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基于Pleiades-1卫星数据薇甘菊信息提取

2016-05-29 13:30:08来源:中南林业科技大学学报 编辑:kin浏览:

外来物种入侵对原生地的物种和生态环境常常造成严重威胁,随着经济的发展,我国外来物种的入侵越来越频繁。薇甘菊Mikaniamicrantha又名小花蔓泽兰,是一种危险性极强的外业物种,原产于中美洲,于20世纪80年代初期从香港扩散至深圳市,之后快速蔓延至珠江三角洲地区,现在已扩散至广西、云南、贵州等地,是世界上危害最严重的杂草之一。薇甘菊入侵的关键因素至今尚未完全明确,但及时掌握其分布和发展动态,是防治其蔓延的必须过程。通常对其调查及防治以人工方法为主,速度慢且不准确,采用遥感技术监测其分布及动态发展,为薇甘菊防治提供了新的途径。遥感技术应用于外来物种的监测虽有尝试,但效果并不好,主要是当时使用的遥感图像空间分辨率偏低,即使是高分辨率图像出现以后,对于植物种的识别也是非常困难的,而且高空间分辨率遥感数据量大、成本高、过程复杂,大面积采用仍有难度,因此,类似的研究也很少见。本研究通过高空间分辨率遥感数据,结合地面高光谱观测和物候期的特点,综合提取薇甘菊分布信息,希望找到一种比较好的薇甘菊信息遥感监测方法。

1 研究区概况

研究区位于广东省深圳市,该地区地处珠江入海口东岸,东经113°46′~114°37′,北纬22°27′~22°52′;海拔高度70~120m,属亚热带海洋性气候,平均气温22℃,雨量充沛,年降水量1926mm,研究区位置见图1。

图1 研究区位置

2 遥感数据源

研究采用的遥感数据为Pleiades-1多光谱和全色影像。Pleiades-1卫星由法国阿斯特里姆公司公司于2011年12月27日发射,分辨率为0.5m,幅宽达到了20km×20km,由1个全波段和4个多波段组成。Pleiades-1影像不仅具有较高的空间分辨率,光谱信息比较丰富(如表1)。

表1 Pleiades-1卫星基本参数

本次Pleiades-1影像采集时间为2013年11月25日,恰逢薇甘菊的开花期,是识别薇甘菊的最佳时期。

3 最佳波段组合分析与图像融合

3.1 薇甘菊高光谱分析

为了准确掌握薇甘菊的光谱特征,结合物候期特点,在薇甘菊盛花期同步开展了高光谱观测,外业采用了美国ASD公司生产的地物辐射仪进行地面高光谱观测,结果如图2所示。

 

图2 薇甘菊的光谱特征

从图2可以看出,在可见光区域内,薇甘菊的反射率较背景植被高,而在红外区域内,其反射率远低于背景植被。另外,薇甘菊在绿光和红光区域具有明显的反射峰和反射谷。

3.2 最佳波段组合分析

图像融合是遥感图像处理的重要步骤,融合后的图像具有全波段分辨率高和多波段信息量大的特点,使图像的分辨能力大大提高。波段如何选择和组合,需要分析多光谱影像单个波段的均值、方差、相关系数、信息熵等指标,再对融合后的影像采用标准差、信息熵、最佳波段组合的定量指标综合确定最佳波段组合[11]。融合算法采用了HSV融合、Brovey融合、GramSchmidt融合和PC融合等4种方法。其中GramSchmidt融合所得影像的3个波段的图像质量最好,清晰度最高,提高了影像的空间分辨率,在色彩保真和清晰度方面均具有良好的效果,优于其余3种方法。通过对融合图像的熵、标准差、图像清晰度进行评价,并计算波段间的相关系数和最佳指数,最后确定最佳波段组合为R(B3)、G(B2+B4)/2、B(B1)(见图3)。

图3 最佳波段组合效果(R(B3)、G(B2+B4)/2、B(B1))

最佳波段组合可以很清楚的分辨各种地类的差异,但对薇甘菊的显示还不是最明显,因此,在最佳波段组合的基础上,进一步开展波段运算和灰度拉伸,最后得到的图像清晰、层次丰富、主成分类型可判读性好(见图4)。

图4 图像运算与拉伸后效果(R(B3)、G(B4/B2)、B(B1))

图4显示出薇甘菊在拉伸后的图像上泛白色,对薇甘菊的识别十分有利。

4 信息提取

4.1 图像分割

图像分割是信息提取的关键步骤,但分割尺度很难把握,为了找到合适的分割尺度,分别以10、30、50为分割尺度对图像进行处理。通过目视解译判断,最后确定影像分割的尺度为30,并采用FullLambda-Schedule算法进行合并分块。

4.2 信息提取

4.2.1 图像光谱分析

分割后的图像存在归类的问题,也就是信息提取的过程。利用归一化植被指数(NDVI)是一种常用方法,可以很容易地区分植被与非植被。选取多组植被样本,比较其NDVI值,可以确定阈值为0.4,即NDVI≥0.4为植被,否则为非植被。依此类推,利用外业调查、高光谱曲线和遥感图像上的光谱响应曲线,对薇甘菊和其它植被分别采样,共选取50113个林地样本和20903个薇甘菊样本,对样本的DN值及NDVI值分别统计其最小值、最大值和均值(见表2)。

表2 光谱特征统计

仅利用光谱特征是无法获取林地与薇甘菊区域的差异,对影像进一步分析可以发现,Band2图像上林地与薇甘菊DN值差异在,是易于区分的波段图像,而Band4则相对要差一些。而从NDVI值来看,薇甘菊的NDVI值明显偏低,其它植被则明显又偏高,结合这两方面的因素,信息提取的结果要准确得多。

4.2.2 纹理特征

高分辨率遥感图像的最大特征是具有纹理效应,每种植被或地类是具有一定的纹理特征的,薇甘菊也不例外,从本研究图像上看,纹理特征也很明显,色调均匀且与背景反差大,颗粒感不明显,相对集中连片,也是判读的重要依据。

4.3 精度检验

遥感的判读结果是否正确,还需要外业的验证,并对结果进行检查和修正。本次外业验证工作共分3次进行,外业核查小班数分别为182个、246个和360个。核查小班分布在宝安区、福田区、光明新区、龙岗区、龙华区、罗湖区和南山区,核查的范围较大,其有效小班343个,判对率为95.3%。从结果来看,判对率比较高,能够达到生产的要求。

5 结论与讨论

通过对Pleiades-1遥感图像的精处理,并提取薇甘菊信息,主要结果如下:

(1)通过对融合影像的标准差、信息熵和最佳指数分析,确定了薇甘菊信息提取的最佳波段组合为R(B3)、G(B2+B4)/2、B(B1)。

(2)通过采用HSV融合、Brovey融合、GramSchmidt融合和PC融合进行比较分析,GramSchmidt融合影像的3个波段的图像质量最好,清晰度最高,提高了影像的空间分辨率,在色彩保真和清晰度方面均具有良好的效果。

(3)通过光谱分析,采用遥感像上的DN值和NDVI值综合分析方法,可以比较准确地区分薇甘菊与及其背景植被的光谱差异。信息提取时,其分割尺度以30效果比较好。

研究结果经外业验证,判对率达95.3%,准确率较高,能够满足生产的要求。但本研究的基础是在光谱分析基础上,结合了物候期的特点,有针对性地采集高空间分辨率的遥感图像,才取得了较好的结果。

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