基于SPAN與NDVI的全極化SAR數(shù)據(jù)喀斯特地區(qū)土地類型劃分

蘇彩霞，胡 娟，歐衛(wèi)華，曹永鋒

基于SPAN與NDVI的全極化SAR數(shù)據(jù)喀斯特地區(qū)土地類型劃分

蘇彩霞1，胡 娟2，歐衛(wèi)華1，曹永鋒1※

（1. 貴州師范大學(xué)大數(shù)據(jù)與計算機科學(xué)學(xué)院，貴陽 550001；2. 貴州師范大學(xué)地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，貴陽 550001）

地貌復(fù)雜性、地物多樣性等特征使得全極化合成孔徑雷達(dá)（Synthetic Aperture Radar，SAR）數(shù)據(jù)的散射機制和散射強度相互交織，從而導(dǎo)致基于傳統(tǒng)Wishart-/的全極化SAR數(shù)據(jù)難以實現(xiàn)喀斯特地區(qū)土地類型的有效劃分。針對此問題，該研究首先用復(fù)Wishart距離測度對研究區(qū)土地類型樣本進(jìn)行聚類，同時利用/平面對研究區(qū)進(jìn)行超盒聚類，然后根據(jù)超盒聚類結(jié)果平均相干矩陣與樣本聚類結(jié)果平均相干矩陣間的復(fù)Wishart距離進(jìn)行半監(jiān)督分類，獲得研究區(qū)土地類型劃分的初步結(jié)果。在此基礎(chǔ)上利用對建筑物與裸巖地敏感的極化總功率（Polarimetric-Total-Power，SPAN）和對林地、草地與耕地敏感的歸一化植被指數(shù)（Normalized Differential Vegetation Index，NDVI）對初步結(jié)果繼續(xù)進(jìn)行劃分，最終將研究區(qū)土地類型劃分為水體、林地、草地、耕地、建筑地和裸巖地，總體分類精度為81.45%；采用另一地勢相對平緩、地形相對單一的典型喀斯特地區(qū)全極化SAR數(shù)據(jù)進(jìn)行驗證，在實現(xiàn)該地區(qū)土地類型劃分的同時總體分類精度為85.66%。這說明該研究方法能夠?qū)崿F(xiàn)喀斯特地區(qū)土地類型的準(zhǔn)確劃分。

全極化SAR；喀斯特地區(qū)；土地類型劃分；極化總功率；歸一化植被指數(shù)

0 引 言

喀斯特地區(qū)不利的自然因素及不合理的人為因素使得植被破壞嚴(yán)重、土壤流失過多，從而造成喀斯特地區(qū)石漠化程度非常嚴(yán)重，生態(tài)環(huán)境十分惡劣。為了更好掌握喀斯特地區(qū)石漠化狀況，研究適用于該地區(qū)目標(biāo)地物識別與土地類型劃分的技術(shù)十分重要[1]。基于光學(xué)遙感與地理幾何特征的傳統(tǒng)監(jiān)測技術(shù)，基本解決了喀斯特地區(qū)因地理環(huán)境差導(dǎo)致工作難以進(jìn)行的問題[2]。然而，由于石漠化嚴(yán)重的喀斯特地區(qū)常年陰雨、云霧較多，采用光學(xué)遙感難以實現(xiàn)該區(qū)域土地類型的準(zhǔn)確劃分。因此研究有效克服陰雨和云霧天氣并準(zhǔn)確實現(xiàn)喀斯特地區(qū)土地類型劃分的技術(shù)十分迫切。

