基于Landsat-8和Sentinel-2A多光譜影像的陸良縣日光溫室面積估算

蔣 怡，李宗南，任國業(yè)，王 昕，李章成

(四川省農(nóng)業(yè)科學(xué)院遙感應(yīng)用研究所，四川 成都 610066)

【研究意義】近年來，設(shè)施農(nóng)業(yè)在我國發(fā)展快速。截至2012年，我國設(shè)施園藝面積達(dá)386.4萬hm2[1]。使用溫室、塑料大棚等設(shè)施種植各類蔬菜、水果、花卉已成為我國重要的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式。設(shè)施農(nóng)業(yè)的發(fā)展改變了多地農(nóng)業(yè)土地利用方式及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式，引起了土地利用變化研究的關(guān)注[2]及地方農(nóng)業(yè)部門的重視；快速獲取準(zhǔn)確的設(shè)施農(nóng)業(yè)空間信息有助于農(nóng)業(yè)管理決策。【前人研究進(jìn)展】設(shè)施農(nóng)業(yè)種植信息主要通過實(shí)地調(diào)查和遙感監(jiān)測獲取，受限于高分辨率影像的覆蓋率及成本，區(qū)域設(shè)施農(nóng)業(yè)監(jiān)測主要采用10～30 m中高空間分辨率影像。文獻(xiàn)[3-5]研究了HJ-1、TM和ZY3等10～30 m分辨率影像中設(shè)施農(nóng)業(yè)的光譜特征，采用基于知識分類法、指數(shù)模型、最鄰近分類方法提取了大棚菜地的信息。文獻(xiàn)[6]研究了Worldview-2高分辨率影像中日光溫室的紋理特征，結(jié)果表明紋理特征能提高日光溫室的分類精度。我國日光溫室主要為塑料大棚，塑料透光性、大棚內(nèi)作物類型差異造成日光溫室遙感存在“同物異譜”問題。【本研究切入點(diǎn)】本研究使用具有8波段以上的Landsat-8 OLI、Sentinel-2A MSI影像[7]，采用目視解譯和4種監(jiān)督分類方法提取設(shè)施種植的空間信息，并進(jìn)行精度評價(jià)。通過比較4種監(jiān)督分類方法提取日光溫室空間信息的精度，【擬解決的關(guān)鍵問題】解決快速提取陸良縣設(shè)施農(nóng)業(yè)空間信息的方法，獲取陸良縣2016年日光溫室空間信息。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

陸良縣隸屬于云南省曲靖市，位于云南省東部，北緯24°44′～25°18′，東經(jīng)103°23′～104°02′。全縣東西長65.6 km，南北寬62.8 km，總面積約1990 km2。壩區(qū)面積772 km2，占總面積的38.8 %，是云南省第一大高原平壩。境內(nèi)海拔1840 m，屬亞熱帶高原季風(fēng)型冬干夏濕氣候區(qū)，年平均氣溫14.7 ℃，年總積溫5326 ℃，年降雨量為900～1000 mm，無霜期249 d，年日照時(shí)數(shù)2442.5 h。具有冬無嚴(yán)寒，夏無酷暑，春暖干旱，秋涼濕潤的特點(diǎn)，農(nóng)業(yè)資源條件優(yōu)良。近年來，該縣依靠獨(dú)特的農(nóng)業(yè)資源大力發(fā)展設(shè)施種植業(yè)，境內(nèi)有大規(guī)模連片的設(shè)施種植大棚。

1.2 數(shù)據(jù)來源

1.2.1 遙感衛(wèi)星影像 由圖1顯示，研究采用數(shù)據(jù)為Landsat-8衛(wèi)星于2016年11月23日采集的OLI影像和Sentinel-2A衛(wèi)星于2016年12月8日采集的多光譜影像。OLI影像為Landsat-8上攜帶的陸地成像儀獲取的多光譜影像，寬幅為185 km×185 km；該數(shù)據(jù)含15 m分辨率的全色波段影像和30 m分辨率的8波段影像。Sentinel-2A影像可覆蓋13個(gè)光譜波段，刈幅寬度達(dá)290 km2，光譜分辨率為15～180 nm；該數(shù)據(jù)包含10 m空間分辨率的4波段影像、20 m分辨率的6波段影像和60 m分辨率的3波段影像。

1.2.2 驗(yàn)證數(shù)據(jù) 使用Google earth發(fā)布的2016年12月12日歷史影像建立驗(yàn)證樣區(qū)，通過目視解譯提取設(shè)施農(nóng)業(yè)空間信息。選擇4個(gè)驗(yàn)證樣區(qū)，結(jié)合野外實(shí)地調(diào)查資料，建立日光溫室、小春作物、裸地、林地和居民點(diǎn)等解譯標(biāo)志，通過目視解譯得到樣區(qū)內(nèi)日光溫室的面積，以此作為驗(yàn)證數(shù)據(jù)。

