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结合多源遥感影像与面向对象方法的桑树信息提取_张家玫.pdf
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1、第 卷 第 期 年 月测绘与空间地理信息 ,收稿日期:基金项目:广西农业科学院科技发展基金项目(桂农科、桂农科)资助作者简介:张家玫(),女,广西桂平市人,工程师,学士,主要从事农业遥感与地理信息方面的应用研究工作。通信作者:杨绍锷(),男,广西浦北人,副研究员,博士,年毕业于中国科学院遥感应用研究所地图与地理信息系统专业,主要从事农业与生态遥感方面的应用研究工作。结合多源遥感影像与面向对象方法的桑树信息提取张家玫,杨绍锷,黄启厅,曾志康,谢国雪,张秀龙,林垚君,谢 意,屈婷婷,邓慧灵(广西农业科学院 农业科技信息研究所,广西 南宁)摘要:针对南方多云雨气候条件下获取完整影像源困难及对大宗农作
2、物桑树信息提取的相关研究较少的问题,本文采用多源高分遥感影像结合面向对象的阈值分类与模糊分类方法提取了宜州区水体、人工地物、林地、其他及桑树的地类信息,得到总体分类精度为,系数为,桑树生产者精度为,用户精度为 的较好的分类结果。研究结果表明:多源遥感影像可弥补影像缺失,解决云影覆盖影响信息提取的问题,而面向对象方法与传统的单个像元的分类方法相比更高效快速,能有效避免基于像元分类带来的“椒盐”碎斑,节省数据的后期处理与人工修改,提高工作效率,为南方多云雨地区的桑树种植信息提取提供方法借鉴。关键词:高分遥感影像;面向对象;桑树;分割尺度;信息提取中图分类号:文献标识码:文章编号:(),(,):,“
3、”,:;引 言桑树在我国各地均有种植,在传统农作物中属于叶用植物,主要作为桑蚕的食用饲料,是桑蚕产业的基础作物。由于国家出台“东桑西移”的政策,而且桑树种植对桑蚕产业的发展具有重要作用,提取其种植信息可为桑蚕产业发展提供地理规划与决策参考。近年来随着航天遥感技术的蓬勃发展,高分辨率的遥感卫星影像已越来越多地应用于农业、国土、林业、环境、海洋等各领域,不仅可以为小区域实现精细化研究与应用,还可以为大区域种植作物实现宏观监测与信息提取,而高分遥感影像结合基于面向对象的影像分析技术也越来越多地应用于农作物的信息提取。胡金梅等采用 影像结合面向对象的 与 算法实现土地利用分类;谢国雪等采用 影像通过面
4、向对象技术提取了广西鹿寨县的桑树作物;杨智翔等采用 影像结合面向对象方法提取了峡江水利枢纽工程库区的地类信息;陈越豪等采用 影像结合面向对象的最大似然和支持向量机法提取了元谋热区的番茄作物。分析前人研究结果表明,面向对象技术已较广泛地应用于国土、林业及农业等各领域,并且取得了越来越好的效果,但利用面向对象结合多源高分遥感影像对桑树进行提取的研究仍然较少,且上述研究区大多位于北方或研究面积狭小,地域和研究范围不受云雨天气影响,获取影像数据源容易。本文研究区属于典型的南方多云雨地区,不仅地块破碎且气候条件复杂,影像大部分被云影遮盖,难以获取桑树关键生长期的无云影像。为此,本文针对南方多云雨气候条件
5、下获取完整影像源困难及对大宗农作物桑树信息提取的相关研究较少的问题,采用多源高分遥感影像 与 为影像数据源结合面向对象的阈值分类与模糊分类方法,利用其丰富的光谱、纹理及几何结构特征,对宜州区进行桑树信息提取。研究区概况与数据源 研究区概况河池市宜州区位于广西中部偏北地区,北回归线以北,地形特点为中部低、南北高,自西向东倾斜,属于半山半丘陵地区,行政区下设 个乡镇,总面积 。属亚热带季风气候,年平均气温在 之间,光照充足,雨量充沛,主要作物为桑树、甘蔗、玉米、水稻、柑橘等,其中桑树种植面积最广,属于宜州区的大宗特色经济作物。数据源宜州区是典型的南方多云雨及半山半丘陵地区,无云影像数据获取困难,本
