基于PIE平台的棉花种植面积动态监测研究.pdf
《基于PIE平台的棉花种植面积动态监测研究.pdf》由会员分享,可在线阅读,更多相关《基于PIE平台的棉花种植面积动态监测研究.pdf(11页珍藏版)》请在咨信网上搜索。
1、航天返回与遥感 第 44 卷 第 3 期 108 SPACECRAFT RECOVERY&REMOTE SENSING 2023 年 6 月 收稿日期:2022-05-04 基金项目:国家自然科学基金(42061059);广西八桂学者专项项目(DT2100001072);桂林市科技局开发项目(2020010701)引用格式:周磊,林志树,玉林海,等.基于 PIE 平台的棉花种植面积动态监测研究J.航天返回与遥感,2023,44(3):108-118.ZHOU Lei,LIN Zhishu,YU Linhai,et al.Dynamic Monitoring of Cotton Planting
2、 Area under PIE PlatformJ.Spacecraft Recovery&Remote Sensing,2023,44(3):108-118.(in Chinese)基于 PIE 平台的棉花种植面积动态监测研究 周磊 林志树 玉林海 窦世卿*(桂林理工大学测绘地理信息学院,桂林 541000)摘 要 为实现高精度、快速、高效提取长时间序列的棉花种植面积及其分布,文章基于遥感大数据计算服务(PIE Engine Studio)平台,以 Landsat8 C2 SR、Landsat5 C2 SR 及 Sentinel-2 MSI 的遥感影像作为数据源,采用中值合成法计算 NDVI
3、 与 EVI 指数构建特征数据,并载入随机森林算法对新疆石河子市研究区近 10 年的棉花种植面积进行动态监测与分析,并将部分结果与 GEE 平台计算结果和统计数据做了对比。结果表明:1)研究区基于 PIE 平台的棉花种植面积提取精度良好、分类结果较理想,总体精度优于 GEE 平台,其中 Kappa 系数和总体精度 OA 最高可达到 0.963 和 97.1%,与统计数据相比,精度较高;2)研究区 20122021 年棉花种植面积总体稳定,并有上升的趋势;3)研究区近 10 年棉花种植区域空间变化明显,种植分布变化以石河子市的西部、南部以及北部地区为主。上述结果进一步验证了 PIE 国产云计算平
4、台的实用性与优越性,可为石河子市的棉花生产提供辅助信息,助力棉花产业的发展。关键词 地球科学引擎 随机森林算法 棉花种植面积 遥感应用 中图分类号:V445 文献标志码:A 文章编号:1009-8518(2023)03-0108-11 DOI:10.3969/j.issn.1009-8518.2023.03.012 Dynamic Monitoring of Cotton Planting Area under PIE Platform ZHOU Lei LIN Zhishu YU Linhai DOU Shiqing*(College of Geomatics and Geoinformat
5、ion of Guilin University of Technology,Guilin 541000,China)Abstract In order to achieve high-precision,fast and efficient extraction of long time series of cotton planting distribution and its area,the article uses remote sensing images of Landsat8 C2 SR,Landsat5 C2 SR and Sentinel-2 MSI as data sou
6、rces based on the platform of remote sensing big data computing service(PIE Engine Studio),and uses the median synthesis method to calculate NDVI and EVI indices and to construct feature data,and the random forest algorithm was loaded to monitor and analyze the cotton cultivation area of the study a
7、rea in Shihezi,Xinjiang for the past 10 years.The results show that:1)the cotton planted area in the study area based on PIE platform has good extraction accuracy and better classification results,and the overall accuracy is better than that of GEE platform,in which the highest Kappa coefficient and
