魏本赞，田言亮，卢辉雄，3，牛海威，董双发，张建永，3　(.核工业航测遥感中心，河北石家庄 05000；.中国地质科学院水文地质环境地质研究所，河北石家庄 05006；3.东华理工大学地球科学学院，江西南昌 33003)



面向对象影像分类与提取法在农作物遥感解译中的应用

魏本赞1，田言亮2，卢辉雄1，3，牛海威1，董双发1，张建永1，3(1.核工业航测遥感中心，河北石家庄 050002；2.中国地质科学院水文地质环境地质研究所，河北石家庄 050061；3.东华理工大学地球科学学院，江西南昌 330013)

摘要根据Landsat8遥感数据，利用eCognition软件，以黄淮海平原饶阳县某地区为试验区，通过对分割参数的定量试验，确定了地物对象的最佳分割尺度；在此基础上分析植被、非植被的典型特征，采用面向对象方法研究植被的信息提取，并对提取结果进行了精度评价。试验结果表明：面向对象影像分类方法能极大地提高分类精度，并实现了植被信息的准确提取，为我国主要粮食基地农作物遥感调查与监测提供了技术支撑。

关键词Landsat8；面向对象；影像分割；信息提取；精度评价

Application of Object-oriented Classification and Extraction Method in Remote Sensing Interpretation of Crop

WEI Ben-zan1, TIAN Yan-liang2, LU Hui-xiong1,3et al

(1. Aerial Remote Sensing Center of Nuclear Industry, Shijiazhuang, Hebei 050002; 2. Institute of Hydrogeololgy and Environmental Geology, Chinese Academy of Geological Sciences, Shijiazhuang, Hebei 050061; 3. School of Geosciences, East China Institute of Technology, Nanchang, Jiangxi 330013)

AbstractAccording to the Landsat8 remote sensing data, quantitative test on splitting parameter was carried out by eCognition software, with a given area in Raoyang County of Huang-Huai-Hai Plain as the research region. The optimal splitting scale of earth object was determined. Based on these, typical characteristics of vegetation and non-vegetation were analyzed. The information extraction of vegetation was researched by object-oriented method. Extraction results were precisely evaluated. Research results showed that object-oriented image classification method greatly enhanced the classification accuracy, realized the accurate extraction of vegetation information, and provided technical support for the crop remote sensing investigation and monitoring of main grain base.

Key wordsLandsat8; Object-oriented; Image segmentation; Information extraction; Precision evaluation

遥感技术作为地球信息科学的前沿技术，可以在短期内连续获取大范围的地面信息，实现农业信息的快速获取和定量分析，反应迅速，客观性强，是目前最为有效的对地观测技术和信息获取手段。国内外学者对遥感影像信息提取开展了大量的工作，我国早在1979年就开始倡导遥感估产[1]；LENNGTON等[2]首先利用陆地卫星数据的混合像元分解进行了作物种植面积提取的试验；徐希孺等[3]利用混合像元的因子分析方法用NOAA/AVHRR数据讲行了河南省冬小专播种而积的估算，提取的结果与TM影像的提取结果趋势一致，具有较好的相关性；QUARMBY等[4]采用混合像元线性分解方法用NOAA/AV HRR数据进行了农作物种植面积的估算，达到了89%的精度。传统的基于像元的信息提取方法(如监督分类与非监督分类)，主要利用影像的光谱特征进行，但随着技术发展，越来越多的研究工作围绕着面向对象的分类方法进行。

基于面向对象思想的影像分析方法，分割是基础，分割尺度的选择又是其中一个关键性问题；为了提高信息提取的可靠性与准确性，对尺度选择进行定量化己经成为面向对象的遥感影像信息提取的一个亟待解决的问题。笔者利用eCognition软件，以面向对象遥感影像分类为主线，通过对影像分割参数的定量试验，分析各个分割参数在影像对象生成中所起的作用，论证最佳影像分割尺度，采用全局精度、混淆矩阵及Kappa系数对信息提取结果进行评价，以期实现大面积农作物遥感信息的准确提取和快速更新。

