基于無(wú)人機(jī)多光譜遙感的臺(tái)風(fēng)災(zāi)后玉米倒伏信息提取

趙 靜，閆春雨，楊東建，溫昱婷，黎文華，魯力群，蘭玉彬※

·農(nóng)業(yè)航空工程·

基于無(wú)人機(jī)多光譜遙感的臺(tái)風(fēng)災(zāi)后玉米倒伏信息提取

趙 靜1,2，閆春雨1,2，楊東建1,2，溫昱婷1,2，黎文華1,2，魯力群2,3，蘭玉彬1,2※

（1. 山東理工大學(xué)農(nóng)業(yè)工程與食品科學(xué)學(xué)院，淄博 255000；2. 山東理工大學(xué)國(guó)際精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)航空應(yīng)用技術(shù)研究中心，淄博 255000；3. 山東理工大學(xué)交通與車(chē)輛工程學(xué)院，淄博 255000）

為快速獲取臺(tái)風(fēng)過(guò)后玉米倒伏信息，該研究以生態(tài)無(wú)人農(nóng)場(chǎng)大田玉米作為研究對(duì)象，利用無(wú)人機(jī)搭載多光譜相機(jī)獲取玉米田塊圖像。采用主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）變換多光譜圖像，保留信息量最多的前3 個(gè)主成分波段；應(yīng)用最小噪聲分離變換（Minimum Noise Fraction Rotation，MNF）對(duì)48項(xiàng)紋理特征降維，保留信息量最多的前6項(xiàng)特征；計(jì)算選擇10種植被指數(shù)；對(duì)多光譜圖像進(jìn)行低通、高通濾波，將以上特征作為全特征集。使用支持向量機(jī)遞歸（Support Vector Machines-Recursive Feature Elimination，SVM-RFE）、 ReliefF和套索算法（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，Lasso）篩選出3種特征子集，建立5種監(jiān)督分類(lèi)模型，對(duì)4種數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練。ReliefF特征子集訓(xùn)練的5種監(jiān)督分類(lèi)模型測(cè)試集最低分類(lèi)準(zhǔn)確率為89.02%，SVM-RFE和Lasso特征子集訓(xùn)練的5種監(jiān)督分類(lèi)模型測(cè)試集最低分類(lèi)準(zhǔn)確率均為95.38%，與全特征相比僅相差0.58%，表明通過(guò)特征篩選方法可在取得較高分類(lèi)精度同時(shí)大幅減少特征輸入數(shù)量；運(yùn)用3種特征篩選方法與不同分類(lèi)模型的最佳組合提取驗(yàn)證區(qū)域玉米倒伏信息，通過(guò)混淆矩陣驗(yàn)證結(jié)果可知，K最近鄰模型結(jié)合SVM-RFE特征篩選方法分類(lèi)精度最高，達(dá)93.49%，Kappa系數(shù)為0.90，表明了分類(lèi)模型普適性較強(qiáng)。該研究使用較少特征數(shù)量參與分類(lèi)，且獲得較高分類(lèi)識(shí)別精度，可為無(wú)人機(jī)多光譜技術(shù)快速、準(zhǔn)確提取臺(tái)風(fēng)災(zāi)后玉米倒伏信息提供技術(shù)支持。

無(wú)人機(jī)；遙感；提取；多光譜；玉米；倒伏信息；臺(tái)風(fēng)災(zāi)害

0 引 言

玉米是全球種植總產(chǎn)量最高的農(nóng)作物之一，種植面積僅次于小麥和水稻[1]。玉米產(chǎn)量除受自身遺傳因素影響，還受播種密度、栽培方式及氣候環(huán)境的影響。由于玉米莖稈比較高大，易受暴風(fēng)雨等外力作用發(fā)生倒伏，導(dǎo)致減產(chǎn)、減質(zhì)、無(wú)法進(jìn)行機(jī)械化采收[2-4]。近幾年臺(tái)風(fēng)天氣偏多，暴風(fēng)雨不時(shí)發(fā)生，對(duì)玉米產(chǎn)量影響極大，輕則會(huì)對(duì)玉米造成15%～20%的減產(chǎn)，嚴(yán)重時(shí)可能造成一半以上的減產(chǎn)[5-6]。及時(shí)、準(zhǔn)確提取玉米倒伏信息，能為災(zāi)后農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、政府決策及保險(xiǎn)理賠提供數(shù)據(jù)和技術(shù)支持[7]。

