基于多源數(shù)據(jù)和Stacking-SHAP方法的山地丘陵區(qū)土地覆被分類(lèi)

周亞男，陳 繪，劉洪斌

基于多源數(shù)據(jù)和Stacking-SHAP方法的山地丘陵區(qū)土地覆被分類(lèi)

周亞男1,2，陳 繪1，劉洪斌1,2※

（1. 西南大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院，重慶 400716；2. 重慶市數(shù)字農(nóng)業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，重慶 400716）

山地丘陵區(qū)地形復(fù)雜，地表輻射信號(hào)畸變嚴(yán)重，地物識(shí)別困難。為準(zhǔn)確提取山區(qū)地物信息，結(jié)合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，Stacking 集成學(xué)習(xí)和shapley addictive explanation（SHAP）方法展開(kāi)土地覆被分類(lèi)研究。從Sentinel-1/2影像、氣候數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)和數(shù)字高程圖中提取遙感、氣候、土壤和地形四類(lèi)特征變量，設(shè)計(jì)多種變量組合方案，結(jié)合Stacking算法，探討不同類(lèi)型變量在山區(qū)地物識(shí)別中的效用，并對(duì)比Stacking最佳方案與支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）、隨機(jī)森林（Random Forest，RF）和極端梯度回歸（eXtreme Gradient Boosting，XGBoost）算法的分類(lèi)精度，評(píng)價(jià)Stacking方法在山區(qū)地物信息提取中的性能。同時(shí)，引入SHAP方法，量化Stacking模型中各特征變量的重要性。結(jié)果表明：在僅以遙感變量為基礎(chǔ)方案時(shí)，山區(qū)土地覆被分類(lèi)精度最低；在分別加入氣候、土壤和地形變量后，總體精度、Kappa系數(shù)和F1分?jǐn)?shù)均有所提高，其中旱地、水田和園地分類(lèi)精度的提升幅度較大。基于Stacking算法結(jié)合所有類(lèi)型特征變量的方案達(dá)到了最佳的分類(lèi)精度，其總體精度、Kappa系數(shù)和F1分?jǐn)?shù)分別為96.61%、0.96和94.81%，分類(lèi)精度優(yōu)于相同特征下的SVM、 RF和XGBoost。SHAP方法可量化Stacking模型中特征變量的全局以及局部重要性，明確各變量對(duì)不同地物類(lèi)型識(shí)別的相對(duì)貢獻(xiàn)，為山區(qū)土地覆被分類(lèi)的變量選擇及優(yōu)化提供有價(jià)值的信息。該研究可為機(jī)器學(xué)習(xí)協(xié)助復(fù)雜景觀地區(qū)土地覆被制圖研究提供技術(shù)支持和理論參考。

遙感；多源數(shù)據(jù)；土地覆被分類(lèi)；Stacking算法；SHAP方法；山地丘陵區(qū)

0 引 言

土地覆被是地球陸地表層最突出的景觀標(biāo)志，其時(shí)空變化直接影響地表能量平衡、生態(tài)系統(tǒng)功能和生物地球化學(xué)循環(huán)[1]。在全球環(huán)境變化和模擬研究中，高質(zhì)量的土地覆被產(chǎn)品往往也是地球系統(tǒng)模型的關(guān)鍵輸入?yún)?shù)[2]，具有重要價(jià)值。準(zhǔn)確及時(shí)地獲取土地覆被信息有助于為區(qū)域環(huán)境的高效決策和管理提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集，對(duì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展具有重大意義。

近年來(lái)，遙感技術(shù)因覆蓋范圍廣、效率高、受地形限制小等優(yōu)勢(shì)在土地覆被分類(lèi)中發(fā)揮著重要作用。學(xué)者多利用光學(xué)遙感產(chǎn)品，基于影像的光譜特征差異展開(kāi)相關(guān)研究[1-4]。其中，Sentinel-2、Landsat-8等新型多光譜衛(wèi)星產(chǎn)品被廣泛使用[3-5]。它們獲取成本低廉，時(shí)空分辨率高，光譜特征豐富，在平原農(nóng)耕區(qū)、高寒濕地、中南半島等不同地域的土地覆被分類(lèi)制圖中均有出色的表現(xiàn)[3-5]。同時(shí)，合成孔徑雷達(dá)（Synthetic Aperture Radar，SAR）也被逐步應(yīng)用，它不受云雨天氣限制，可全天候晝夜成像，彌補(bǔ)了光學(xué)影像的不足。其后向散射系數(shù)對(duì)地物的介電特性敏感，對(duì)于植被冠層結(jié)構(gòu)、土壤含水率及地表的粗糙度有不同的響應(yīng)，可以提供不同于光學(xué)影像的獨(dú)特信息[6]。光學(xué)與雷達(dá)遙感數(shù)據(jù)的聯(lián)合使用已在不同尺度的地物識(shí)別中顯示出了巨大的潛能[6 -9]。然而，在山地丘陵區(qū)，地勢(shì)崎嶇，地塊破碎，地物光譜特征變異復(fù)雜，地表信號(hào)輻射畸變嚴(yán)重，僅依賴(lài)于遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行地物識(shí)別，分類(lèi)精度難以保證。需要結(jié)合多樣的環(huán)境輔助數(shù)據(jù)，以增大地物類(lèi)別的可分性。Wang等[10]在熱帶山區(qū)提取地物信息時(shí)，在光學(xué)、雷達(dá)遙感變量的基礎(chǔ)之上添加高程、坡度等地形參數(shù)，有效減少了自然植被和栽培作物之間的錯(cuò)分。Grabska等[11]結(jié)合Sentinel-1/2衛(wèi)星影像和數(shù)字高程圖（Digital Elevation Map，DEM）在波蘭喀爾巴阡山脈進(jìn)行林分物種制圖，發(fā)現(xiàn)地形因子的引入顯著提高了制圖精度?，F(xiàn)有的研究多在遙感影像基礎(chǔ)之上輔以地形數(shù)據(jù)提取山區(qū)地物信息[10-13]。實(shí)際上，除了地形變量外，與自然環(huán)境相關(guān)的土壤、氣候等因素被考慮時(shí)，分類(lèi)結(jié)果可能會(huì)更可靠，因?yàn)樗鼈兺瑯佑绊懞蜎Q定土地利用和土地覆被[14]。協(xié)同使用這些多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，可能會(huì)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，進(jìn)一步提高山區(qū)地物識(shí)別精度，但是相關(guān)的研究相對(duì)匱乏。