因全天時、全天候、分辨率高、覆蓋面大、且能夠穿透云層、蔭蔽地物等優(yōu)點，全極化合成孔徑雷達(dá)（Synthetic Aperture Radar，SAR）數(shù)據(jù)被廣泛應(yīng)用于目標(biāo)地物識別和土地類型劃分[3]。如丁建麗等[4]采用繞封模型特征子集選擇方法與支持向量機結(jié)合，利用全極化SAR數(shù)據(jù)實現(xiàn)了新疆干旱區(qū)土壤鹽漬化的監(jiān)測；Niu等[5]基于規(guī)則的分類技術(shù)和支持向量機利用全極化SAR數(shù)據(jù)實現(xiàn)了加拿大安大略城市土地覆蓋的分類；馬騰等[6]結(jié)合實地數(shù)據(jù)分析，選取平均散射角、平均特征值、單次反射特征值相對差異度為分類特征變量，通過最小距離法確定決策邊界，并結(jié)合樹分類器實現(xiàn)了內(nèi)蒙古河套灌區(qū)的土地類型劃分；Negri等[7]采用支持向量機進(jìn)行聚類，然后結(jié)合條件迭代模式算法及關(guān)聯(lián)信息，準(zhǔn)確實現(xiàn)了巴西亞馬遜地區(qū)各種土地類型的劃分。

在喀斯特地區(qū)土地類型劃分研究領(lǐng)域，王平等[8]將全極化SAR數(shù)據(jù)與SPOT6標(biāo)準(zhǔn)假彩色影像進(jìn)行HSV融合，并計算融合數(shù)據(jù)的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、平均梯隊、信息熵以評價出最優(yōu)融合的極化方式，最后通過K-means聚類與EM聚類僅獲得了研究區(qū)的林地；廖娟[9]將全極化SAR數(shù)據(jù)與地面GPS數(shù)據(jù)相結(jié)合，采用Wishart監(jiān)督分類和clump聚類分析實現(xiàn)了研究區(qū)土地類型的劃分，但增加了喀斯特地區(qū)石漠化的監(jiān)測成本；向海燕[10]將NDVI、紋理特征、坡度、DEM相結(jié)合，對全極化SAR數(shù)據(jù)進(jìn)行隸屬度函數(shù)分析實現(xiàn)了重慶主城西北部地區(qū)土地類型的劃分，但這種方法受云量影響極大，當(dāng)云量大于20%時分類精度還不到60%，嚴(yán)重削弱了全極化SAR穿透云霧的優(yōu)越性。這說明采用全極化SAR數(shù)據(jù)對喀斯特地區(qū)進(jìn)行土地類型劃分存在一定的困難。究其原因是：復(fù)雜的地形和起伏不定的地面會導(dǎo)致全極化SAR的極化方位角產(chǎn)生偏移，使得與雷達(dá)視線方向相傾斜的所有目標(biāo)地物的后向散射矩陣發(fā)生變化[11]，加之種類繁多的植被中存在散射特性相似的物種[12]，導(dǎo)致喀斯特地區(qū)各種目標(biāo)地物的散射機制與散射強度相互交織。

由于全極化SAR數(shù)據(jù)含有HH、HV、VH、VV 4種極化方式，具有豐富的目標(biāo)地物信息和很強的目標(biāo)識別能力，因此充分挖掘全極化SAR數(shù)據(jù)的特征參數(shù)，有效利用全極化SAR數(shù)據(jù)的散射信息，對目標(biāo)地物的準(zhǔn)確識別非常重要。本文先利用復(fù)Wishart距離測度對研究區(qū)土地類型樣本進(jìn)行聚類，同時采用平面對研究區(qū)進(jìn)行超盒聚類，然后根據(jù)超盒聚類結(jié)果平均相干矩陣與樣本聚類結(jié)果平均相干矩陣間的復(fù)Wishart距離進(jìn)行半監(jiān)督分類，獲得研究區(qū)土地類型劃分的初步結(jié)果。在此基礎(chǔ)上，采用極化總功率（Polarimetric-Total-Power，SPAN）和歸一化植被指數(shù)（Normalized Differential Vegetation Index，NDVI）繼續(xù)進(jìn)行劃分，最后獲取研究區(qū)的土地類型，有效解決喀斯特地區(qū)散射機制和散射強度相互交織的問題。