隨著遙感技術(shù)發(fā)展，為快速提取作物倒伏信息提供了多種方法[8-9]。在地面監(jiān)測(cè)方面，傳統(tǒng)獲取作物倒伏信息的方法主要是現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量，在作物發(fā)生倒伏災(zāi)害后，測(cè)量人員使用手持GPS、卷尺等工具測(cè)量倒伏面積和位置信息，該方法存在客觀影響大、準(zhǔn)確度低和低效等問(wèn)題[10]。若農(nóng)田中已產(chǎn)生積水，則無(wú)法及時(shí)進(jìn)行地面測(cè)量。倒伏會(huì)影響玉米的冠層結(jié)構(gòu)，進(jìn)而改變玉米冠層的光譜特征和輻射傳輸特性，這為地面監(jiān)測(cè)玉米倒伏提供了條件。王猛等[11]通過(guò)手持地物光譜儀獲取正常（未倒伏）與倒伏玉米的光譜反射率，結(jié)果表明倒伏玉米的冠層光譜反射率，在可見(jiàn)光和近紅外波段均比正常玉米光譜反射率低；包玉龍等[12]對(duì)USB2000高光譜儀采集的玉米倒伏數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn)，與正常玉米反射率相比，倒伏玉米反射率在可見(jiàn)光波段減小，而在近紅外波段增大，具有明顯的各向異性特征。在衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)方面，李宗南等[13]利用Worldview-2多光譜影像，對(duì)灌漿期倒伏玉米地塊的光譜和紋理特征進(jìn)行分析估算了玉米倒伏面積；Zhou等[14]通過(guò)高分1號(hào)光學(xué)衛(wèi)星獲取區(qū)域尺度玉米倒伏前后影像，計(jì)算倒伏前后植被指數(shù)與光譜反射率變化，采用競(jìng)爭(zhēng)自適應(yīng)加權(quán)算法進(jìn)行特征篩選，利用隨機(jī)森林和最小偏二乘法建立玉米倒伏監(jiān)測(cè)模型，結(jié)果表明隨機(jī)森林建立的模型優(yōu)于最小偏二乘法。王立志等[15]基于HJ-1B多光譜衛(wèi)星數(shù)據(jù)構(gòu)建了比值植被指數(shù)Ratio Vegetation Index，RVI差值的農(nóng)作物倒伏監(jiān)測(cè)模型，對(duì)區(qū)域尺度玉米倒伏進(jìn)行監(jiān)測(cè)與受災(zāi)情況評(píng)估；韓東等[16]基于哨兵-1A衛(wèi)星雷達(dá)后向散射系數(shù)構(gòu)建了區(qū)域尺度下的玉米倒伏監(jiān)測(cè)模型，并對(duì)玉米倒伏程度進(jìn)行了分級(jí)監(jiān)測(cè)。由于倒伏災(zāi)害一般由極端天氣造成，對(duì)衛(wèi)星數(shù)據(jù)質(zhì)量影響很大，待衛(wèi)星再次過(guò)境時(shí)獲取的倒伏數(shù)據(jù)對(duì)災(zāi)害評(píng)估已缺乏準(zhǔn)確性和及時(shí)性了。在無(wú)人機(jī)遙感監(jiān)測(cè)方面，張新樂(lè)等[17]對(duì)倒伏玉米構(gòu)建了5種典型特征組合，結(jié)果顯示多類(lèi)紋理特征法得到結(jié)果最優(yōu)；戴建國(guó)等[18]通過(guò)分析倒伏與未倒伏棉花的光譜反射率差異提取了主成分紋理特征與多種植被指數(shù)，建立了Logistic模型并進(jìn)行了精度評(píng)價(jià)及驗(yàn)證，測(cè)試集分類(lèi)結(jié)果準(zhǔn)確率為91.30%；毛智慧等[19]利用無(wú)人機(jī)獲取玉米研究區(qū)數(shù)字表面模型，結(jié)合R、G、B色彩特征進(jìn)行分類(lèi)提取玉米倒伏信息，結(jié)果表明無(wú)人機(jī)遙感在小區(qū)尺度上提取玉米倒伏信息是可行的；鄭二功等[20]提出了基于深度學(xué)習(xí)的田間玉米倒伏區(qū)域提取方法，利用無(wú)人機(jī)獲取的玉米倒伏圖像制作數(shù)據(jù)集訓(xùn)練分割網(wǎng)絡(luò)，結(jié)果表明能夠較準(zhǔn)確地提取玉米倒伏區(qū)域。趙靜等[21]利用ArcGIS中的鑲嵌工具將不同圖像特征進(jìn)行融合，得到數(shù)字地表模型（Digital Surface Model，DSM）+RGB與DSM+過(guò)綠指數(shù)（Excess Green，EXG） 2種融合圖像，利用最大似然法和隨機(jī)森林法對(duì)2種特征融合圖像進(jìn)行監(jiān)督分類(lèi)提取小麥倒伏面積，研究表明通過(guò)圖像特征融合的方法能有效提取倒伏小麥信息，為快速提取小麥倒伏面積提供參考。以上研究未充分使用反射率、紋理及植被指數(shù)等多種特征參與分類(lèi)，特征篩選方法較為單一，也未對(duì)不同特征篩選方法與不同分類(lèi)方法組合優(yōu)選，進(jìn)行玉米倒伏信息提取。