1试验区概况及遥感影像特征

1.1试验区概况以河北省衡水市饶阳县某地区作为影像分类与信息提取的试验区。饶阳县属于暖温带亚湿润季风气候，共有林地面积1.587万hm2，森林覆盖率达30%；耕地面积3.867万hm2，其中有效灌溉面积2.533万hm2。试验区处于我国主要粮食基地黄淮海平原，农作物种类较多，完全可以满足此次试验的需要。

1.2遥感数据特征此次试验主要选择Landsat8数据作为遥感数据源，该数据从中国对地观测中心免费获取。Landsat8上携带有OLI和TIRS这2个主要载荷，OLI数据主要为可见光到短波红外波段，TIRS为热红外波段。该研究主要使用Landsat8 OLI数据。

OLI陆地成像仪包括9个波段(表1)，空间分辨率为30 m，其中包括一个15 m的全色波段，成像宽幅为185 km×185 km。Landsat8遥感数据特征见表1。

2基于面向对象影像分类与提取方法的农作物遥感解译

2.1数据预处理遥感数据预处理，旨在改正或补偿成像过程中的辐射失真、几何畸变、各种噪声以及高频信息的损失等，为进一步做各类增强或分类处理等提供高质量的图像数据。试验区所选用的遥感数据，均进行了图像预处理，主要包括大气校正、几何校正、图像配准、图像镶嵌等处理。

2.2面向对象的多尺度影像分割此次试验采用面向对象的多尺度影像分割方法，多尺度影像分割可以理解为一个局部优化过程，影像分割的参数主要有分割尺度、光谱因子、形状因子等[5-6]。其中，分割尺度决定了分割对象的大小，不同的地物类别需要在不同尺度上分割；光谱因子决定了均质性由图像层的光谱值所决定的百分比；光滑度和紧凑度同属于形状因子，光滑度因子是通过光滑边界来优化图像对象的，而紧凑度因子是通过聚集度来优化图像对象。异质性则是由对象的形状和光谱差异决定的，形状的异质性则是由其光滑度和紧凑度来衡量。

表1　Landsat8 OLI遥感数据特征

影像分割时应遵循2个原则：一是尽可能设置较大的光谱因子权值；二是对于边界不很光滑但聚集度较高的影像尽可能使用形状因子[7-8]。在满足必要的精细条件下，尽量以最大的分割尺度获取影像对象。影像分割参数无既定的规则可行，需要通过试验获得[9]。Landsat8数据空间分辨率15 m，该研究根据多次试验结果，光谱因子取值0.8，形状因子为0.2，光滑度为0.7，紧凑度为0.3，影像分割效果好。

该研究主要选择20、60、100这3个分割尺度对试验区的Landsat8影像进行分割，结果见图1。通过对比分析，由表2可知，在尺度60上，裸地、耕地、道路等地物能够较好地区分开，同时由较少的对象表示。

图1　不同分割尺度的Landsat 8影像分割结果Fig.1　Landsat8 image segmentation results of different segmemtation scales

编号Code分割尺度Segmemtationscale分割特征描述Descriptionofsegmemtationfeatures耗时Consumedtime∥s120分割出地物对象数目多,裸地、耕地、道路等地物出现不同程度的混合,不利于信息提取8.745260分割出地物对象数目一般,裸地、耕地、道路等地物分割效果较理想7.2573100分割地物对象数目较少,部分地物对象没有分割开,未达到分割目的6.083

2.3信息提取

2.3.1植被指数分析。植被在红波段、近红外波段的反射值具有较大差异，通常对红波段、近红外波段进行数学预算来设计植被指数，突出植被信息。此次信息提取主要运用归一化植被指数NDVI，公式为：

NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)

式中，NIR表示近红外波段；R表示红外波段，NIR和R近似相等。NDVI取值范围为(-1，1)，负值表示地面覆盖云、水、雪等，对可见光高反射；0表示有岩石或裸土等；正值表示植被覆盖，NDVI越大表示植被覆盖度越大。

