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    基于分形特征的高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田遙感分類方法研究

    2018-07-03 11:50:04張?jiān)艑?shí)陳建平安志宏
    現(xiàn)代地質(zhì) 2018年3期
    關(guān)鍵詞:高標(biāo)準(zhǔn)分形波段

    陳 震,張?jiān)艑?shí),陳建平,安志宏

    (1.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京) 地球科學(xué)與資源學(xué)院,北京 100083;2.中國(guó)國(guó)土資源航空物探遙感中心,北京 100083)

    0 引 言

    20世紀(jì)90年代中國(guó)在土地整治工作中引入了遙感監(jiān)測(cè)技術(shù),是以提高了土地整治工作的質(zhì)量和效率[1]。尤其是遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)在土地利用和土地覆蓋監(jiān)測(cè)方面的應(yīng)用,為土地整治工作做出了積極貢獻(xiàn)[2]。遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)能為土地利用規(guī)劃工作提供數(shù)據(jù)來源,同時(shí)為土地利用規(guī)劃的正確實(shí)施提供技術(shù)支持[3-16]。

    高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田是指土地平整、集中連片、設(shè)施完善、農(nóng)電配套、土壤肥沃、生態(tài)良好、抗災(zāi)能力強(qiáng),與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)方式相適應(yīng)的旱澇保收、高產(chǎn)穩(wěn)產(chǎn),劃定為永久基本農(nóng)田的耕地。目前全國(guó)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田面積已經(jīng)達(dá)到5.8億畝,高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建后利用過程中出現(xiàn)了“占、毀、調(diào)、退、荒”等情況。針對(duì)這些情況,開展高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建后利用情況遙感監(jiān)測(cè)勢(shì)在必行。如何實(shí)現(xiàn)對(duì)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建后的遙感實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)成為亟待解決的問題,迫切需要針對(duì)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建后的遙感影像分類方法進(jìn)行研究,對(duì)國(guó)家高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田實(shí)行適時(shí)監(jiān)測(cè),為高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建成后的實(shí)時(shí)監(jiān)管提供高效、精準(zhǔn)的決策信息。

    根據(jù)國(guó)土遙感的實(shí)際需求設(shè)計(jì)的高分二號(hào),可以為我國(guó)國(guó)土土地利用調(diào)查提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。高分二號(hào)衛(wèi)星影像全色波段空間分辨率達(dá)到0.81 m,多光譜波段分辨率達(dá)到3.24 m[4]。其波段和空間分辨率設(shè)置比較適合國(guó)內(nèi)國(guó)土遙感監(jiān)測(cè),這為高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建后利用情況監(jiān)測(cè)提供了實(shí)用、可靠的數(shù)據(jù)來源。

    由于監(jiān)測(cè)面積大,人工解譯不能滿足工作需求,遙感自動(dòng)監(jiān)測(cè)技術(shù)最終的落腳點(diǎn)在于遙感自動(dòng)分類技術(shù)。進(jìn)行遙感影像自動(dòng)分類的方法有很多,如常用的監(jiān)督分類方法、非監(jiān)督分類方法。在圖像自動(dòng)分割方面,由于高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田具有自相似的分形分布特征,因此在本研究中采用基于分形理論的圖像分割方法比較貼合實(shí)際。在監(jiān)督分類法中,最大似然法以及BP人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、小波變換等方法比較常用[5]。其中的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法是由大量結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)處理單元廣泛連接而成的復(fù)雜、龐大的網(wǎng)絡(luò),用來模擬人腦的工作機(jī)制,自1989 年首次用于遙感圖像分類以來,陸續(xù)得到推廣應(yīng)用[6]。目前具有分析光譜特征功能的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遙感影像分類技術(shù)是針對(duì)高分辨

    率影像的比較實(shí)用的分類技術(shù)[7]。

    本文以廣東省東莞地區(qū)為研究區(qū),選取2017年2 月15 日高分二號(hào)遙感數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源。首先對(duì)影像進(jìn)行人工解譯,然后實(shí)地驗(yàn)證;選取部分驗(yàn)證樣本作為測(cè)試樣本,利用分形理論分割圖像,采用MATALAB 2016a軟件自動(dòng)選取訓(xùn)練樣本;最后利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)遙感影像進(jìn)行自動(dòng)分類。本文的研究結(jié)果證明,分形圖像分割結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遙感分類方法精度較高,能較好地滿足高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建后利用情況遙感監(jiān)測(cè)的工作需求。