本研究以山東理工大學(xué)生態(tài)無(wú)人農(nóng)場(chǎng)的倒伏玉米為研究對(duì)象，利用四旋翼無(wú)人機(jī)獲取的玉米地塊尺度多光譜影像，提取影像的多光譜植被指數(shù)、反射率和紋理等特征。將提取的所有特征作為全特征集，將經(jīng)過(guò)3種典型算法篩選出的特征作為不同子集，采用5種監(jiān)督分類(lèi)模型對(duì)4種特征集進(jìn)行分類(lèi)提取研究區(qū)內(nèi)玉米倒伏信息，以期得到最佳特征集和分類(lèi)模型的組合，為精準(zhǔn)、快速掌握玉米倒伏災(zāi)損提供參考。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)地點(diǎn)為山東理工大學(xué)生態(tài)無(wú)人農(nóng)場(chǎng)試驗(yàn)田，位于山東省淄博市朱臺(tái)鎮(zhèn)（36°57′15.30″N，118°13′1.00″E），該地區(qū)屬溫帶季風(fēng)氣候，降水季分布不均衡，全年降水量有60%～70%集中于夏季，多年平均年降水量為679.5 mm，無(wú)霜期一般為174～260 d。研究區(qū)總面積約5 000 m2，試驗(yàn)田內(nèi)玉米小麥輪作，玉米種植時(shí)間為2019年6月中旬。

1.2 數(shù)據(jù)獲取

2019年8月11—13日，受第九號(hào)臺(tái)風(fēng)“利奇馬”影響，研究區(qū)發(fā)生了大面積玉米倒伏（玉米正處于抽雄-吐絲期）。本試驗(yàn)采用深圳市大疆創(chuàng)新科技有限公司生產(chǎn)的經(jīng)緯M210 V2無(wú)人機(jī)，機(jī)體最大起飛質(zhì)量為6.14 kg，機(jī)身軸距643 mm，最大水平飛行速度為20.5 m/s，最大承受風(fēng)速12 m/s，續(xù)航時(shí)間為34 min。

利用長(zhǎng)光禹辰信息技術(shù)與裝備（青島）有限公司自主研發(fā)的MS600Pro多光譜相機(jī)（參數(shù)如表1所示）獲取圖像數(shù)據(jù)，該相機(jī)包含藍(lán)光、綠光、紅光、紅邊和2個(gè)近紅外波段。獲取的圖像像素為120萬(wàn)、分辨率為1 280×960，所有圖像儲(chǔ)存在相機(jī)自帶內(nèi)存卡中。由于臺(tái)風(fēng)及雨水持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)，玉米植株生長(zhǎng)高度較高，采集試驗(yàn)數(shù)據(jù)時(shí)（2019年8月15日11:00—14:00），受影響較小的玉米植株?duì)顟B(tài)處于自行立起前期，受影響較大玉米植株需7～10 d才能基本恢復(fù)正常。采集當(dāng)日天氣晴朗無(wú)云，無(wú)人機(jī)飛行高度為50 m，飛行速度3 m/s，航向旁向重疊率均為75%，共獲取多光譜圖像828張。獲取的多光譜圖像，通過(guò)Pix4Dmapper軟件進(jìn)行輻射定標(biāo)、幾何校正和拼接等預(yù)處理，得到6張單波段tif圖像，通過(guò)ENVI 5.3軟件波段合成（Layer stacking）功能將6幅單波段圖像合成多光譜圖像。

表1 試驗(yàn)用MS600Pro相機(jī)參數(shù)

1.3 研究方案

首先計(jì)算研究區(qū)多光譜圖像的10種多光譜植被指數(shù)，其次使用主成分分析法（Principal Component Analysis，PCA）對(duì)6波段多光譜圖像進(jìn)行降維，再使用最小噪聲分離變換（Minimum Noise Fraction Rotation，MNF）對(duì)6波段多光譜圖像的紋理濾波特征進(jìn)行降維。將試驗(yàn)區(qū)按2∶1的比例劃分為目標(biāo)區(qū)域和驗(yàn)證區(qū)域（圖 1）。

目標(biāo)區(qū)域圖像是由包含不同植被指數(shù)、高通濾波反射率、低通濾波反射率和紋理濾波特征合成的多波段圖像，在RGB彩色顯示模式下，倒伏區(qū)域玉米亮度較高且顏色與正常（未倒伏）玉米相較顏色淺，土壤背景顏色與倒伏玉米和未倒伏玉米相差較大，上述三類(lèi)地物特征差異較明顯，通過(guò)目視解譯方式，使用ENVI感興趣區(qū)域工具（Region of Interest Tool）提取目標(biāo)區(qū)域內(nèi)土壤背景、正常玉米和倒伏玉米樣本，進(jìn)而獲取目標(biāo)區(qū)域內(nèi)三類(lèi)地物的植被指數(shù)、高通濾波反射率、低通濾波反射率和紋理濾波特征。利用ReliefF、支持向量機(jī)遞歸（Support Vector Machines-Recursive Feature Elimination，SVM-RFE）和套索算法（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，Lasso）三種特征篩選方法篩選特征創(chuàng)建數(shù)據(jù)子集。將目標(biāo)區(qū)域內(nèi)樣本數(shù)據(jù)按照3∶1比例劃分為訓(xùn)練集樣本和測(cè)試集樣本，通過(guò)多種監(jiān)督分類(lèi)模型進(jìn)行訓(xùn)練，選取最佳特征篩選方法及精度最高的監(jiān)督分類(lèi)器，對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行玉米倒伏識(shí)別。玉米倒伏信息提取技術(shù)路線如圖2所示。

