胡佩敏

摘要：根據(jù)線性混合模型原理提出了利用低分辨率高光譜的遙感數(shù)據(jù)計算農(nóng)作物種植面積的新方法，改進型混合像元判別分析法，并運用中分辨率成像光譜儀（ＭＯＤＩＳ）數(shù)據(jù)計算了江陵縣中稻和棉花的種植面積，以當天ＴＭ數(shù)據(jù)的監(jiān)督分類法得出的種植面積作為標準對此方法進行了詳細比較，并與其他兩種常規(guī)方法作物光譜特性差異法和監(jiān)督分類法進行比較。結(jié)果表明，改進的混合像元判別分析法誤差最小，運用在混合像元為特性的ＭＯＤＩＳ數(shù)據(jù)上比較合適；作物光譜特性差異法原理簡單、計算方便，但小面積地物區(qū)分效果差；監(jiān)督分類法誤差最大，不適合運用在低分辨率高光譜的ＭＯＤＩＳ數(shù)據(jù)上。

關(guān)鍵詞：中分辨率成像光譜儀（ＭＯＤＩＳ）；農(nóng)作物種植面積；改進型混合像元判別分析法

中圖分類號：Ｓ１２７ 文獻標識碼：Ａ 文章編號：0439－８114（２０12）24－5783-05

農(nóng)作物種植面積的遙感提取是在收集分析不同農(nóng)作物光譜特征的基礎上，通過遙感影像記錄的地表信息識別農(nóng)作物的類型，統(tǒng)計農(nóng)作物的種植面積。農(nóng)作物的識別主要是利用綠色植物獨特的波譜反射特征，將植被（農(nóng)作物）與其他地物區(qū)分開［１］。不同農(nóng)作物類型的識別主要依據(jù)兩點：一是農(nóng)作物在近紅外波段的反射主要受葉子內(nèi)部構(gòu)造的控制，不同類型農(nóng)作物的葉子內(nèi)部構(gòu)造有一定的差別［２］；二是不同區(qū)域、不同類型作物間物候歷的差異，可利用遙感影像信息的時相變化規(guī)律進行不同農(nóng)作物類型的識別［３］。因此遙感影像分析方法的發(fā)展推動農(nóng)作物種植面積的遙感提取方法的研究。而“同物異譜”、“異物同譜”以及“混合像元”現(xiàn)象制約著遙感影像分析方法的發(fā)展［４］。目前常用的提取農(nóng)作物種植面積的影像分析方法有目視法、監(jiān)督分類法、非監(jiān)督分類法、作物特性法，這些方法主要運用到高分辨率的影像圖片上（如ＴＭ數(shù)據(jù)），因為農(nóng)作物種植最小面積遠遠大于衛(wèi)星的探測單元瞬時視場角所對應的地面范圍，可以把像元看成純凈像元；而對基于低分辨率、高光譜、混合像元為特性的中分辨率成像光譜儀（ＭＯＤＩＳ）數(shù)據(jù)而言，其探測單元瞬時視場角所對應的地面范圍（１ｋｍ×１ｋｍ）同時種植好幾種作物，運用傳統(tǒng)統(tǒng)計模式分析方法會產(chǎn)生很大的誤差，因此目前很少人運用單純的ＭＯＤＩＳ衛(wèi)星圖片來計算縣級農(nóng)作物面積。

為了計算混合像元中各地物的豐度，可通過獲取衛(wèi)星資料上純凈地物像元的光譜特征曲線，來人工合成某種地物不同比例、不同其他地物混合情況下的光譜數(shù)據(jù)，用這些光譜數(shù)據(jù)作為已知的監(jiān)督點建立判別方程來進行分類處理，并將含這種地物相同比例的混合像素歸為一類，這樣可以得到這種地物各種比例下的分布面積，將其面積與此地物所占的比例相乘便可以得到此地物的總的分布面積，這就是改進型混合像元判別分析法。

改進型混合像元判別分析法建立在線性混合模型的基礎上，是將人工合成的光譜特性作為監(jiān)督點進行監(jiān)督分類，因而純凈地物像元的選擇對此方法的判斷精度影響很大，而且為了避免異物同譜現(xiàn)象出現(xiàn)，只能采用能精確反映地物光譜特性的高光譜衛(wèi)星數(shù)據(jù)，用高光譜特性中的地物信息最大限度地消除低空間分辨率帶來的誤差，而ＭＯＤＩＳ有２２個反射波段，只要能找到純凈地物像元的光譜數(shù)據(jù)，便可以相對精確地計算出各種地物的分布特點和面積。

