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    基于MODIS的甘肅省土壤遙感分類

    2019-01-07 01:57:14劉春曉李純斌
    草原與草坪 2018年6期
    關(guān)鍵詞:亞類植被指數(shù)甘肅省

    劉春曉,吳 靜,李純斌,楊 偉,張 瑋

    (1.甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué) 管理學(xué)院,甘肅 蘭州 730070; 2.甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué) 資源與環(huán)境學(xué)院,甘肅 蘭州 730070)

    遙感圖像能直接、客觀地反映地表的環(huán)境信息,是研究其他環(huán)境要素的重要基礎(chǔ)[1]。土壤遙感是指通過對(duì)遙感影像的解譯,識(shí)別,劃分得出土壤類型,制作出土壤類型圖,并分析出其分布規(guī)律,為改良和合理利用土壤來提供參考[2]。在土壤調(diào)查中,有效地使用遙感資料對(duì)土壤進(jìn)行檢測,將大大減輕土壤調(diào)查的工作量。計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別技術(shù)的迅猛發(fā)展,將土壤調(diào)查技術(shù)的發(fā)展提高一步,同時(shí)也為精細(xì)化農(nóng)業(yè)提供了服務(wù)可能。

    目前,國外已經(jīng)開展采用衛(wèi)星數(shù)據(jù)和地形數(shù)據(jù)進(jìn)行土壤資源調(diào)查和制圖的研究。Burrogh[3]利用熱紅外光譜技術(shù)進(jìn)行土壤屬性的估計(jì)研究,使近紅外光譜和紅外光譜分析技術(shù)對(duì)土壤屬性的研究逐漸成熟起來;Odeh等[4]以AVHRR和DEM為數(shù)據(jù)源,采用普通克里金等方法對(duì)土壤性質(zhì)進(jìn)行了研究,并結(jié)合地形數(shù)據(jù),評(píng)價(jià)了各種研究方法的優(yōu)缺點(diǎn);Dobos等[5]基于AVHRR數(shù)據(jù)空間分辨率為500 m和1 000 m的圖像,以DEM數(shù)據(jù)為輔助對(duì)匈牙利土壤進(jìn)行分類研究,結(jié)果發(fā)現(xiàn)地形數(shù)據(jù)的加入對(duì)2種分辨率圖像的土壤分類精度都有顯著提高,且高分辨率圖像的分類精度明顯高于低分辨率圖像;Condi H R[6]研究出一種簡化的方法來測土壤反射光譜曲線,是根據(jù)分析土壤反射光譜數(shù)據(jù)得出的結(jié)論。近年來,國內(nèi)也有不少學(xué)者借助遙感圖像進(jìn)行土壤調(diào)查與分類。沙晉明等[7]利用TM圖像作為數(shù)據(jù)源,對(duì)我國植被覆蓋率高的東南山區(qū)運(yùn)用不同的分類方法進(jìn)行土壤分類的研究,結(jié)果發(fā)現(xiàn)即使運(yùn)用較好的分類方法,土壤的地形、質(zhì)地等信息也影響著分類結(jié)果;亢慶等[8-9]基于MODIS遙感數(shù)據(jù)和地形數(shù)據(jù),在第2次全國土壤普查數(shù)據(jù)庫的支持下,探討了遙感技術(shù)在受干旱地區(qū)的限制進(jìn)行土壤調(diào)查時(shí),對(duì)干旱區(qū)的土壤效果和適用性;我國學(xué)者彭杰等[10],張俊華等[11],史舟等[12],賴寧等[13],司海青等[14],關(guān)紅等[15]都對(duì)土壤高光譜特反射性特性和構(gòu)建土壤鹽分高光譜定量繁衍模型進(jìn)行了研究。

    調(diào)查以土壤類型較為復(fù)雜的甘肅省為研究區(qū),利用遙感圖像和地形數(shù)據(jù),結(jié)合甘肅省土壤數(shù)據(jù)和高分辨率遙感圖像,綜合分析了實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)、遙感信息特征及植被分布情況,并在此基礎(chǔ)上建立了適合試驗(yàn)區(qū)的土壤遙感分類系統(tǒng),探討了遙感技術(shù)在甘肅土壤分類中的可行性,以期為研究區(qū)域的土壤調(diào)查和分類提供新的方法。

