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    利用Sentinel-2A多光譜成像儀與Landsat 8陸地成像儀影像進(jìn)行普陀山島植被分類效果比較

    2019-10-28 10:01:58章曉潔鄧艷芬張亞超蔣蕓蕓邱桔斐
    測(cè)繪通報(bào) 2019年10期
    關(guān)鍵詞:普陀山針葉林闊葉林

    章曉潔,鄧艷芬,張亞超,蔣蕓蕓,邱桔斐

    (國(guó)家海洋局東海海洋環(huán)境調(diào)查勘察中心,上海 200137)

    我國(guó)海岸線綿長(zhǎng),海島眾多,隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)逐漸增強(qiáng),海島開發(fā)利用活動(dòng)日益頻繁,海島原生動(dòng)植物資源面臨巨大威脅。遙感技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于資源調(diào)查[1-2]、生物量估算[3]等領(lǐng)域。遙感影像分類有助于調(diào)查海島資源分布現(xiàn)狀,為海島資源保護(hù)和合理開發(fā)利用提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。歐洲空間局(European Space Agency,ESA)于2015年6月發(fā)射升空的Sentinel-2A衛(wèi)星和美國(guó)國(guó)家航空航天局(National Aeronautics and Space Administration,NASA)于2013年2月發(fā)射升空的Landsat 8衛(wèi)星都可免費(fèi)提供全球較高空間分辨率的多光譜遙感影像,在海島調(diào)查中的應(yīng)用潛力較大。

    Sentinel-2A搭載的多光譜成像儀(multi-spectral instrument,MSI)和Landsat8搭載的陸地成像儀(operational land imager,OLI)的波段設(shè)置具有相似性。自2015年以來(lái),已經(jīng)有一些研究將MSI影像和OLI影像進(jìn)行了對(duì)比。文獻(xiàn)[4—5]對(duì)MSI和OLI兩個(gè)傳感器的波段差異導(dǎo)致的輻射度、大氣表觀反射率的差異進(jìn)行了研究。文獻(xiàn)[6]比較了MSI和OLI數(shù)據(jù)在火災(zāi)烈度評(píng)估中的應(yīng)用效果。文獻(xiàn)[7]基于MSI、Landsat 7和Landsat 8影像的地面反射率和由反射率估計(jì)的生物物理量對(duì)它們進(jìn)行了比較。文獻(xiàn)[8]對(duì)比了MSI和OLI在森林冠層覆蓋度和葉面積指數(shù)反演的效果。文獻(xiàn)[9]對(duì)比了MSI和Landsat 8 OLI的地表反射率、BRDF修正反射率、NDVI指數(shù)等。文獻(xiàn)[10]基于K均值法非監(jiān)督分類對(duì)比了MSI和OLI的分類效果。文獻(xiàn)[11]進(jìn)行了資源三號(hào)(ZY3)、Sentinel-2A、高分一號(hào)(GF1)和Landsat 8影像的城市、鄉(xiāng)鎮(zhèn)和農(nóng)村居民地提取精度的比較。但尚未見將MSI和OLI用于海島土地利用類型分類或植被分類的效果比較的相關(guān)研究成果發(fā)表。因此,本文以普陀山島為例,將這兩種傳感器的影像用于植被分類并進(jìn)行精度檢驗(yàn)和對(duì)比分析。

    1 研究區(qū)概況及試驗(yàn)數(shù)據(jù)