1 研究區(qū)概況

貴州花江流域石漠化治理示范區(qū)地跨2個市州，位于貴州省貞豐縣、關(guān)嶺縣和鎮(zhèn)寧縣三縣交界處，介于東經(jīng)105.526o～105.851o，北緯25.456o～25.767o之間，國土面積約818.847 km2，如圖1所示。該示范區(qū)以中三疊統(tǒng)的關(guān)嶺組、法郎組白云巖為主要出露地層，還有少量的夜郎組砂頁巖。地貌以中低的巖溶峰叢、巖溶河谷和臺地為主。該地區(qū)85%以上的地面都呈基巖裸露狀況，且坡度大于25o的區(qū)域占整個示范區(qū)的40.9%，為喀斯特地區(qū)石漠化的典型代表[13]。研究區(qū)范圍較廣，存在林地、耕地、水體、建筑地、裸巖地等多種土地類型，地表形態(tài)復(fù)雜，常年陰雨較多，地物種類多樣且分布零散，這些特殊的地理、地物和氣候情況使得傳統(tǒng)光學(xué)遙感在實現(xiàn)土地類型劃分時受到一定的限制。

圖1 研究區(qū)地理位置示意圖

2 研究方法

文中所用的原始數(shù)據(jù)為2012年12月17日獲取的RADARSAT-2 SAR數(shù)據(jù)。預(yù)處理主要是采用SARscape進(jìn)行多視處理、斑點濾波、地理編碼和輻射定標(biāo)[14]。文獻(xiàn)[15]表明研究區(qū)植被對SAR數(shù)據(jù)在交叉極化下的后向散射系數(shù)相對敏感。因此，本文將對全極化SAR數(shù)據(jù)在HV極化下的后向散射系數(shù)進(jìn)行處理與分析。

利用全極化SAR數(shù)據(jù)實現(xiàn)土地類型劃分的途徑主要有2種[16]。一種途徑是對全極化SAR數(shù)據(jù)進(jìn)行精細(xì)化建模與目標(biāo)分解，盡可能優(yōu)選出能夠全面反映地物散射特性的特征參數(shù)[17]。另一種途徑是選取性能優(yōu)越的分類器（如Wishart分類器[18]、支持向量機[19]、深度學(xué)習(xí)[20]、隨機森林算法[21]等），以實現(xiàn)極化特征信息的充分利用。由于全極化SAR數(shù)據(jù)包含非常豐富的地物散射信息，因此本文將充分挖掘并利用全極化SAR數(shù)據(jù)的特征參數(shù)，特別是敏感特征參數(shù)，以實現(xiàn)喀斯特地區(qū)土地類型的劃分。對于天線互易的單基雷達(dá)系統(tǒng)，可令全極化SAR數(shù)據(jù)的散射矩陣為，則其Pauli散射向量可表示為

式中HH表示水平發(fā)射水平接收的極化分量，VV表示垂直發(fā)射垂直接收的極化分量，HV表示水平發(fā)射垂直接收的極化分量，VH表示垂直發(fā)射水平接收的極化分量。根據(jù)Cloude-Pottier目標(biāo)分解理論[22]，其相干矩陣3可表示為

p為每種散射機制出現(xiàn)的概率。極化總功率SPAN為旋轉(zhuǎn)不變量，其受極化方位影響較小且能綜合體現(xiàn)各種散射機制[25]。其大小為

為使計算過程更具導(dǎo)向性，保證分類結(jié)果的正確性，必須對研究區(qū)各種土地類型進(jìn)行適當(dāng)?shù)牟蓸印ｈb于喀斯特地區(qū)各目標(biāo)地物的散射機制和散射強度會因地形、位置、植被等發(fā)生相互交織，本文將計算各土地類型樣本聚類中心相干矩陣3間的復(fù)Wishart距離，以確定2種土地類型間散射特征的相似性和差異性。由于計算兩類別聚類中心相干矩陣與間的復(fù)Wishart距離時經(jīng)常出現(xiàn)d(V)≠d(V)，因此將兩類別聚類中心相干矩陣間的復(fù)Wishart距離定義為[26]

通過統(tǒng)計分析各土地類型樣本聚類中心相干矩陣間的復(fù)Wishart距離，確定出一個復(fù)Wishart判定距離D。若D>D，2種土地類型散射特征具有顯著差異；若D≤D，2種土地類型樣本散射特征相似。本文還統(tǒng)計了研究區(qū)各土地類型樣本的、、各向異性度、SPAN、NDVI、/空間分布，以分析各特征參數(shù)對土地類型的辨識能力，具體如表1所示。

