地球信息科学学报 ›› 2019, Vol. 21 ›› Issue (5): 740-751.doi: 10.12082/dqxxkx.2019.180412
杜保佳1,2(), 张晶1,4, 王宗明1,*(
), 毛德华1, 张淼3, 吴炳方3
收稿日期:
2018-08-24
修回日期:
2019-03-14
出版日期:
2019-05-25
发布日期:
2019-05-25
通讯作者:
王宗明
E-mail:dubaojia@neigae.ac.cn;wangzongming@neigae.ac.cn
作者简介:
作者简介:杜保佳(1988-),男,吉林长春人,博士生,研究方向为地理景观遥感。E-mail:
基金资助:
Baojia DU1,2(), Jing ZHANG1,4, Zongming WANG1,*(
), Dehua MAO1, Miao ZHANG3, Bingfang WU3
Received:
2018-08-24
Revised:
2019-03-14
Online:
2019-05-25
Published:
2019-05-25
Contact:
Zongming WANG
E-mail:dubaojia@neigae.ac.cn;wangzongming@neigae.ac.cn
Supported by:
摘要:
农作物种植结构是农业生产活动对土地利用的表现形式。及时精确地获取农作物的空间分布信息对指导农业生产、合理分配资源以及解决粮食安全问题等具有重要意义。目前农作物信息提取研究大多局限于中低分辨率遥感影像的NDVI时间序列,影响了作物空间分布信息提取的准确性。随着Sentinel-2A卫星成功发射,为高分辨率NDVI时间序列的构建提供了可能。本文以黑龙江省北安市为研究区,基于覆盖完整生育期的Sentinel-2A多光谱数据,构建10 m分辨率的NDVI时间序列数据集,利用 Savitzky Golay (S-G) 滤波器对 Sentinel-2A NDVI时间序列数据进行平滑。基于典型时相的多光谱数据和NDVI时间序列构建面向对象决策树分类模型进行作物类型遥感识别。通过对样本的NDVI时间序列曲线分析,可以得出NDVI时间序列能够清晰地区分作物物候差异。此外,本文还利用面向对象分类和支持向量机(Support Vector Machine, SVM)分类两种方法,对典型时相的多光谱数据进行了作物分类对比实验,并对结果进行了对比分析。研究结果表明:① 典型时相多光谱数据引入平滑重构后的NDVI时间序列能够更好地描述作物的物候特性,能够准确刻画研究区作物发育情况,有效区分各类作物;② 通过对比分类实验发现,典型时相多光谱数据引入NDVI时间序列特征,增强了不同作物之间的光谱差异,提高了作物分类精度,总体精度和kappa系数较典型时相多光谱数据进行分类的结果分别提高了7.7% 和0.055;③ 基于面向对象的决策树分类模型在作物分类的结果中精度最高,总体精度为96.2%,kappa系数为0.892。本研究的方法为其他大区域农作物的分类提供了重要参考和借鉴价值。
杜保佳, 张晶, 王宗明, 毛德华, 张淼, 吴炳方. 应用Sentinel-2A NDVI时间序列和面向对象决策树方法的农作物分类[J]. 地球信息科学学报, 2019, 21(5): 740-751.DOI:10.12082/dqxxkx.2019.180412
Baojia DU, Jing ZHANG, Zongming WANG, Dehua MAO, Miao ZHANG, Bingfang WU. Crop Mapping based on Sentinel-2A NDVI Time Series Using Object-Oriented Classification and Decision Tree Model[J]. Journal of Geo-information Science, 2019, 21(5): 740-751.DOI:10.12082/dqxxkx.2019.180412
表1
北安市Sentinel-2A数据列表"
日期 | 轨道号云量 | |||
---|---|---|---|---|
51UYP | 52TCT | 52UCU | 52UDU | |
2017-05-26 | 40.10 | 6.25 | 8.38 | 7.14 |
2017-06-15 | 0.52 | - | - | - |
2017-06-28 | - | 5.73 | - | - |
2017-07-05 | 0 | 0 | 0 | 0 |
2017-07-13 | - | 0.18 | 6.75 | - |
2017-07-25 | 0 | 0 | 0 | 9.95 |
2017-08-22 | 0 | 0.06 | 0.01 | 0.56 |
2017-09-03 | 0 | 0.24 | - | 6.35 |
2017-09-11 | 1.80 | - | 3.13 | - |
2017-09-23 | 1.10 | 4.28 | 1.33 | 0.32 |
2017-10-21 | 0.09 | 0.03 | 0.06 | 0.52 |
表4
3种不同分类算法结果混淆矩阵"
地面样点 | 分类结果 | ||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
大豆 | 玉米 | 小麦 | 水稻 | 其他 | 合计 | ||
典型时相多光谱数据+NDVI时间序列数据/面向对象分类方法 | 大豆 | 96 | 2 | 0 | 0 | 4 | 102 |
玉米 | 2 | 86 | 1 | 1 | 2 | 92 | |
小麦 | 0 | 0 | 43 | 0 | 1 | 44 | |
水稻 | 1 | 2 | 0 | 30 | 0 | 33 | |