1.3 光溫設(shè)施種植區(qū)域遙感方法

1.3.1 影像預(yù)處理 影像預(yù)處理包括大氣校正和數(shù)據(jù)融合。大氣校正使用ENVI FLAASH模塊執(zhí)行，獲得各波段影像地物反射率。使用Landsat-8 OLI影像中15 m全色影像與30 m多光譜影像融合，得到分辨率為15 m融合圖像；使用Sentinel-2AMSI影像中10 m紅光波段影像和6個(gè)20 m分辨率的波段進(jìn)行影像融合，得到分辨率為10 m的融合圖像。

圖1 陸良縣遙感影像Fig.1 Remote sensing images in Luliang county

圖2 研究區(qū)日光溫室Fig.2 Solar greenhouse in the study area

1.3.2 典型地物遙感特征分析 由圖2顯示，結(jié)合地面調(diào)查，本研究選取的日光溫室包括：塑料大棚和小拱棚。使用大氣校正后得到的多光譜反射率數(shù)據(jù)分析研究區(qū)典型地物光譜遙感特征。選取日光溫室、小春作物、裸地、林地和居民點(diǎn)5類典型地物的感興趣區(qū)，統(tǒng)計(jì)感興趣區(qū)內(nèi)日光溫室各波段反射率的極值和其余各類地物反射率均值，然后根據(jù)典型波段中心波長位置，繪制出各典型地物的光譜反射率曲線(圖3)。

從圖3可以看出，日光溫室在各波段的反射率有較寬的范圍，說明日光溫室同物異譜的問題明顯。在海岸藍(lán)波段、藍(lán)光波段和綠光波段，小春作物、裸地、林地和居民點(diǎn)的光譜反射率均低于日光溫室的。近紅外波段到短波紅外2波段，小春作物的光譜反射率完全處于日光溫室的光譜包絡(luò)線之內(nèi)。從短波紅外1波段開始，裸地和居民點(diǎn)的光譜反射率也進(jìn)入了日光溫室的光譜包絡(luò)線。林地的光譜曲線始終低于日光溫室的。日光溫室、小春作物和林地在近紅外波段的反射率達(dá)到極值，裸地和居民點(diǎn)的在短波紅外1波段達(dá)到極值。

1.4 光溫設(shè)施種植區(qū)域遙感方法

分別使用目視解譯及最小距離法、馬氏距離法、最大似然法和支持向量機(jī)4種監(jiān)督分類法提取并估算日光溫室的面積。根據(jù)多光譜特征分析以及Landsat-8和Sentinel-2A影像各個(gè)波段的RGB假彩色合成效果，分別選擇7,5,3波段和4,3,2波段數(shù)據(jù)進(jìn)行RGB合成，作為目視解譯及訓(xùn)練區(qū)底圖。訓(xùn)練樣本通過可分離性評價(jià)，所有訓(xùn)練樣本類別的可分離性數(shù)值均大于1.9，各類典型地物易于區(qū)分。

圖3 研究區(qū)典型地物多光譜曲線Fig.3 Spectral curve of typical objects in the study area

1.5 精度評價(jià)

隨機(jī)選取4個(gè)25～36 km2的樣區(qū)范圍進(jìn)行精度評價(jià)。以Google Earth影像解譯得到的真實(shí)日光溫室面積總量為準(zhǔn)值(A0)，由隨機(jī)選取某一樣區(qū)內(nèi)提取的日光溫室面積總量(Ai)與(A0)進(jìn)行比較，獲取區(qū)域內(nèi)總體面積提取精度，即為區(qū)域精度(Ki)。計(jì)算公式：

通過計(jì)算4個(gè)隨機(jī)樣區(qū)內(nèi)的日光溫室面積，評價(jià)二種遙感影像監(jiān)測陸良縣日光溫室面積的提取精度。

2 結(jié)果與分析

2.1 設(shè)施種植區(qū)域的遙感精度

對2種遙感影像分別進(jìn)行人工目視解譯，提取面積計(jì)算精度結(jié)果詳見表1；在相同訓(xùn)練樣區(qū)條件下，通過使用4種不同的分類器進(jìn)行監(jiān)督分類。

表1 不同估算方法的日光溫室面積區(qū)域精度Table 1 Accuracy of solar greenhouse area estimated by different methods

