張富華，黃明祥，張 晶，包 鋼，包玉海

(1.首都師范大學(xué)，北京 100048；2.內(nèi)蒙古師范大學(xué)，內(nèi)蒙古呼和浩特 010022)

利用高光譜識別草地種類的研究
——以錫林郭勒草原為例

張富華1，黃明祥2，張 晶1，包 鋼2，包玉海2

(1.首都師范大學(xué)，北京 100048；2.內(nèi)蒙古師范大學(xué)，內(nèi)蒙古呼和浩特 010022)

以錫林郭勒草原典型的羊草、針茅、日陰菅、隱子草為研究對象，測量4種草地光譜，利用光譜微分法對原始光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，在提取草地光譜7個特征參數(shù)的基礎(chǔ)上，采用相關(guān)性分析和主成分分析方法精選紅邊斜率、綠峰位置、綠峰值和紅谷位置4個參數(shù)?；谒x的4個光譜特征參數(shù)，采用多層感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對草地種類進(jìn)行識別，精度達(dá)到80.3%，同時對比7個特征參數(shù)與4個特征參數(shù)對草地種類識別精度的影響，發(fā)現(xiàn)草地種類識別精度從69.0%提高到80.3%。本研究可為大面積草地物種資源的遙感調(diào)查和監(jiān)測提供科學(xué)依據(jù)。

高光譜；草地；種類；識別；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

一、引 言

草地是我國陸地上最大的生態(tài)系統(tǒng)，對發(fā)展畜牧業(yè)、保護(hù)生物多樣性、保持水土和維護(hù)生態(tài)平衡有著重大的作用和價值。正確地識別草地植被種類是草地資源利用保護(hù)和區(qū)域生物多樣性的研究的基礎(chǔ)和依據(jù)，現(xiàn)行的草地識別方法主要是依靠一些成本高、費時、費力的野外調(diào)查方法或利用大比例尺的航片來進(jìn)行判讀。近年來高光譜遙感發(fā)展迅速，成為當(dāng)前遙感技術(shù)的前沿領(lǐng)域。高光譜遙感可用于草地分類和生物量估測等研究[1]，傳統(tǒng)的草地高光譜研究停留在對光譜反射特征的分析和比較[2]，此統(tǒng)計分類方法缺乏伸縮性，難以處理大訓(xùn)練集。近年來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為一種基于模式識別的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，適宜于高維度的分類問題，具有較好的自適應(yīng)能力，在多光譜遙感分類中得到廣泛應(yīng)用[3-4]。

本文選取了錫林郭勒草原4種典型草地植被為研究對象，利用光譜微分、相關(guān)性分析、主成分分析提取光譜特征，并采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行草地種類識別。本研究可為航空航天草地類型識別和資源調(diào)查提供科學(xué)依據(jù)。

二、研究區(qū)概況

研究區(qū)草地植被采樣點選在東烏旗、烏拉蓋、蘇尼特右旗和錫林浩特市四地，研究對象為錫林郭勒草原的4種典型植被：羊草、針茅、日陰菅、隱子草。樣點研究區(qū)屬錫林郭勒草原，平均海拔1000 m左右，氣候呈明顯的溫帶大陸性特征。

三、數(shù)據(jù)與方法

1.采樣方法和數(shù)據(jù)處理

本研究采用美國ASD公司的FieldSpec-3便攜式光譜儀在研究區(qū)內(nèi)隨機測量羊草、針茅、日陰菅、隱子草4種草地植被的高光譜。為去除測量系統(tǒng)誤差及不確定性因素的干擾，本研究利用ViewSpec Pro對野外實測的典型草地植物光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括去除野外獲取的有明顯錯誤的數(shù)據(jù)及反射率大于1和明顯低于正常值的數(shù)據(jù)、清除包含在信號內(nèi)的少量噪聲、剔除水汽吸收波段[5]。經(jīng)數(shù)據(jù)預(yù)處理后，共得到111個合格的樣本，其中羊草24個、針茅42個、日陰菅25個、隱子草20個。本研究僅保留了植物特征明顯且噪聲較小的350—1300 nm作為后續(xù)分析波段，4種草地植被的平均光譜反射率曲線如圖1所示。

2.高光譜特征提取與分析

高光譜數(shù)據(jù)包含的信息豐富，波段數(shù)量多，數(shù)據(jù)量大，如果直接用于分類，不僅會因計算量過大而導(dǎo)致分類過程耗時較長，增加后續(xù)分析的難度，也可能因引入噪聲而降低分類精度。提取植被頻譜波形特征(第一、二導(dǎo)數(shù)，峰，谷等)是降低數(shù)據(jù)維度、保留有用信息、提高分類精度、避免休斯現(xiàn)象的有效方法[6]。本研究首先計算光譜反射率在350—1300 nm內(nèi)的一階微分[7-8]，然后提取紅邊位置、紅邊斜率、紅邊面積、紅谷位置、紅谷值、綠峰位置和綠峰值7個光譜特征參數(shù)，并以此作為后續(xù)分析和應(yīng)用的基礎(chǔ)。