從表1可知：1）水體的與均較??；2）林地、草地、耕地間的差別均很小，這說明采用傳統(tǒng)Wishart/難以實現(xiàn)喀斯特地區(qū)林地、草地、耕地的有效劃分。然而，它們之間的NDVI差別相對較大，即NDVI對林地、草地、耕地間的植被變化相對敏感，且相關(guān)文獻(xiàn)研究表明林地、草地、耕地中植被的類型、植株大小、長勢、冠層可用NDVI進(jìn)行判別[27-28]。尤其是地形復(fù)雜的山區(qū)，利用全極化SAR數(shù)據(jù)進(jìn)行目標(biāo)識別時采用NDVI加以輔助，可有效提高林地、草地、耕地的劃分精度[29]；3）建筑地與裸巖地均屬于中熵高散射，采用傳統(tǒng)Wishart/難以實現(xiàn)二者的準(zhǔn)確劃分。但它們之間的SPAN差別相對較大，即SPAN對裸巖地與建筑地間的變化相對敏感。根據(jù)文獻(xiàn)[30]，目標(biāo)地物散射表面越光滑，SPAN值越小。由于建筑地與裸巖地2種土地類型間光滑度的差異較大，因此采用SPAN對裸巖地與建筑地進(jìn)行輔助劃分是可行的。

表1 感興趣區(qū)域（ROI）不同土地類型散射特征參數(shù)的均值

注：為平均散射角，(o)；散射熵；為各向異性度；SPAN為極化總功率；NDVI為歸一化植被指數(shù)。

Note：is average scattering angle, (o);is scattering entropy;is anisotropy; SPAN is polarimetric-total-power; NDVI is normalized differential vegetation index.

基于SPAN對建筑地和裸巖地的敏感性與NDVI對林地、草地和耕地的敏感性，本文將引入SPAN和NDVI對喀斯特地區(qū)進(jìn)行土地類型劃分，具體方法如下：

1）SPAN的引入：采用閾值化算法以超盒分割的方式將研究區(qū)建筑地與裸巖地的SPAN分為2類，然后采用復(fù)Wishart分布進(jìn)行聚類，以實現(xiàn)建筑地與裸巖地的劃分。其中超盒分割的閾值由SPAN的直方圖確定。

2）NDVI的引入：綜合考慮地貌、土壤、氣候、水文等因素與植被的關(guān)系，根據(jù)植被地理分布原則可將中國劃分為8個植被區(qū)域[31]。本文研究的貴州喀斯特地區(qū)屬于亞熱帶常綠闊葉林地區(qū)，其NDVI值可從美國LPDAAC的MODIS植被指數(shù)產(chǎn)品MOD13Q1中獲取。MOD13Q1為正弦投影、分辨率250 m、周期16 d的合成數(shù)據(jù)。對于一年365 d而言，從第1天算起到第353天共可合成具有23個波段的NDVI時間序列。根據(jù)文獻(xiàn)[32]，亞熱帶常綠闊葉林地區(qū)耕地、林地、草地的劃分需要將特定歸一化植被指數(shù)NDVI序列與數(shù)字高程矩陣DEM結(jié)合，具體如表2所示。

表2 耕地、林地、草地的區(qū)分條件

注：NDVI的下標(biāo)數(shù)字代表波段，下標(biāo)1、14、18、19分別表示第1、14、18、19波段的NDVI時間序列，NDVImax為NDVI最大的時間序列。

Note: The subscript number of NDVI represents the band of the time series, the subscripts 1, 14, 18 and 19 represent the NDVI time series of the 1st, 14th, 18th and 19th bands respectively, and NDVImaxis the time series with the maximum of NDVI.