其他 | 3 | 3 | 2 | 1 | 32 | 41 | |
合计 | 102 | 93 | 46 | 32 | 39 | 312 | |
制图精度/% | 94.1 | 93.5 | 97.7 | 90.9 | 78.0 | ||
用户精度/% | 94.1 | 92.5 | 93.5 | 93.8 | 82.1 | ||
总体精度:96.2% | Kappa系数:0.892 | ||||||
地面样点 | 分类结果 | ||||||
大豆 | 玉米 | 小麦 | 水稻 | 其他 | 合计 | ||
典型时相多光谱数据/面向对象分类方法 | 大豆 | 88 | 3 | 3 | 3 | 5 | 102 |
玉米 | 3 | 79 | 2 | 3 | 5 | 92 | |
小麦 | 3 | 2 | 38 | 0 | 1 | 44 | |
水稻 | 1 | 2 | 0 | 27 | 3 | 33 | |
其他 | 4 | 3 | 2 | 1 | 31 | 41 | |
合计 | 99 | 89 | 45 | 34 | 45 | 312 | |
制图精度/% | 86.3 | 85.9 | 86.4 | 81.8 | 75.6 | ||
用户精度/% | 88.9 | 88.8 | 84.4 | 79.4 | 68.9 | ||
总体精度:88.5% | Kappa系数:0.837 | ||||||
地面样点 | 分类结果 | ||||||
大豆 | 玉米 | 小麦 | 水稻 | 其他 | 合计 | ||
典型时相多光谱数据/基于像元的SVM分类方法 | 大豆 | 81 | 8 | 4 | 5 | 4 | 102 |
玉米 | 7 | 75 | 3 | 3 | 4 | 92 | |
小麦 | 3 | 3 | 35 | 2 | 1 | 44 | |
水稻 | 1 | 4 | 1 | 26 | 1 | 33 | |
其他 | 4 | 4 | 3 | 2 | 28 | 41 | |
合计 | 96 | 94 | 46 | 38 | 38 | 312 | |
制图精度/% | 79.4 | 81.5 | 79.5 | 78.8 | 68.3 | ||
用户精度/% | 84.4 | 79.8 | 76.1 | 68.4 | 73.7 | ||
总体精度:84.3% | Kappa系数:0.791 |
[1] | 胡琼,吴文斌,宋茜,等.农作物种植结构遥感提取研究进展[J].中国农业科学,2015,48(10):1900-1914. |
[ Hu Q, Wu W B, Song Q, et al.Recent progresses in research of crop patterns mapping by using remote sensing[J]. Scientia Agricultura Sinica, 2015,48(10):1900-1914. ] | |
[2] | 黄健熙,侯矞焯,苏伟,等.基于GF-1 WFV数据的玉米与大豆种植面积提取方法[J].农业工程学报,2017,33(7):164-170. |
[ Huang J X, Hou Y Z, Su W, et al.Mapping corn and soybean cropped area with GF-1 WFV data[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2017,33(7):164-170. ] | |
[3] | 李冰,梁燕华,李丹丹,等.多时相GF-1卫星PMS影像提取农作物种植结构[J].中国农业资源与区划,2017,38(9):56-62. |
[ Li B, Liang Y H, Li D D, et al.Crop planting structure extraction based on multi-temporal GF-1 PMS remote sensing images[J]. Chinese Journal Agricultural Resources and Regional Planning, 2017,38(9):56-62. ] | |
[4] | 杨闫君,占玉林,田庆久,等.基于GF-1/WFV NDVI时间序列数据的作物分类[J].农业工程学报,2015,31(24):155-161. |
[ Yang Y J, Zhan Y L, Tian Q J, et al.Crop classification based on GF-1/WFV NDVI time series[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engeering, 2015,31(24):155-161. ] | |
[5] | Wardlow B D, Egbert S L, Kastens J H.Analysis of time-series modis 250 m vegetation index data for crop classification in the US. central great plains[J]. Remote Sensing of Environment, 2007,108(3):290-310. |
[6] | Atzberger C, Rembold F.Mapping the spatial distribution of winter crops at sub-pixel level using avhrr ndvi time series and neural nets[J]. Remote Sensing, 2013,5(3):1335-1354. |
[7] | 许青云,杨贵军,龙慧灵,等.基于MODIS NDVI多年时序数据的农作物种植识别[J].农业工程学报,2014,30(11):134-144. |
