地球信息科学学报 ›› 2019, Vol. 21 ›› Issue (10): 1629-1641.doi: 10.12082/dqxxkx.2019.190183
收稿日期:
2019-04-22
修回日期:
2019-07-04
出版日期:
2019-10-25
发布日期:
2019-10-29
作者简介:
边增淦(1995-),男,山东淄博人,硕士生,研究方向为水文遥感。E-mail: zengganbian@163.com
基金资助:
BIAN Zenggan,WANG Wen(),JIANG Yuan
Received:
2019-04-22
Revised:
2019-07-04
Online:
2019-10-25
Published:
2019-10-29
Contact:
WANG Wen
Supported by:
摘要:
及时、准确地获取农作物种植结构对区域水资源管理与作物产量估测等具有重要意义。随着对通过遥感手段获得作物种植结构的深入研究,如何优选遥感数据和分类器成为需要重点考虑的关键问题。针对黑河流域中游地区的作物分布与种植特点,提出一种基于多时相遥感影像与多分类器组合的作物种植结构提取方法。利用2018年18景16 m分辨率的GF-1 WFV影像,构建NDVI时间序列。根据NDVI时间序列表征的作物季相节律和物候变化规律特点,采用分层的策略,首先解译一级土地覆被类型,再解译二级土地覆被类型。一级土地覆被类型解译中,使用决策树分类方法先将NDVI特殊且易提取的水体进行解译,再使用面向对象分类方法通过分区将需借助NDVI纹理信息提取的建设用地进行解译,最后使用随机森林分类方法解译耕地、林地、草地、裸地和湿地。在对耕地的进一步分类中,使用决策树分类方法首先将具有特殊物候规律且易于区分的苜蓿类别解译出来,再将与其他类别物候差异较大的小麦解译,最后将物候相似的玉米、蔬菜及其他解译。黑河流域中游研究区内一级土地覆被分类总体精度为97.24%,卡帕系数为0.96;作物种植结构解译总体精度为86.58%,卡帕系数为0.80。此外,还分析了影响黑河流域中游研究区解译精度的4个因素:对土地覆被类别的定义、混合像元、影像分割时基础影像的选择以及分类方法的选择。通过对不同分类方法的比较发现,与仅使用最大似然分类方法、支持向量机分类方法或随机森林分类方法相比,本文提出方法的解译结果更好,解译精度更高。
边增淦,王文,江渊. 黑河流域中游地区作物种植结构的遥感提取[J]. 地球信息科学学报, 2019, 21(10): 1629-1641.DOI:10.12082/dqxxkx.2019.190183
BIAN Zenggan,WANG Wen,JIANG Yuan. Remote Sensing of Cropping Structure in the Middle Reaches of the Heihe River Basin[J]. Journal of Geo-information Science, 2019, 21(10): 1629-1641.DOI:10.12082/dqxxkx.2019.190183
表1
覆盖黑河流域中游研究区的2018年GF-1 WFV影像数据列表
序号 | 采集日期 | 景数 | 传感器 |
---|---|---|---|
1 | 2018-01-08 | 4 | WFV3 WFV3 WFV4 WFV4 |
2 | 2018-02-26 | 2 | WFV3 WFV3 |
3 | 2018-03-06 | 2 | WFV2 WFV3 |
4 | 2018-04-15 | 2 | WFV1 WFV1 |
5 | 2018-05-03 | 2 | WFV4 WFV4 |
6 | 2018-05-14 | 2 | WFV1 WFV1 |
7 | 2018-05-27 | 2 | WFV2 WFV3 |
8 | 2018-06-08 | 2 | WFV1 WFV2 |
9 | 2018-06-21 | 4 | WFV3 WFV3 WFV4 WFV4 |
10 | 2018-07-15 | 1 | WFV2 |
11 | 2018-07-23 | 2 | WFV1 WFV2 |
12 | 2018-08-17 | 2 | WFV2 WFV4 |
13 | 2018-09-07 | 3 | WFV3 WFV3 WFV4 |
14 | 2018-09-19 | 1 | WFV3 |
15 | 2018-09-27 | 2 | WFV2 WFV3 |
16 | 2018-10-22 | 4 | WFV3 WFV3 WFV4 WFV4 |
17 | 2018-11-11 | 1 | WFV2 |
18 | 2018-12-01 | 2 | WFV1 WFV2 |
表3
2018年黑河流域中游研究区一级土地覆被分类混淆矩阵
类别 | 验证样本 | 总计 | 用户精度 | ||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
林地 | 裸地 | 湿地 | 水体 | 建设用地 | 耕地 | 草地 | |||
林地 | 92.49 | 0.00 | 10.15 | 0.90 | 1.01 | 0.83 | 0.50 | 3.54 | 82.84 |
裸地 | 0.00 | 99.97 | 0.14 | 0.11 | 1.75 | 0.00 | 0.00 | 18.19 | 99.41 |
湿地 | 3.06 | 0.00 | 64.85 | 1.15 | 0.15 | 0.08 | 0.49 | 0.95 | 61.29 |
水体 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 96.34 | 0.00 | 0.00 | 0.03 | 2.66 | 99.51 |