1.4 分類(lèi)特征提取

1.4.1 反射率特征提取

高通濾波在保持圖像高頻信息時(shí)消除了圖像中的低頻成分，它可用來(lái)增強(qiáng)紋理、邊緣等信息；低頻濾波保存了圖像中的低頻成分，使圖像平滑。本研究選擇多光譜圖像6個(gè)波段的6個(gè)低通濾波反射率和6個(gè)高通濾波反射率。

1.4.2 植被指數(shù)提取

植被指數(shù)被大量用在遙感領(lǐng)域，用于評(píng)價(jià)植被覆蓋度、植被生長(zhǎng)狀況。本試驗(yàn)選擇常用的10種多光譜植被指數(shù)，如表2所示。

表2 用于玉米倒伏信息提取的多光譜植被指數(shù)

注：NIR為近紅外波段反射率，RED為紅光波段反射率，BLE為藍(lán)光波段反射率，GRE為綠光波段反射率，REG為紅邊波段反射率。

Note: NIR is the reflectance of near-infrared band; RED is the reflectance of red band; BLE is the reflectance of blue band; GRE is the reflectance of green band; REG is the reflectance of red edge band.

1.4.3 紋理特征提取

紋理特征通過(guò)灰度空間變化及其重復(fù)性反映地物的視覺(jué)粗糙度，能充分反映圖像特征，不同物體表現(xiàn)出的紋理類(lèi)型一般不同，可用于描述和識(shí)別地物。同一類(lèi)別地物整體表征看似相似，但局部細(xì)節(jié)紋理特征有區(qū)別[31]。在各種紋理分析方法中，灰度共生矩陣分析方法是認(rèn)可度較高的方法之一，具有較強(qiáng)的魯棒性和適應(yīng)能力。本研究選用基于二階概率統(tǒng)計(jì)濾波的角二階矩（Angular Second Moment）、對(duì)比度（Contrast）、相關(guān)性（Correlation）、相異性（Dissimilarity）、熵（Entropy）、協(xié)同性（Homogeneity）、均值（Mean）、方差（Variance）8種紋理特征，通過(guò)基于最小噪聲分離變換和基于主成分分析的方法對(duì)原始6通道多光譜圖像產(chǎn)生的48項(xiàng)紋理特征進(jìn)一步篩選。

1）基于最小噪聲分離變換的紋理濾波特征提取

本試驗(yàn)引入MNF對(duì)48項(xiàng)紋理特征進(jìn)行降維，降低特征數(shù)量，圖3為MNF權(quán)重計(jì)算結(jié)果，橫坐標(biāo)為波段數(shù)，縱坐標(biāo)為貢獻(xiàn)值，自第7個(gè)波段開(kāi)始，每個(gè)波段的貢獻(xiàn)值趨于一致，且對(duì)分類(lèi)影響較小，故選擇前6個(gè)波段作為最終紋理濾波特征。

2）基于主成分分析的紋理濾波特征提取

多光譜圖像各波段間具有很高相關(guān)性，主成分分析能去除波段間冗余信息，保留對(duì)分類(lèi)更有利的信息，通過(guò)主成分分析發(fā)現(xiàn)6個(gè)波段中前3個(gè)波段的信息量已超過(guò)95%，對(duì)前3個(gè)主成分波段進(jìn)行紋理濾波計(jì)算，共產(chǎn)生24項(xiàng)紋理濾波特征。

1.5 特征算法及監(jiān)督分類(lèi)模型選取

全特征集包含20種植被指數(shù)特征、6項(xiàng)高通濾波特征、6項(xiàng)低通濾波特征、經(jīng)過(guò)PCA降維后的24項(xiàng)紋理特征和經(jīng)過(guò)MNF降維后的6項(xiàng)特征。

特征篩選的目的是減輕數(shù)據(jù)維度災(zāi)難，去除無(wú)關(guān)特征或相關(guān)性較低特征，提高模型運(yùn)算效率。常用的特征篩選方法大致分為過(guò)濾式（Filter）、包裹式（Wrapper）和嵌入式（Embedding）[32-33]三類(lèi)，過(guò)濾式特征篩選法先選定特征再進(jìn)行學(xué)習(xí)，具有較強(qiáng)通用性；包裹式特征篩選方法利用學(xué)習(xí)算法的性能來(lái)評(píng)價(jià)自身優(yōu)劣，篩選得到特征子集分類(lèi)性能較好；嵌入式特征篩選方法將特征選擇過(guò)程作為學(xué)習(xí)過(guò)程的一部分，在學(xué)習(xí)過(guò)程中自動(dòng)進(jìn)行特征篩選，優(yōu)點(diǎn)是效果最好，速度最快，模式單調(diào)。

