基于Sentinel-2遙感影像的自然資源分類提取研究

摘 要：全國自然資源更新調(diào)查的主要手段之一就是通過遙感影像提取地表覆蓋物，進(jìn)而掌握各種地物類型的空間分布情況，而衛(wèi)星數(shù)據(jù)源是否具備高重訪周期是開展該項工作數(shù)據(jù)源選擇的重要考量因素之一。文章以宜興市張渚鎮(zhèn)為研究區(qū)，利用Sentinel-2衛(wèi)星的高重訪優(yōu)勢，通過計算不同地物類型的時序NDVI值以及在Sentinel-2影像上不同波段的光譜差異特性構(gòu)建決策樹分類模型。該模型包含7個節(jié)點(diǎn)層，根據(jù)分類對象之間的光譜特性差異確定不同決策節(jié)點(diǎn)所選取的閾值，最終成功分類提取了喬木林、灌木林、草地、耕地等9種地物，總體分類精度達(dá)到了88.26%。通過與只依靠地物光譜特性方法的提取結(jié)果對比可知，引入時序數(shù)據(jù)構(gòu)建決策樹的方法準(zhǔn)確性顯著提高，證明這種基于Sentinel-2時序數(shù)據(jù)和決策樹思想的地物信息提取分類方法具有很大的實(shí)用性，可以為以后的自然資源變更調(diào)查工作提供參考。

關(guān)鍵詞：哨兵2號；時序數(shù)據(jù)；光譜特性；地物分類；決策樹

Research on natural resource classification and extraction based on Sentinel-2 remote sensing images

LIU Zhi1，2，3， LIU Xiaosong1，2，3， YANG Bo1， WANG Xin1， ZHANG Hang1

（1.Coal Geological Geophysical Exploration Surveying amp; Mapping Institute of Shanxi Province， Jinzhong 030600， Shanxi， China;

2.Key Laboratory of Investigation， Monitoring and Protection of Natural Resources in Mining Cities， Ministry of Natural Resources，

Jinzhong 030600， Shanxi， China;

3.Shanxi Key Laboratory of Geological Disaster Monitoring， Early Warning and Prevention， Jinzhong 030600， Shanxi， China）

Abstract： One of the main means of the National Natural Resources Update Survey is to extract the surface cover through remote sensing images， and then to grasp the spatial distribution of various land types. Whether the satellite data source has a high revisit period is one of the important considerations for the selection of data sources of this work. This paper takes Zhangzhu Town of Yixing City as the study area， utilizes the high revisit advantage of Sentinel-2 satellite， and constructs a decision tree classification model by calculating the time-series NDVI values of different feature types and the spectral difference characteristics of different bands on the Sentinel-2 image. This model contains seven node layers， and determines the thresholds selected by different decision nodes according to the differences in spectral characteristics of the classified objects， and finally successfully classifies and extracts trees and shrubs. The thresholds selected by different decision nodes are determined according to the differences in spectral characteristics between the classified objects. The overall classification accuracy reaches 88.26%. By comparing with the extraction results relying only on the spectral characteristics of the features， it can be seen that the accuracy of the method of constructing a decision tree by introducing time series data is significantly improved， which proves that this method of extracting and classifying feature information based on the idea of time series data and decision tree of Sentinel-2 is of great practicability， and it can provide a methodological reference for the future investigation of the change of natural resources.

Keywords： Sentinel-2; time-series data; spectrum feature; objects classification; decision tree