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法也已被廣泛使用在圖像分類(lèi)領(lǐng)域。該類(lèi)算法突破了傳統(tǒng)分析方法的固有限制，能夠從數(shù)據(jù)迭代中捕獲變量之間高階的非線性關(guān)系，避免了潛在信息的遺漏[13-15]。其中，隨機(jī)森林（Random Forest，RF）、支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）和極端梯度提升（eXtreme Gradient Boosting，XGBoost）因分類(lèi)精度高、泛化性能出眾以及抗過(guò)擬合能力強(qiáng)而受到青睞[4,9,16]。同時(shí)，Stacking集成學(xué)習(xí)也受到了廣泛關(guān)注。它通過(guò)堆疊泛化的策略將多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)器進(jìn)行組合，綜合各單一分類(lèi)器的優(yōu)勢(shì)，具有更穩(wěn)健的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。該方法已被成功應(yīng)用在生物識(shí)別[17]、地價(jià)模擬[18]和土壤養(yǎng)分預(yù)測(cè)[19]等領(lǐng)域。但該算法在地物分類(lèi)中的應(yīng)用非常有限，對(duì)山區(qū)地物信息提取的適用性亟需進(jìn)一步探索。

此外，在土地覆被分類(lèi)領(lǐng)域使用Stacking集成學(xué)習(xí)的一個(gè)局限在于，由于算法固有的“黑盒”特性，無(wú)法量化模型中特征變量的重要性，以評(píng)估各變量在地物識(shí)別中的相對(duì)貢獻(xiàn)。Lundberg等[20]所提出的SHapley Addictive exPlanation（SHAP）方法彌補(bǔ)了上述不足。該方法作為當(dāng)前廣受關(guān)注的機(jī)器學(xué)習(xí)模型事后解釋工具[20-22]，通過(guò)比較變量存在或不存在情況下模型輸出的平均變化來(lái)闡明變量的重要性，其數(shù)學(xué)基礎(chǔ)嚴(yán)密，滿足局部準(zhǔn)確性、缺失性和一致性原則[20-22]。結(jié)合SHAP方法不僅能清楚量化復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型中特征變量的全局重要性，以明確影響覆被分類(lèi)的關(guān)鍵因素，更好服務(wù)于制圖決策；還可以評(píng)估特征變量對(duì)各種單一地物類(lèi)型識(shí)別的局部貢獻(xiàn)，為山區(qū)地物信息提取在變量選擇及優(yōu)化上提供更多參考信息。盡管如此，該方法目前尚未被納入土地覆被分類(lèi)框架中。

綜上，本文以重慶市黔江區(qū)為例，結(jié)合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)（Sentinel-1/2衛(wèi)星影像、DEM、土壤和氣候數(shù)據(jù)）和Stacking集成算法在山地丘陵區(qū)進(jìn)行土地覆被制圖。設(shè)計(jì)多種分類(lèi)方案，分析不同類(lèi)型特征變量對(duì)分類(lèi)結(jié)果的影響，并基于最佳方案，通過(guò)與RF、SVM和XGBoost單一分類(lèi)器的分類(lèi)結(jié)果對(duì)比，評(píng)估Stacking方法在山區(qū)地物信息提取的有效性。同時(shí)，引入SHAP方法量化Stacking模型中特征變量的重要性，明確各變量在地物識(shí)別中的全局及局部貢獻(xiàn)。

1 材料和研究方法

1.1 研究區(qū)概況

重慶市黔江區(qū)地處四川盆地東南邊陲（圖1），地理坐標(biāo)為108°28′E～108°56′E，29°04′N(xiāo)～29°52′N(xiāo)，總面積約為2 402 km2。境內(nèi)海拔為320～1 900 m，地貌類(lèi)型是山地和丘陵，主要以中山為主，地形復(fù)雜，地塊小而破碎。該地區(qū)屬于亞熱帶季風(fēng)氣候，四季分明。年均溫為15.4 ℃，年均降雨量為1 000～1 400 mm，無(wú)霜期長(zhǎng)274 d。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與預(yù)處理