    1.1 研究區(qū)概況

    普陀山島位于浙江省舟山市,是舟山群島中的一個(gè),島上植被密集。根據(jù)文獻(xiàn)[12]的研究,有關(guān)普陀山植被資源整體認(rèn)識(shí)的研究還比較欠缺,普陀山是亞熱帶常綠闊葉林海島型地帶性植被的典型代表,物種組成上主要林型的物種與大陸相似,以殼斗科(Fagaceae)和樟科(Lauraceae)占優(yōu)勢(shì),主要林型間優(yōu)勢(shì)種的差異較大,物種多樣性差異也較大。根據(jù)國(guó)家海洋局東海分局“海島物種調(diào)查登記和海島生態(tài)區(qū)劃專題研究”中2014年11月至2015年9月對(duì)普陀山島的實(shí)地樣方、樣線調(diào)查,普陀山的自然-半自然植被根據(jù)外貌可劃分為10大類型,即:常綠闊葉林、常綠闊葉和落葉闊葉混交林、落葉闊葉林、針闊混交林、針葉林、常綠灌叢、落葉灌叢、土生草叢、鹽生草叢和沙生草叢。因此,本文將植被分類目標(biāo)定為闊葉林、針闊混交林、針葉林、灌叢和草叢5種。

    1.2 試驗(yàn)數(shù)據(jù)

    Sentinel-2A MSI包含13個(gè)光譜波段,覆蓋可見光、近紅外及短波紅外波段,不同波段的空間分辨率不同,其中可見光及842 nm近紅外波段的空間分辨率為10 m,其余波段為20或60 m,產(chǎn)品幅寬為100 km×100 km,重訪周期為10 d,與Sentinel-2B組網(wǎng)后可提高至5 d。Landsat 8 OLI包含9個(gè)波段,除1個(gè)空間分辨率為15 m的全色波段外,還包括8個(gè)空間分辨率為30 m的可見光、近紅外及短波紅外波段,產(chǎn)品寬幅為185 km×185 km,重訪周期為16 d。

    為使MSI和OLI的分類結(jié)果具有可比性,在影像下載時(shí)盡量選擇獲取日期相同或相近的影像,并考慮夏季是植被生長(zhǎng)最旺盛的季節(jié),且云霧影響較小,因此本研究最終選取了2017年7月25日的MSI影像和2017年7月23日的OLI影像。

    同時(shí)以國(guó)家海洋局東海分局組織開展的“海島物種調(diào)查登記和海島生態(tài)區(qū)劃專題研究”獲得的普陀山植被現(xiàn)狀圖為參考,用于后續(xù)樣本選擇。

    2 研究方法

    本研究首先對(duì)遙感影像進(jìn)行預(yù)處理。由于ESA提供的MSI影像為L(zhǎng)evel-1C產(chǎn)品,反映的是大氣頂層反射率,因此首先利用ESA提供的SNAP軟件插件Sen2Cor2.5.5進(jìn)行大氣校正,并利用SNAP軟件將MSI影像轉(zhuǎn)變?yōu)槌S眠b感軟件可處理的格式。對(duì)于OLI,則利用FLAASH方法進(jìn)行大氣校正。然后將MSI影像和OLI影像都進(jìn)行像元大小為10 m×10 m的重采樣。

    在遙感影像分類中,最大似然法(maximum likelihood)監(jiān)督分類因穩(wěn)定性好、精度高而被廣泛使用,且該方法在新方法研究中常被用來(lái)作為參照[13-15]。因此本文利用最大似然法分別對(duì)這兩種影像進(jìn)行遙感分類,主要目的為區(qū)分出闊葉林、針葉林、針闊混交林、灌叢和草本植被,同時(shí)也對(duì)其他地物類型進(jìn)行分類。用于最大似然法分類輸入的訓(xùn)練樣本,根據(jù)參考數(shù)據(jù)進(jìn)行人工選取。訓(xùn)練樣本共包含闊葉林、針闊混交林、針葉林、灌叢、草叢、建筑物、沙灘、島陸水體、海水等9類(詳見表1)。需要注意的是,樣本選取的參考數(shù)據(jù)來(lái)源于樣方、樣線法調(diào)查,調(diào)查結(jié)果并不能完全準(zhǔn)確地體現(xiàn)普陀山島植被分布現(xiàn)狀。雖然人工選取樣本時(shí)經(jīng)過(guò)目視判斷,但仍可能存在一定的誤差。人工選取精度檢驗(yàn)樣本進(jìn)行結(jié)果的精度檢驗(yàn)見表1。