地表信息提取是全國自然資源變更調(diào)查的重點(diǎn)內(nèi)容，在人類活動日益加劇的今天，各種地表資源也在發(fā)生著不斷的變化，及時準(zhǔn)確地掌握各種地表資源的分布狀況是新時期自然資源管理和生態(tài)保護(hù)的重大需求。因此，掌握自然資源的分布規(guī)律和覆蓋率，進(jìn)一步分析各種自然資源與生態(tài)地質(zhì)環(huán)境因子之間存在的相關(guān)性，提出自然資源管理和生態(tài)地質(zhì)環(huán)境保護(hù)的對策建議，為國家、地方管理部門及社會公眾提供科學(xué)數(shù)據(jù)具有重要的意義。目前，遙感技術(shù)憑借其視域廣、信息量大、獲取周期短等特點(diǎn)在全球自然資源調(diào)查中應(yīng)用廣泛（崔囤月等，2023；董勝光等，2023；CHEN Junhan et al.，2020；徐思瑜等，2022；陳浩等，2024；韓亞超等，2022），常見的地表覆蓋物信息提取主要是基于像素方法和基于面向?qū)ο蠓椒?，前者主要依?jù)地物的光譜特性，后者在地物光譜特性的基礎(chǔ)上引入了形狀、紋理等空間參考信息。例如：YIN Leikun（2020）、劉通（2022）、常竹（2023）等基于Sentinel-2影像根據(jù)水稻、大豆、玉米、小麥等農(nóng)作物不同物候期內(nèi)的光譜指數(shù)構(gòu)建了分類模型進(jìn)行地類信息提取，得到了主要農(nóng)作物分布圖，總體精度達(dá)到了90%以上；趙陽（2023）、林欣怡（2024）、陳遜龍（2024）等在基于高分辨率遙感影像上運(yùn)用面向?qū)ο蟮姆椒▽Σ煌瑯浞N進(jìn)行了精細(xì)化分類提取，實(shí)驗證明這種多特征融合的方法可以很好地解決不同地物混淆的問題。但以往的分類研究往往只依靠特定時期或短序列的遙感影像，且使用的衛(wèi)星數(shù)據(jù)源重訪周期長，既不能快速實(shí)現(xiàn)地物的高精度分類，也不能及時獲取各類地表資源的動態(tài)變化情況，嚴(yán)重制約了自然資源更新調(diào)查工作追求準(zhǔn)確性和時效性。

本文以江蘇省宜興市張渚鎮(zhèn)的部分地區(qū)為研究區(qū)，采集喬木林、灌木林、其他林地、果園、茶園、其他園地、草地、耕地、水體這9種地物在Sentinel-2的B2、B3、B4、B8波段的輻射亮度值，獲取了這9種地物在2023年共11景數(shù)據(jù)的NDVI時序曲線，分析不同地物的物候規(guī)律以及波譜反射特性，利用這些差別構(gòu)建決策樹分類模型，提取這9類地表資源信息，最后結(jié)合野外實(shí)地調(diào)查的樣本數(shù)據(jù)做精度評價分析。實(shí)驗表明，這種基于Sentinel-2時序數(shù)據(jù)和決策樹思想的地物信息提取具有很大的實(shí)用性，可以為以后的自然資源調(diào)查和地理國情普查提供參考。

1 "研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)源

1.1 "研究區(qū)概況

江蘇省宜興市張渚鎮(zhèn)位于中國經(jīng)濟(jì)活力最強(qiáng)、發(fā)展速度最快的長三角腹地滬寧杭金三角中心地帶，江蘇、浙江、安徽三省交界，寧杭、錫宜高速交匯之處，是一座美麗富饒的山區(qū)古鎮(zhèn)，也是江蘇省百家名鎮(zhèn)之一。從地理環(huán)境來說，張渚鎮(zhèn)地處皖南山區(qū)、宜溧丘陵區(qū)加太湖湖西平原區(qū)的交界處，屬宜溧低山丘陵區(qū)，地勢東南部為山丘，起伏連綿，延伸至皖南和浙西，總稱三洲山脈，是天目山向北延伸的余脈；張渚鎮(zhèn)地貌類型多樣，既有平原區(qū)，也有山地和丘陵，其中平原區(qū)主要分布在中北部和東北部，而丘陵低山區(qū)主要分布在東南部和西南部；張渚鎮(zhèn)不僅地理位置優(yōu)越，經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好，而且氣候宜人，土地肥沃，自然資源非常豐富，包含各種植被類型，山林面積達(dá)到10 000 hm2，以及茶園、果園、花卉苗木等均占地面積廣泛，成為當(dāng)?shù)氐霓r(nóng)林特色產(chǎn)業(yè)基地。因此，研究區(qū)包含的豐富地類信息非常適合用于地物信息提取研究。