    1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

    1.1 研究區(qū)概況

    廣東省東莞市位于中國(guó)華南地區(qū),廣東省的南端,位于珠江口東岸、東江下游的珠江三角洲。地勢(shì)東南較高、西北較低。地貌以東南丘陵臺(tái)地、西北沖積平原為主。東南部多山,尤以東部為最,山體面積龐大,切割強(qiáng)烈,集中成片,起伏較大;西北部是東江下游沖積而成的三角洲平原,是地勢(shì)平坦、河網(wǎng)縱橫的圍田區(qū);西南部為濱臨珠江口的沖積平原,地勢(shì)平緩而略低陷,是受海水潮汐影響較大的沙咸田地區(qū)。該地區(qū)屬熱帶季風(fēng)氣候,雨量充足,光照充分,氣候暖和,風(fēng)景宜人,適宜熱帶農(nóng)作物生長(zhǎng)。研究區(qū)地理位置如圖1所示。

    1.2 數(shù)據(jù)來源

    本研究選用國(guó)產(chǎn)高分二號(hào)衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)參數(shù)為:全色波段,0.45~0.90 μm。多光譜波段,波段1,0.45~0.52 μm;波段 2,0.52~0.59 μm;波段 3,0.63~0.69 μm;波段4,0.77~0.89 μm??臻g分辨率:全色,1 m;多光譜,4 m。重訪周期(側(cè)擺時(shí))5天。覆蓋周期(不側(cè)擺)69天。幅寬為45 km。

    圖1 研究區(qū)地理位置圖Fig.1 Location of the study area

    東莞地區(qū)每年3月到11月陰雨天氣較多,云層較多、較厚,不便于遙感監(jiān)測(cè),所以本研究選擇2017年2月15日的高分二號(hào)遙感影像作為數(shù)據(jù)源。

    2 遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理

    采用高斯—克呂格投影,3°分帶,平面坐標(biāo)系統(tǒng)采用1980西安坐標(biāo)系;高程系統(tǒng)采用1985國(guó)家高程基準(zhǔn),IUG1975橢球體。

    本研究遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理總體流程:所有處理都在ENVI5.3軟件環(huán)境下進(jìn)行;經(jīng)過大氣校正、正射校正、幾何校正、圖像增強(qiáng)、融合、坐標(biāo)變換等預(yù)處理工作,消除了大氣散射、幾何畸變等誤差;采用Gram-Schmidt融合方法,坐標(biāo)系從WGS84坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換成了西安1980坐標(biāo)系;最后增加了NDVI植被指數(shù)、K-Means非監(jiān)督分類結(jié)果兩個(gè)波段,增加了數(shù)據(jù)的維度,有利于提高高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建后利用分類的精度。

    在圖像增強(qiáng)處理中,彩色合成是通過高分二號(hào)數(shù)據(jù)各波段相關(guān)性分析將其各波段分組劃分,高分二號(hào)(多光譜)各波段間相關(guān)系數(shù)矩陣如表1所示;然后按照劃分結(jié)果進(jìn)行波段組合,波段組合方案及OIF值如表2所示。

    在對(duì)高分二號(hào)數(shù)據(jù)相關(guān)性分析的基礎(chǔ)上,計(jì)算3組波段組合的最佳指數(shù),可知波段1/3/4組合最佳指數(shù)最大。選取這3個(gè)波段組合作為人工解譯信息提取的最佳波段組合,該組合包含最大的信息量。而在高分二號(hào)波段3、4、1彩色合成影像上,水體、植被與建筑物的界線明顯,為人工解譯、提取測(cè)試、驗(yàn)證樣本提供了方便,進(jìn)而為遙感自動(dòng)分類奠定基礎(chǔ)。

    表1高分二號(hào)(多光譜)各波段間相關(guān)系數(shù)矩陣

    Table1MatrixofcorrelationcoefficientsamongmultispectralbandsfromGF-2satelliteimagery