２ 資料的分析與處理

選定的地點是湖北省江陵縣，江陵縣是荊州市農(nóng)業(yè)大縣，處于江漢平原西南部，地勢平坦，緊靠長江，水系發(fā)達；種植制度單一，只有小麥－棉花和油菜－中稻兩種。選取的ＭＯＤＩＳ衛(wèi)星資料的日期為２００１年９月１５日（晴天、無云），此時中稻處于成熟期，葉片偏黃（收獲期為９月２３日），棉花處于采摘期，葉片還是綠色。

２．１ ＭＯＤＩＳ衛(wèi)星資料的預處理

ＮＡＳＡ網(wǎng)站上提供的ＭＯＤＩＳ數(shù)據(jù)是經(jīng)過大氣校正過的ＭＯＤＩＳＬ１Ｂ（ＭＯＤ０２）格式的資料，運行ＥＮＶＩ軟件中專門針對ＭＯＤＩＳ原始數(shù)據(jù)進行坐標轉(zhuǎn)換的程序，將資料轉(zhuǎn)成Ｋｒａｓｏｖｓｋｖ地球模型、Ａｌｂｅｒｔ投影方式坐標的柵格數(shù)據(jù)；并運用江陵縣矢量地圖采用ＭＡＳＫ方式將江陵縣柵格數(shù)據(jù)取出來。

２．２ 改進型混合像元判別分析法的處理步驟

２．３ 對比數(shù)據(jù)的計算

２．３．１ 實際結(jié)果的計算 選用采用同日期的ＴＭ衛(wèi)星資料的監(jiān)督分類法計算的種植面積作為標準，其計算方法如下。

１）偽彩色圖的生成。在ＥＮＶＩ軟件中將７０、４０、２０μｍ波段的數(shù)據(jù)當成紅、綠、藍３種顏色形成一張偽彩色圖，中稻和棉花很容易分辨，綠色部分為棉花，紅棕色地物為中稻，水系為藍色，而城鎮(zhèn)為灰色。

２）監(jiān)督點的選取。根據(jù)江陵縣的特點將地物分為４類，取長江和木沉淵湖作為水體地物的監(jiān)督點，郝穴鎮(zhèn)（縣城）為城鎮(zhèn)的監(jiān)督點，三湖農(nóng)場作為棉花的監(jiān)督點，而傳統(tǒng)中稻種植區(qū)白馬鎮(zhèn)作為中稻的監(jiān)督點。

３）數(shù)據(jù)資料的監(jiān)督分類。通過ＥＮＶＩ軟件，根據(jù)上面選取的已知監(jiān)督點光譜數(shù)據(jù)，運用Ｍａｈａｌａｎｏｂｉｓ距離法來進行監(jiān)督分類。

３ 結(jié)果與分析

３．１ 改進型混合像元判別分析法計算的結(jié)果分布圖與其他方法和實際的比較結(jié)果

因此運用改進型混合像元判別分析法能準確地反映棉花和中稻的分布規(guī)律，特別是在一些零星種植區(qū)和兩種農(nóng)作物交叉種植區(qū)都能很好地體現(xiàn)，這是用傳統(tǒng)型監(jiān)督分類法無法實現(xiàn)的；為了更好地比較檢驗改進型混合像元判別分析法的效果和分析改進型混合像元判別分析法的誤差來源，將圖２中各種比例的種植區(qū)分類結(jié)果分別與ＴＭ監(jiān)督法統(tǒng)計的實際結(jié)果進行比較，得到的結(jié)果見表３。由表３可知，各分類區(qū)內(nèi)實際情況與計算結(jié)果基本相符，證明改進型混合像元判別分析法的分類原理是正確的，但也有一定的誤差，其誤差來源有兩個方面：一個是混合像素內(nèi)小于２５％地物的光譜特性基本消失，不容易識別；另一方面是１００％種植區(qū)里還有其他地物區(qū)分不出來。但總的來講，改進型混合像元判別分析法最大限度地利用高光譜特性提取了混合像元中農(nóng)作物信息，最大精度地顯示了農(nóng)作物種植分布情況。

３．２ ３種方法計算結(jié)果的比較

由于江陵縣作物種植相對單一，因此很好尋找單一地物的像元，如果找不到這樣的監(jiān)督點，采用此方法會有很大的誤差。

４ 結(jié)論

改進型混合像元判別分析法是由線性混合模型發(fā)展而來，原理簡單易懂；實現(xiàn)容易，只要ＳＰＳＳ軟件和ＥＮＶＩ軟件就能完成計算過程；最大限度地利用高光譜特性提取了混合像元中農(nóng)作物信息，最大精度地顯示了農(nóng)作物種植分布情況，誤差最小。因此運用在混合像元為特性的ＭＯＤＩＳ衛(wèi)星上比較合適，影響其誤差大小的主要因素是監(jiān)督點的選取。

另外作物光譜特性差異法原理簡單、計算方便，但誤差比較大；監(jiān)督分類法誤差最大，不適合運用在低分辨率高光譜的ＭＯＤＩＳ衛(wèi)星上。

參考文獻：

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