8、 overall accuracy OA can reach 0.963 and 97.1%,and the accuracy is higher compared with the statistical data;2)the cotton planted area in the study area from 2012 to 2021 is generally stable and has an increasing trend;3)the spatial changes of cotton planting area in the study area in the past 10 ye
9、ars were obvious,and the planting 第 3 期 周磊 等:基于 PIE 平台的棉花种植面积动态监测研究 109 distribution was dominated by changes in the western and southern as well as northern areas of Shihezi city.The above results further verify the practicality and superiority of PIEs domestic cloud computing platform,which can pr
10、ovide auxiliary information for cotton production in Shihezi and help the development of cotton industry.Keywords PIE-Engine;random forest algorithm;cotton planting area;remote sensing application 0 引言 新疆维吾尔自治区是我国主要的棉花产区,棉花产业带动了新疆人民生活质量水平的提高。使用遥感技术应用于棉花产业的农业生产调查已有诸多研究案例,多是基于单一时相遥感影像的棉花面积的提取1-4。而目前基于
11、遥感云计算平台的各类资源或作物的提取与分类5-6、生态环境变化监测7-8和火灾动态变化研究9-10等大多使用美国的 Google Earth Engine(以下简称 GEE)平台。地球科学引擎数据计算服务(PIE-Engine Studio,以下简称 PIE)是航天宏图公司 2020 年 8 月发布的独立自主研发的国产遥感云计算服务产品。相较于国外的 GEE 平台,国产遥感云计算平台 PIE-Engine(以下简称 PIE)的使用门槛更低、安全性更高,其利用遥感云计算强大算力的优势进行遥感动态监测研究,将成为我国遥感云计算应用的必然趋势。但由于平台推出时间短,仍处于市场磨合期,各种开发功能尚待
12、进一步完善,再加之目前平台的学习成本大大高于 GEE,使用单位和受众尚小。因此,研究利用 PIE 国产遥感云计算平台研究实现对农作物等各类资源的动态监测技术有着重大的现实意义。本文基于国产遥感云计算平台 PIE Engine Studio,采用 20122021 年的 Landsat8 C2 SR、Landsat5 TM C2 SR 与 Sentinel-2 MSI 数据构造归一化差值植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)与增强植被指数(Enhanced Vegetation Index,EVI)作为特征数据,采用随机森林算法对新疆维
13、吾尔自治区石河子市棉花面积进行长时序的动态监测,并将提取结果与 GEE 平台计算结果、官方统计数据做了对比,结果验证了国产遥感云计算平台 PIE 的实用性和优越性。基于该平台开展新疆棉花种植面积长时序动态监测,可为棉花生产提供辅助信息,助力棉花产业的发展11,同时也为相关的科学研究与平台推广提供了应用案例。1 研究区与数据源 1.1 研究区概况 石河子市位于东经 84588624、北纬 43264520之间,地势平坦,平均海拔高度为 450.8 m,地处新疆天山北麓中段,准噶尔盆地南部,总面积 460 km212。石河子市属典型的温带大陆性气候,冬季长而严寒,夏季短而炎热。整体上北部地区气温低
14、于南部,年最高气温一般出现在 7 月,平均气温 25.126.1。年降水量在 125.0207.7 mm 之间,降水多集中于 47 月。农作物主要为棉花,其余有小麦、辣椒、葡萄等作物,其中棉花种类主要包括淡点污棉、淡黄染棉、黄染棉 3 种13。1.2 数据源及预处理(1)数据源 本文利用 PIE 平台 Landsat5 TM C2 SR(2012 年)、Landsat8 C2 SR(20132017 年)与 Sentinel-2 MSI(20182021 年)等遥感影像数据,共计 404 景。因研究期内石河子市的影像成像云量较多,需利用数据集的质量评估波段 QA14对影像进行去云处理,之后再进