1.2.1 分類(lèi)體系劃分和樣本數(shù)據(jù)選取

參照《全國(guó)遙感監(jiān)測(cè)土地利用/覆蓋分類(lèi)體系》，并根據(jù)研究區(qū)實(shí)際情況，將土地覆被類(lèi)型在一級(jí)類(lèi)上劃分為耕地、林地、水域、建設(shè)用地、園地?？紤]到Sentinel-2衛(wèi)星影像較高的空間分辨率，進(jìn)一步將耕地細(xì)分為旱地和水田。本研究于2017年9月期間利用手持GPS通過(guò)野外采樣獲取部分土地覆被類(lèi)型樣點(diǎn)。同時(shí)結(jié)合第三次國(guó)土調(diào)查的1:10 000土地利用現(xiàn)狀圖進(jìn)行樣本擴(kuò)充。為了保證樣點(diǎn)的精確性，通過(guò)對(duì)同期Google Earth高分辨率影像進(jìn)行目視解譯，剔除異常點(diǎn)，最終獲取樣本點(diǎn)7 485個(gè)。其中，大約70%的樣本被隨機(jī)劃分為訓(xùn)練集，30% 的為測(cè)試集（表1）。

圖1 研究區(qū)地理位置和Sentinel-2影像

表1 各土地覆被類(lèi)型樣本數(shù)量

1.2.2 遙感數(shù)據(jù)及預(yù)處理

由于研究區(qū)常年的云雨天氣，質(zhì)量良好的光譜數(shù)據(jù)較難獲得。同時(shí)考慮到影像獲取時(shí)間應(yīng)該接近采樣時(shí)間，因此下載了質(zhì)量良好（云量<10%）的2017年7月10日的Sentinel-2A L1C級(jí)產(chǎn)品和2017年7月8日Sentinel-1 IW GRDH 產(chǎn)品。

利用歐空局（European Space Agency，ESA）提供的Sencor2插件對(duì)Sentinel-2A L1C產(chǎn)品進(jìn)行大氣校正，轉(zhuǎn)換為大氣底層發(fā)射數(shù)據(jù)（L2A）。剔除60 m分辨率的光譜波段，并利用雙線性重采樣法，將20 m分辨率的波段重采樣為10 m。Sentinel-1 IW GRDH產(chǎn)品包括VV、VH兩種極化方式，空間分辨率為10 m。利用SNAP軟件對(duì)該產(chǎn)品進(jìn)行預(yù)處理，包括軌道校正、熱噪聲去除、輻射定標(biāo)、濾波和地形校正。最終，獲得VV和VH方向的后向散射系數(shù)圖像。

1.2.3 環(huán)境輔助數(shù)據(jù)及預(yù)處理

用于當(dāng)前研究的環(huán)境輔助數(shù)據(jù)包括地形、土壤和氣候數(shù)據(jù)。地形數(shù)據(jù)是空間分辨率為30 m的SRTM-DEM數(shù)據(jù)，從美國(guó)地質(zhì)勘探局（United States Geological Survey，USGS）下載獲得。土壤數(shù)據(jù)主要包括2017年黔江區(qū)全域的土壤養(yǎng)分（pH值、有機(jī)碳、全氮、速效鉀和有效磷）分布圖和中國(guó)土壤黏粒含量分布圖。其中，土壤養(yǎng)分分布圖的空間分辨率為10 m，從黔江區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村委員會(huì)獲得；黏粒含量分布圖空間分辨率為1 km，該數(shù)據(jù)由Shang等[23]提供。氣候數(shù)據(jù)使用全球數(shù)據(jù)庫(kù)World Clim 1.4版本（www.worldclim.org），空間分辨率為1 km。為了和Sentinel-1/2影像匹配，利用ArcGIS 10.6軟件中的最近鄰法將這些數(shù)據(jù)統(tǒng)一轉(zhuǎn)換成10 m分辨率的柵格圖層（UTM WGS84 Zone 49 N 投影系統(tǒng)）。

1.3 研究方法

研究流程具體如下：從多源數(shù)據(jù)中提取不同的特征變量，結(jié)合方差膨脹系數(shù)（Variance Inflation Factor，VIF）和Boruta方法進(jìn)行變量?jī)?yōu)選，簡(jiǎn)化統(tǒng)計(jì)問(wèn)題?；趦?yōu)選的特征變量，構(gòu)建不同的特征變量組合方案，并利用SMOTE（Synthetic Minority Oversampling Technique）算法平衡樣本數(shù)據(jù)后，結(jié)合Stacking集成學(xué)習(xí)進(jìn)行分類(lèi)，篩選出最佳分類(lèi)組合?；谧罴训姆桨?，通過(guò)與RF、SVM、XGBoost分類(lèi)結(jié)果對(duì)比，評(píng)估Stacking方法在山區(qū)地物信息提取的性能。同時(shí)，引入 SHAP 方法，量化Stacking模型中各個(gè)特征變量的重要性。