ReliefF是Relief算法的拓展，用于兩類(lèi)以上樣本特征篩選，屬于典型的過(guò)濾式特征篩選方法[34-35]。該算法每次從訓(xùn)練集樣本中集中隨機(jī)取出一個(gè)樣本，然后從的同類(lèi)樣本中找出的個(gè)近鄰樣本，從每個(gè)的不同類(lèi)別樣本集中均找出個(gè)近鄰樣本，然后更新每個(gè)特征的權(quán)重。ReliefF特征篩選算法通過(guò)Python程序?qū)崿F(xiàn)，對(duì)全特征集62項(xiàng)特征進(jìn)行篩選，選擇權(quán)重大于0.04的10項(xiàng)特征作為ReliefF特征子集，分別為增強(qiáng)型植被指數(shù)EVI840、歸一化植被指數(shù)NDVI840、歸一化植被指數(shù)NDVI940、優(yōu)化土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)OSAVI840、重歸一化植被指數(shù)RDVI840、土壤調(diào)整植被指數(shù)SAVI840、MNF第二紋理波段、MNF第四紋理波段、MNF第五紋理波段和藍(lán)波段低通反射率。

SVM-RFE是一種包裹式特征篩選方法，該算法使用一個(gè)基模型進(jìn)行多次迭代訓(xùn)練，每次訓(xùn)練結(jié)束均會(huì)根據(jù)每個(gè)特征的系數(shù)對(duì)特征進(jìn)行打分，去掉得分最小特征，利用其余特征構(gòu)建新特征集繼續(xù)迭代計(jì)算，直到篩選出合適特征[36]。該算法通過(guò)Python程序篩選出13項(xiàng)特征，分別為增強(qiáng)型EVI940、綠色歸一化植被指數(shù)GNDVI940、優(yōu)化土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)OSAVI840、比值植被指數(shù)RVI840、比值植被指數(shù)RVI840、土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)SAVI840、土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)SAVI940、轉(zhuǎn)換型指數(shù)TVI840、MNF第三紋理波段、MNF第四紋理波段、藍(lán)波段低通反射率、綠波段低通反射率和第三主成分方差。

Lasso屬于嵌入式特征篩選方法，采用L1正則化（L1-regularization）線性回歸將對(duì)分類(lèi)貢獻(xiàn)小或無(wú)貢獻(xiàn)的特征權(quán)值降為0，達(dá)到稀疏化和特征選擇的目的[37-38]。該算法同樣通過(guò)Python程序?qū)崿F(xiàn)，選擇權(quán)重大于0.01的12項(xiàng)特征作為L(zhǎng)asso特征子集，分別為比值植被指數(shù)RVI940、轉(zhuǎn)換型指數(shù)TVI840、MNF第二紋理波段、MNF第三紋理波段、MNF第五紋理波段、第一主成分熵值、第一主成分相關(guān)性、第二主成分均值、第二主成分相異性、第二主成分相關(guān)性、第三主成分均值和第三主成分相異性。

在目標(biāo)區(qū)域用ENVI 5.3感興趣工具選擇690個(gè)樣本組成樣本數(shù)據(jù)集，每個(gè)樣本包含20項(xiàng)植被指數(shù)特征、PCA降維后前3個(gè)主成分波段的24項(xiàng)紋理濾波特征、MNF篩選后的6項(xiàng)紋理濾波特征、6項(xiàng)低通濾波反射率和6項(xiàng)高通濾波反射率特征。隨機(jī)將樣本數(shù)據(jù)集中515個(gè)樣本作為訓(xùn)練集，175個(gè)樣本作為測(cè)試集，訓(xùn)練集每個(gè)類(lèi)別具體樣本數(shù)為：土壤及背景樣本訓(xùn)練樣本112個(gè)、正常玉米訓(xùn)練樣本177個(gè)、倒伏玉米訓(xùn)練樣本226個(gè)。測(cè)試集每個(gè)類(lèi)別具體樣本數(shù)為：土壤及背景樣本測(cè)試樣本40個(gè)、正常玉米測(cè)試樣本60個(gè)、倒伏玉米測(cè)試樣本75個(gè)。利用常用的樸素貝葉斯（Naive Bayes，NB）、K近最鄰（K-Nearest Neighbor，KNN）、決策樹(shù)（Decision Tree，DT）、支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network，ANN）模型對(duì)訓(xùn)練集進(jìn)行模型構(gòu)建，通過(guò)10折交叉驗(yàn)證法及網(wǎng)格搜索對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化，利用測(cè)試集獲得5種模型的分類(lèi)精度。

1.6 模型分類(lèi)精度評(píng)價(jià)

使用準(zhǔn)確率（）、精確率（）、召回率（）和精確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)（1）對(duì)5種模型的分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行精度評(píng)價(jià)。4種評(píng)價(jià)指標(biāo)計(jì)算公式[39]為