建设用地 | 0.43 | 0.03 | 0.76 | 0.90 | 90.82 | 0.75 | 0.20 | 5.67 | 94.10 |
耕地 | 1.56 | 0.00 | 20.10 | 0.25 | 1.48 | 97.07 | 0.61 | 26.58 | 97.81 |
草地 | 2.46 | 0.00 | 4.01 | 0.36 | 4.80 | 1.27 | 98.17 | 42.40 | 98.24 |
总计 | 100.00 | 100.00 | 100.00 | 100.00 | 100.00 | 100.00 | 100.00 | 100.00 | - |
制图精度 | 92.49 | 99.97 | 64.85 | 96.34 | 90.82 | 97.07 | 98.17 | - | - |
表5
2018年黑河中游研究区一级土地覆被类型面积统计
区县名称 | 耕地 | 林地 | 草地 | 湿地 | 裸地 | 建设用地 | 水体 | 总计 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
甘州区 | 1184.79 | 124.72 | 2090.94 | 24.03 | 37.76 | 184.31 | 13.51 | 3660.06 |
临泽县 | 520.19 | 103.19 | 1257.14 | 24.14 | 755.25 | 53.42 | 15.39 | 2728.72 |
高台县 | 528.04 | 85.45 | 1719.02 | 43.89 | 1853.67 | 63.82 | 48.89 | 4342.78 |
总计 | 2233.02 | 313.36 | 5067.10 | 92.06 | 2646.68 | 301.55 | 77.79 | 10731.56 |
表6
2018年黑河流域中游研究区各区县不同作物类型面积统计面积
区县名称 | 玉米 | 小麦 | 苜蓿 | 蔬菜及其他 | 总计 | |||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
面积/km2 | 比例/% | 面积/km2 | 比例/% | 面积/km2 | 比例/% | 面积/km2 | 比例/% | 面积/km2 | 比例/% | |||||
甘州区 | 932.79 | 78.73 | 41.75 | 3.52 | 41.93 | 3.54 | 168.32 | 14.21 | 1184.79 | 100.00 | ||||
临泽县 | 390.21 | 75.01 | 13.14 | 2.53 | 26.62 | 5.12 | 90.22 | 17.34 | 520.19 | 100.00 | ||||
高台县 | 308.35 | 58.40 | 31.32 | 5.93 | 17.22 | 3.26 | 171.15 | 32.41 | 528.04 | 100.00 | ||||
总计 | 1631.35 | 73.06 | 86.21 | 3.86 | 85.77 | 3.84 | 429.69 | 19.24 | 2233.02 | 100.00 |
表8
多分类器组合与最大似然算法、支持向量机算法、随机森林算法的分类精度对比
类别 | 多分类器组合 | 最大似然法 | 支持向量机 | 随机森林 | |||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
用户精度 | 制图精度 | 用户精度 | 制图精度 | 用户精度 | 制图精度 | 用户精度 | 制图精度 | ||||
林地 | 86.16 | 92.49 | 65.73 | 64.59 | 75.40 | 88.24 | 77.87 | 93.90 | |||
草地 | 98.97 | 98.17 | 94.87 | 89.55 | 93.34 | 97.22 | 94.88 | 98.46 | |||
湿地 | 61.29 | 64.85 | 22.29 | 75.14 | 60.11 | 64.31 | 60.83 | 61.49 | |||
裸地 | 99.41 | 99.97 | 90.71 | 97.12 | 97.41 | 99.62 | 98.83 | 99.74 | |||
水体 | 99.51 | 96.34 | 99.00 | 91.16 | 99.27 | 89.05 | 99.75 | 81.50 | |||
建设用地 | 97.20 | 90.82 | 64.76 | 59.57 | 69.82 | 54.09 | 90.92 | 50.26 | |||
玉米 | 84.56 | 89.71 | 94.83 | 69.67 | 89.20 | 78.19 | 95.43 | 77.63 | |||
小麦 | 80.49 | 94.01 | 84.59 | 85.23 | 90.65 | 88.10 | 89.74 | 85.47 | |||
苜蓿 | 94.51 | 87.59 | 90.60 | 86.71 | 90.10 | 84.13 | 94.29 | 83.00 | |||
蔬菜及其他 | 66.85 | 73.59 | 50.72 | 86.77 | 56.03 | 91.10 | 56.20 | 91.86 | |||
总体精度 | 94.19 | 85.97 | 88.25 | 90.44 | |||||||
Kappa系数 | 92 | 82 | 87 | 88 |
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