利用溫濕度指數(shù)提高紅樹林遙感識別精度

張雪紅，田慶久

(1.南京信息工程大學遙感學院，南京 210044;2.南京大學國際地球系統(tǒng)科學研究所，南京 210093)

利用溫濕度指數(shù)提高紅樹林遙感識別精度

張雪紅1，田慶久2

(1.南京信息工程大學遙感學院，南京 210044;2.南京大學國際地球系統(tǒng)科學研究所，南京 210093)

針對使用TM圖像反射波段信息難以將紅樹林與陸地植被、尤其是與水體—植被混合像元有效區(qū)分的問題，結(jié)合不同潮位的TM圖像，基于反射波段信息，引入TM6熱紅外波段信息，提出了溫濕度指數(shù)(temperature－moisture index，TMI)。分析結(jié)果表明，綜合潮位信息、熱紅外波段信息及溫濕度指數(shù)能顯著提高紅樹林與其他地物之間的可分性。采用光譜角度制圖(spectral angle mapping，SAM)監(jiān)督分類法對紅樹林進行分類識別，較之其他研究者所采用的分類特征，熱紅外波段信息及溫濕度指數(shù)能使紅樹林分類精度明顯提高(Kappa系數(shù)提高了0.14，錯分率降低了19.9%)，說明利用潮位信息、熱紅外波段信息及溫濕度指數(shù)可以提高紅樹林的遙感識別精度。

紅樹林;潮位;TM;熱紅外;溫濕度指數(shù)

0 引言

紅樹林是生長在熱帶、亞熱帶沿海潮間帶灘涂上特有的木本植物群落，屬常綠闊葉林，主要分布于淤泥深厚的海灣或河口鹽漬土壤上。紅樹林具有促淤固灘、防浪護堤、保持生物多樣性和凈化環(huán)境污染等作用［1－2］。紅樹林的特殊生長環(huán)境不利于大面積的野外實地調(diào)查，而需借助遙感技術(shù)進行快速、大面積地監(jiān)測和調(diào)查。關(guān)于紅樹林的遙感識別與監(jiān)測，已有研究的關(guān)注重點主要包括2個方面:①紅樹林分布的面積與變化，側(cè)重于從宏觀尺度上監(jiān)測紅樹林的分布范圍及動態(tài)變化，故此類研究多采用Landsat MSS［3］，Landsat TM(ETM+)［3－7］，SPOT［5，8－10］和ASTER［11］等中分辨率衛(wèi)星遙感圖像數(shù)據(jù);②紅樹林的種類及其群落分布規(guī)律，以及生物量、葉面積指數(shù)等生物物理參數(shù)，主要在微觀尺度上研究紅樹林生態(tài)群落分布及演變規(guī)律，故此類研究多采用航空遙感圖像(如 CASI圖像［6］，HyMap 圖像［12］)，IKONOS［13－15］以及 QuickBird［13，16］等高分辨率或高光譜圖像數(shù)據(jù)。

在紅樹林的識別研究中，主要采用 NDVI［17］，TM3/TM5［6］，(TM5 － TM7)/(TM5+TM7)［4］和TM5/TM4［6］等植被指數(shù)或波段比值組合來區(qū)分紅樹林與非紅樹林。部分研究中結(jié)合了DEM和海岸線等輔助地學數(shù)據(jù)，以提高紅樹林的識別精度［2］。由于紅樹林屬于濕地環(huán)境中的植物，使得紅樹林與水體—植被混合像元的反射光譜極其相似，因此紅樹林與陸地植被、尤其是與水體—植被混合像元之間存在嚴重的“同譜異物”現(xiàn)象。僅僅依靠遙感圖像的反射波段信息常常難以完全消除這種“同譜異物”效應，嚴重制約著紅樹林的遙感識別精度。

針對紅樹林與水體—植被混合像元難以區(qū)分的問題，本文從它們的“同譜異物”效應出發(fā)，基于紅樹林的濱海環(huán)境特點，在利用遙感圖像反射波段信息的基礎(chǔ)上，引入能反映它們之間差別的熱紅外波段信息，并提出溫濕度指數(shù)(temperature－moisture index，TMI)，從而提高了紅樹林與水體—植被混合像元的可分性，使“同譜異物”轉(zhuǎn)變成“異譜異物”，進而提高紅樹林的遙感識別精度。