式中TP、FP、TN和FN分別為真正例、假正例、真反例和假反例，是預(yù)測(cè)正確的樣本數(shù)量占總體樣本的比值，是真正例占所有預(yù)測(cè)正比例樣本的比值，表示預(yù)測(cè)正例的樣本數(shù)占所有正例樣本的比值，1是精確率與召回率的調(diào)和平均值。

1.7 驗(yàn)證區(qū)域精度評(píng)價(jià)

混淆矩陣可清楚列出每類(lèi)地物正確分類(lèi)個(gè)數(shù)、錯(cuò)分類(lèi)別和錯(cuò)分個(gè)數(shù)。單純依據(jù)混淆矩陣無(wú)法評(píng)價(jià)分類(lèi)精度的優(yōu)劣，因此由混淆矩陣衍生出了多種分類(lèi)精度指標(biāo)用于分類(lèi)模型精度評(píng)價(jià)，其中應(yīng)用最廣泛的指標(biāo)有總體分類(lèi)精度（Overall accuracy）和Kappa系數(shù)[40]。

本研究選擇總體分類(lèi)精度和Kappa系數(shù)作為驗(yàn)證區(qū)域精度主要評(píng)價(jià)指標(biāo)。

2 結(jié)果與分析

2.1 模型分類(lèi)結(jié)果對(duì)比

如表3所示，采用5種監(jiān)督分類(lèi)模型分別對(duì)ReliefF、SVM-RFE和Lasso篩選出的特征子集進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試與全特征數(shù)據(jù)集監(jiān)督分類(lèi)結(jié)果相比，在全特征數(shù)據(jù)集分類(lèi)結(jié)果中，SVM模型分類(lèi)準(zhǔn)確率最高（97.69%）；ReliefF篩選的特征子集分類(lèi)結(jié)果中，KNN模型分類(lèi)準(zhǔn)確率最高（98.84%）；SVM-RFE特征子集分類(lèi)結(jié)果中，KNN模型分類(lèi)準(zhǔn)確率最高（98.84%）；Lasso特征子集分類(lèi)結(jié)果中，ANN模型分類(lèi)準(zhǔn)確率最高（98.27%）。ReliefF特征子集訓(xùn)練的5種監(jiān)督分類(lèi)模型訓(xùn)練集最低分類(lèi)準(zhǔn)確率為89.02%，SVM-RFE和Lasso特征子集訓(xùn)練的5種監(jiān)督監(jiān)督分類(lèi)模型訓(xùn)練集最低分類(lèi)準(zhǔn)確率均為95.38%，與全特征集最低分類(lèi)精度94.80%僅相差0.58%。

2.2 驗(yàn)證區(qū)域分類(lèi)效果的對(duì)比與分析

分別利用對(duì)測(cè)試集分類(lèi)準(zhǔn)確率較高的SVM、KNN和ANN模型，對(duì)驗(yàn)證區(qū)采用全特征、ReliefF特征子集、SVM-RFE特征子集和Lasso特征子集進(jìn)行玉米倒伏識(shí)別提取，通過(guò)人工目視解譯對(duì)驗(yàn)證區(qū)域地物劃分感興趣區(qū)域作為地面真值，驗(yàn)證區(qū)結(jié)果如圖4所示。驗(yàn)證區(qū)域不同特征子集的混淆矩陣、總體分類(lèi)精度及Kappa系數(shù)如表4所示。

表3 5種模型分類(lèi)精度的評(píng)價(jià)與比較

注：NB為樸素貝葉斯，KNN為K最近鄰，SVM為支持向量機(jī)，DT為決策樹(shù)，ANN為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。1是精確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)。下同。

Note: NB is Naive Bayes; KNN is K Nearest Neighbor; SVM is Support Vector Machine; DT is Decision Tree; ANN is Artificial Neural Network.1is the harmonic mean of accuracy and precision. The same as below.

比較不同特征數(shù)據(jù)集的總體分類(lèi)精度可知，在全部特征數(shù)據(jù)集分類(lèi)結(jié)果中，SVM模型達(dá)到最高分類(lèi)精度所需分類(lèi)特征也最多，其分類(lèi)精度最高，Kappa系數(shù)為0.88；ANN分類(lèi)模型最適合與ReliefF特征篩選方法所篩選特征數(shù)據(jù)集進(jìn)行組合，分類(lèi)精度最高，Kappa系數(shù)為0.84；對(duì)于SVM-RFE特征篩選方法所選的特征數(shù)據(jù)集，結(jié)合KNN模型進(jìn)行分類(lèi)的總體精度最高，達(dá)93.49%，Kappa系數(shù)為0.90；對(duì)于Lasso特征篩選方法，參與特征數(shù)量為12個(gè)，結(jié)合ANN模型進(jìn)行分類(lèi)更具優(yōu)勢(shì)，總體精度最高，達(dá)91.77% Kappa系數(shù)為0.88。對(duì)不同特征篩選方法，不同分類(lèi)模型也具有不同優(yōu)勢(shì)，在4 種不同特征數(shù)據(jù)集分類(lèi)結(jié)果中，當(dāng)參與的分類(lèi)特征數(shù)量急劇減少時(shí)，ANN模型相對(duì)其他2種模型總體分類(lèi)精度波動(dòng)非常?。划?dāng)參與分類(lèi)特征數(shù)量急劇減少時(shí)，SVM模型總體分類(lèi)精度波動(dòng)最大，最高分類(lèi)精度與最低分類(lèi)精度的差值為43.59。KNN模型結(jié)合SVM-RFE特征篩選方法既減少了參與分類(lèi)的特征數(shù)量，還能得到較優(yōu)分類(lèi)效果。