1.2 "遙感數(shù)據(jù)源及樣本數(shù)據(jù)

地球觀測計劃（又稱“哥白尼計劃”）是由歐洲委員會（European Commission，EC）和歐洲航天局（European Space Agency，ESA）共同倡導(dǎo)的，目的是使歐洲連續(xù)、獨(dú)立和可靠地獲取地球觀測數(shù)據(jù)。用于全球高分辨率和高重訪周期的陸地觀測、生物物理變化制圖、檢測海岸和內(nèi)陸水域，檢測全球森林、湖泊和沿海水域污染等，增進(jìn)對氣候變化中潛在現(xiàn)象的了解，進(jìn)而更好地控制和保護(hù)環(huán)境。該計劃發(fā)射的第二和第四顆衛(wèi)星分別叫Sentinel-2A和Sentnel-2B，這兩顆衛(wèi)星均由空中客車集團(tuán)防務(wù)與航天公司基于推掃概念設(shè)計與制造，并分別于2015年6月23日和2017年3月7日發(fā)射升空。Sentinel-2A衛(wèi)星（簡稱S2A）和Sentinel-2B衛(wèi)星（簡稱S2B）統(tǒng)稱為多光譜儀器（Multispectral Instrument，MSI），具備寬幅大、高空間分辨率、幾何精度高的光譜測量性能。兩個衛(wèi)星攜帶的多光譜成像儀包含13個譜段（443～2190 nm），幅寬度290 km，空間分辨率：10 m （3個可見光譜段和1個近紅外譜段）、20 m （6個紅光邊緣譜段和短波紅外譜段）、60 m （3 個大氣校正譜段）。本文選用的數(shù)據(jù)均為空間分辨率為10 m的藍(lán)、綠、紅、近紅外4個波段。S2B位于與S2A相對的軌道上，從而確保了最佳的覆蓋和數(shù)據(jù)傳輸。這對相對獨(dú)立的衛(wèi)星可以在5 d內(nèi)覆蓋南緯85°至北緯84°間的整個地球表面，這種高頻率意味著它們將捕獲地球的全新視角，在監(jiān)測和預(yù)測植被和水生污染的變化方面具有顯著的優(yōu)勢（田穎等，2019）。

選取2023年3—12月數(shù)據(jù)質(zhì)量良好且無云覆蓋的共計11景Sentinel-2數(shù)據(jù)（表1），提取地物類型信息，分別提取喬木林、灌木林、其他林地、果園、茶園、其他園地、草地、耕地以及水體，共計9種地物類型。野外樣本數(shù)據(jù)來源于野外的實(shí)地考察驗證，通過野外記錄和GPS定位，以上9種地物共采集到569個樣本（其中草地38、茶園105、果園72、其他園地54、灌木林57，喬木林86、其他林地48、水體36、耕地73）。隨機(jī)將這些樣本編號，編號為奇數(shù)的作為訓(xùn)練樣本，用于類型識別方法研究，編號為偶數(shù)的作為最后的驗證樣本，用于檢驗類型識別方法的提取準(zhǔn)確度。

2 "地物類別信息提取流程

首先對原始的S2A和S2B數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，從而得到地表真實(shí)反射率，然后進(jìn)行波段運(yùn)算、NDVI指數(shù)計算和單波段亮度切割，根據(jù)野外實(shí)地采集的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)對計算結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計分析，從中挖掘出不同植被類型和地物類型的光譜差異，確定閾值參數(shù)，構(gòu)建地物分類決策樹模型，最終開展信息提取獲得研究區(qū)的地物分布，并對提取結(jié)果進(jìn)行精度評價和野外核查驗證。技術(shù)路線圖見圖1。