6、文采用多源影像,分别选择多光谱具有蓝、绿、红、近红 个波段及全色空间分辨率为 的 影像 景、的 影像 景,成像时间为 年 月至 年 月,该时间段大部分为桑树的成熟期,色彩纹理明显,易于桑树信息提取。辅助数据有空间分辨率为 的 高程数据、天地图影像数据、宜州区行政边界及外业 采集的桑树解译点。研究方法 总体技术路线根据研究区范围大小、数据源及待提取的目标地物情况制订了桑树信息提取技术方案:数据预处理、影像分割及影像分类,最后根据分类结果进行精度评价及结果分析,具体技术流程如图 所示。数据预处理信息提取的前提是完整无云的研究区影像,遵循云量最少与影像成像时间最新原则对多源影像进行筛选,对筛选后的影
7、像经过正射校正后在 平台以天地图影像为基准影像叠加重新计算后的 对筛选的研图 桑树提取总体技术流程图 究区影像进行正射校正,误差精度控制在 个像元内,重采样采用精度较高的三次卷积。为保证高分影像的原始色彩信息易于地物细节特征的判读,影像融合采用 融合,对于无可避免的云影区域采用云影检测进行碎片化的掩膜处理,去除云影覆盖的无效区域,最后对影像进行匀色镶嵌与裁剪,以此获得宜州区完整的无云影像用于目标信息的提取。多尺度分割影像分割是影像分类进而提取目标信息的基础,是基于影像同质性或异质性准则划分为若干有意义且互不重叠的影像对象。其中分割尺度的选择是影响影像分类精度的关键因素之一,由于光谱、纹理、形状
8、等图像属性具有或多或少的尺度效应,尺度过大则易将不同地类的影像对象混合为一体,影像特征难以体现,使分类精度降低;尺度过小则易造成分割对象破碎、数据冗余,影响制图美观。为选取最优尺度及最大限度地保证目标信息被更好的提取,本文将研究区按分幅结合表划分为 个子区域,采用自下而上的区域合并形成对象的多尺度分割算法,结合影像分辨率试验了多组分割尺度参数:、和,形状因子为,紧致度为,影像 个波段蓝、绿、红、近红皆参与分割,权重都为。经过目视比较,分割参数为 时地块较破碎,线条冗杂,同一地物包含多个图斑,尺度过小;分割参数为 时,尺度过大,分割不够完整,稀疏的小地块无法被分割,影响分类精度的准确性;分割参数
9、为 时尺度适中,分割边界与地物吻合度更高,可很好地兼顾各种地类的空间分布特征,接近最优尺度,因此,本文选择分割尺度为,形状因子,紧致度 的分割尺度参数,分割尺度参数比较如图 所示。图 影像分割尺度参数比较 测绘与空间地理信息 年 目标信息提取 建立分类体系与解译样本库针对研究区庞大的地物覆盖面积,为更好地识别目标作物,逐级剔除非目标地类提高分类精度,采用逐级分层的决策树分类体系,将影像地物分为水体、人工地物、林地、桑树及其他五大地类,其中人工地物包括建筑居民点、交通及设施设备,其他则是植被中除桑树外的耕地与草地,可在提取前 类后将剩下未分类的地物归属于其他地类。高分遥感影像本身具有丰富的光谱、
10、纹理、形状、颜色、位置等特征,结合外业采集的桑树解译点,对影像特征进行分析并建立基于、遥感影像特征的地类解译样本库,为目标信息的提取提供特征依据。地类样本影像特征见表。表 影像下地类样本特征 地类类型影像特征水体水体透射性高,色彩呈暗蓝色调,与其他类型地物区分明显人工地物人工地物光谱反射率高,色彩多样,结构复杂但以群落为主,形状与其他地物区分明显林地色彩呈暗绿色或黑色,纹理粗糙具有颗粒感,形状多样桑树光谱特征明显,影像上呈亮绿色或深绿色,纹理平滑无颗粒感,种植地块形状规则,呈矩形 分类特征筛选影像特征是影像分类规则的基础,影像对象包含有大量的信息,可给影像分类提供不同的特征依据,筛选参与分类的
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