輸出影像的各分量之間具有最小的相關(guān)性。
為了更好地對比評價基于KPCA的變化檢測方法,本文采用經(jīng)典的變化矢量分析(change vector analysis,CVA)法[15-16]進(jìn)行對比實驗。CVA法綜合利用T1和T2時相遙感影像各波段的光譜信息,通過確定從時相T1到時相T2光譜向量的變化強(qiáng)度和方向來檢測變化信息。該方法是對影像直接差值法的擴(kuò)充,通過對2時相影像各個波段的數(shù)據(jù)對應(yīng)進(jìn)行差值運算,得到每個像元在各個波段的變化增量,由各個波段的變化增量組成變化矢量。其中,變化的強(qiáng)度用變化矢量的歐氏距離表示,變化的內(nèi)容用變化矢量的方向表示。
假設(shè)X=(x1,x2,…,xn)T和Y=(y1,y2,…,yn)T分別為T1時相和T2時相n個波段的遙感影像在同一位置的像元光譜值,xi和yi分別為2時相在第i波段的像元值,則變化矢量ΔC定義為
ΔC=X-Y=[(x1-y1),(x2-y2),…,(xn-yn)]T;
(8)
變化強(qiáng)度定義為
(9)
一般來說,當(dāng)|ΔC|較大時,表示2景影像之間的差異較大,對應(yīng)像元的地物類型發(fā)生變化的概率較大; 反之則較小。
基于CVA的差值影像是由2個時相的影像各個波段的數(shù)據(jù)進(jìn)行差值運算得到的,雖然構(gòu)造差值影像結(jié)構(gòu)簡單,運算量較少; 但由于利用影像各個波段分別構(gòu)造差值影像,影像間存在一定的相關(guān)性,對變化檢測具有不利的影響,會出現(xiàn)明顯“偽變化”和“椒鹽現(xiàn)象”?;贙PCA方法構(gòu)造差值影像時,需要先分別對每期影像進(jìn)行KPCA變換,以消除影像波段間的相關(guān)信息,使變化信息集中在變換后的少數(shù)幾個波段,然后再構(gòu)造差值影像。本文提出的基于KPCA法構(gòu)造差值影像的步驟是: 首先對影像進(jìn)行KPCA 變換,選取變換后信息量最大的第一主成分量; 然后選取2時相的第一主成分量進(jìn)行差值運算,得到信息量充足的差值影像。
本文采用最大類間方差法(OTSU)[17-18]自動提取閾值。OTSU法是由日本學(xué)者大津展之(Nobuyuki Otsu)于1979年提出的處理影像分割二值化的一種方法(亦稱最大類間差法或大津算法),是一種非參數(shù)、自適應(yīng)的閾值確定方法。該方法基于聚類的思想,把影像的反射率值按反射率級分成2個部分,使得2個部分反射率值之間的差異最大,每個部分內(nèi)部反射率值之間的差異最小,通過計算其方差來尋找一個合適的劃分級別。因此,在區(qū)分變化和未變化信息時,可采用OTSU算法自動選取閾值、進(jìn)行二值化。
對于一景影像,假設(shè)對發(fā)生變化區(qū)域與未發(fā)生變化區(qū)域的分割閾值為t,其中發(fā)生變化區(qū)域的像元個數(shù)占該影像像元總數(shù)目的比例為w0,均值為u0; 未發(fā)生變化區(qū)域的像元個數(shù)占該影像像元總數(shù)目的比例為w1,均值為u1; 則整景影像的均值為
u=w0u0+w1u1,
(10)
建立函數(shù)
g(t)=w0(u0-u)2+w1(u1-u)2,
(11)
g(t)就是當(dāng)分割閾值為t時的類間方差表達(dá)式。OTSU算法使函數(shù)g(t)取得最大值時,把所求出的t稱為最佳閾值。
從L個反射率級遍歷t,使得t為某個值的時候,發(fā)生變化區(qū)域和未發(fā)生變化區(qū)域的方差最大,則這個t值便是所要求得的閾值。
采用IR-MAD法提取出2時相未變化像元后,就可以利用這些像元點建立線性回歸方程,然后對目標(biāo)影像進(jìn)行相對輻射歸一化處理。以2014年GF-1影像為參考,對2016年GF-1影像進(jìn)行相對輻射歸一化處理,建立的回歸方程如圖1(反射率被拉伸至0~10000)所示。為了定量檢驗線性回歸效果,分別計算出每個波段的決定系數(shù)R2。
(a) B1 (b) B
(c) B3 (d) B4
圖1各波段未變化像元散點圖及回歸方程
(目標(biāo)影像為2016年GF-1影像,參考影像為2014年GF-1影像)
Fig.1Scatterplotsandregressionequationsofnochangedpixelsineachband
圖1顯示,利用 IR-MAD法提取的2期GF-1影像的未變化像元點,各波段的R2都超過0.99,擬合效果非常好。為了定量檢驗相對輻射歸一化效果,對參考影像和相對輻射歸一化前后的目標(biāo)影像進(jìn)行統(tǒng)計,提取出的未變化像元各波段反射率的均值如表2所示。
表2 相對輻射歸一化前后目標(biāo)影像和參考影像各波段反射率均值Tab.2 Average reflectivity of different bands of target image before and after radiation normalization and reference image
從表2可以看出,對2期GF-1影像相對輻射歸一化處理后,目標(biāo)影像和參考影像各波段的反射率均值相近,差異明顯減小。