    波段波段1波段2波段3波段4波段11.000 0000.950 8180.904 3730.336 042波段20.950 8181.000 0000.966 9290.430 137波段30.904 3730.963 9291.000 0000.408 729波段40.336 0420.430 1370.408 7291.000 000

    表2 波段組合方案及OIF值

    3 研究方法

    本研究首先對(duì)高分二號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行了大氣校正、正射校正、幾何校正、圖像增強(qiáng)、融合、坐標(biāo)變換等預(yù)處理工作,在此基礎(chǔ)上進(jìn)行人工解譯,對(duì)疑似圖斑進(jìn)行實(shí)地驗(yàn)證,選取部分驗(yàn)證樣本作為測(cè)試樣本,然后利用MATALAB 2016a軟件編程實(shí)現(xiàn)分形圖像分割、自動(dòng)選取訓(xùn)練樣本,結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)遙感影像進(jìn)行自動(dòng)分類。根據(jù)人工解譯工作的經(jīng)驗(yàn),正常生長(zhǎng)的農(nóng)作物在遙感影像上一般呈均勻的淺綠色、綠色、深綠色、墨綠色等色調(diào)特征,并顯示出條帶狀、斑雜狀、片狀等形狀特征。而雜草在遙感影像上一般呈色調(diào)不均勻的綠色、淺綠色,片狀且紋理粗糙。樹木則呈深綠色或墨綠色色調(diào)特征以及斑點(diǎn)狀紋理特征。農(nóng)村房屋一般為規(guī)則的長(zhǎng)方形,在遙感影像上一般呈邊界齊整藍(lán)色或紅色的長(zhǎng)方形。該地區(qū)土壤在遙感影像上一般呈土黃色,色調(diào)均勻,線狀紋理。水泥道路在遙感影像上一般呈灰白色色調(diào)特征和線狀特征。沙石堆在遙感影像上一般呈白色、灰白色和灰色色調(diào)特征,斑點(diǎn)狀紋理,斑點(diǎn)大小不均勻。裸地在遙感影像上一般呈白色色調(diào),耀眼,和相鄰地塊的反差強(qiáng)烈。

    高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田監(jiān)測(cè)工作中發(fā)現(xiàn)違規(guī)情況有“建設(shè)占用(占)、調(diào)整用途(調(diào))、荒蕪(荒)”三種情況?!罢?、調(diào)、荒”三種情況中,“占”和“調(diào)”兩種情況較難區(qū)分,根據(jù)“三調(diào)”項(xiàng)目新規(guī)定,耕作層被破壞的判定為“占”,耕作層沒被破壞且不為農(nóng)田的地塊判定為調(diào)整用途地塊。該地區(qū)解譯標(biāo)志和實(shí)地驗(yàn)證照片如表3所示。

    3.1 基于分形特征的圖像分割

    圖像分形分割法是根據(jù)圖像的特征(如灰度特征、顏色特征、紋理特征或形狀特征等)將圖像空間分割成不同的區(qū)域。本研究應(yīng)用的算法優(yōu)點(diǎn)是充分應(yīng)用了圖像的空間位置、排列信息,分割后的圖像是連續(xù)的。這類方法有很多種,如區(qū)域生長(zhǎng)算法、分裂和合并算法、聚類法等。除了以上傳統(tǒng)的分割算法外,還有一些基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、小波分析和變化等的分割方法等。分形理論是在非線性數(shù)學(xué)領(lǐng)域發(fā)展起來的一門數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)科,它在圖像分割領(lǐng)域中也獲得了較好的分類效果[8]。

    分形理論進(jìn)行圖像分割的原理是用圖像的灰度值分布的分形維數(shù)特征進(jìn)行分割[9]。分形維數(shù)直觀上與農(nóng)田的紋理相關(guān)聯(lián),因此可用分形維數(shù)作為區(qū)分不同類別農(nóng)田地物的有效因子。計(jì)算圖像維度數(shù)的常用算法有Keller的盒維數(shù)算法、差分盒維數(shù)算法、Peleg的ε-毯子算法等[10]。分形維數(shù)可以用來描述自然界的自相似性。本研究利用高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田自身的分形維數(shù)特性,來實(shí)現(xiàn)對(duì)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田遙感圖像的分割。

    表3高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建后利用情況監(jiān)測(cè)遙感解譯標(biāo)志