    1 研究區(qū)域及數(shù)據(jù)來源

    1.1 研究區(qū)概況

    甘肅位于中國地理中心,地理位置N 32°11′~42°57′,E 92°13′~108°46′,地形狹長,橫跨多個(gè)氣候帶,地貌錯(cuò)綜復(fù)雜,山地、高原、平川、河谷、沙漠、戈壁等多種地貌類型并存,是全國各省區(qū)中地質(zhì)地貌和氣候類型最為豐富復(fù)雜的省份。

    甘肅省的土壤類型較為豐富。全省土壤分布大致可按區(qū)劃分為隴南黃棕壤、棕壤、褐土地區(qū);隴東黃綿土、黑筍土地區(qū);隴中麻土、黃白綿土區(qū);甘南草甸土、草甸草原土地區(qū);河西漠土、灌溉土區(qū)和祁連山栗鈣土、黑鈣土區(qū),共6個(gè)地區(qū)及19個(gè)土坡區(qū)。分布特點(diǎn):(1)水平分布的緯度地帶性明顯,經(jīng)度地帶性不太明顯,由南往北;(2)垂直分布規(guī)律顯著,甘肅是個(gè)多山的省份,山地所處的地理位置、山體的高低大小、山地的坡向坡度,都影響著土壤垂直地帶的分布;(3)地域分布規(guī)律受各地方土壤的母質(zhì)、地形、水文、成土年齡等條件的影響,在地帶性土壤內(nèi)部出現(xiàn)非地帶性土壤類型,并表現(xiàn)為中域或微域分布,中域分布有枝形、扇形和盆形等;(4)耕種土壤受人為作用的強(qiáng)度不同,在各地有著獨(dú)特的分布規(guī)律。

    1.2 數(shù)據(jù)來源

    1.2.1 遙感數(shù)據(jù) 在研究區(qū)域內(nèi),考慮植被生長的季節(jié)性差異的同時(shí)也要考慮地物反射差異。調(diào)查采用2011年6月的MODIS MYD09GA 反射率數(shù)據(jù)(三景)和MODIS MYD13A2植被指數(shù)數(shù)據(jù)(三景)。MYD09GA覆蓋面積約為1 100 km×1 100 km,影像大小1 200×1 200像元空間分辨率為500 m,投影方式為等面正弦投影(Sinusoidal),是可見光、近紅外到中紅外波段的表面反照率參數(shù);MYD13A2數(shù)據(jù)是空間分辨率為1 000 m的16 d三級(jí)產(chǎn)品。該數(shù)據(jù)來源于美國國家航天局(NASA)的MODIS數(shù)據(jù)產(chǎn)品分發(fā)網(wǎng)站(https://modis.gsfc.nasa.gov/)。

    1.2.2 地形數(shù)據(jù) 地形采用SRTM3數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)來源:http://datamirror.csdb.cn/dem),按3弧秒進(jìn)行采樣,其水平分辨率為90 m,綜合比例1∶25萬。將地形數(shù)據(jù)作為輔助數(shù)據(jù)對(duì)提高甘肅省土壤分類的精度起到很重要的作用,并提取3個(gè)地形參數(shù),高程、坡度、曲率(分別表示為:ELV,SLOP和CAV)。

    1.2.3 參考數(shù)據(jù) 選用全國第2次土壤普查形成的1∶100萬全國土壤數(shù)據(jù)庫作為遙感分類的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和驗(yàn)證數(shù)據(jù)。此數(shù)據(jù)是我國目前調(diào)查覆蓋面積最大、精度最高、最完整的土壤數(shù)據(jù),其基本制圖單元為土壤亞類,共有12個(gè)土綱,61個(gè)土類,227個(gè)亞類,以及10個(gè)非土壤單元。其中,研究區(qū)內(nèi)主要涉及約90個(gè)土壤亞類,2個(gè)非土壤單元。

    1.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理

    覆蓋整個(gè)甘肅省需要3景MODIS MYD09GA和MODIS MYD13A2影像,使用MODIS產(chǎn)品處理工具M(jìn)RT對(duì)MODIS數(shù)據(jù)進(jìn)行投影變換、幾何校正、鑲嵌和重采樣等預(yù)處理。投影坐標(biāo)系為雙標(biāo)準(zhǔn)緯線等積圓錐投影(ALBERS),橢球體為Krasovsky,重采樣像元尺寸為1 000 m。