    表1 分類樣本和檢驗(yàn)樣本個(gè)數(shù)及像元數(shù)匯總

    3 分類結(jié)果及討論

    MSI和OLI的分類結(jié)果如圖1所示,兩種影像的所有像元都被分到不同類別中,無(wú)未分類像元??梢钥闯鯫LI分類結(jié)果較MSI更零碎。利用精度檢驗(yàn)樣本對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行精度檢驗(yàn),得到MSI影像總體分類精度為94.9%,Kappa系數(shù)為0.87;OLI影像總體分類精度為93.5%,Kappa系數(shù)為0.83。MSI影像的總體精度略高于OLI影像。

    表2和表3是兩種影像分類結(jié)果中各個(gè)類別的精度統(tǒng)計(jì)??梢钥闯觯徽撌荕SI影像還是OLI影像,相對(duì)非植被的類別來(lái)說(shuō),5種植被類別的漏分、錯(cuò)分較嚴(yán)重。MSI的5種植被分類精度均高于OLI,尤其是針葉林和灌叢這兩類。而在沙灘和島陸水體這兩類中,MSI的分類精度略低于OLI。

    表2 Sentinel-2A MSI分類精度統(tǒng)計(jì) (%)

    綜合生產(chǎn)者精度和用戶精度,MSI和OLI中分類最精確的都是海水,而在5種植被類別中,綜合來(lái)看最精確的都是闊葉林。MSI分類誤差和OLI分類誤差整體表現(xiàn)相似。兩者錯(cuò)分誤差最大的都是針葉林,其中很大一部分像元實(shí)際為針闊混交林或灌叢;漏分誤差最大的都是針闊混交林,大部分針闊混交林像元被分到了闊葉林、針葉林或灌叢類別中。由于針闊混交林本身就是針葉林和闊葉林的混合,因此針闊混交林像元被分到了闊葉林或針葉林像元中并不意外。而闊葉林、針闊混交林和針葉林與灌叢之間的混分,可能是由于某些植被并不絕對(duì)是喬木或灌木,例如普陀山島上的紅山茶、檵木、柘木、海桐等物種既是灌木又可能是小喬木,因此增加了分類難度。

    表3 Landsat 8 OLI分類精度統(tǒng)計(jì) (%)

    需要注意的是,OLI的針闊混交林的漏分誤差接近50%,灌叢和針葉林的錯(cuò)分誤差均達(dá)到了50%以上,而MSI相應(yīng)類別的誤差則小得多。

    4 結(jié) 論

    本文以普陀山島為例,將Sentinel-2A MSI和Landsat 8 OLI影像的海島植被分類效果進(jìn)行了比較,結(jié)果表明MSI的總體分類精度略高于OLI,MSI的5種植被分類精度均高于OLI,尤其是針葉林和灌叢這兩類,而在沙灘和島陸水體這兩類中,MSI的分類精度略低于OLI。兩種影像分類結(jié)果中精度最高的都是闊葉林,錯(cuò)分誤差最大的都是針葉林,漏分誤差最大的都是針闊混交林。需注意的是,由于本文分類的訓(xùn)練樣本和精度檢驗(yàn)的訓(xùn)練樣本都是人工選取,雖然有參考數(shù)據(jù),但該數(shù)據(jù)來(lái)源于樣方樣線調(diào)查,數(shù)據(jù)結(jié)果并不能完全準(zhǔn)確地體現(xiàn)普陀山島植被分布現(xiàn)狀,因此可能在一定程度上影響本研究的結(jié)果精度。在下一步研究中,可以通過(guò)實(shí)地調(diào)查獲取植被分布位置及物種類型,獲得足夠多的可靠樣本,排除人工選取訓(xùn)練樣本帶來(lái)的誤差,以期獲得更可靠的分類結(jié)果。

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