在驗(yàn)證區(qū)玉米倒伏分類(lèi)結(jié)果中，3種特征子集的總體分類(lèi)精度與全特征數(shù)據(jù)集總體分類(lèi)精度相比有所下降，除ReliefF特征子集的總體分類(lèi)精度最低外，其余2種特征子集精度下降幅度較小，且SVM-RFE特征子集中ANN與KNN模型分類(lèi)精度相對(duì)全特征數(shù)據(jù)集的總體分類(lèi)精度有所提高。結(jié)果表明，SVM-RFE算法不僅可以解決數(shù)據(jù)維度災(zāi)難，消除冗余的特征，還可以提高某些模型的總體分類(lèi)精度。

3 結(jié) 論

本研究通過(guò)ReliefF、SVM-RFE及Lasso 特征篩選方法，對(duì)多光譜圖像的紋理特征、植被指數(shù)特征及反射率特征等62項(xiàng)特征進(jìn)行篩選，并通過(guò)NB、KNN、DT、SVM和ANN監(jiān)督分類(lèi)模型對(duì)不同特征組成的子集進(jìn)行分類(lèi)及驗(yàn)證，通過(guò)對(duì)比分類(lèi)精度選出最優(yōu)特征與監(jiān)督分類(lèi)模型組合，將最優(yōu)模型用于驗(yàn)證區(qū)域玉米倒伏信息提取，并使用混淆矩陣進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果表明：

1）ReliefF、SVM-RFE與Lasso特征篩選算法均可在有效降低數(shù)據(jù)維度同時(shí)保持較高分類(lèi)精度，SVM-RFE和Lasso特征算法測(cè)試集最低分類(lèi)準(zhǔn)確率相同（均為95.38%）與全特征數(shù)據(jù)集最低分類(lèi)準(zhǔn)確度（94.80%）更為接近，僅相差0.58%，表明通過(guò)特征篩選方法可大幅減少參與分類(lèi)的特征數(shù)量，且可取得較高分類(lèi)精度。

2）運(yùn)用不同特征篩選方法與5種監(jiān)督分類(lèi)模型的最佳組合提取驗(yàn)證區(qū)域玉米倒伏信息，通過(guò)混淆矩陣驗(yàn)證結(jié)果可知，KNN和ANN模型能有效識(shí)別土壤背景、正常玉米和倒伏玉米，總體精度最高達(dá)93.49%和91.77%，Kappa系數(shù)分別為0.90和0.88，KNN模型結(jié)合SVM-RFE特征篩選方法分類(lèi)結(jié)果最好。

3）根據(jù)驗(yàn)證區(qū)域總體分類(lèi)精度可知，本研究所得最優(yōu)分類(lèi)模型普適性較強(qiáng)，能對(duì)其他同樣受到倒伏脅迫玉米地塊應(yīng)用。

本研究采用組合優(yōu)選、先復(fù)雜后簡(jiǎn)化的方法提取玉米倒伏信息，在減少特征參與且對(duì)分類(lèi)精度影響較小前提下，完成玉米倒伏信息提取識(shí)別，但仍存在一些問(wèn)題，有待進(jìn)一步研究：

1）多光譜相機(jī)價(jià)格較可見(jiàn)光相機(jī)價(jià)格高，在后續(xù)研究中，考慮使用可見(jiàn)光無(wú)人機(jī)獲取作物倒伏圖像，通過(guò)不同特征篩選及分類(lèi)方法進(jìn)行組合，選出最優(yōu)分類(lèi)組合方法提取作物倒伏信息。

2）本研究?jī)H識(shí)別提取了由臺(tái)風(fēng)災(zāi)害引起的玉米倒伏信息，并未對(duì)由其他原因且在不同生長(zhǎng)期受到倒伏脅迫的作物進(jìn)行識(shí)別提取。

3）本研究未對(duì)倒伏嚴(yán)重程度進(jìn)行詳細(xì)區(qū)分級(jí)。在后續(xù)研究中，考慮加入非監(jiān)督分類(lèi)方法對(duì)倒伏玉米樣本進(jìn)行聚類(lèi)分析，結(jié)合作物實(shí)際倒伏情況，對(duì)非監(jiān)督分類(lèi)方法進(jìn)行精度評(píng)價(jià)。本研究試驗(yàn)是在像素級(jí)別上進(jìn)行的，后期試驗(yàn)也會(huì)考慮用監(jiān)督分類(lèi)與面向?qū)ο蠓诸?lèi)思想，進(jìn)行作物倒伏識(shí)別和嚴(yán)重程度分級(jí)。

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[40] 支俊俊，董婭，魯李燦，等. 基于無(wú)人機(jī)RGB影像的玉米種植信息高精度提取方法[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2021，37(18)：48-54.