[ Xu Q Y, Yang G J, Long H L, et al.Crop information identification based on MODIS NDVI time-series data[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engeering, 2014,30(11):134-144. ] | |
[8] | 张荣群,王盛安,高万林,等.农作物种植格局对遥感分类精度的影响[J].农业机械学报, 2016,47(10):318-324. ] |
[ Zhang R Q, Wang S A, Gao W L, et al.Effects of crop planting structure on remote sensing classification accuracy[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2016,47(10):318-324. ] | |
[9] | 熊勤学,黄敬峰.利用NDVI指数时序特征监测秋收作物种植面积[J].农业工程学报,2009,25(1):144-148. |
[ Xiong Q X, Huang J F.Estimation of autumn harvest crop planting area based on NDVI sequential characteristics[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2009,25(1):144-148. ] | |
[10] |
张焕雪,曹新,李强子,等.基于多时相环境星NDVI时间序列的农作物分类研究[J].遥感技术与应用,2015,30(2):304-311.
doi: 10.11873/j.issn.1004-0323.2015.2.0304 |
[ Zhang H X, Cao X, Li Q Z, et al.Research on crop identification using multi-temporal NDVI HJ images[J]. Remote Sensing Technology and Application, 2015,30(2):304-311. ]
doi: 10.11873/j.issn.1004-0323.2015.2.0304 |
|
[11] | 刘吉凯,钟仕全,徐雅,等.基于多时相GF-1 WFV数据的南方丘陵地区甘蔗种植面积提取[J].广东农业科学 2014,41(18):149-154. |
[ Liu J K, Zhong S Q, Xu Y, et al.Sugarcane extraction in the southern hills using multi-temporal GF-1 WFV data[J]. Guangdong Agricultural Sciences, 2014,41(18):149-154. ] | |
[12] | 马丽,徐新刚,贾建华,等.利用多时相TM影像进行作物分类方法[J].农业工程学报,2008,24(2):191-195. |
[ Ma L, Xu X G, Jia J H, et al.Crop classification method using multi-temporal TM images[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2008,24(2):191-195. ] | |
[13] | 岳桢干. 欧洲Sentinel-2A卫星即将大显身手—“哥白尼”对地观测计划简介(上)[J].红外,2015,36(8):32-36. |
[ Yue Z G.The Sentinel-2A satellite will display skills to the full-"Copernicus" on earth observation program[J]. Infrared, 2015,36(8):32-36. ] | |
[14] | Fernández M A, Fernández M O, Quintano C.Sentinel-2A red-edge spectral indices suitability for discriminating burn severity[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2016,50:170-175. |
[15] | Katja D, Anna G, Peter G, et al.Water constituents and water depth retrieval from Sentinel-2A: A first evaluation in an oligotrophic lake[J]. Remote Sensing, 2016,8(11):941-965. |
[16] | Lefebvre A, Sannier C, Corpetti T.Monitoring urban areas with Sentinel-2A data: Application to the update of the copernicus high resolution layer imperviousness degree[J]. Remote Sensing, 2016,8(7):606-621. |
[17] | Korhonen L, Hadi, Packalen P, et al.Comparison of Sentinel-2 and landsat 8 in the estimation of boreal forest canopy cover and leaf area index[J]. Remote Sensing of Environment, 2017,195:259-274. |