15、行影像裁剪、镶嵌等15,并借助中值合成法对研究期内的时序影像进行像素值的计算,根据计算的像素中值合成新的影像,生成研究时期内符合质量要求的无云影像16,有效减小了云和云阴影的污染。110 航 天 返 回 与 遥 感 2023 年第 44 卷 依据石河子市棉花生长周期,即苗期(4月20日至5月30日)、蕾期(6月1日至6月30日)、花铃期(7月1 日至 8 月 30 日)以及吐絮期(9 月 01 日至 10 月 01 日)17,将每年影像分 4 期做合成处理,以进行后续的指数波段计算。因 PIE 平台中缺少 2012 年的影像数据,故本文选取 2011 年影像数据代替 2012 年。(2)影像分
16、类标记 根据已有研究和影像目视判别确定研究区内建筑用地、裸地、水体、棉花、其他作物等 5 种地物,引进 PIE 平台提供的天地图影像(2 m 分辨率)作为辅助参考以保证样本点采集准确,在采集样本点的过程中,需保证样本点分布均匀且要具有典型性、代表性。按以上 5 种地物对 20122021 年的影像数据进行分类整理,棉花采集 100 个样本点,除棉花外的其他地物各采集 50 个样本点,共计采集 300 个样本点。(3)统计数据 对比分析中使用的 20172020 年的棉花种植面积统计数据来源于新疆石河子市统计局提供的新疆生产建设兵团第八师石河子市统计年鉴(2021)。2 基于 PIE 云平台的棉
17、花面积提取方法 PIE 国产云计算平台因其海量数据存储、批量计算与云端算力等特点为国内用户进行遥感数据的处理与分析提供了全新的方案18。本文基于 PIE 平台,对影像进行去云合成、镶嵌、裁剪等预处理后,通过构建棉花生长周期内的归一化差值植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)与增强植被指数(Enhanced Vegetation Index,EVI)作为特征数据,利用随机森林算法构建 PIE 平台随机森林分类器,进行石河子市 20122021 年长时间序列棉花种植面积的提取和分类效果评定,并将部分结果与GEE 平台计算结果及官方统计数据
18、进行对比分析,具体流程如图 1 所示。图 1 基于 PIE 国产云计算平台的棉花面积提取流程 Fig.1 The process of cotton area extraction based on PIE domestic cloud computing platform 第 3 期 周磊 等:基于 PIE 平台的棉花种植面积动态监测研究 111 2.1 指数波段特征计算 NDVI 是反映农作物长势和营养信息的重要参数之一,因而 NDVI 能够作为表征棉花长势的特征数据,提高影像的分类精度19-20,即 NIRRNDVNIRRI(1)式中 INDV表示 NDVI 指数;R为红光波段地表反射率
19、;NIR为近红外波段地表反射率。EVI 在减少背景和大气作用以及饱和问题上优于 NDVI,可提高影像的分类精度21,即 NIRREVNIRRB67.5IL(2)式中 IEV表示EVI指数;L为土壤调节参数,取值为1;B为蓝色波段地表反射率。2.2 分类方法 随机森林是由许多决策树构成的集成算法,它使用Bootstrap采样,从原始训练集中得到训练子集,对抽取到的子集按照一定的规则建立决策树,由多棵决策树组合构建随机森林,综合随机森林中每棵树的判定得到最终结果22。随机森林有较高的预测准确率,对异常值和噪声有很好的容忍度,且不易出现过拟合。目前该算法广泛运用于各种地物分类研究23-24。在分类方
20、法上,本实验使用经典机器学习中的随机森林分类算法对影像进行分类,以提取石河子市20122021年棉花的种植面积。2.3 基于 PIE 云平台进行长时序棉花面积的提取 PIE云平台的主要工作流程为:1)用户根据相关的实验预期要求在前端进行代码的编写;2)点击运行,代码将返回后台使用云算力进行相关的解析,从而使数据执行处理结果达到用户预期要求;3)通过用户编写的相关输出要求,将运行结果实时地进行返回并输出。本文提取结果及主要方法均基于PIE国产云计算平台实现:首先,调用Functoin函数与Map循环进行NDVI与EVI的计算;然后,调用随机森林方法的相关代码,构建随机森林分类器,将计算好的各期指
21、数特征数据载入随机森林分类器中,按73将样本点数据(300个)分成训练样本(210个)和验证样本(90个)进行数据训练,实现石河子市长时间序列棉花种植面积的提取;接着,在初步提取结果的基础上对异常图斑进行剔除与修正,具体做法是将初步分类后的结果与相应年份吐絮期真彩影像进行叠加对比,在平台上调用形态学膨胀运算与形态学腐蚀运算的相关代码,通过反复调参,发现将核半径设置为2,能使当年提取棉花面积分布与当年吐絮期内真彩影像的棉花分布实现高度吻合,从而达到有效地剔除与修正异常图斑的效果。最后,利用PIE平台进行混淆矩阵与误差矩阵的构建,计算总体精度(OA)与Kappa系数,并在GEE平台中使用与PIE平
22、台相同的原始数据集、采样点数据和尽可能一致的函数,以对比验证两个平台的提取精度。但两平台的随机森林算法参数均需要在各自平台上进行调优,因此无法实现所有内部参数完全一致,这属于正常现象。2.4 精度评价 为定量评估基于PIE平台调用随机森林模型的分类效果,本文引进OA和Kappa系数,利用混淆矩阵进行精度评价。此外,通过与官方统计数据进行对比,根据与统计数据的误差来验证平台提取结果的可靠性,其中绝对误差可以表征提取结果与实际统计结果的偏离程度,相对误差可以客观地反映提取结果的可信程度,绝对误差与相对误差越小表示提取的棉花面积越精确。OA表示正确分类像素占总像素数量的百分比25,其结果越接近100
