GF-6与Landsat8混合像元分解的石漠化信息提取差异研究--以普定县为例.pdf
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1、第 卷第 期自 然 资 源 遥 感.年 月 .:./.引用格式:张士博胡文敏韩祯颖等.与 混合像元分解的石漠化信息提取差异研究 以普定县为例.自然资源遥感():.(.:.():.)与 混合像元分解的石漠化信息提取差异研究 以普定县为例张士博 胡文敏 韩祯颖 李 果 王忠诚 高志海(.中南林业科技大学林学院长沙 .湖南省自然保护地风景资源大数据工程技术研究中心长沙 .中南林业科技大学风景园林学院长沙 .中国林业科学研究院资源信息研究所北京)摘要:目前不同中空间分辨率遥感卫星在利用混合像元分解方法提取石漠化信息上存在效果差异比较不同遥感卫星在提取石漠化信息上的差异有助于进一步提高石漠化信息提取精度
2、 本研究以贵州省普定县为例采用 与 卫星数据利用顶点成分分析()和完全约束最小二乘法()相结合的混合像元分解方法进行石漠化信息提取探究 与 在石漠化信息提取的端元特征和等级差异以此探索 在提取石漠化信息的可行性与有效性 研究结果表明:红边波段范围上 植被端元波谱曲线明显区别于基岩与土壤端元更易识别出植被端元 石漠化信息端元提取精度上 和 提取植被端元 分别为.和.系数分别为.和.分别为.和.和 提取基岩端元 分别为.和.系数分别为.和.分别为.和.石漠化等级评价上 和 提取石漠化等级 分别为.和.系数分别为.和.分别为.和.因此 在混合像元分解提取石漠化信息精度要优于 且 的红边波段能更好地识
3、别石漠化区域植被信息基于 的混合像元分解方法可作为一种石漠化监测手段应用于实际工作中关键词:石漠化 顶点成分分析法 完全约束最小二乘法 混合像元分解中图法分类号:文献标志码:文章编号:()收稿日期:修订日期:基金项目:国家科技重大专项“高分辨率对地观测系统重大专项:高分林业遥感应用示范系统(二期)”(编号:/)、湖南省教育厅科学研究重点项目“亚热带丘岗区森林生态系统碳储功能评估及其技术优化”(编号:)和湖南省自然资源厅标准项目“国土空间资源环境开发利用生态风险本底调查与评价标准”(编号:)共同资助第一作者:张士博()男硕士研究生研究方向为水土保持与荒漠化防治:.通信作者:胡文敏()男博士研究方
4、向为环境遥感技术应用:.引言石漠化是指因水土流失而导致地表土壤损失基岩裸露土地丧失农业利用价值的生态环境退化现象多发生于喀斯特地区 我国西南喀斯特地区占国土总面积 以上境内石漠化现象频发对以农业生产为主要发展动力的西南省份造成巨大压力严重制约了社会与经济的发展 因此准确提取石漠化信息掌握石漠化动态变化对治理石漠化现象和发展西南地区社会与经济至关重要 传统石漠化信息获取主要通过实地勘测其缺点为成本过高耗时过长劳动强度过大尤其对于多时相的大尺度监测难度更大 随着遥感技术不断发展遥感卫星逐步应用到石漠化监测中目前中等空间分辨率遥感影像在石漠化监测中应用较为广泛以美国陆地卫星 为例 等利用无人机和 卫
5、星对兴仁县进行基岩信息提取得到基岩裸露率分布图并提出基于多尺度遥感数据的基岩暴露率定量提取方法 王明明等利用 期 数据与 期 数据对后寨河流域进行石漠化信息提取揭示第 期张士博等:与 混合像元分解的石漠化信息提取差异研究 以普定县为例了该地区不同等级石漠化的时空演变规律 郑惠茹等基于 数据对重庆东北部地区进行不同类型植被信息的提取掌握了该地区不同植被的空间分布特征与规律 上述研究都利用 数据对研究区石漠化信息进行提取为研究区石漠化监测治理做出贡献但其中存在一个相同问题:数据空间分辨率不高从而导致石漠化信息获取有限影响石漠化信息提取精度 因此为了提高石漠化信息提取精度更好服务于石漠化监测工作亟需