1.3.1 變量選取、優(yōu)化及試驗(yàn)方案構(gòu)建

研究發(fā)現(xiàn)[10-11]，在傳統(tǒng)遙感變量的基礎(chǔ)上添加環(huán)境輔助因子，可提高復(fù)雜地形區(qū)土地覆被分類(lèi)的精度。因此，本研究考慮了更多可用的環(huán)境輔助數(shù)據(jù)（DEM，氣候和土壤數(shù)據(jù)），并結(jié)合光學(xué)、雷達(dá)影像，從中提取多個(gè)光譜波段、植被水體指數(shù)、地形因子、土壤與氣候參數(shù)構(gòu)建原始變量集合。為降低模型復(fù)雜度，使用Boruta算法和多重共線性分析對(duì)原始變量進(jìn)行降維，剔除無(wú)關(guān)和冗余信息。Boruta算法通過(guò)與目標(biāo)函數(shù)的關(guān)系重要性，保留重要的變量集合[24]。多重共線性分析方法可以剔除高度相關(guān)的變量。本研究首先利用python 3.6.10調(diào)用Boruta 算法進(jìn)行變量篩選，之后在SPSS v 25.0軟件中計(jì)算被保留的特征變量的方差膨脹系數(shù)，進(jìn)一步剔除系數(shù)大于10的變量，構(gòu)建優(yōu)選變量子集（表2）?；趦?yōu)選變量子集構(gòu)建5種試驗(yàn)方案：方案1僅使用遙感變量，方案2、3、4在方案1的基礎(chǔ)上分別增加氣候、地形和土壤3種不同的環(huán)境輔助變量，方案5包含全部變量。通過(guò)比較不同方案分類(lèi)精度，以探索不同類(lèi)型環(huán)境輔助變量的效用（表3）。

1.3.2 SMOTE算法

數(shù)據(jù)集中不同類(lèi)別的樣本比例不均衡往往會(huì)影響模型性能，因此引入SMOTE（Synthetic Minority Oversampling Technique）方法平衡數(shù)據(jù)集。該方法通過(guò)在變量空間中對(duì)少數(shù)類(lèi)別執(zhí)行過(guò)采樣，模擬出新的樣本以平衡數(shù)據(jù)集[25-26]，現(xiàn)已成功解決不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)不平衡問(wèn)題[25-26]。在本次研究中，使用python 3.6.10 中的Borderline-SMOTE算法將不平衡的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)化為平衡數(shù)據(jù)集。以進(jìn)行后續(xù)的模型訓(xùn)練。表4展示了原始數(shù)據(jù)集和轉(zhuǎn)換后的平衡數(shù)據(jù)集。

表2 優(yōu)選變量集描述

表3 方案設(shè)計(jì)

表4 SMOTE過(guò)采樣前后不同覆被類(lèi)型的樣點(diǎn)的數(shù)量

1.3.3 建模方法

Stacking方法是基于堆疊泛化策略和K折交叉驗(yàn)證的一種集成算法，通過(guò)將多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的預(yù)測(cè)值加權(quán)組合來(lái)提高預(yù)測(cè)性能[19]。該方法融合了各個(gè)單一機(jī)器學(xué)習(xí)方法的優(yōu)勢(shì)，在分類(lèi)和回歸問(wèn)題中顯示出了更高的預(yù)測(cè)精度和更穩(wěn)健的泛化能力。其學(xué)習(xí)框架有兩層，第一層被稱(chēng)作基學(xué)習(xí)器，第二層被稱(chēng)作元學(xué)習(xí)器。其中，基學(xué)習(xí)器性能好壞往往決定著Stacking模型的最終效果?？紤]到RF對(duì)噪聲和異常值不敏感，對(duì)高維數(shù)據(jù)具有良好的可擴(kuò)展性[13]；SVM有著成熟的理論基礎(chǔ)，泛化錯(cuò)誤率低[27]；XGBoost處理數(shù)據(jù)高效，抗過(guò)擬合能力強(qiáng)[28]，且上述這3種算法已被廣泛地應(yīng)用于不同學(xué)科的回歸和分類(lèi)任務(wù)[13,16,27]，因此被作為本研究中Stacking模型的基學(xué)習(xí)器，Logistic回歸被選擇作為元學(xué)習(xí)器。

Stacking集成學(xué)習(xí)的構(gòu)架如下：1）將訓(xùn)練集劃分為10份；2）利用十折交叉驗(yàn)證的方法分別訓(xùn)練RF、SVM和XGBoost這3個(gè)基分類(lèi)器；3）堆疊十折交叉驗(yàn)證過(guò)程中上述3個(gè)基學(xué)習(xí)器的折疊外（out-of-fold）預(yù)測(cè)值；4）將堆疊的預(yù)測(cè)值作為元分類(lèi)器的輸入，并擬合元分類(lèi)器以獲得RF、SVM和XGBoos這3個(gè)基學(xué)習(xí)器的權(quán)重系數(shù)；5）利用測(cè)試集對(duì)構(gòu)建的模型進(jìn)行評(píng)估。

1.3.4 模型構(gòu)建與評(píng)價(jià)

基于劃分的訓(xùn)練集，利用格網(wǎng)搜索和交叉驗(yàn)證的方法確定模型超參數(shù)，結(jié)果如表5。獨(dú)立測(cè)試集被用于評(píng)價(jià)模型的性能。精度評(píng)估指標(biāo)包括總體精度（Overall Accuracy，OA）、Kappa系數(shù)、F1分?jǐn)?shù)（F1-score）、用戶(hù)精度（User’s Accuracy，UA）和生產(chǎn)者精度（Producer’s Accuracy，PA）[28-29]?？傮w精度，Kappa系數(shù)和F1分?jǐn)?shù)用于評(píng)價(jià)模型的整體性能；用戶(hù)精度和生產(chǎn)者精度用于評(píng)價(jià)單個(gè)覆被類(lèi)別的分類(lèi)精度。Kappa系數(shù)度量的是模型的分類(lèi)結(jié)果與真實(shí)結(jié)果的一致程度，取值在?1～1之間，越接近1，兩者越一致。