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于廣西防城港市的北侖河口國家級自然保護區(qū)，地理坐標范圍為 E108°02'～108°16'，N21°28'～21°37'，是一個以紅樹林生態(tài)系統(tǒng)為保護對象的自然保護區(qū)。該保護區(qū)南瀕北部灣，西端與越南交界，自西向東跨越北侖河口、萬尾島和珍珠灣，海岸線全長105 km;有河口海岸、開闊海岸等地貌類型，屬南亞熱帶海洋性季風氣候區(qū)。

1.2 數(shù)據(jù)源

本文研究使用的數(shù)據(jù)包括Landsat5 TM圖像數(shù)據(jù)，成像時的潮位資料、氣溫資料(表1)，以及紅樹林樣點的野外調(diào)查數(shù)據(jù)。TM圖像通過中國科學院計算機網(wǎng)絡信息中心的國際科學數(shù)據(jù)鏡像網(wǎng)站(http://datamirror.csdb.cn)下載獲得，成像日期分別為2006年9月12日和2006年10月30日，軌道號/行號為125/45。

表1 TM圖像數(shù)據(jù)及成像時的潮位和氣溫資料Tab.1 Data list of TM images and the data of tide and air temperature at the time of the image acquisition

2007年11月上旬，作者對研究區(qū)內(nèi)的紅樹林進行了實地野外調(diào)查，并使用GPS記錄了各樣點的地理坐標。由于該地區(qū)的光學遙感圖像難以獲取，導致本文中圖像獲取與實地野外調(diào)查的時間相差1 a。盡管遙感圖像獲取與實地野外調(diào)查不同步，但紅樹林為常綠闊葉林，其冠層隨季節(jié)和年際變化很小，因此本文野外調(diào)查資料可以滿足驗證紅樹林遙感信息提取結(jié)果的要求。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)預處理

數(shù)據(jù)預處理包括對TM圖像的輻射校正和幾何糾正。原始圖像的像元灰度值為0～255的能量相對值，本文對TM圖像進行了輻射定標和大氣校正，Landsat5的輻射定標系數(shù)采用了Chander等［18］的研究結(jié)果，大氣校正則通過6S程序［19］來完成，輻射校正后獲得各像元的地表反射率(由于本文對熱紅外波段的輻射能量值只考慮其相對大小，因此未對TM6進行輻射校正)。

幾何糾正以1∶5萬地形圖為參考數(shù)據(jù)，通過選取大型橋梁與河流交叉點、道路交叉口等固定目標作為地面控制點來完成，配準誤差小于0.5個像元。將TM圖像中的熱紅外波段數(shù)據(jù)的空間分辨率重采樣為30 m，對所有的圖像均進行了UTM投影糾正。

2.2 溫濕度指數(shù)

鑒于紅樹林的濕地生長環(huán)境，本文基于TM圖像提出了能充分反映紅樹林特點的溫濕度指數(shù)(TMI)。該指數(shù)能有效地綜合地物的溫度及濕度信息，其定義為

式中SWIR和TIR分別為短波紅外波段反射率和熱紅外波段亮溫。對于TM圖像數(shù)據(jù)，SWIR=TM5+TM7，主要反映地物的濕度特征;TIR=TM6，主要反映地物的溫度特征。

2.3 分類特征提取與分類算法

分類特征的選擇和提取是地物識別和分類的關(guān)鍵。本文采用歸一化均值距離［20］來選擇和評價分類特征。歸一化均值距離通過2個類別的均值距離和標準差來定量評價它們的可分性，距離越大，可分性越好，同時也表明該分類特征較好。其計算公式為

式中:d為歸一化均值距離;μ1和μ2分別為某分類特征的2類樣本區(qū)域的均值;σ1和σ2分別為某分類特征的2類樣本區(qū)域的標準差。

本文采用光譜角度制圖(spectral angle mapping，SAM)監(jiān)督分類方法提取紅樹林空間分布信息，將研究區(qū)地物分為紅樹林和非紅樹林，并基于ENVI軟件中IDL編程語言實現(xiàn)了SAM監(jiān)督分類。

3 結(jié)果與分析

3.1 典型地物光譜特征

圖1 研究區(qū)典型地物反射光譜特征曲線(圖(b)為圖(a)中450～700 nm譜段的放大圖)Fig.1 Reflectance spectral curves of typical objects in the study area