    Table3Remotesensinginterpretationsignsabouthighstandardfarmland

    本研究圖像分形分割采用Peleg的ε-毯子方法,在此方法中,采用Richardson定律來估計(jì)分形維數(shù)[12]:

    M(ε)=Kεd-D

    (1)

    式中:ε=1,2,3,…,為尺度因子;M(ε)是當(dāng)尺度為ε時(shí)的度量特征值;K是分形系數(shù);D是分形維數(shù);d是拓?fù)渚S數(shù)。

    對(duì)于二維灰度圖像,M(ε)的取值就是圖像的表面積測(cè)度A(ε):

    A(ε)=Kε2-D

    (2)

    如果把遙感圖像的灰度值看成高程值,那么遙感圖像就是由灰度值形成的山丘,這個(gè)曲面的上、下兩個(gè)ε構(gòu)成厚度為2ε的“毯子”。對(duì)于取值不同的ε,可以用“毯子”的體積除以2ε獲得“毯子”的表面積,即圖像的表面積A(ε)。

    具體算法如下:(1)在需處理的遙感影像中,截取多個(gè)M×M尺寸的窗口作為處理單元,從圖像左上角起始點(diǎn)開始,按照“ε-毯子”法依次計(jì)算處理各個(gè)窗口幾何中心像素的分形特征,從而將圖像灰度空間映射轉(zhuǎn)換到分形特征K空間;(2)用自適應(yīng)門限二值化K空間。找出分形特征K空間中最大值maxK,并選取合適的系數(shù)a(0

    3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法

    圖2 計(jì)算分形特征K的流程圖Fig.2 The flow chart for K calculation

    20世紀(jì)80年代中期,David等分別開發(fā)了誤差反向傳播算法(BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法),系統(tǒng)地解決了多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層變更連接權(quán)的學(xué)習(xí)問題,并給出了數(shù)學(xué)上的完整推導(dǎo)。以這種誤差反向傳播算法進(jìn)行誤差校正的多層前饋網(wǎng)絡(luò)被稱為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[8]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不需要事先確定輸入輸出之間映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程式,它把線性方程組的權(quán)值通過對(duì)樣本的訓(xùn)練進(jìn)行調(diào)整,從而學(xué)習(xí)分類規(guī)則,在給定輸入值時(shí)得到最接近期望值的輸出結(jié)果。具有隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3所示。

    圖3 具有隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Fig.3 Neural network with hidden layers

    圖3中相應(yīng)的數(shù)學(xué)公式如下所示:

    (3)

    (4)

    (5)

    (6)

    式中:xi為各個(gè)變量;Wij為神經(jīng)元的權(quán)值;ai為輸入向量的各個(gè)分量;bi為偏置量;hw,b(x)為輸出層變量。

    圖4 東莞地區(qū)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類效果圖Fig.4 BP neural network classification of the high-standard farmland in Dongguan

    基本BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法包括訓(xùn)練樣本信息的前向傳播以及誤差的反向傳播兩個(gè)過程。算法中信號(hào)經(jīng)過分量運(yùn)算后正向傳播時(shí),輸入信號(hào)通過了隱含層并對(duì)輸出節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生作用,經(jīng)過非線性變換,生成輸出信號(hào)(向量),輸出信號(hào)(向量)與期望向量做交叉熵,交叉熵值(Loss)轉(zhuǎn)入誤差的網(wǎng)絡(luò)反向傳播過程。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差反傳是將交叉熵值通過隱含層向前面的輸入層逐層反傳,在反傳過程中調(diào)整各神經(jīng)元的權(quán)值。誤差反饋過程中通

    過調(diào)整輸入節(jié)點(diǎn)與隱層節(jié)點(diǎn)的聯(lián)接強(qiáng)度(權(quán)值)和隱層節(jié)點(diǎn)與輸出節(jié)點(diǎn)的聯(lián)接強(qiáng)度(權(quán)值)以及相應(yīng)閾值,使誤差沿一定的梯度下降,經(jīng)過反復(fù)對(duì)訓(xùn)練樣本的學(xué)習(xí)訓(xùn)練,網(wǎng)絡(luò)各層神經(jīng)元的權(quán)值大小趨于穩(wěn)定,如果沒有出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象,訓(xùn)練即可停止。這樣得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各權(quán)值已經(jīng)確定,非線性方程組模型已經(jīng)形成,它能對(duì)相似的樣本自行處理并輸出交叉熵最小的非線性轉(zhuǎn)換后的分類信息。