    1.4 分類特征提取

    從MODIS數(shù)據(jù)產(chǎn)品中提取多波段反射率、植被指數(shù),計(jì)算濕度指數(shù)、亮度指數(shù),提取紋理特征,并從SRTM3數(shù)據(jù)中提取坡度和地面曲率等地形特征。

    1.4.1 地表反射率 MODIS 09GA數(shù)據(jù)產(chǎn)品提供了常見的對(duì)地觀測的7個(gè)光學(xué)反射率波段(表1)。

    表1 MODIS 7個(gè)反射率波段Table 1 MODIS seven reflectance bands

    1.4.2 植被指數(shù) 歸一化植被指數(shù)(NDVI)是目前應(yīng)用最廣泛的植被指數(shù),是通過兩個(gè)(或多個(gè))光譜通道的組合而得到的計(jì)算公式:

    NDVI=(Ref2-Ref1)/(Ref2+Ref1)

    (1)

    NDVI在高植被蓋度區(qū)易飽和、低植被區(qū)易受土壤背景影響的環(huán)境下,MODIS增強(qiáng)性植被指數(shù)(EVI)可較好地克服NDVI的弱點(diǎn)。EVI可用MODIS數(shù)據(jù)公式:

    EVI=2.5(Ref2-Ref1)/(Ref2+C1Ref1+C2Ref3+L)

    (2)

    式中:L=1為土壤調(diào)節(jié)參數(shù),參數(shù)C1和C2分別為6.0和7.5,通過藍(lán)波段(Ref3)來修正大氣對(duì)紅波段(Ref1)的影響。

    1.4.3 土壤亮度特征 土壤亮度是區(qū)分土壤類型的主要特征之一,采用與TM相對(duì)應(yīng)的MODIS波段反射率數(shù)據(jù)(Ref1、Ref2、Ref3、Ref4、Ref6、Ref7波段)進(jìn)行K-T變換[8,16],選擇包含土壤信息的亮度分量作為土壤亮度特征。

    1.4.4 濕度指數(shù)(NDMI) 濕度指數(shù)NDMI對(duì)濕度、含水量信息非常敏感[8,16],因?yàn)槎滩t外波段(相當(dāng)于MODIS的Ref6)受水吸收帶的影響,并且綠波段(相當(dāng)于MODIS的Ref4波段)對(duì)水體反射敏感強(qiáng),選用MODIS的這兩個(gè)波段通過規(guī)格化處理的計(jì)算公式:

    NDMI=(Ref4-Ref6)/(Ref4+Ref6)

    (3)

    1.4.5 歸一化水體指數(shù)(NDWI) 研究區(qū)域有河流,水庫等水體,為了區(qū)分水體,把水體指數(shù)作為一項(xiàng)分類特征數(shù)據(jù),計(jì)算公式:

    NDWI=(Ref4-Ref2)/(Ref4+Ref2)

    (4)

    1.4.6 歸一化積雪指數(shù)(NDSI) 歸一化積雪指數(shù)(NDSI)是提取積雪信息的一種有效方法,其算法較合理,分類精度高,具有普遍的操作意義。NDSI類似于歸一化植被指數(shù)(NDVI),對(duì)大范圍的光照條件不敏感,對(duì)大氣作用可使其局地歸一化并且不依賴于單通道的反射,NDSI的計(jì)算公式:

    NDSI=(Ref1-Ref4)/(Ref1+Ref4)

    (5)

    1.4.7 紋理特征 紋理特征是灰度值有規(guī)律的分布情況,并且采用表達(dá)可視紋理的局部平穩(wěn)(Homogeneity)特征參與分類[8,17-18],對(duì)比分析可視化后的7個(gè)波段,選用Ref2波段進(jìn)行紋理特征提取[18],公式:

    (6)

    它是對(duì)圖像局部灰度均勻性的一種度量。其值越大,代表圖像局部灰度越均勻。

    1.4.8 地形參數(shù) 由于地形與土壤類型存在著密切聯(lián)系,采用分辨率為90 m的DEM數(shù)據(jù)進(jìn)行地形特征參數(shù)的提取,綜合比例尺相當(dāng)于1∶25萬的數(shù)字高程圖像SRTM3數(shù)據(jù),并對(duì)地形數(shù)據(jù)進(jìn)行特征參數(shù)的提取,包括:坡度[16]、表面曲率。