根據(jù)上述引入分析，基于SPAN與NDVI的Wishart分類算法實現(xiàn)喀斯特地區(qū)各種土地類型劃分是可行的。具體算法步驟如下：

1）首先對全極化SAR數(shù)據(jù)進(jìn)行多視處理、斑點濾波、地理編碼、輻射定標(biāo)等預(yù)處理；

2）對預(yù)處理后的散射矩陣進(jìn)行Cloude-Pottier目標(biāo)分解，提取、、SPAN等散射特征參數(shù)；

3）計算土地類型樣本相干矩陣間的復(fù)Wishart距離，同時確定復(fù)Wishart判定距離D。當(dāng)2種土地類型樣本相干矩陣間的復(fù)Wishart距離D≤D時，合并2種土地類型樣本；同時利用/平面對研究區(qū)進(jìn)行超盒聚類，然后根據(jù)超盒聚類結(jié)果平均相干矩陣與樣本聚類結(jié)果平均相干矩陣間的復(fù)Wishart距離進(jìn)行半監(jiān)督分類，將整個研究區(qū)初步劃分為3類：第1類為水體，第2類為建筑地與裸巖地的混合，第3類為林地、草地、耕地的混合；

4）作出SPAN的直方圖，根據(jù)直方圖確定超盒分割的閾值，接著用閾值化算法以超盒分割的方式將建筑地與裸巖地的SPAN初始劃分為2類，然后采用Wishart分類器進(jìn)行聚類，實現(xiàn)對建筑地與裸巖地的劃分；

5）將獲取的NDVI時間序列轉(zhuǎn)化為TIF格式，確定NDVImax并選取下標(biāo)為1、14、18、19的4個波段的NDVI時間序列，同時利用BIGEMAP確定研究區(qū)的數(shù)字高程矩陣DEM。將NDVI與DEM結(jié)合，根據(jù)表2的判斷條件即可實現(xiàn)林地、草地、耕地的劃分。

具體計算流程如圖2所示。

圖2 喀斯特地區(qū)土地類型劃分的計算流程

3 結(jié)果與分析

本文采用野外實地采樣與Google Earth采樣相結(jié)合對感興趣區(qū)域（Region of Interest，ROI）進(jìn)行了采樣，野外實地采樣點數(shù)與Google Earth采樣點數(shù)之比約為4∶5。野外實地采樣點位置采用GPS進(jìn)行定位，采樣時間分別為2016年10月1日—2016年10月15日和2017年5月1日—2017年5月10日。2次共拍攝照片2 261張，其中第1次拍攝1 436張，第2次拍攝825張。通過統(tǒng)計確認(rèn)，研究區(qū)具有林地、草地、耕地、裸巖地、建筑地、水體6種土地類型，共獲取采樣點922個，其中林地200個（實地采樣90個，Google Earth采樣110個）、草地175個（實地采樣78個，Google Earth采樣97個）、耕地162（實地采樣72個，Google Earth采樣90個）、裸巖地135個（實地采樣60個，Google Earth采樣75個）、建筑138（實地采樣62個，Google Earth采樣76個）、水體112個（實地采樣50個，Google Earth采樣62個）。以各種土地類型樣本相干矩陣3的均值為聚類中心，計算土地類型樣本聚類中心相干矩陣間的復(fù)Wishart距離，所得結(jié)果如表3所示。

表3 6種土地類型樣本聚類中心間的復(fù)Wishart距離

從表3可知，水體樣本聚類中心相干矩陣至其他各類樣本聚類中心相干矩陣間的復(fù)Wishart距離均大于0.08，這說明水體樣本的散射特征較其他各種土地類型樣本的散射特征存在明顯的差異，即水體相對容易劃分。

表3中林地、草地與耕地3種樣本聚類中心相干矩陣間的復(fù)Wishart距離小于0.008，建筑地與裸巖地2種樣本聚類中心相干矩陣間的復(fù)Wishart距離小于0.009，這說明林地、草地與耕地3種樣本的散射特征非常相似，建筑地與裸巖地2種樣本的散射特征也非常相似，加之復(fù)雜地貌造成極化方位角產(chǎn)生偏移而導(dǎo)致非雷達(dá)視線方向后向散射矩陣的變化，這是喀斯特地區(qū)土地類型難以準(zhǔn)確劃分的根本原因。

將建筑地樣本、裸巖地樣本與林地樣本、草地樣本、耕地樣本進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)前二者聚類中心相干矩陣至后三者聚類中心相干矩陣間的復(fù)Wishart距離均大于0.226，這說明建筑地樣本和裸巖地樣本的散射特征與林地樣本、草地樣本、耕地樣本的散射特征存在顯著差異。