2.1 "數(shù)據(jù)預(yù)處理

本文使用的Sentinel-2數(shù)據(jù)來源于歐空局（ESA）的官方網(wǎng)站，現(xiàn)在只能免費(fèi)獲取到Level-1C級的數(shù)據(jù)，該級數(shù)據(jù)是經(jīng)過了正射校正及亞像元幾何精校正后的大氣表觀反射率產(chǎn)品，沒有進(jìn)行輻射定標(biāo)和大氣校正。為了獲得可以反映地表地物的真實(shí)反射率數(shù)據(jù)，本文應(yīng)用ESA發(fā)布的插件Sen2cor，Sen2cor是一款專門用于哨兵2號數(shù)據(jù)2A級產(chǎn)品生成和格式轉(zhuǎn)化的處理器，它可以對大氣頂層的L1C級產(chǎn)品進(jìn)行大氣、地形和卷云校正，從而生成經(jīng)過校正后的發(fā)射率數(shù)據(jù)（李海桃等，2023；蘇偉等，2018）。

首先對原始影像做輻射定標(biāo)處理，目的是將圖像的數(shù)字量化值（DN）轉(zhuǎn)化為輻射亮度數(shù)據(jù)，消除傳感器本身的誤差，確定傳感器入口處的準(zhǔn)確輻射值，輻射定標(biāo)公式為

L = σ DN+μ ， （1）

式中，σ=（L_maxλ-L_minλ）/ε=（L_maxλ-L_minλ）/（DN_minλ-DN_minλ ）， μ = L_minλ 。

每個含有角標(biāo) λ 的參數(shù)表示波段不同，則取值不同，L是某個波段光譜輻射亮度，σ為增量校正系數(shù)，μ為校正偏差量，DN是圖像灰度值，DN_minλ和DN_minλ為傳感器最大最小灰度值，L_maxλ，L_minλ分別為最大最小灰度值所相應(yīng)的輻射亮度。

接下來進(jìn)行大氣校正，只有經(jīng)過輻射定標(biāo)得到輻射亮度數(shù)據(jù)才能進(jìn)行大氣校正，大氣校正消除了大氣反射、散射、吸收引起的誤差，進(jìn)而轉(zhuǎn)換為地表真實(shí)反射率，計算公式為

ρ=π L d^2/（δ_ESUN "cos θ） ， （2）

式中，ρ為表觀反射率，L為表觀輻亮度，d為日地距離，δ_ESUN為太陽平均輻射強(qiáng)度，θ為太陽天頂角。

圖2是研究區(qū)某處植被預(yù)處理過程中的波譜曲線變化圖，綠色植被對綠光有20%的反射率，因此呈現(xiàn)一個小的反射波峰，在紅光波段，植被具有較強(qiáng)的吸收特性，形成發(fā)射波谷；在紅外波段、中紅外波段，喬木、灌木和草地又具有大約70%以上的反射率，形成反射波峰，植被在近紅外波段的高反射特性和在紅光波段的高吸收特性，是植被明顯區(qū)別于其他地物的光譜特征（王愛芳等，2021；左璐等，2018）；由圖2 c可知，植被在綠波段的反射率要高于紅波段和藍(lán)波段，因此，符合植被的波譜吸收特性，故數(shù)據(jù)預(yù)處理結(jié)果可靠，可以用于下一步操作。

2.2 "Sentinel時序數(shù)據(jù)的構(gòu)建

歸一化差分植被指數(shù)（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）能夠反映地表植被的覆蓋程度以及農(nóng)作物的長勢、產(chǎn)量、健康程度等信息。通過計算NDVI可以擴(kuò)大植被與周圍地物的光譜差異，進(jìn)而將植被與其他地物（比如水體，城鎮(zhèn)村莊等）分離開來。計算公式為

f_ndvi=（ρ_nir-ρ_red）/（ρ_nir+ρ_red ） ， （3）

式中，ρnir表示近紅外波段反射率，ρred代表紅光波段反射率。

Sentinel-2衛(wèi)星最大的特點(diǎn)是時間分辨率高，重訪周期短，可以連續(xù)采集同一個地區(qū)的衛(wèi)星影像，不僅空間分辨率相對較高，而且可以免費(fèi)從歐空局獲取。利用遙感的多時相變化數(shù)據(jù)可以實(shí)時獲得植被的長勢信息，植被的生長趨勢和物候差異也可以通過光譜曲線的變化得到顯示，因此，建立遙感影像的NDVI時序數(shù)據(jù)（姜杰等，2023；Singh et al.，2022；DOU Peng et al.，2021）用于植被生長、識別等方面的研究具有重要的意義。