    3.3 分形圖像分割與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系

    根據(jù)圖像像元的DN值,通過分形理論把圖像矩陣分成不同維度的區(qū)域,實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的分割,然后在不同的分割區(qū)域中選取32×32像元尺寸大小的矩陣作為訓(xùn)練樣本,再把訓(xùn)練樣本輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,得出訓(xùn)練模型用于對(duì)待測(cè)的樣本進(jìn)行識(shí)別,最后得到分類效果圖。本研究在實(shí)地驗(yàn)證的圖斑中截取32×32像元尺寸大小的矩陣作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測(cè)試樣本,這樣做對(duì)保障精度評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性具有較好的作用。

    4 結(jié)果與分析

    在對(duì)圖像進(jìn)行了分形分割后,再利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)遙感圖像自動(dòng)分類,并結(jié)合人工解譯和實(shí)地驗(yàn)證,獲得了適合東莞地區(qū)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田的遙感影像自動(dòng)分類方法。

    分形理論考慮了自然界的自相似特點(diǎn),所以基于分形特征的圖像分割算法也是一種比較接近自然,且較為實(shí)用的圖像分割方法。本研究中分形維數(shù)特征已成為農(nóng)田分類的一個(gè)重要特征。采用“ε-毯子”法(MATLAB2016a軟件編程實(shí)現(xiàn))來獲取高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田圖像的分形維數(shù),維度為5,分別對(duì)應(yīng)農(nóng)田、水體、調(diào)整用途、占用、荒蕪這5類地物。

    利用上述方法對(duì)東莞地區(qū)的農(nóng)田進(jìn)行分類,結(jié)果如圖4所示。首先,對(duì)東莞地區(qū)遙感影像(圖4(a))進(jìn)行分形處理,識(shí)別出農(nóng)田、水體、調(diào)整用途、占用、荒蕪這5類地物的分布情況(圖4(b)—(f)),為下一步的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和測(cè)試樣本的選取提供基本信息,這樣樣本的選取就具有了很大的針對(duì)性。截取32×32像元尺寸的標(biāo)準(zhǔn)圖像矩陣作為樣本矩陣,分割出的農(nóng)田、水體以及荒蕪與周邊的地物區(qū)別明顯。占用和調(diào)整用途由于情況復(fù)雜,類型較多??偟膩砜矗诸愋Ч黠@。

    把所有地物類型的分類效果圖疊加就形成總分類圖,如圖4(g)所示。最后提取所有類型的矢量邊界如圖4(h)所示,這樣就大大提高了人工解譯的效率。

    表4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法的混淆矩陣

    由于綜合考慮了圖像的分形特征,并結(jié)合了人工解譯和實(shí)地驗(yàn)證,使輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本以及測(cè)試樣本的總體質(zhì)量得到提高。該分類方法的總體精度為80.112 2%,Kappa系數(shù)為0.761 1,混淆矩陣如表4所示。

    綜上所述,分形圖像分割結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遙感分類方法的精度較高,能較好地滿足研究區(qū)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建后利用情況遙感監(jiān)測(cè)的工作需求。

    5 結(jié) 論

    本文采用分形圖像分割結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感圖像自動(dòng)分類方法,對(duì)廣東東莞高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建后利用情況進(jìn)行分類識(shí)別,評(píng)價(jià)結(jié)果的總體精度為 80.112 2%,Kappa 系數(shù)為0.761 1,總體精度較高,較好地滿足了研究區(qū)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建后利用情況遙感監(jiān)測(cè)的需求。該方法充分考慮高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田地物的自相似分形特征以及光譜特征,能充分反映高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田的關(guān)鍵信息,是一種比較適合于農(nóng)田遙感監(jiān)測(cè)的自動(dòng)分類方法。本文的成果能以點(diǎn)帶面在全國(guó)推廣,為全國(guó)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建后利用情況的實(shí)時(shí)監(jiān)管提供高效、精準(zhǔn)的決策信息,為國(guó)家耕地保護(hù)、糧食安全提供技術(shù)支撐。

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