圖4 陸良縣日光溫室分布Fig.4 Distribution of solar greenhouse in Luliang county

由表1顯示，2種影像的目視解譯的結(jié)果精度最高。基于Landsat-8影像的解譯結(jié)果，目視解譯和平均精度最高的最大似然法監(jiān)督分類結(jié)果分別為97.54 %和91.89 %，其誤差為5.65 %；基于Sentinel-2A影像的解譯結(jié)果，目視解譯和平均精度最高的最大似然法監(jiān)督分類結(jié)果分別為98.82 %和93.89 %，誤差為4.93 %，誤差都較小。由于部分設(shè)施農(nóng)業(yè)的光譜信息與建筑等的光譜很相似，有著明顯的“同譜異物”現(xiàn)象存在[8]，人工目視解譯會根據(jù)已知知識考慮地物的位置信息，避免錯(cuò)分；最大似然是建立在每個(gè)波段每一類統(tǒng)計(jì)均呈正態(tài)均勻分布的基礎(chǔ)上；馬氏距離則更多的是一種變量相關(guān)性的考慮[9]；2種分類方法均無法解決異物同譜的問題。此外，最小距離法由于算法簡單且受到模式散布的影響，在圖幅范圍內(nèi)一次性地對所有地物進(jìn)行分類，地物之間相近光譜信息的互相干擾，在波段數(shù)較多的影像上都不太適用。支持向量機(jī)法能自動尋找對分類由較大區(qū)分能力的支持向量并構(gòu)造出分類器，可以將類與類的間隔最大化，但是由于參數(shù)設(shè)置復(fù)雜，最優(yōu)參數(shù)難以確定，且需要的時(shí)間長，因此需要慎重選擇。

2.2 陸良縣設(shè)施種植區(qū)域分布情況

由圖4顯示，使用Landsat-8和Sentinel-2A多光譜影像，分別通過精度最高的監(jiān)督方法提取陸良縣設(shè)施種植區(qū)域空間信息。2種影像提取的設(shè)施種植區(qū)域基本一致。根據(jù)遙感獲取的設(shè)施農(nóng)業(yè)空間信息，陸良縣日光溫室主要分布于湖積平原區(qū)。平原區(qū)土壤深厚肥沃、灌溉排澇條件好、交通路網(wǎng)發(fā)達(dá)，利于發(fā)展設(shè)施種植農(nóng)業(yè)。統(tǒng)計(jì)基于2種影像估算的日光溫室面積，基于Landsat-8的面積為5381.62 hm2，基于Sentinel-2A的面積為5347.84 hm2；2種遙感影像均能較好的提取設(shè)施種植的空間信息。

3 討 論

根據(jù)相關(guān)調(diào)查研究，我國設(shè)施農(nóng)業(yè)類別包括地膜覆蓋、中小拱棚、塑料大棚、加溫溫室、日光溫室以及微滴灌系統(tǒng)等；在多數(shù)區(qū)域內(nèi)，多種類別的設(shè)施農(nóng)業(yè)同時(shí)存在；而部分類型的設(shè)施農(nóng)業(yè)的光譜與休耕地、建筑等的光譜相似，異物同譜導(dǎo)致錯(cuò)分概率上升。另外我國農(nóng)業(yè)處于轉(zhuǎn)型期，大部分地區(qū)的設(shè)施農(nóng)業(yè)普遍種植散、規(guī)模小，與傳統(tǒng)作物間作導(dǎo)致混合像元多，紋理復(fù)雜。提高我國設(shè)施農(nóng)業(yè)遙感監(jiān)測精度有賴于使用光譜和空間分辨率性能更高的遙感數(shù)據(jù)、最優(yōu)的遙感分類算法。此外，還可以通過野外實(shí)地調(diào)查，將設(shè)施農(nóng)業(yè)的光譜、文理特征建立成知識庫，形成專業(yè)資料，使用先驗(yàn)知識，提高監(jiān)測精度。Landsat-8和Sentinel-2A影像雖然不屬于高分辨率影像，但是歷史影像時(shí)序長、覆蓋率高，是土地利用變化研究常用數(shù)據(jù)，因此有助于進(jìn)一步開展區(qū)域的設(shè)施農(nóng)業(yè)時(shí)空動態(tài)變化分析。

4 結(jié) 論

通過對Landsat-8和Sentinel-2A多光譜影像進(jìn)行大氣校正和影像融合等預(yù)處理，分別得到云南省陸良縣15 m分辨率的Landsat-8融合影像和10 m分辨率的Sentinel-2A融合影像。使用融合影像提取陸良縣設(shè)施種植區(qū)域，通過樣區(qū)數(shù)據(jù)驗(yàn)證，綜合對比4種監(jiān)督分類算法的面積估算精度及2種影像提取的面積精度。其中，基于Landsat-8影像的解譯結(jié)果，目視解譯面積精度為97.54 %；4種監(jiān)督分類方法估算面積的平均精度依次為77.31 %，91.35 %，91.89 %和83.15 %；基于Sentinel-2A影像的目視解譯面積精度為98.82 %，估算面積的平均精度依次為80.80 %，87.01 %，93.89 % 和85.41 %。2種影像的面積估算精度均較為理想。結(jié)果表明：①2種影像的日光溫室監(jiān)測均適于使用最大似然法，其估算精度與目視解譯精度誤差分別為5.65 %和4.93 %；②Landsat-8和Sentinel-2A多光譜影像可快速準(zhǔn)確監(jiān)測設(shè)施農(nóng)業(yè)的空間信息，陸良縣日光溫室主要分布于湖積平原區(qū)，與實(shí)際情況相符，基于Landsat-8多光譜影像遙感陸良縣日光溫室的面積為5381.62 hm2，基于Sentinel-2A的面積為5347.84 hm2。