根據(jù)表3，本文定義復(fù)Wishart判定距離D=0.01。若2種土地類型聚類中心的復(fù)Wishart距離D≤D，則判定二者的散射特征相似并以此為依據(jù)進(jìn)行合并。

利用復(fù)Wishart判定距離對各土地類型樣本進(jìn)行聚類合并，可將研究區(qū)土地類型樣本分為散射特征相似的3類，以避免像素點因散射特征相似而被錯分。同時利用/平面對研究區(qū)進(jìn)行超盒聚類，然后根據(jù)超盒聚類結(jié)果平均相干矩陣與樣本聚類結(jié)果平均相干矩陣間的復(fù)Wishart距離進(jìn)行迭代，以實現(xiàn)對研究區(qū)土地類型的初步劃分，這實質(zhì)上是一種半監(jiān)督學(xué)習(xí)的聚類分析方法，所得結(jié)果如圖3所示。

圖3 研究區(qū)半監(jiān)督分類的土地類型劃分結(jié)果

從圖3可知，根據(jù)超盒聚類結(jié)果平均相干矩陣與樣本聚類結(jié)果平均相干矩陣間的復(fù)Wishart距離進(jìn)行半監(jiān)督式聚類分析，可將研究區(qū)的土地類型劃分為3大類：第1類為水體，第2類為建筑物與裸巖地，第3類為林地、草地和耕地。該過程主要是將散射特征差異性顯著的水體快速地提取出來，并且在后續(xù)劃分過程中不再迭代，避免因聚類中心移動而被誤分。同時獲取具有相似散射特征的其他兩大類（建筑地與裸巖地，林地、草地與耕地），為后續(xù)有針對性地制訂準(zhǔn)確高效的劃分方案奠定了可靠的前提基礎(chǔ)。

為了實現(xiàn)林地、草地、耕地的劃分，本文從LPDAAC數(shù)據(jù)庫中下載NDVI時間序列并轉(zhuǎn)換成TIF格式后，選取NDVI1、NDVI14、NDVI18、NDVI19并確定NDVImax，其中研究區(qū)NDVImax分布如圖4a所示。然后在BIGEMAP軟件高程屬性功能中將研究區(qū)的邊界導(dǎo)入，采用下載級別16級獲得高分辨率的TIF格式高程分布圖，并將該高程分布圖導(dǎo)入Global Mapper中，就可得到相應(yīng)的海拔網(wǎng)格數(shù)據(jù)，即數(shù)字高程矩陣DEM，結(jié)果如圖4b所示。

從圖4可知，高程較大的區(qū)域NDVImax較大，對應(yīng)的土地類型為林地；數(shù)字高程最小的區(qū)域NDVImax最小，對應(yīng)的土地類型為水體；圖4中也有高程較大的區(qū)域?qū)?yīng)的NDVImax很小，對應(yīng)的土地類型可能是裸巖地。

采用SPAN和NDVI按照圖2所示的計算流程對研究區(qū)的全極化SAR數(shù)據(jù)進(jìn)行輔助劃分，所得結(jié)果如圖5所示。從圖中可知，研究區(qū)的土地類型被分為水體、林地、草地、耕地、建筑地和裸巖地，這與研究區(qū)采樣統(tǒng)計結(jié)果是相符的。