本文選擇高斯核函數(shù)對2期影像分別進(jìn)行KPCA變換,分別得到4個主成分(PC)變量。2期影像的KPCA變換的定量統(tǒng)計結(jié)果見表3,統(tǒng)計信息包括特征值、方差貢獻(xiàn)率和累計方差貢獻(xiàn)率。其中,方差貢獻(xiàn)率是第k個KPCA主成分的方差在全部方差中所占的比重,反映了該主成分包含信息量的大??; 累積方差貢獻(xiàn)率表示前k個KPCA主成分的共有信息量,為k個主成分的方差和在全部方差中所占的比重。從表3可以看出,2期影像的KPCA第一主成分的方差貢獻(xiàn)率均超過了91%,說明該變量包含了最多的變化信息; 其余各變量的特征值依次減小,說明后面幾個KPCA變量中包含的有效變化信息越來越少,所包含的噪聲可能會很多,降低了變化信息提取精度。因此,本文利用2期影像第一主成分變量構(gòu)造差值影像,進(jìn)行變化檢測。
表3 GF-1影像KPCA主成分方差分布Tab.3 Variance distribution of principal components of GF-1 image KPCA
采用OTSU法對已得到的差值影像提取最佳閾值。選取雅江縣東部的1塊GF-1局部影像(圖2)進(jìn)行放大和對比分析。
(a) 2014-01-07 (b) 2016-01-14
圖2雅江縣東部局部影像
Fig.2LocalimagesofeastpartinYajiangCounty
對該區(qū)域采用KPCA和CVA這2種方法所得到差值影像,使用閾值確定方法得到2個變化區(qū)域的二值影像(圖3)。
(a) KPCA法 (b) CVA法
圖3變化區(qū)域二值影像
Fig.3Binaryimagesofchangedareas
從圖3可以看出,對2種方法構(gòu)造的差值影像,利用閾值法都能較準(zhǔn)確地提取出主要的變化區(qū)域。
為了驗證影像變化信息提取的準(zhǔn)確性,對所采用的2種變化檢測方法的變化信息提取結(jié)果分別進(jìn)行了精度評價。
利用對2014年1月29日發(fā)生在雅江縣八角樓鄉(xiāng)的森林火災(zāi)形成的火燒跡地的GPS采點調(diào)查結(jié)果,結(jié)合通過目視解譯,在GoogleEarth 平臺上分別從2013 年11月26日和2016年3月7日獲取的GF-1影像中選取變化與未變化樣本點(圖4),其中變化樣本點131個,未變化樣點289個; 計算2種檢測方法變化信息提取的錯分誤差、漏分誤差、總體精度等指標(biāo),得到基于KPCA和CVA差值法的變化檢測精度(表4)。
(a) KPCA法 (b) CVA法
圖4變化區(qū)域提取結(jié)果
Fig.4Resultextractedfromchangedareas
表4 2種變化檢測方法精度Tab.4 Accuracy of two methods for change detection
從表4可以看出,本文采用的2種變化檢測算法的總體精度都超過了80%,其中CVA法的提取精度為83.33%,KPCA法比其精度提高了5.94%,達(dá)到了89.27%。對于KPCA法,未變化區(qū)的用戶精度最高,達(dá)93.88%; 變化區(qū)用戶精度最低,僅為80.28%,說明變化區(qū)誤分最為嚴(yán)重; 未變化區(qū)生產(chǎn)者精度為90.32%,變化區(qū)生產(chǎn)者精度為87.02%,說明變化區(qū)部分存在漏分現(xiàn)象。作為對比的CVA法的類別提取精度均低于KPCA法; 對變化區(qū)而言,生產(chǎn)者精度遠(yuǎn)低于KPCA法,僅為70.23%,說明變化區(qū)漏分現(xiàn)象很嚴(yán)重。這是因為CVA算法混合了很多噪聲信息,掩蓋了部分變化信息,因而出現(xiàn)“偽變化”和“椒鹽現(xiàn)象”; 而KPCA算法通過數(shù)據(jù)變換后,減少了變量間的相關(guān)性,增強(qiáng)了影像的信噪比,提高了變化區(qū)域的提取精度。
本文探討了基于不同年份的2期GF-1WFV多光譜遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行森林類型覆蓋變化信息檢測的方法,得出如下結(jié)論:
1)采用迭代加權(quán)多元變化檢測(IR-MAD)法的相對輻射歸一化法,使作為參考影像和目標(biāo)影像的2期GF-1影像各波段間的的均值差異明顯減小,克服了2期影像成像質(zhì)量的差異,各波段的R2都超過0.99,有效消除了不同時相間的輻射差異。
2)采用KPCA方法對2期影像的有效信息進(jìn)行提取,得到第一主成分的信息量均達(dá)到了91%,使差值變化信息更集中,有利于提高變化監(jiān)測精度。
3)經(jīng)精度驗證,采用KPCA方法和CVA方法的總體檢測精度達(dá)到80%以上,都能檢測出森林火災(zāi)引起的森林覆蓋變化; 但由于火災(zāi)燃燒程度不同,造成火燒跡地影像的灰度值不同,因而造成火燒跡地、尤其是火燒跡地的邊界都存在被誤判或漏判的現(xiàn)象。
本文研究的KPCA方法能提取GF-1 WFV影像中的有效變化信息,用變換后的第一主分量構(gòu)造差值影像,雖然可以有效抑制噪聲,但在一定程度上舍棄了部分影像信息,可能會遺漏部分森林變化區(qū)域。下一步研究將結(jié)合遙感影像中的紋理、形狀、顏色等特征信息,綜合利用多種特征進(jìn)行變化檢測,以提高森林覆蓋變化檢測的精度。
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