圖1為研究區(qū)內(nèi)紅樹林、森林、農(nóng)作物(主要為水稻和甘蔗)、城鎮(zhèn)、裸土、灘涂和水體等7種典型地物的反射光譜曲線。其中，植被與非植被之間的光譜差異較大，例如處于短波紅外波段的TM5和TM7可以明顯地將非植被(城鎮(zhèn)、裸土、水體等)與植被區(qū)分開來;而不同植被類型之間的光譜極其相似，存在較大的光譜重疊區(qū)域;但是，紅樹林與森林、農(nóng)作物等非紅樹林之間仍然存在一定的光譜差異。從光譜帶重疊的情況來看，紅樹林光譜在可見光和近紅外波段與其他植被類型存在嚴重的重疊，而在對水分含量高度敏感的短波紅外波段則無明顯重疊。因此，短波紅外波段是區(qū)分紅樹林與陸地植被的有效波段。

進一步考察水體—植被的混合像元的反射光譜特征可以發(fā)現(xiàn)，水體—植被混合像元的反射光譜曲線與紅樹林的極其相似，尤其在短波紅外波段幾乎重疊(圖2)。因此，水體—植被混合像元是造成紅樹林識別精度難以提高的主要原因，僅僅基于反射波段的信息難以對紅樹林與水體—植被混合像元進行有效區(qū)分。

圖2 紅樹林與水體—植被混合像元反射光譜特征曲線Fig.2 Spectrum curves of mangrove and water－vegetation mixed pixels

3.2 典型地物溫度特征

為了考察紅樹林、森林、農(nóng)作物、城鎮(zhèn)、裸土、海水、內(nèi)陸水體、沿海養(yǎng)殖水體—植被混合像元、內(nèi)陸水體—植被混合像元等9種典型地物的溫度特征，采用目視判讀方法分別對其進行隨機取樣。由于TM6波段的DN值與像元亮溫之間的函數(shù)關(guān)系為單調(diào)遞增，而本文只考慮像元亮溫的相對大小，因此直接根據(jù)TM6波段的DN值進行統(tǒng)計分析(為表達方便，下文均直接借用“亮溫”來表述)，統(tǒng)計結(jié)果如表2所示。

從表2可以看出，2006年9月12日各地物類型亮溫由小到大依次為:海水、紅樹林、沿海養(yǎng)殖水體—植被混合像元、農(nóng)作物、內(nèi)陸水體、內(nèi)陸水體—植被混合像元、森林、城鎮(zhèn)和裸土?？梢园l(fā)現(xiàn)，沿海海域亮溫普遍低于內(nèi)陸區(qū)域亮溫;且無論在海域還是在內(nèi)陸，水體均低于同一區(qū)域中的植被以及植被—水體的混合像元，這是由于水的比熱大、熱慣量高、白天升溫較慢所致。因此，從海邊向內(nèi)陸氣溫逐漸升高［21］;處于沿海區(qū)域的紅樹林亮溫明顯低于森林、內(nèi)陸水體—植被混合像元的亮溫，但與沿海養(yǎng)殖水體—植被混合像元的亮溫幾乎無差異。

2006年10月30日各地物類型亮溫由小到大依次為:海水、紅樹林、內(nèi)陸水體、沿海養(yǎng)殖水體—植被混合像元、內(nèi)陸水體—植被混合像元、森林、農(nóng)作物、城鎮(zhèn)和裸土。與2006年9月12日的各地物類型亮溫相比，除紅樹林和農(nóng)作物外，其他地物之間亮溫相對差異無明顯變化。2006年10月30日紅樹林處于高潮位(表1)，紅樹林幾乎完全浸泡于海水中，因而紅樹林的亮溫與海水幾乎無差異。農(nóng)田區(qū)域亮溫的大幅提高是因為10月30日已經(jīng)進入收割季節(jié)，大部分耕地變?yōu)槎e地。另外，2006年9月上旬后期至中旬前期，廣西境內(nèi)出現(xiàn)寒露風天氣，并出現(xiàn)了較明顯的降溫過程(表1)，使9月12日各地物的亮溫明顯低于10月30日。

亮溫雖然忽略了各地物類型之間比輻射率的差異，但仍能反映各地物類型之間的溫度特征差異。因此，利用溫度特征可以充分提高紅樹林與森林、農(nóng)作物的可分性;在結(jié)合紅樹林區(qū)域潮位資料的基礎(chǔ)上，利用溫度特征還可以進一步提高紅樹林與水體和植被混合像元的可分性。