圖4 研究區(qū)的NDVImax與DEM

圖5 研究區(qū)基于SPAN和NDVI的土地類型劃分結(jié)果

為說明研究區(qū)土地類型劃分的準(zhǔn)確性，本文對每一種土地類型的劃分精度和總體精度結(jié)果如表4所示。

從表4可知，水體的土地類型劃分精度最高，為87.50%；裸巖地的劃分精度次之，為82.96%；建筑地、林地、草地和耕地的劃分精度分別為81.16%、80.50%、80.00%、79.01%。由于雷達(dá)電磁波與水面作用時產(chǎn)生的散射主要是各項同性的奇次表面散射和Bragg散射，產(chǎn)生的平均散射角和極化熵均較小，所以水體相對容易識別。由于建筑物和裸巖地特殊的結(jié)構(gòu)和形態(tài)特征，雷達(dá)電磁波與其發(fā)生作用時容易產(chǎn)生二次散射，因此具有較大的平均散射角和極化熵。尤其是裸巖地，其組成部分是大小不同、材質(zhì)不一的巖石和石礫，散射隨機性更大，所以具有相對較高的劃分精度。林地、草地、耕地均含一定量的枝和葉，雷達(dá)電磁波與它們發(fā)生作用時主要產(chǎn)生體散射；且植被種類、植株大小、形狀、植株、枝葉、冠層等因素的改變均會導(dǎo)致散射機制和散射強度發(fā)生變化，故劃分精度相對較低。相較而言，林地植被高大、枝葉茂盛，體散射較強，三者之中其相對容易識別；草地植被矮小、瘦弱，體散射較弱，相對林地具有一定的差別；最難劃分的耕地，受品種、土壤、地形、光照等諸多因素的影響，且與草地和林地均有模糊的邊界，因此劃分精度相對偏低?？傮w而言，本方法總體精度為81.45%，能夠有效實現(xiàn)研究區(qū)土地類型的劃分。

表4 各種土地類型的分類精度

為進(jìn)一步說明研究方法的可行性與準(zhǔn)確性，采用位于貴州省清鎮(zhèn)市的典型喀斯特丘原盆地（106.118o～106.494oE， 26.401o～26.763oN）的SAR數(shù)據(jù)進(jìn)行驗證。該地區(qū)屬于黔中高原區(qū)，面積約20.8 km2，主要以丘陵和喀斯特低山為主，地勢從西南向東北逐漸變低，土地類型同樣包括水體、林地、草地、耕地、建筑地和裸巖地。利用本文方法對此地區(qū)進(jìn)行土地類型劃分，獲得的結(jié)果如圖6所示。。

從圖6可知，本文方法將清鎮(zhèn)市典型喀斯特地區(qū)分為水體、林地、草地、耕地、建筑地與裸巖地，獲得的劃分精度分別為89.50%，85.80%，83.72%，82.35%，87.86%，86.57%，且總體精度為85.66%。這表明本文研究方法能夠準(zhǔn)確高效地對喀斯特地區(qū)的土地類型進(jìn)行劃分。相比較而言，不管是某種土地類型的劃分精度還是總體劃分精度，用于驗證的清鎮(zhèn)市典型喀斯特地區(qū)的劃分結(jié)果均優(yōu)于本文研究區(qū)的劃分結(jié)果，其主要原因是清鎮(zhèn)市典型喀斯特地區(qū)的地勢較為平緩，地形相對單一，這在一定程度上反映了地勢和地形造成的極化方位角偏差對喀斯特地區(qū)土地類型劃分影響的顯著性。在整個分類過程中，除輸入常量（樣本、歸一化植被指數(shù)NDVI、數(shù)字高程DEM）外，文中用于土地類型劃分的參數(shù)：平均散射角散射熵相干矩陣均源于全極化SAR的散射矩陣，且沒有采用任何其他方法或光學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行輔助，因此本文研究方法計算效率很高。對于某一確定的全極化SAR數(shù)據(jù)，NDVI來源于MODIS植被指數(shù)產(chǎn)品，DEM來源于BIGEMAP軟件，因此土地類型劃分精度受樣本采樣數(shù)量、分布、準(zhǔn)確性的影響很大，即土地類型采樣必須準(zhǔn)確、分布均勻，且樣本量不能太少。