2.3 "基于多特征的決策樹分類

決策樹分類法（朱贊等，2024；李中元等，2019；Safavian et al.，1991）用于地物提取已被廣泛使用，其基本原理在于根據(jù)分析已有地物的遙感特征，建立二叉樹形式的判斷模式，實(shí)現(xiàn)對原始數(shù)據(jù)的逐步細(xì)化和分離，其中每一個分叉點(diǎn)代表一個判斷條件，每一個分叉點(diǎn)下都會有兩個節(jié)點(diǎn)，用于判斷是否符合條件。本文是在Sentinel時序數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上使用多種判斷條件對研究區(qū)進(jìn)行地物的分離提取，與其他方法相比，決策樹方法結(jié)構(gòu)清晰，規(guī)則直觀，易于理解，最后的提取結(jié)果又與7月份單一數(shù)據(jù)僅僅依靠光譜特性的結(jié)果在提取精度上做了對比。結(jié)果表明，依靠多時相的哨兵數(shù)據(jù)在地類復(fù)雜的區(qū)域?qū)崿F(xiàn)分離和提取優(yōu)勢明顯。

3 "典型地物光譜信息分析

各種地物因結(jié)構(gòu)組成不同和理化性質(zhì)不同，其光譜特征也各不相同，因此可以根據(jù)不同地物在不同波段的反射率波譜特性來辨別地物（楊甲等，2016）。從11個時相9種地物的訓(xùn)練樣本得到的NDVI光譜曲線圖（圖3）可知：灌木林在7—8月的NDVI明顯高于其他地物，處于最高值，主要原因是灌木林在該段時期達(dá)到了生長的旺盛期，主要呈叢生簇狀分布；喬木林的NDVI值在6—10月份低于灌木林，但高于其他所有地物，主要原因是喬木林生態(tài)幅度較灌木林狹，分布范圍沒有灌木林延伸大，但在該段時期為快速生長期，尤其7、8月份，樹葉完全長出，樹冠伸展，幾乎處于NDVI最高值；到了冬季，隨著喬木、灌木、其他林地樹葉的脫落，他們的NDVI值也明顯降低，衰敗現(xiàn)象明顯；進(jìn)入12月份以后到第二年春天，茶園的NDVI始終處于最頂端，主要是因為該時期茶葉進(jìn)入休眠狀態(tài)，直到第二年春天才開始萌發(fā)，NDVI值也相應(yīng)增長。

草地、耕地、水體三者的NDVI值基本處于低位。其中：水體NDVI值始終最小，3—12月變化不明顯，但耕地的NDVI時序曲線波動較大，這與該地區(qū)耕地組成復(fù)雜有關(guān)系，不僅包括水田和水澆地，還包括農(nóng)田、菜地，不同耕地類型農(nóng)作物物候期差異較大；草地除了在8月份DNVI值大于耕地外，其余時間均介于水體和耕地之間。其他林地（包括未成林地、疏林、苗圃等）、果園、其他園地（包括桑樹、藥材等）因為包含的植被類型多樣，全年的NDVI時序值總體變化趨勢相同。