表2 典型地物溫度特征統(tǒng)計Tab.2 Statistics of typical object temperature characteristics

3.3 分類特征選擇與提取

紅樹林的識別精度主要取決于與陸地植被的區(qū)分度，尤其是與水體—植被混合像元的可分性。提取能有效提高紅樹林與陸地植被及水體—植被混合像元的可分性的分類特征(或指數(shù))是解決紅樹林識別精度問題的關(guān)鍵。

本文基于TM圖像數(shù)據(jù)，采用歸一化均值距離作為指標來定量評價紅樹林與其他地物之間的可分性(表3)。在區(qū)分紅樹林與其他植被時，對于單波段數(shù)據(jù)而言，短波紅外波段的可分性最好;而熱紅外波段TM6則可以較好地將紅樹林與水體—植被混合像元分開。

表3 紅樹林與其他地物的區(qū)分度Tab.3 Separability between mangrove and other object

紅樹林的特殊生長環(huán)境不僅使紅樹林的光譜具有典型植被的特征，同時還反映了影響其生長的濕地背景信息，這使紅樹林與水體、城鎮(zhèn)、裸土等非植被地物非常容易區(qū)分;但另一方面也同時導致紅樹林與陰影區(qū)陸地植被及植被—水體混合像元的可分性較差。在以往的紅樹林遙感識別研究中，溫度信息往往不受重視，在分析時一般忽略了熱紅外波段數(shù)據(jù)［3，7］。本文分析認為，雖然熱紅外波段數(shù)據(jù)的空間分辨率較低，但結(jié)合高潮位圖像的溫度特征能夠明顯地提高紅樹林與水體—植被混合像元的區(qū)分度(詳見表3中的 TM6H)。另外，通過對原始的反射波段信息和熱紅外波段信息的進一步整合優(yōu)化發(fā)現(xiàn)，本文提出的溫濕度指數(shù)((TM5+TM7)TM6)能明顯地提高紅樹林與森林、農(nóng)作物、裸土和城鎮(zhèn)的可分性，其原因是溫濕度指數(shù)揭示了濱海濕地背景與陸地背景的差別。對比已有文獻中通常選取的分類特征發(fā)現(xiàn)，(TM5 － TM7)/(TM5+TM7)［4］和 TM4/TM5(注:文獻［6］采用的是TM5/TM4)只能較好地對紅樹林與城鎮(zhèn)、裸土進行區(qū)分，NDVI［17］只能較好對紅樹林與城鎮(zhèn)、水體進行區(qū)分。

基于上述分析，最終選擇2組分類特征進行紅樹林識別研究:第一組為TM4L(下標L和H分別表示低潮位和高潮位，在本文中分別對應9月12日和10 月 30 日)，TM6L，(TM5L+TM7L)TM6L，TM6H，(TM5H+TM7H)TM6H和TM4L/TM5L;第二組作為參照組，用來與本文識別結(jié)果進行比較分析，選取的分類特征為其他文獻中常采用的 TM3L，TM4L，TM5L，TM7L，TM3L/TM5L，TM4L/TM5L和 NDVIL。

3.4 紅樹林遙感識別結(jié)果分析

首先采用上述兩組分類特征，將地物分成紅樹林和非紅樹林2類，并基于目視判讀方法從TM圖像中提取出441個典型的紅樹林訓練樣本，取其均值波譜作為參考波譜;然后采用SAM監(jiān)督分類方法進行分類，并對計算后所得訓練樣本的光譜夾角反復進行分析，分別確定2組分類特征的角度閾值(本文用角度表示光譜夾角)，第一組和第二組分類特征的角度閾值分別為12°和14°。

以地面實測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用目視判讀方法從TM圖像中提取519個紅樹林樣本和3880個非紅樹林樣本(包括水體、陸地植被、水體—植被混合像元、城鎮(zhèn)、裸土)，對上述2組分類的紅樹林識別結(jié)果進行驗證。紅樹林識別精度評價結(jié)果詳見表4，兩組分類的紅樹林識別結(jié)果詳見圖3。

表4 紅樹林分類結(jié)果評價Tab.4 Classification assessment of mangrove

圖3 2006年廣西壯族自治區(qū)防城港市北侖河口國家級自然保護區(qū)紅樹林識別結(jié)果Fig.3 Mangrove map of Beilunhekou National Nature Reserve Area，F(xiàn)angchenggang City，Guangxi Zhuang Autonomous Region in 2006