    1.4.9 分類數(shù)據(jù)集生成 將以上根據(jù)MODIS數(shù)據(jù)提取的分類特征:植被指數(shù)、積雪指數(shù)、濕度指數(shù)、水體指數(shù)、紋理特征、晝夜地表溫度與SRTM3地形數(shù)據(jù)提取的地形參數(shù):高程、坡度、表面曲率,對(duì)以上分類特征進(jìn)行配準(zhǔn)、疊加、裁切,最后得到多層分類數(shù)據(jù)集。再對(duì)多層分類數(shù)據(jù)集和整理后的土壤矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加,為數(shù)據(jù)分析提供基礎(chǔ)。

    1.5 分類系統(tǒng)分析與訓(xùn)練數(shù)據(jù)采集

    通過對(duì)土壤數(shù)據(jù)庫進(jìn)行統(tǒng)計(jì),甘肅省共有土壤亞類90個(gè),這樣的分類體系對(duì)于空間分辨率為500 m和1 000 m的MODIS數(shù)據(jù)來說類別過于復(fù)雜,容易造成分類結(jié)果不理想,因此對(duì)各個(gè)類別的圖斑面積進(jìn)行統(tǒng)計(jì),最終舍棄了圖斑面積小于0.2 cm的35個(gè)亞類,剩余55個(gè)亞類。

    1.5.1 訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本采集 從1∶100萬中國土壤數(shù)據(jù)庫中裁剪出研究區(qū)域(甘肅省)的土壤數(shù)據(jù),并對(duì)矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何修復(fù)和拓?fù)錂z查,將其轉(zhuǎn)為柵格圖像,經(jīng)過投影轉(zhuǎn)換使其與特征圖像有統(tǒng)一的地理坐標(biāo),通過ERDAS窗口同步連接(link)方式對(duì)比,在各土類圖斑上分別對(duì)55個(gè)分類對(duì)象選取樣點(diǎn),并在特征數(shù)據(jù)集的每一層上分別采集訓(xùn)練樣本[19]。

    1.5.2 土壤類型可分度分析 為了驗(yàn)證分類訓(xùn)練樣本的準(zhǔn)確性和分類系統(tǒng)的合理性,采用兩種分類模板評(píng)價(jià)方式對(duì)土壤分類進(jìn)行判別。首先,用分類預(yù)警評(píng)價(jià)的方式對(duì)訓(xùn)練的分類模板進(jìn)行定性的預(yù)警評(píng)價(jià),結(jié)果顯示預(yù)分類的結(jié)果與參考圖像基本吻合。其次,使用可能性矩陣對(duì)分類模板進(jìn)行定量評(píng)價(jià),結(jié)果顯示誤差矩陣值為82.3%。

    1.5.3 分類 現(xiàn)有的分類方法有Mahalanobis距離法[20]、最小距離法、最大似然法等[8],而最大似然法是比較常用并且比較成熟的一種分類方法,使用最大似然法在ERDAS中進(jìn)行監(jiān)督分類,技術(shù)路線見圖1。

    2 結(jié)果與分析

    由于軟件進(jìn)行分類時(shí)按照?qǐng)D像的光譜特征進(jìn)行聚類分析,并且分類具有一定的盲目性,因此,對(duì)分類后的圖像進(jìn)行后處理;首先進(jìn)行聚類統(tǒng)計(jì),由于制度表達(dá)受精度的限制,對(duì)于分類結(jié)果中較小的圖斑有必要進(jìn)行剔除,然后進(jìn)行重新編碼,最后得到分類類別明確和圖面比較完整的分類圖像。由于后處理前的分類圖像存在某一土壤類的圖斑太小而被剔除,因此最終輸出的結(jié)果為34類土壤亞類(圖2)。使用驗(yàn)證樣本,以混淆矩陣分析方法計(jì)算總分類精度R和一致性指數(shù)Kappa[21]。結(jié)果總體分類精度達(dá)到74%,整體Kappa統(tǒng)計(jì)值為0.728。

    圖1 技術(shù)路線Fig.1 Technology roadmap

    圖2 甘肅省土壤遙感分類結(jié)果Fig.2 Result of soil remote sensing classification in Gansu province