模型構(gòu)建、參數(shù)尋優(yōu)以及精度指標(biāo)計(jì)算均使用 python 3.6.10 完成。

表5 參數(shù)尋優(yōu)結(jié)果

1.3.5 SHAP方法

由Lundberg和Lee于2017年提出的SHAP方法，為所有復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型提供了統(tǒng)一的解釋框架[20]。該方法基于博弈論通過(guò)計(jì)算Shapley值量化每個(gè)輸入的特征變量對(duì)于單個(gè)樣本預(yù)測(cè)的邊際貢獻(xiàn)，相關(guān)公式如下：

該方法側(cè)重于從單個(gè)樣本預(yù)測(cè)出發(fā)，其不僅能夠評(píng)估特征變量的全局重要性還能夠量化其局部重要性，從而為模型解釋提供更多的細(xì)節(jié)。本文利用python 3.6.10調(diào)用SHAP包量化Stacking模型中各特征變量的重要性。

2 結(jié)果與分析

2.1 土地覆被分類(lèi)方案比較

基于優(yōu)選的特征變量，結(jié)合SMOTE方法平衡訓(xùn)練數(shù)據(jù)集后以進(jìn)行模型的構(gòu)建。表6展示了數(shù)據(jù)集被平衡前后不同試驗(yàn)方案的分類(lèi)結(jié)果?？梢钥闯觯跀?shù)據(jù)集被平衡前后，這些試驗(yàn)方案的土地覆被分類(lèi)精度呈現(xiàn)出一致的趨勢(shì)：僅使用遙感變量（方案1）進(jìn)行地物識(shí)別的精度最低；在遙感變量的基礎(chǔ)之上，分別添加氣候（方案2）、地形（方案3）和土壤（方案4）變量后，總體精度、Kappa系數(shù)和F1分?jǐn)?shù)均有所提高。其中，加入土壤變量后精度提升最大；基于全部特征變量的方案6取得了最佳的分類(lèi)結(jié)果。這證實(shí)了不同類(lèi)型環(huán)境輔助變量的加入都對(duì)遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行了有效的補(bǔ)充，提供了異于遙感變量的獨(dú)特解釋力，從而提高了山地丘陵區(qū)土地覆被制圖精度。此外，對(duì)比數(shù)據(jù)集被平衡前后同一種方案下的各評(píng)估指標(biāo)，可以發(fā)現(xiàn)SMOTE方法的使用能夠顯著提升模型性能。被平衡后模型的總體精度、Kappa系數(shù)和F1分?jǐn)?shù)相較于被平衡前，其平均增幅分別為4.22%、0.05和8.77%。因此，下文基于SMOTE采樣后的結(jié)果進(jìn)行分析。

表6 SMOTE采樣前后不同試驗(yàn)方案的分類(lèi)精度比較

不同試驗(yàn)方案中各個(gè)地物類(lèi)型的分類(lèi)詳情如圖2所示。其中，所有的試驗(yàn)方案都實(shí)現(xiàn)了對(duì)林地、建設(shè)用地和水域的準(zhǔn)確提取，其生產(chǎn)者精度和用戶(hù)精度均在96%以上。由于這3種地物類(lèi)型的光譜反射特性差異大，僅使用遙感變量就足以離散和區(qū)別；在此基礎(chǔ)上，其他類(lèi)型的特征變量的加入都無(wú)法明顯提高這些地物相應(yīng)的分類(lèi)精度，反而會(huì)因信息的冗余，導(dǎo)致精度的降低。而在這些不同的試驗(yàn)方案中，旱地，水田和園地的分類(lèi)精度存在明顯差異：方案1中，這3類(lèi)地物的分類(lèi)準(zhǔn)確性最低，其生產(chǎn)者精度和用戶(hù)精度分別為78.83%和87.83%，72.22%和66.1%，93.94%和85.06%。與方案1相比，方案2、3、4在依次增加氣候、地形和土壤變量后，旱地的生產(chǎn)者精度和用戶(hù)精度分別提升了3.16和1.58（方案2）、6.8和2.44（方案3）、9.71和4.57（方案4）個(gè)百分點(diǎn)；水田分別提升了3.7和1.11、3.71和9.13、9.26和14.63個(gè)百分點(diǎn)，園地分別提高了4.04和6.45、2.69和4.91、4.72和9.15個(gè)百分點(diǎn)。可見(jiàn)，這些環(huán)境輔助變量的加入有效地提高了旱地、水田和園地這些農(nóng)用地類(lèi)的分類(lèi)精度。研究區(qū)處于南方山地丘陵地帶，具有高度異質(zhì)性的格局，輻射信號(hào)畸變嚴(yán)重，境內(nèi)不同類(lèi)型農(nóng)用地交錯(cuò)分布，像元混雜；同時(shí)，農(nóng)用地栽培作物的“同物異譜，異物同譜”現(xiàn)象突出[16]，僅依賴(lài)于遙感數(shù)據(jù)難以提供足夠的信息。因此，在方案1中，這些農(nóng)用地類(lèi)間錯(cuò)分嚴(yán)重。加入地形，氣候和土壤等相關(guān)因素后，錯(cuò)分情況顯著減少。這主要是因?yàn)榈匦?、氣候和土壤等自然環(huán)境要素會(huì)影響人類(lèi)活動(dòng)，進(jìn)而決定土地利用方式和土地覆被類(lèi)型。具體而言，對(duì)于不同類(lèi)型的農(nóng)作物耕種，通常會(huì)綜合考量地形地勢(shì)條件、氣候適宜度和土壤功能性屬性（土壤質(zhì)地和養(yǎng)分）等以進(jìn)行農(nóng)業(yè)區(qū)劃，這在一定程度上決定了不同類(lèi)型農(nóng)用地的空間分布。