[18] | 郑阳,吴炳方,张淼. Sentinel-2数据的冬小麦地上干生物量估算及评价[J].遥感学报,2017,21(2):318-328. |
[ Zheng Y, Wu B F, Zhang M.Estimating the aboveground biomass of winter wheat using the Sentinel-2 data[J]. Journal of Remote Sensing, 2017,21(2):318-328. ] | |
[19] | 彭光雄,宫阿都,崔伟宏,等.多时相影像的典型区农作物识别分类方法对比研究[J].地球信息科学学报,2009,11(2):225-230. |
[ Peng G X, Gong A D, Cui W H, et al.Study on methods comparison of typical remote sensing classification based on multi-temporal images[J]. Journal of geo-information science, 2009,11(2):225-230. ] | |
[20] | 李晓东,姜琦刚.基于多时相遥感数据的农田分类提取[J].农业工程学报,2015,31(7):145-150. |
[ Li X D, Jiang Q G.Extraction of farmland classification based on multi-temporal remote sensing data[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engine-ering, 2015,31(7):145-150. ] | |
[21] | 贾明明,王宗明,张柏,等.综合环境卫星与MODIS数据的面向对象土地覆盖分类方法[J].武汉大学学报·信息科学版,2014,39(3):305-310. |
[ Jia M M, Wang Z M, Zhang B, et al.Land cover classification of compositing HJ-1 and MODIS data base on object-based method[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2014,39(3):305-310. ] | |
[22] | 刘明月,王宗明,满卫东,等.基于MODIS时序数据的Landsat8影像选取及面向对象分类方法的农作物分类[J].土壤与作物,2017,6(2):104-112. |
[ Liu Mingyue Y, Wang Zongming M, Man Weidong D, et al.Crop Classification classification Based based on Multimulti-temporal Landsat8 OLI Imagery imagery and MODIS NDVI Time time Series series Datadata[J]. Soils and Crops, 2017,6(2):104-112. ] | |
[23] | 毕恺艺,牛铮,黄妮,等.基于Sentinel-2A时序数据和面向对象决策树方法的植被识别[J].地理与地理信息科学,2017,33(5):16-33. |
[ Bi Kaiyi Y, Niu Zheng, Huang Ni, et al.Identifying vegetation with decision tree model based on Object-Oriented method using Multimulti-temporal Sentinel-2A images[J]. Geography and Geo-Information Science, 2017,33(5):16-33. ] | |
[24] | 郭昱杉,刘庆生,刘高焕,等.基于MODIS时序NDVI主要农作物种植信息提取研究[J].自然资源学报,2017,32(10):1808-1818. |
[ Guo Y S, Liu Q S, Liu G H, et al.Extraction of main crops in Yellow River Delta based on MODIS NDVI time series[J]. Journal of Natural Resources, 2017,32(10):1808-1818. ] | |
[25] |
鹿琳琳,郭华东.基于SPOT/VEGETATION时间序列的冬小麦物候提取方法[J].农业工程学报,2009,25(6):174-179.
doi: 10.3969/j.issn.1002-6819.2009.06.033 |
[ Lu L L, Guo H D.Extraction method of winter wheat phenology from time series of SPOT/VEGETATION data[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2009,25(6):174-179. ]
doi: 10.3969/j.issn.1002-6819.2009.06.033 |
|
[26] |
欧阳玲,毛德华,王宗明,等.基于GF-1与Landsat8 OLI影像的作物种植结构与产量分析[J].农业工程学报,2017,33(11):147-156.