僅依據(jù)NDVI時序曲線難以識別個別地物的光譜特征差異，故選取研究區(qū)影像質(zhì)量較好的7月份數(shù)據(jù)單波段統(tǒng)計值用于地物光譜特性分析，每一類地物在不同波段的光譜相應(yīng)程度通過像元值的大小反映出來。從研究區(qū)典型地物各波段的輻射亮度統(tǒng)計表（表2）可以得出：在2波段耕地的亮度最低，在2、3波段草地的亮度值最高，都在600以上；草地在8波段亮度值僅高于水體，低于其他各種地物；喬木林在3、4波段的亮度值均處于底部；其他林地在第4波段的亮度值低于草地、耕地、水體，但高于其余幾種地物；水體在近紅外波段具有強(qiáng)吸收性，因此在第8波段表現(xiàn)出低亮度值，而且與其余幾種地物差距明顯；果園、其他園地在2、3波段的亮度值變化趨勢相同，逐漸變小，變化幅度較小，直觀上不易區(qū)分，但其他園地從496.08變?yōu)榱?35.16，波段比為1.14，而果園亮度值從479.22下降到452.97，波段比為1.05，因此，根據(jù)二者之間的波段比大小關(guān)系，可以找到合適的條件，將果園、茶園及其他園地區(qū)分開來。

4 "決策樹提取模型

如圖4所示，本研究構(gòu)建的決策樹共有7層，其中不同決策節(jié)點(diǎn)所選取的閾值根據(jù)分類對象之間的光譜特性差異確定。在第1節(jié)點(diǎn)層，利用水體在近紅外波段（B8）的低反射特性提取研究區(qū)的水體；在第2節(jié)點(diǎn)層主要依據(jù)冬季茶園的NDVI均值較高的特點(diǎn)；第3節(jié)點(diǎn)，因為其他林地較復(fù)雜，因此依據(jù)這一大類在紅光波段的亮度值分離；在第4層，利用喬木林和灌木林在7—8月的高NDVI特征，與其他地類區(qū)分，再依據(jù)5月份灌木林的NDVI值達(dá)到頂端，進(jìn)而分離開這兩大類；第5層主要依據(jù)耕地在藍(lán)波段的像元亮度值最低；第6層節(jié)點(diǎn)，利用了草地在藍(lán)波段和綠波段的亮度值始終處于高點(diǎn)的特點(diǎn)；最后一個節(jié)點(diǎn)，依據(jù)果園與其他園地波段比率的差異進(jìn)行區(qū)分。

依據(jù)上述分類決策樹得到研究區(qū)自然資源分布結(jié)果圖（圖5），圖5 a是Sentinel-2在7月份的真彩色合成影像，圖5 b為從時序數(shù)據(jù)和波段亮度值得到的分類結(jié)果，從圖5 b可以看出，研究區(qū)的右下角有大片林地未分類提取出來，經(jīng)過野外實(shí)地調(diào)查，發(fā)現(xiàn)該區(qū)域主要是大片的竹林，因訓(xùn)練樣本里沒有竹林，也就未提取出這片竹林區(qū)；此外，在圖5 b的中部和左上角有兩大塊空缺未解譯，原因是左上角為城區(qū)和城鎮(zhèn)村莊，而中間呈圓形的區(qū)域是礦山開采地，剩下的空缺區(qū)域是交通建設(shè)用地，這3種地物的反射率較高，因此在影像上高亮顯示。從圖5上可以看到，研究區(qū)剛好處于一個小型盆地位置，其中喬木林和灌木林所占比例較大，喬木林、灌木林以及其他園地呈現(xiàn)由中心向四周展開形式分布，其他林地主要分布在西部，果園主要分布在西南區(qū)域，茶園主要分布在東部區(qū)域。野外實(shí)際調(diào)查可知，東南部主要為低山丘陵區(qū)，地形地勢有利于茶葉的生長，而西南部主要是砂巖體或者砂質(zhì)黃土，有利于果樹的生長，可以說明該提取結(jié)果與張渚鎮(zhèn)實(shí)際情況具有較高的吻合度。