    甘肅省土壤類型分布比例較大的有黃綿土、灰棕漠土、冷鈣土、荒漠風(fēng)沙土,所占比例分別是28.70%、19.70%、13.10%、9.10%。其中,甘肅省中部主要土壤類型有黃綿土、淡灰鈣土、黑麻土等。在河西走廊區(qū)域主要土壤類型有灰棕漠土、石膏灰棕漠土、荒漠風(fēng)沙地等。中南部地區(qū)土壤類型主要有黑氈土、棕壤、石灰性褐土等。分類結(jié)果較差的土壤類型有黃棉土、棕漠土、冷鈣土、淡灰冷鈣土、高山漠土、黑麻土、灰棕漠土、荒漠風(fēng)沙土,與實(shí)際面積的比差分別是20.6、17.7、9.5、5.6、4.2、4.0、3.4、3.0(圖2)。土壤分類結(jié)果之所以還存在著一定的誤差,是由于甘肅省山地縱橫交錯(cuò),地形錯(cuò)綜復(fù)雜,在獲取數(shù)據(jù)的時(shí)候難免會(huì)因?yàn)榈匦纹鸱?,?fù)雜多變引起誤差,使得一些土壤亞類出現(xiàn)錯(cuò)分的情況。

    3 討論

    (1)數(shù)據(jù)選擇方面。試驗(yàn)采用6月的光譜數(shù)據(jù)的成像,由于在該時(shí)相下植被生長良好,對(duì)于多源數(shù)據(jù)中表觀植被的部分(NDVI,EVI等)數(shù)據(jù)分布良好,特征比較明顯,但是由于植被在這個(gè)時(shí)相下生長旺盛、枝葉繁密,對(duì)土壤表面有大面積的覆蓋影響,從而導(dǎo)致土壤亮度等數(shù)據(jù)分布偏離正常值。因此利用多源數(shù)據(jù),結(jié)合時(shí)間分辨率和空間分辨率更高的數(shù)據(jù),并且綜合考慮土壤分類的多方面因子,才能提高土壤分類的精度。因此合理的選擇數(shù)據(jù)是影響分類精度的重要因素之一。

    (2)甘肅省土壤亞類自身差異性的影響。從土壤分布的自身特點(diǎn)分析,土壤亞類間土壤物化性質(zhì)相似性較大,進(jìn)而導(dǎo)致地面景觀(植被)分布差異性小,而以地面光譜反射率為信息源遙感數(shù)據(jù)表現(xiàn)出的光譜特征區(qū)分度不高,這也是遙感手段土壤分類結(jié)果與全國第2次土壤調(diào)查結(jié)果的差異所在。

    (3)空間因素。首先從整體地形來分析,甘肅省地形復(fù)雜多樣,較為破碎,山脈分布面積廣,且縱橫交錯(cuò),另外分布有平川、高山、沙漠戈壁和盆地等類型,海拔相差懸殊。受這種破碎的地形和山脈交錯(cuò)分布特征的影響,對(duì)于一些分布面積較小,并未達(dá)到數(shù)據(jù)分辨率要求的水稻土、沼澤土、潮土、灌淤土等未進(jìn)入分類。因此,研究區(qū)域的空間結(jié)構(gòu)在一定程度上會(huì)影響著土壤分類。

    4 結(jié)論

    (1)地表反射率、歸一化積雪指數(shù)、水體指數(shù)、濕度指數(shù)、紋理特征、晝夜地表溫度植被指數(shù)等分類特征再結(jié)合研究區(qū)域的地形參數(shù)特征得到理想的分類結(jié)果,適合作為甘肅省土壤分類的分類特征。

    (2)未被分出的土壤亞類的原因與地理空間因素、數(shù)據(jù)的選取、數(shù)據(jù)的分辨率、分類方法和土壤分布的自身特點(diǎn)等因素相關(guān)。

    (3)根據(jù)植被指數(shù)等遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品,提取9種圖像特征,并結(jié)合DEM生成的地形參數(shù)數(shù)據(jù),利用計(jì)算機(jī)自動(dòng)分類法,對(duì)土壤類型進(jìn)行系統(tǒng)分類。最終獲得了34個(gè)土壤亞類,分類的總體精度達(dá)到74%。

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