現(xiàn)有的山區(qū)土地利用分類(lèi)更多側(cè)重于使用光學(xué)、雷達(dá)遙感數(shù)據(jù)或者結(jié)合地形輔助數(shù)據(jù)[12-14]，本研究考慮了更多環(huán)境輔助數(shù)據(jù)的可用性，證實(shí)了不同類(lèi)型環(huán)境輔助變量在山區(qū)地物信息提取的效用，與以往研究[15-17]（總體精度<92%, Kappa系數(shù)<0.90）相比進(jìn)一步提高了山區(qū)土地覆被分類(lèi)精度[12-14]，這為復(fù)雜地區(qū)地物識(shí)別在數(shù)據(jù)選擇上提供了借鑒。

圖2 不同試驗(yàn)方案中各土地覆被類(lèi)型的分類(lèi)精度

2.2 土地覆被分類(lèi)算法對(duì)比

為評(píng)估Stacking模型在山區(qū)地物信息提取中的適用性，將最佳的分類(lèi)方案與RF、SVM和XGBoost這些單一的基學(xué)習(xí)器分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果如表7所示。其中，Stacking算法的分類(lèi)精度最高，總體精度為96.61%，Kappa系數(shù)為0.96，F(xiàn)1分?jǐn)?shù)為94.81%，其次依次為XGBoost、SVM和RF。與基學(xué)習(xí)器相比，Stacking集成算法的總體精度、Kappa系數(shù)和F1分?jǐn)?shù)分別提高了1.24～2.57個(gè)百分點(diǎn)、0.02～0.03和1.3～3.36個(gè)百分點(diǎn)。這與Fu等[30]和Long等[31]的研究結(jié)果一致，他們?cè)诶眠b感圖像分別對(duì)濕地和紅樹(shù)林物種進(jìn)行分類(lèi)時(shí)，同樣發(fā)現(xiàn)Stacking集成算法可提供較單一基分類(lèi)器更準(zhǔn)確的精度。表7中的混淆矩陣還揭示了各種分類(lèi)算法識(shí)別不同地物類(lèi)型的詳細(xì)情況。由矩陣對(duì)角線上被正確劃分的各地物樣點(diǎn)數(shù)量可知，不同分類(lèi)算法在提取各單一地物類(lèi)型信息的能力不同：RF識(shí)別建設(shè)用地的能力比較顯著，SVM在旱地信息提取上具有優(yōu)勢(shì)，XGBoost識(shí)別水田和林地的能力更為突出，這3種不同的單一基分類(lèi)器在山區(qū)地物信息提取中有著各自獨(dú)特的優(yōu)劣勢(shì)。而Stacking算法則綜合集成了RF、SVM和XGBoost這3種基學(xué)習(xí)器的優(yōu)勢(shì)，對(duì)它們的分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行加權(quán)組合，在各種類(lèi)型地物識(shí)別中均表現(xiàn)出最佳性能，因而準(zhǔn)確性最高。

表7 基于最佳方案的不同算法的混淆矩陣

土地覆被分類(lèi)圖直觀地展示了不同算法的分類(lèi)結(jié)果（圖3a）。從目視效果看，水域多分布于東部地區(qū)，建設(shè)用地集中在東北部，林地則廣泛分布在整個(gè)區(qū)域內(nèi)，這3種地物類(lèi)型在各種算法中呈現(xiàn)出一致的空間分布格局，相應(yīng)的圖斑邊界分明，分布連續(xù)，較為規(guī)整平滑。而區(qū)內(nèi)旱地、水田和園地這些農(nóng)用地混合分布于林地內(nèi)，地塊面積較小，地物圖斑分布較為破碎，相應(yīng)的分類(lèi)結(jié)果在不同算法中也不一致。結(jié)合局部分類(lèi)圖（圖3b）和不同算法分類(lèi)結(jié)果中地物類(lèi)型占比情況（表7）可以發(fā)現(xiàn)，3種基學(xué)習(xí)器對(duì)旱地信息提取不完整，同時(shí)會(huì)高估水田、園地的面積分布。Stacking算法則能夠兼顧局部紋理細(xì)節(jié)，與3種基學(xué)習(xí)器相比，相應(yīng)的旱地、水田和園地生產(chǎn)者精度分別平均提高了6.88，2.47和0.6個(gè)百分點(diǎn)，用戶(hù)精度分別平均提高了1.1，6.58和3.15個(gè)百分點(diǎn)，該算法實(shí)現(xiàn)了山區(qū)土地覆被精細(xì)分類(lèi)的最佳結(jié)果。

土地利用/覆被分類(lèi)研究受益于建模方法。以往的研究大都基于單一分類(lèi)器的性能對(duì)比，以選擇最佳的建模方法。當(dāng)前研究則利用Stacking集成算法結(jié)合多種機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行分類(lèi)，產(chǎn)生了比單一分類(lèi)器更準(zhǔn)確和穩(wěn)健的結(jié)果。不過(guò)，Taghizadeh-Mehrjar等[32]強(qiáng)調(diào)道，只有當(dāng)來(lái)自基學(xué)習(xí)器的預(yù)測(cè)值相關(guān)性較低時(shí)，Stacking模型才能獲得較大的改進(jìn)，因此未來(lái)的研究將會(huì)嘗試納入更多樣化的算法以進(jìn)一步提升Stacking性能。