doi: 10.11975/j.issn.1002-6819.2017.11.019 |
[ Ou Y L, Mao D H, Wang Z M, et al.Analysis crops planting structure and yield based on GF-1 and Landsat8 OLI images[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2017,33(11):147-156. ]
doi: 10.11975/j.issn.1002-6819.2017.11.019 |
|
[27] | 刘佳,王利民,杨福刚,等.基于HJ时间序列数据的农作物种植面积估算[J].农业工程学报,2015,31(3):99-206. |
[ Liu J, Wang L M, Yang F G, et al.Remote sensing estimation of crop planting area based on HJ time-series images[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2015,31(3):199-206. ] | |
[28] | 黄青,唐华俊,周清波,等.东北地区主要作物种植结构遥感提取及长势监测[J].农业工程学报,2010,26(9):218-223. |
[ Huang Q, Tang H J, Zhou Q B, et al.Remote-sensing based monitoring of planting structure and growth condition of major crops in Northeast China[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2010,26(9):218-223. ] |
[1] | 陈昂, 杨秀春, 徐斌, 金云翔, 张文博, 郭剑, 邢晓语, 杨东. 基于面向对象与深度学习的榆树疏林识别方法研究[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(9): 1897-1909. |
[2] | 陈如如, 胡中民, 李胜功, 郭群. 不同数据源归一化植被指数在中国北方草原区的应用比较[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(9): 1910-1919. |
[3] | 王维佳, 王汶, 杨熙, 赵彦云. 基于MODIS GPP产品的冬小麦保险费率厘定方法研究[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(7): 1578-1587. |
[4] | 杜培军, 王欣, 蒙亚平, 林聪, 张鹏, 卢刚. 面向地理国情监测的变化检测与地表覆盖信息更新方法[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(4): 857-866. |
[5] | 柯新利, 肖邦勇, 郑伟伟, 马艳春, 李红艳. 城镇-农业-生态空间划定的多情景模拟[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(3): 580-591. |
[6] | 李培林, 刘小平, 黄应淮, 张鸿辉. 基于GEE平台的广州市主城区不透水面时间序列提取[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(3): 638-648. |
[7] | 田乃满, 兰恒星, 伍宇明, 李郎平. 人工神经网络和决策树模型在滑坡易发性分析中的性能对比[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(12): 2304-2316. |
[8] | 张志慧, 刘雯, 李笑含, 朱靖轩, 张洪涛, 杨东, 徐超昊, 徐宪立. 基于无人机航摄影像的喀斯特地区裸岩信息提取及景观格局分析[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(12): 2436-2444. |
[9] | 叶杰, 孟凡晓, 白潍铭, 张斌, 郑金明. “四同”条件下周口城区高分一号遥感影像分类对比研究[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(10): 2088-2097. |
[10] | 高黎明,张乐乐. 青海湖流域植被盖度时空变化研究[J]. 地球信息科学学报, 2019, 21(9): 1318-1329. |
[11] | 张俊瑶,姚永慧,索南东主,郜丽静,王晶,张兴航. 基于垂直带谱的太白山区山地植被遥感信息提取[J]. 地球信息科学学报, 2019, 21(8): 1284-1294. |
[12] | 耿仁方,付波霖,蔡江涛,陈晓雨,蓝斐芜,余杭洺,李青逊. 基于无人机影像和面向对象随机森林算法的岩溶湿地植被识别方法研究[J]. 地球信息科学学报, 2019, 21(8): 1295-1306. |
[13] | 王林江, 吴炳方, 张淼, 邢强. 关键生育期冬小麦和油菜遥感分类方法[J]. 地球信息科学学报, 2019, 21(7): 1121-1131. |
[14] | 吴方明, 张淼, 吴炳方. 无人机影像的面向对象水稻种植面积快速提取[J]. 地球信息科学学报, 2019, 21(5): 789-798. |
[15] | 李中元, 吴炳方, 张淼, 邢强, 李名勇, 闫娜娜. 利用物候差异与面向对象决策树提取油菜种植面积[J]. 地球信息科学学报, 2019, 21(5): 720-730. |
|