6、分辨率更高的卫星作为数据源 高分六号卫星()的宽幅相机数据()拥有 的空间分辨率且具有特殊的红边波段能为遥感监测提供更精准信息 目前利用 提取石漠化信息的研究相对较少将 与 数据相对比可为 的石漠化提取能力和技术应用提供参考目前遥感技术提取石漠化信息主要利用遥感影像的光谱特性构建石漠化评价因子指数如构建归一化植被指数()、归 一 化 岩 石 指 数()和遥感植被指数等 但上述研究中石漠化提取方法多样导致石漠化提取效果不统一且石漠化提取方法无统一标准不利于研究结果间的对比 混合像元分解能够提取纯净像元的特性而在石漠化信息提取过程中提取的石漠化评价因子(植被与基岩)都可看作为纯净端元因此混合像元分
7、解可作为一种石漠化信息提取的方法 近年来许多学者专家对混合像元分解方法进行了深入研究 等利用纯净像元指数法()对江汉平原 年油菜种植面积进行估算 陈姣等利用混合调谐匹配滤波法()对不透水面特征进行提取 刘蓉姣等利用 对其研究区进行空间分布变化的分析 杨明星等利用、连续最大角凸锥()和几何顶点方法对植被端元波谱进行提取并比较了方法之间的优劣 方凌江等利用顶点成分分析法()提取端元光谱信息 相较于 和 等端元提取方法 方法具有简便高效的特征本研究基于 与 遥感数据利用 与完全约束最小二乘法()相结合的混合像元分解方法提取研究区石漠化信息探究 红边波段对石漠化信息提取的影响对比 与 石漠化信息提取能
8、力的差异并为 进行石漠化监测工作提供技术参考 研究区概况及其数据源.研究区概况本研究选取普定县()为研究区(图)其位于贵州省西南部的安顺市约 属中亚热带季风湿润气候年均气温为.年均降水为 .北部与南部地势陡峭中部地势相对平缓全县碳酸盐岩广泛分布约占全县总面积的喀斯特石漠化显著 据全国第三次石漠化监测公报显示截至 年底贵州省石漠化土地约有.万 比 年底的第二次石漠化监测结果减少.万 石漠化状况得到改善但贵州省仍是全国石漠化最为严重的省份石漠化治理工作仍十分严峻而普定县是贵州省石漠化最为严重的县域之一图 普定县位置示意图.数据源选取 与 卫星遥感数据(表)表 与 波段对应信息.波段编号 波长范围/
9、空间分辨率/波长范围/空间分辨率/.(红边波段).(红边波段).自 然 资 源 遥 感 年作为数据源并结合来自国家基础地理信息中心的矢量边界进行实验研究 考虑到植被的生长周期同时便于实验的对比 组数据都选择了在冬季但是受云量与卫星运行周期的影响未能获取拍摄日期相同或相近的影像本研究所使用的 与 遥感影像分别拍摄于 年 月 日和 年 月 日 研究方法本研究技术路线如图 所示 首先在.软件中对 与 遥感数据进行预处理主要包括辐射定标、大气校正、正射校正与影像裁剪等操作 然后在 平台利用混合像元分解方法对经过预处理的影像进行石漠化信息端元的提取并结合.平台对端元提取结果进行等级划分得到植被端元分布、