2.3 特征變量重要性分析

基于最佳試驗(yàn)方案，利用SHAP方法量化了Stacking模型中各特征變量在地物識(shí)別中的重要性。如圖4所示，按照全局重要性，排名靠前的特征變量的相對(duì)重要性分?jǐn)?shù)依次為NDVI（100%）、MCARI（77%）、MNDWI（69%）。然而，這些特征變量并非在每種地物識(shí)別中都具有顯著貢獻(xiàn)。圖4還展示了單個(gè)地物類(lèi)型識(shí)別中變量重要性排序：對(duì)于旱地而言，排名靠前的特征變量的相對(duì)重要性分?jǐn)?shù)依次為NDVI（100%）、B5（76%）、MCARI（70%）；對(duì)于水田依次為NDVI（100%）、MCARI（81%）、B5（65%）；對(duì)于林地為NDVI（100%）、B2（76%）、Slope（36%），對(duì)于建設(shè)用地是NDVI（100%）、MCARI（82%）、IRECI（65%），對(duì)于園地是B5（100%）、NDVI（97%）、K（74%），對(duì)于水域則為MNDWI（100%）、MCARI（43%）、B5（31%）。

圖3 不同算法的土地覆被分類(lèi)圖

圖4 基于SHAP方法的特征變量重要性排序

綜合全局和局部重要性對(duì)特征變量進(jìn)行分析可知，NDVI是研究區(qū)土地覆被分類(lèi)最關(guān)鍵的變量，它在旱地、水田、建設(shè)用地、林地和園地多種地物識(shí)別中重要性排名均位于前列。所選影像時(shí)相為夏季，栽培作物和自然植被此時(shí)生長(zhǎng)茂盛，同時(shí)研究區(qū)內(nèi)森林覆蓋率極高。NDVI作為反映植被生長(zhǎng)狀態(tài)和植被分布密度最佳的指數(shù)因子[3]，提取了大范圍內(nèi)不同類(lèi)型的作物和植被信息，因此在各種農(nóng)用地類(lèi)型和林地識(shí)別中重要性顯著。同時(shí)，建設(shè)用地偏裸地特性，植被覆蓋率低，NDVI能有效地將它與植被覆蓋度高的其他地類(lèi)區(qū)分。紅邊因子MCARI重要程度僅次于NDVI，主要貢獻(xiàn)體現(xiàn)在不同類(lèi)型農(nóng)用地的信息提取?！凹t邊”是位于電磁波譜紅色和近紅外之間的光譜域，受到植被體內(nèi)葉綠素的吸收作用，在此范圍內(nèi)植被反射率會(huì)急劇上升，該特征可有效區(qū)別植被和非植被[33]。Shendryk 等[33]在利用Sentinel-2進(jìn)行植被類(lèi)型識(shí)別時(shí)，發(fā)現(xiàn)紅邊波段及其衍生的植被指數(shù)在描繪圖像中線性和小尺寸元素方面具有優(yōu)勢(shì)，證實(shí)了紅邊因子在區(qū)分植被類(lèi)間的效用。因此，紅邊因子有利于種植著不同栽培作物農(nóng)用地（水田、旱地和園地）的類(lèi)間區(qū)分。MNDWI在全局重要性中排名第三，在水域的識(shí)別中起著主導(dǎo)作用。該指數(shù)可以有效抑制甚至消除建設(shè)用地，植被和土壤的噪聲，從而增強(qiáng)開(kāi)放性的水體特征[34]。此外，雖然坡度（Slope）和土壤速效鉀含量（K）在全局重要性中排名并不靠前，但二者分別對(duì)林地、園地的提取有著一定貢獻(xiàn)。SHAP方法針對(duì)多分類(lèi)問(wèn)題，會(huì)計(jì)算每個(gè)特征對(duì)于不同地類(lèi)的重要性，因此，與以往研究中僅局限于評(píng)估特征變量的全局重要性所不同，特征變量對(duì)于各單一地類(lèi)識(shí)別的局部貢獻(xiàn)也被量化，這可進(jìn)一步明確各變量具體是通過(guò)影響哪類(lèi)地物信息提取進(jìn)而影響最終分類(lèi)結(jié)果，這為覆被分類(lèi)制圖在今后的變量選擇和優(yōu)化上提供了更多有價(jià)值的信息。

3 結(jié) 論

本研究以重慶市黔江區(qū)為例，從Sentinel-1/2影像、土壤、氣候數(shù)據(jù)和DEM中提取不同的特征變量，設(shè)計(jì)多種特征組合方案，探究不同類(lèi)型特征變量在山地信息提取的效用。同時(shí)，基于最佳方案，將Stacking與RF、 SVM和 XGBoost分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，評(píng)估Stacking方法在山區(qū)地物信息提取中的性能。引入SHAP方法，明確量化了Stacking模型中各個(gè)特征變量的重要性。結(jié)果表明：