Zhi Junjun, Dong Ya, Lu Lican, et al. High-precision extraction method for maize planting information based on UAV RGB images[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2021, 37(18): 48-54. (in Chinese with English abstract)

Extraction of maize lodging information after typhoon based on UAV multispectral remote sensing

Zhao Jing1,2, Yan Chunyu1,2, Yang Dongjiang1,2, Wen Yuting1,2, Li Wenhua1,2, Lu Liqun2,3, Lan Yubin1,2※

(1.,,255000,; 2.,,255000,;3.,,255000,)

Bending of the lower part of the stalk (lodging) has posed a great threat to the yield, quality, and mechanical harvesting capacity in maize production. It is a high demand to quickly identify the lodging of maize subjected to the large wind load. In this study, an unmanned aerial vehicle (UAV)-based multispectral remote sensing was utilized to extract the maize lodging information after typhoon. A field test was conducted at the ecological unmanned farm of Shandong University of Technology of China. A quadrotor UAV carrying a 6-channel multispectral camera was also used to capture the image of the maize field block. A Pix4Dmapper software was selected to spline the multispectral images, and the band synthesis tool of ENVI software was used to process the six single-band gray images into one image with six bands. Firstly, ten kinds of commonly-used indices of multispectral vegetation were all selected to calculate, where 20 features of near-infrared bands were involved in the classification, due to the sensor included two near-infrared bands (840 and 940 nm). Secondly, a principal component analysis (PCA) was made to transform the original 6-band multispectral image, where the first three principal component bands with the most information were retained to extract texture features. Eight texture features were obtained in each band. The minimum noise fraction rotation (MNF) was applied to reduce the dimensionality of 48 texture features generated by the original 6-band multispectral image, further to screen the first 6 texture features with the most retention information. Finally, a low- and high-pass filtering was used to process the images, where the above 62 features were taken as the full feature set. The numbers of obtained subsets were 10, 13, and 12, respectively, using the support vector machines-recursive feature elimination (SVM-RFE), ReliefF and Least absolute shrinkage and selection operator (Lasso). Five supervised classification models were selected to train the feature subsets of the target region, including SVM, Naive Bayes, K-nearest neighbor (KNN), decision tree, and artificial neural network (ANN). The most suitable classification model for different data sets was selected to classify and evaluate the accuracy of the multi-spectrum of the validation region. The results show that ReliefF, SVM-RFE, and Lasso feature screening algorithms effectively reduce the dimension of the data while maintaining high classification accuracy. The lowest classification accuracy of ReliefF feature screening algorithm was 89.02%. The lowest classification accuracies of SVM-RFE and Lasso feature screening algorithms were both 95.38% that was closer to the lowest classification accuracy of the full-feature data set of 94.80%. There was only a 0.58% difference from the lowest accuracy of the full-feature data set, indicating a higher accuracy while a significant reduction in the number of features involved in classification. A confusion matrix verified that KNN and ANN models could effectively identify soil background, normal maize, and lodging maize, with the highest overall accuracies of 93.49% and 91.77%, respectively, where the Kappa coefficients were 0.90 and 0.88. KNN model combined with SVM-RFE feature screening method had the best classification results. Consequently, the fawer features had participated for the higher classification and recognition accuracy. The finding can provide technical support to the rapid and accurate extraction of maize lodging information after typhoon using the UAV multi-spectral remote sensing.

UAV; remote sensing; extraction; multispectral; maize; lodging information; typhoon disaster

2021-03-25

2021-11-23

山東省引進(jìn)頂尖人才“一事一議”專(zhuān)項(xiàng)經(jīng)費(fèi)資助項(xiàng)目（魯政辦字[2018]27號(hào)）

趙靜，博士，副教授，研究方向?yàn)檗r(nóng)業(yè)遙感技術(shù)與智能檢測(cè)。Email：zbceozj@163.com

蘭玉彬，博士，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)榫珳?zhǔn)農(nóng)業(yè)航空。Email：ylan@sdut.edu.cn

10.11975/j.issn.1002-6819.2021.24.007

S127

A

1002-6819(2021)-24-0056-09

趙靜，閆春雨，楊東建，等. 基于無(wú)人機(jī)多光譜遙感的臺(tái)風(fēng)災(zāi)后玉米倒伏信息提取[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2021，37(24)：56-64. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.24.007 http://www.tcsae.org

Zhao Jing, Yan Chunyu, Yang Dongjiang, et al. Extraction of maize lodging information after typhoon based on UAV multispectral remote sensing[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2021, 37(24): 56-64. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.24.007 http://www.tcsae.org