由于第一組分類(圖3(a))中將紅樹林的生境特點和TM圖像特點進行了有機結(jié)合，充分考慮了像元濕度和溫度特征，選擇和提取了TM6和TMI等能將紅樹林與其他植被類型(陸地植被、水體—植被混合像元)有效區(qū)分的分類特征，與未采用熱紅外波段信息的第二組分類(圖3(b))相比，其分類精度有了明顯的提高(Kappa系數(shù)提高了0.14，錯分率降低了19.9%)。通過對比分析發(fā)現(xiàn)，兩組分類的精度差異主要體現(xiàn)在將植被—水體(包括沿海養(yǎng)殖水體、內(nèi)陸水體)混合像元錯分為紅樹林(圖3(b))方面，第一組分類中采用了可分性較高的TM6和TMI分類特征，因而有效地降低了紅樹林的錯分率。

4 結(jié)論

1)在對水分含量高度敏感的短波紅外波段，紅樹林像元的反射光譜特征與陸地植被(如森林、農(nóng)作物等)存在較大的差異，而紅樹林與水體—植被混合像元的反射光譜特征極其相似。因此，短波紅外波段是區(qū)分紅樹林與陸地植被的有效波段，而僅僅基于反射波段的信息難以滿足紅樹林遙感信息提取的要求。

2)在紅樹林的遙感識別中，通過充分利用紅樹林的特殊生境特點，并基于反射波段特征和熱紅外波段特征提出了溫濕度指數(shù)(TMI)。研究結(jié)果表明，溫濕度指數(shù)能有效地提高紅樹林的識別精度;進一步結(jié)合不同潮位信息，則能明顯提高紅樹林與水體—植被混合像元的識別精度。

3)雖然引入熱紅外波段信息可以降低紅樹林與植被—水體混合像元的錯分率，有效提高紅樹林的識別精度，但是仍有部分紅樹林被錯分，這主要是因為TM圖像的空間分辨率偏低(尤其是熱紅外波段的空間分辨率只有120 m)所致。因此，嘗試利用更高空間分辨率的光學圖像(如SPOT4，SPOT5圖像)和熱紅外圖像(如Landsat7 ETM+)來識別紅樹林是下一步的研究重點，預計其結(jié)果將會大幅度減少水體—植被混合像元數(shù)，進一步提高紅樹林的識別精度。

志謝:中國科學院計算機網(wǎng)絡信息中心國際科學數(shù)據(jù)鏡像網(wǎng)站 (http://datamirror.csdb.cn)為本文研究免費提供了TM數(shù)據(jù)，在此表示衷心感謝。

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Application of the Temperature－Moisture Index to the Improvement of Remote Sensing Identification Accuracy of Mangrove

ZHANG Xue－h(huán)ong1，TIAN Qing－jiu2
(1.School of Remote Sensing，Nanjing University of Information Science ＆ Technology，Nanjing 210044，China;2.International Institute for Earth System Science，Nanjing University，Nanjing 210093，China)

The identification accuracy of mangrove by using TM reflective bands is always low due to the similarity of spectra between mangrove and land vegetation，especially water－ vegetation mixed pixels.Based on reflective and thermal infrared information in the TM images of different tide levels，the authors proposed temperature －moisture index(TMI).The analytical results show that the thermal infrared band and TMI can obviously improve the separability between mangrove and other objects based on the tide level information.The thermal infrared band and TMI can also significantly increase the classification accuracy of mangrove by using spectral angle mapping(SAM) supervised classification method in comparison with the classification features employed by other researchers.The Kappa coefficient increases by 0.14 ，and the commission error of mangrove class decreases by 19.9%，suggesting that the remote sensing identification accuracy of mangrove can be improved by using the information of tide level，thermal infrared band and TMI.

mangrove;tide level;TM;thermal infrared;temperature－moisture index(TMI)

TP 751.1;TP 753

A

1001－070X(2012)03－0065－06

2011－11－24;

2012－01－02

國家自然科學基金項目(編號:41201461)、國防科技工業(yè)民用科研技術(shù)研究項目(編號:2006A100602)和江蘇高校優(yōu)勢學科建設(shè)工程資助項目共同資助。

10.6046/gtzyyg.2012.03.13

張雪紅(1980－)，男，博士，講師，主要從事植被生態(tài)遙感方面的研究。E－mail:zxhbnu@126.com。

(責任編輯:劉心季)