1）與僅使用遙感變量相比，加入氣候、地形和土壤變量可以有效提高山區(qū)土地覆被分類(lèi)的精度，其中，農(nóng)用地地類(lèi)的分類(lèi)精度提升幅度較大，加入氣候、地形和土壤變量后，旱地的生產(chǎn)者精度和用戶(hù)精度分別提升了3.16和1.58、6.8和2.44、9.71和4.57個(gè)百分點(diǎn)；水田分別提升了3.7和1.11、3.71和9.13、9.26和14.63個(gè)百分點(diǎn)；園地分別提高了4.04和6.45、2.69和4.91、4.72和9.15個(gè)百分點(diǎn)；

2）Stacking算法與優(yōu)選的所有類(lèi)型變量結(jié)合可實(shí)現(xiàn)山區(qū)地物最佳的分類(lèi)結(jié)果，其總體精度，Kappa系數(shù)和F1分?jǐn)?shù)分別為96.61%、0.96和94.81%。與RF、 SVM和 XGBoost單一的基學(xué)習(xí)器相比，其總體精度、Kappa系數(shù)和F1分?jǐn)?shù)分別提高了1.24～2.57個(gè)百分點(diǎn)、0.02～0.03和1.3～3.36個(gè)百分點(diǎn)。

3）SHAP方法可量化Stacking模型中各特征變量的全局及局部重要性，明確了各變量在不同類(lèi)型地物識(shí)別中的相對(duì)貢獻(xiàn)，為山區(qū)覆被分類(lèi)制圖在特征選擇和優(yōu)化上提供了有價(jià)值的信息。

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Land cover classification in hilly and mountainous areas using multi-source data and Stacking-SHAP technique

Zhou Yanan1,2, Chen Hui1, Liu Hongbin1,2※

(1.,,400716,; 2.,400716,)

An accurate classification of land cover can greatly contribute to the basic dataset for regional ecological protection and environmental management. Remote sensing (RS) images are commonly used as the main data source for the extraction of land cover at present. However, there is a complex landscape, broken distribution of ground objects, frequent cloud cover, as well as serious radiometric distortion in the hilly and mountainous areas. Thus, it is difficult to accurately gain the distribution information of ground objects only by satellite images. Fortunately, the collaborative application of multi-source heterogeneous data can be expected to bridge the deficiency of a single data source, in order to accumulate more valuable information for the separability of ground objects. Great prospects can be realized to extract the land cover in areas with the complex surface landscape. In addition, the stacking algorithm with advanced machine learning can present superior and robust predictive performance in recent classification tasks. Therefore, the purpose of the current study is to explore the effectiveness of the multi-source heterogeneous data and stacking algorithm on land cover classification in hilly and mountainous areas. The study area was taken as the Qian Jiang District in Chongqing Province of China. Specifically, the various feature variables were extracted from the multi-source heterogeneous data, including the Sentinel-1/2 images, Digital Elevation Model (DEM), soil and climate data. Boruta method and Variance Inflation Factor (VIF) were applied to eliminate the redundant feature for the simple statistics. Then, five schemes with different inputs were created using the subset of the optimized variables, including the purely RS variables, RS variables plus climate factors, RS variables plus terrain parameters, RS variables plus soil parameters, and all variables. A stacking algorithm was also used to construct the classification model for the impacts of different types of variables on the classification accuracy of land cover. Meanwhile, the best classification using the stacking algorithm was compared with the Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), and extreme gradient boosting (XGBoost). Additionally, a novel shapley addictive explanation (SHAP) was introduced to quantify the importance of variables in the model. The results showed that the overall accuracy, Kappa coefficient, and F1-score were significantly improved after the introduction of the climate, soil, and terrain variables. By contrast, the lowest classification accuracy of land cover was found in the model only using remote sensing variables. Among them, the soil variables contributed the most improvement, followed by the terrain, and climate variables. The classification accuracy of agricultural land types (dry farmland, paddy field, and orchard) was greater than that of the rest. The best classification accuracy was achieved in the experimental scheme with all feature variables, indicating an overall accuracy of 96.61%, Kappa of 0.96, and F1-score of 94.81%. The classification accuracy of the improved was higher than that of the SVM, RF, and XGBoost under the same variables. The SHAP technique can be expected to quantify and evaluate the global importance of each variable, indicating that the traditional vegetation and water spectral indicators were the most important feature variables. Besides, the local contribution of each variable for each land cover type can provide more value to optimize the parameters for the extraction of object information in hilly and mountainous areas. This finding can offer technical support and theoretical reference for land cover mapping in complex landscape areas.

remote sensing; multi-source data; land cover classification; Stacking algorithm; SHAP technique; hilly and mountainous areas

10.11975/j.issn.1002-6819.2022.23.023

P237

A

1002-6819(2022)-23-0213-10

周亞男，陳繪，劉洪斌. 基于多源數(shù)據(jù)和Stacking-SHAP方法的山地丘陵區(qū)土地覆被分類(lèi)[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2022，38(23)：213-222.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2022.23.023 http://www.tcsae.org

Zhou Yanan, Chen Hui, Liu Hongbin. Land cover classification in hilly and mountainous areas using multi-source data and Stacking-SHAP technique[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2022, 38(23): 213-222. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2022.23.023 http://www.tcsae.org

2022-07-28

2022-10-21

中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)（XDJK2016D041）

周亞男，研究方向主要為土地信息系統(tǒng)。Email：zyn1999@email.swu.edu.cn

劉洪斌，博士、研究員，博士生導(dǎo)師。研究方向主要為GIS、遙感和土壤-景觀關(guān)系。Email：swuagis@163.com