10、基岩端元分布与石漠化等级分布 最后利用混淆矩阵与均方根误差对所得结果进行精度评价图 技术路线图.混合像元分解遥感卫星数据主要以栅格像元进行记录但由于受其自身分辨率与自然界地物复杂性的影响所获得的影像数据中含有大量混合像元即一个像元中包含了多种地类而纯净像元是指一个像元中只包含一种地类因此可以通过识别纯净像元来判断地类 将一个像元内不同“组分”进行分解求得像元中各个地类所占比例的方法叫做混合像元分解.纯净端元提取在线性光谱混合模型中各个混合像元都可以看作欧氏空间内的一个 维向量各个波段是该欧氏空间的方向轴并且每 个波段都相互正交根据丰度向量的物理含义丰度向量满足丰度总和为 约束和丰度非负约束因此
11、观测的像元可以构成一个以端元为顶点的单形体而 方法正是通过反复寻找正交向量并计算图像矩阵在正交向量上的投影距离逐一提取端元即寻找单形体的顶点本研究基于 平台使用 方法对纯净端元进行提取其具体操作可分为以下 步:通过 平台对经过预处理的遥感影像进行端元数目估算 使用 平台的 模块并输入端元的估算数目进行纯净端元的提取.丰度反演通过对纯净端元的提取得到相应提取端元的波谱曲线将其与 方法相结合对预处理影像进行丰度反演得到植被与基岩丰度图像最后结合分类标准将丰度图像进行重分类可得到植被端元与基岩端元的空间分布 本文选用的 方法的约束条件为:()()()式中:为波段数 为端元数 为第 波段像元反射率 为
12、第 波段第 个端元的反射率 为该像元第 个端元的丰度 为第 波段的误差.石漠化程度等级评价方法由于研究区自然地理环境、范围大小及人为影响等方面存在差异使得各研究区的石漠化方案不统一 本研究根据张文源等与胡顺光等的分级标准与分级方案并结合研究区实际情况将研究区石漠化情况划分为无石漠化、潜在石漠化、轻度石漠化、中度石漠化、重度石漠化和极重度石漠化 个等级其具体的石漠化分类等级标准如表 所示表 石漠化等级评价指标与标准.编号石漠化程度植被覆盖率/基岩裸露率/等级无石漠化(潜在石漠化(轻度石漠化(第 期张士博等:与 混合像元分解的石漠化信息提取差异研究 以普定县为例(续表)编号石漠化程度植被覆盖率/基
13、岩裸露率/等级中度石漠化(重度石漠化(极重度石漠化(.精度验证本研究通过实地勘察获得 个样点(图)并与 人工目视解译相结合建立遥感解译标志(表)实地勘察样点过程中由于普定县已实施大量石漠化治理工程其境内石漠化状况得到明显改善 因此在本研究所选取的样点中重度与极重度石漠化样点较少 本研究利用混淆矩阵计算 系数、总体精度()、制图精度()、用户精度()并结合均方根误差()等评价指标对 与 提取结果进行精度评价 其中 系数表示预测结果与真实值之间的匹配程度 能够直观地体现预测结果与真实类别之间的正确匹配情况 为某一类验证样本被正确分类的概率 则为某一类别预测结果正确代表实际真值的概率 能够表示观测值
14、与真实值的偏差大小 其公式分别为:()()()()()()()()式中:为影像像元总数 为类别总数 为提取结果与实际相同的像元总数 为提取结果分类中为第 类的像元总数 为实际分类中为第 类的像元总数 为观测值 为真实值表 遥感解译标志.石漠化等级遥感影像植被覆盖度/基岩裸露率/说明实际调查照片样点个数无石漠化(影像为饱和度很高的绿色有明显的颗粒状地物且分布密集潜 在 石 漠化(影像为饱和度较高的浅绿色有颗粒状地物但分布稀疏轻 度 石 漠化(影像为中度饱和度的浅绿色几乎无颗状地物分布中 度 石 漠化(影像为饱和度较低的浅绿色无颗粒状地物分布有明显的人类活动迹象重 度 石 漠化(影像为棕色无颗粒状
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