5 "精度驗證與對比評價

本文使用的基于混淆矩陣的精度評價指標(biāo)，涵蓋錯分誤差、漏分誤差、制圖精度、用戶精度、總體精度和Kappa系數(shù)6個指標(biāo)。其中總體精度（Overall accuracy）等于正確分類的總和除以總像元數(shù)，被正確分類的像元數(shù)目沿著混淆矩陣的對角線分布，Kappa系數(shù)（Kappa coefficient）也是表征分類準(zhǔn)確性高低的一個指標(biāo)，Kappa系數(shù)值越大說明分類效果越好。本次研究的總體精度為88.26%（表3），整體達(dá)到了分類的初步預(yù)期，但由于果園與灌木林，其他林地與其他園地、草地與耕地在部分地方界限模糊、異物同譜，以及地形高低起伏等原因?qū)е禄旆脂F(xiàn)象嚴(yán)重，尤其中部平原區(qū)的草地的DN值受周圍建筑物、喬木林等高大物體陰影的干擾，導(dǎo)致地類錯分現(xiàn)象嚴(yán)重；從分類結(jié)果以及分類精度評價上看，基本上完整地把水體提取出來了，這主要是利用了水體在近紅外波段的光譜特性與其他地物差別明顯的原理?？傮w來看，使用基于Sentinel時序數(shù)據(jù)的NDVI曲線圖結(jié)合地物在4個波段的亮度值，可以大致滿足地表覆蓋物信息提取的要求。

為了說明加入時序數(shù)據(jù)對地物提取效果的影響，本文專門與影像質(zhì)量較好的7月份僅憑借不同地物在4個波段亮度值差異的提取結(jié)果做了對比（圖6）。在研究區(qū)中部的礦區(qū)，時序數(shù)據(jù)的加入使水體與周圍高亮的裸露地表界線分明，幾乎沒有散亂的圖斑，而單憑亮度值提取的水體大量混入周圍其他地物，圖斑散亂，可見異物同譜現(xiàn)象影響突出，進(jìn)一步說明了時序數(shù)據(jù)的加入可以盡可能的排除干擾，有效地增加了地物分類的準(zhǔn)確性。

6 "結(jié)論

本文以Sentinel-2號遙感影像為數(shù)據(jù)源，采用時序歸一化植被指數(shù)、典型地物光譜特性和決策樹模型構(gòu)建相結(jié)合的方法，對江蘇宜興張渚鎮(zhèn)自然資源進(jìn)行了信息提取和分類，并進(jìn)行了驗證和對比。研究表明該方法可以很好地提取喬木林、灌木林、其他林地、果園、茶園、其他園地、草地、耕地以及水體這9類地物，提取精度和提取效果比只依靠光譜特性建立的決策樹方法有較大提高，因此在以后的自然資源調(diào)查和地理國情普查中，可以引入該研究思路，從而豐富地物的識別信息，提高識別準(zhǔn)確率。

本研究是針對重訪周期短（5 d）、空間分辨率高（10 m）的Sentinel數(shù)據(jù)展開的，但對于高分辨率的遙感影像，由于光譜更加細(xì)微和地表信息精細(xì)化，所以對于NDVI模型本身的適用性不一定會取得更好的效果，有待進(jìn)一步研究；在城鎮(zhèn)村莊以及建筑物密集區(qū)，陰影現(xiàn)象比較嚴(yán)重，在西南和東南部由于地形起伏較大，這些都會影響提取的精度，后續(xù)研究中可以在決策樹模型中引入其他指標(biāo)克服這些干擾；此外，訓(xùn)練樣本和檢驗樣本的準(zhǔn)確性以及決策樹中閾值的選取的合理性還有進(jìn)一步優(yōu)化的空間，可以進(jìn)一步提高該方法的準(zhǔn)確率。

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收稿日期：2024-04-15；修回日期：2024-07-10

基金項目：山西省地質(zhì)勘查建設(shè)與發(fā)展基金項目（2023-007）、山西省地質(zhì)災(zāi)害防治重大專項項目（晉分采〔2020-00162〕G153-C53）聯(lián)合資助

第一作者簡介：劉知（1991- ），男，碩士，工程師，主要從事自然資源調(diào)查監(jiān)測、遙感地質(zhì)找礦、地質(zhì)災(zāi)害防治方面的研究工作。E-mail：2454667759@qq.com

引用格式：劉知，劉小松，楊波，王鑫，張航，2024.基于Sentinel-2遙感影像的自然資源分類提取研究［J］.城市地質(zhì)，19（4）：490-499