23、%表征分类精度越优异,即 112 航 天 返 回 与 遥 感 2023 年第 44 卷 O1()100%niiAtV (3)式中 AO为总体精度值;n为样本类别总数;it为第i类验证样本被正确预测的像素数量;V为验证像素的总数量。Kappa系数26是检验一致性的指标,检查模型预测结果和实际分类结果是否一致,Kappa系数越接近1表明分类结果越好,即 1121()()nniiiiiniiiVttvKVtv(4)式中 K表示Kappa系数值;iv为第i类验证样本的像素数量。绝对误差e表示提取结果偏离实际统计结果的绝对值,其值越接近0表明提取结果的精度越高,即 rsreeII(5)式中 Irs为棉花
24、提取面积;Ire为棉花实际统计面积。绝对误差与实际统计结果之比即为相对误差,其结果越接近0表明提取精度越高,即 re100%ePI(6)式中 P为相对误差。3 结果分析 3.1 提取精度对比 使用PIE平台采用随机森林算法逐年提取20122021年石河子市建筑用地、裸地、水体、棉花以及其他作物等5类地物的面积,依据各年的训练样本与验证样本得到对应的混淆矩阵来计算其OA值、Kappa系数,结果见表1。表 1 20122021 年 PIE 棉花面积提取结果的 OA 值与 Kappa 系数值 Tab.1 Overall precision OA and Kappa coefficient of PI
25、E cotton area extraction results from 2012 to 2021 年份 OA 值/%Kappa 系数值 2012 90.5 0.879 2013 91.1 0.888 2014 97.1 0.963 2015 88.2 0.851 2016 94.8 0.933 2017 93.8 0.923 2018 91.4 0.892 2019 91.1 0.884 2020 93.5 0.917 2021 92.3 0.903 计算20172020年PIE与GEE两个云计算平台的棉花提取面积,并与同期该市棉花种植面积的统计值进行比较,分别计算两个平台提取结果的相对误
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 基于 PIE 平台 棉花 种植 面积 动态 监测 研究
1、咨信平台为文档C2C交易模式,即用户上传的文档直接被用户下载,收益归上传人(含作者)所有;本站仅是提供信息存储空间和展示预览,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容不做任何修改或编辑。所展示的作品文档包括内容和图片全部来源于网络用户和作者上传投稿,我们不确定上传用户享有完全著作权,根据《信息网络传播权保护条例》,如果侵犯了您的版权、权益或隐私,请联系我们,核实后会尽快下架及时删除,并可随时和客服了解处理情况,尊重保护知识产权我们共同努力。
2、文档的总页数、文档格式和文档大小以系统显示为准(内容中显示的页数不一定正确),网站客服只以系统显示的页数、文件格式、文档大小作为仲裁依据,平台无法对文档的真实性、完整性、权威性、准确性、专业性及其观点立场做任何保证或承诺,下载前须认真查看,确认无误后再购买,务必慎重购买;若有违法违纪将进行移交司法处理,若涉侵权平台将进行基本处罚并下架。
3、本站所有内容均由用户上传,付费前请自行鉴别,如您付费,意味着您已接受本站规则且自行承担风险,本站不进行额外附加服务,虚拟产品一经售出概不退款(未进行购买下载可退充值款),文档一经付费(服务费)、不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
4、如你看到网页展示的文档有www.zixin.com.cn水印,是因预览和防盗链等技术需要对页面进行转换压缩成图而已,我们并不对上传的文档进行任何编辑或修改,文档下载后都不会有水印标识(原文档上传前个别存留的除外),下载后原文更清晰;试题试卷类文档,如果标题没有明确说明有答案则都视为没有答案,请知晓;PPT和DOC文档可被视为“模板”,允许上传人保留章节、目录结构的情况下删减部份的内容;PDF文档不管是原文档转换或图片扫描而得,本站不作要求视为允许,下载前自行私信或留言给上传者【自信****多点】。
5、本文档所展示的图片、画像、字体、音乐的版权可能需版权方额外授权,请谨慎使用;网站提供的党政主题相关内容(国旗、国徽、党徽--等)目的在于配合国家政策宣传,仅限个人学习分享使用,禁止用于任何广告和商用目的。
6、文档遇到问题,请及时私信或留言给本站上传会员【自信****多点】,需本站解决可联系【 微信客服】、【 QQ客服】,若有其他问题请点击或扫码反馈【 服务填表】;文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“【 版权申诉】”(推荐),意见反馈和侵权处理邮箱:1219186828@qq.com;也可以拔打客服电话:4008-655-100;投诉/维权电话:4009-655-100。