圖6 貴州省清鎮(zhèn)市典型喀斯特地區(qū)的土地類型的劃分驗證

4 結(jié) 論

由于喀斯特地區(qū)地形復(fù)雜、地物種類繁多，全極化SAR數(shù)據(jù)中不同地物的散射機制和散射強度相互交織，因此傳統(tǒng)Wishart/聚類算法難以對喀斯特地區(qū)的土地類型實現(xiàn)準(zhǔn)確劃分。本文先利用復(fù)Wishart距離測度對研究區(qū)土地類型樣本進(jìn)行聚類，同時利用/平面對研究區(qū)進(jìn)行超盒聚類，然后根據(jù)超盒聚類結(jié)果平均相干矩陣與樣本聚類結(jié)果平均相干矩陣間的復(fù)Wishart距離進(jìn)行半監(jiān)督分類，得到土地類型的初步結(jié)果。在此基礎(chǔ)上采用極化總功率（SPAN）和歸一化植被指數(shù)（NDVI）對初步結(jié)果繼續(xù)進(jìn)行劃分，最后將研究區(qū)的土地類型劃分為水體、林地、草地、耕地、建筑地和裸巖地，且總體精度為81.45%。隨后采用另一地勢相對平緩、地形相對單一的典型喀斯特地區(qū)的全極化SAR數(shù)據(jù)進(jìn)行驗證，總體精度為85.66%，這說明本文研究方法能夠?qū)崿F(xiàn)喀斯特地區(qū)土地類型的準(zhǔn)確劃分。

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Land type classification of full polarization SAR data using SPAN and NDVI in Karst Areas, China

Su Caixia1, Hu Juan2, Ou Weihua1, Cao Yongfeng1※

(1.,,550001,; 2.,,550001,)

Topographical complexity of landscapes and diversity of terrain features have caused to interweave with the scattering mechanism and intensity of full polarization Synthetic Aperture Radar (SAR) data. This makes it difficult for the traditional Wishart-/(polarization entropy/scattering angle) classification to effectively classify land types in Karst areas. In this study, a complex Wishart distance measure was used for the class clustering of land type in research areas. A super-box clustering was carried out using the/α plane. The semi-supervised classification was also carried out, according to the complex Wishart distance between the average coherence matrix of super-box and sample clustering. The obtained data of land classification were further processed using the Polarimetric-Total-Power (SPAN) and the Normalized Differential Vegetation Index (NDVI), where the SPAN was sensitive to buildings and bare rock land, whereas, the NDVI was sensitive to wood land, grass land and cultivated land. An effective classification of land types was finally realized in the Karst areas. Specifically, the complex Wishart distance between two types of sample was calculated to determine the similarity of scattering characteristics in the samples of different land types, and the clustering was also performed during this time. Eight kinds of super-box clustering were divided into using the/plane. Three kinds of preliminary clustering were obtained, including the first type of water body, the second type of construction and bare rock land, as well as the third type of wood land, grass land and cultivated land. The SPAN was then used to classify the building and bare rock land, using a threshold in the way of super-box segmentation. The wood land, the grass land, and the cultivated land were classified by introducing a combination of the NDVI and Digital Elevation Matrix (DEM). The improved method can be used to effectively classify the water body, woodland, grassland, farmland, construction land, and bare rock land, with the overall accuracy of 81.45%. To verify the improved method, the another full-polarization SAR data was selected from the typical Karst areas, where the terrain was relatively flat, while the topography was relatively single. This case study demonstrated that the land classification was successfully implemented, where the overall classification accuracy reached 85.66%. The finding can provide a novel way to accurately classify various land types, and thereby serve as an ideal supplementary means to monitor rocky desertification evolution in Karst areas.

full polarization SAR; Karst Area; land types classification; SPAN; NDVI

蘇彩霞，胡娟，歐衛(wèi)華，等. 基于SPAN與NDVI的全極化SAR數(shù)據(jù)喀斯特地區(qū)土地類型劃分[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2020，36(24)：265-272.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.24.031 http://www.tcsae.org

Su Caixia, Hu Juan, Ou Weihua, et al. Land type classification of full polarization SAR data using SPAN and NDVI in Karst Areas, China[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(24): 265-272. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2020.24.031 http://www.tcsae.org

2020-05-26

2020-12-11

貴州省科學(xué)技術(shù)基金資助（黔科合基礎(chǔ)[2018]1114）；國家自然科學(xué)基金（61762021）

蘇彩霞，主要從事遙感圖像處理方面的研究。Email：sucaixia@163.com

曹永鋒，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事SAR圖像處理與解譯方面的研究。Email：yongfengcao.cyf@gmail.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2020.24.031

S127

A

1002-6819(2020)-24-0265-08