2.3.2隶属度函数分类。试验区Landsat8影像时相为7月份，此次信息提取采用隶属度函数分类法对植被与非植被进行分类。隶属度函数(成员函数)是一个模糊表达式，通过将影像对象的仟意特征值转换为0～1之间的数值，表示该对象属于某类地物的可能性，值越大，则该对象属于此类的可能性就越大。该研究植被与非植被信息提取中隶属度函数设置分别见图2、3。

图2　植被类NDVI特征隶属度函数设置Fig.2　Membership function design of vegetation NDVI features

图3　非植被类NDVI特征隶属度函数设置Fig.3　Membership function design of non-vegetation NDVI features

运用S函数和反S函数，根据NDVI值，提取植被信息。在Landsat 8影像中，对象的NDVI值越大，则属于植被的可能性就越大，当对象的NDVI值达到0.01或更大，则该对象确认为植被。对象的NDVI值越小，则属于非植被的可能性就越小，当对象NDVI值为0或更小时，则该对象被确定为非植被。基于Landsat 8影像的植被信息提取结果见图4。

图4　基于Landsat 8影像的植被信息提取结果Fig.4　Results of vegetation information extraction based on Landsat 8 image

3解译精度评价

3.1精度评价指标全局精度(QA)是所有准确分类中所占的比例，是一个比较粗的精度衡量指标，只能给出整体的精度信息，不能给出某一具体类别的精度信息。计算公式为：

式中，n为所涉及的像素总数；QA为混淆矩阵对角线上的总和除以所涉及的像素总数值。

利用全局精度进行精度评价时，像素类别的小变动可能导致百分比的变化，运用这些指标的客观性依赖于采集样本及方法。许多专家学者对信息提取结果精度评价指标进行过研究与探讨，其中Kappa系数法应用非常广泛[10-16]。

Kappa系数采用一种离散的多元技术，克服了像素类别小的变动可能导致百分比变化的缺点，可以更客观地评价分类质量，既考虑了对角线上被正确分类的像素，也考虑了不在对角线上的各种漏分和混分误差。Kappa分析产生的评价指标被称为Khat统计，公式为：

式中，r是混淆矩阵中的总列数；xii是混淆矩阵中第i行、第i列上像素数量；xi+和x+i分别是第i行和第i列的总像素数量；N是用于精度评价的总像素数量。

3.2精度评价通过试验区的外接矩形，将其平均分为10行15列，则试验区内行与列的交点作为精度评价的采样点，共150个。基于Landsat8影像，通过目视解译，设定目视解译结果为已知地物类，按试验信息提取的图像中特定像元与已知分类的参考像元(图5)进行比较，用通用的遥感分类图像质量评价混淆计算全局精度及Kappa系数。

图5　遥感目视解译分类结果Fig.5　Classification results of visual interpretation based on remote sensing image

面向对象Landsat8影像植被信息提取结果的混淆矩阵见表3。

表3　植被与非植被混淆矩阵

根据混淆矩阵计算，面向对象的Landsat 8影像信息提取结果中，全局精度为85.33%，Kappa系数为0.67。根据Kappa统计值与分类精度的对应关系[17]，分类精度较好。

4结论

该研究运用面向对象影像分类与提取法对试验区农作物遥感解译进行分析，得出以下结论：

(1)通过面向对象多尺度分割试验，确定了试验区基于Landsat8 OLI影像的分割尺度以60为最优。

(2)在最优分割尺度的基础上，采用隶属度函数分类法对植被与非植被进行信息提取，通过精度分析评价，全局精度为85.33%，Kappa系数为0.67，分类精度较好。

(3)试验结果论证了面向对象影像分类与信息提取效果好，可以有效地应用于农作物遥感快速解译与监测中。

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中图分类号S 126

文献标识码A

文章编号0517-6611(2016)06-313-03

收稿日期2016-01-08

作者简介魏本赞(1985- )，男，江苏连云港人，工程师，从事遥感技术应用研究。

基金项目中国地质调查局资助项目(1212011220941)。