圖1 錫林郭勒草原典型植被的反射光譜曲線

3.多層感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是20世紀(jì)80年代中后期迅速發(fā)展起來的一個前沿領(lǐng)域，因其良好的預(yù)測性和實用性被廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域[9-10]。本研究采用SPSS Statistics 17.0的Neural Networks模塊構(gòu)建了多層感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型，以4類草地植被類型為輸出，以提取的光譜特征參數(shù)為輸入，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的隱藏層數(shù)為1，隱藏層的節(jié)點個數(shù)為7，且其激活函數(shù)為雙曲正切函數(shù)，優(yōu)化算法采用調(diào)整的共軛梯度法，輸出層的激活函數(shù)為Softmax，誤差函數(shù)為交叉熵。將111個光譜樣本分為2部分，81個作為訓(xùn)練樣本，剩下30個作為測試樣本。

四、結(jié)果與分析

1.草地光譜特征分析

從4種草地光譜曲線(如圖1所示)可以看出，羊草的光譜反射率總體上高于其他3類植被光譜，尤其是在800—1300 nm和350—500 nm之間，羊草的反射率都明顯其他3類草地。針茅、日陰菅和隱子草光譜反射率較為一致，但日陰菅光譜在350—500 nm之間光譜反射率最低，而在1100—1300 nm之間，其反射率最高，日陰菅這一波譜特征較為明顯。而針茅和隱子草的光譜較為接近，尤其是在可見光范圍內(nèi)，光譜差別較少，僅在近紅外隱子草較針茅光譜反射率大，但差距也不大。

為了進(jìn)一步分析4類草地光譜的特征，對光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行一階微分處理后，分別提起了所選的7個特征參數(shù)，各特征參數(shù)的平均值、標(biāo)準(zhǔn)差和變異系數(shù)見表1?？傮w來看，紅邊、綠峰和紅谷位置變異系數(shù)小，而紅邊斜率、紅邊面積、綠峰值和紅谷值變異系數(shù)相對較大，其中紅谷值的變異系數(shù)總體來說最大，針茅的紅谷值變異系數(shù)達(dá)35.98%。盡管紅邊位置、綠峰位置和紅谷位置的變異系數(shù)總體不大，這也從側(cè)面印證了3個特征參數(shù)的波段值較為穩(wěn)定，是植被光譜的特征性波段，同時也可以看出4種草地光譜之間對應(yīng)的紅邊、綠峰和紅谷位置較為接近，其中就紅邊位置來看，羊草＞針茅＞隱子草＞日陰菅，而針茅和日陰菅相差1 nm，差距最小。此外，羊草的紅邊斜率和綠峰值高于其他3種草地植被，日陰菅的紅邊斜率、綠峰值和紅谷值最低。

表1 特征參數(shù)的平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、變異系數(shù)

2.草地光譜特征參量提取

為了進(jìn)一步提取特征參數(shù)，降低用于草地種類光譜分類的維度，本研究對7個特征參數(shù)進(jìn)行了相關(guān)分析和主成分分析，分析結(jié)果見表2、表3和表4。從相關(guān)系數(shù)矩陣(表2)可以看出，紅邊斜率與紅邊面積、綠峰值與紅谷值具有加強的相關(guān)性，其他變量間相關(guān)性不強，其中紅邊斜率與紅邊面積的相關(guān)系數(shù)達(dá)0.978，綠峰值與紅谷值的相關(guān)系數(shù)為0.802，都呈正相關(guān)。從主成分分析(表3)可以看出，前3個主分量累計貢獻(xiàn)就達(dá)85.13%，表4是提取的前3個主分的因素矩陣，從中可以看出紅邊斜率、紅邊面積和綠峰值主要構(gòu)成了主成分1，綠峰值和紅谷值主要構(gòu)成了主成分2，而成分3主要是由紅谷位置構(gòu)成的，而紅邊位置對3個主分的貢獻(xiàn)率較低，分別只有0.434、-0.239和0.644。因此，通過相關(guān)性和主成分分析可以看出，所提取的7個特征參量中，紅邊斜率與紅邊面積、綠峰值與紅谷值之間的相關(guān)性較大，并且從構(gòu)成前3個主分的特征變量來看，紅邊位置特征貢獻(xiàn)較小，為了降低應(yīng)用光譜進(jìn)行草地類別識別的維度，后續(xù)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行草地種類光譜劃分時不再考慮紅邊面積、紅谷值和紅邊位置3個特征參量。

表2 相關(guān)系數(shù)矩陣

表3 方差分解主成分提取分析

表4 主成分矩陣

3.草地種類識別

根據(jù)草地光譜特征參量提取結(jié)果，以紅邊斜率、綠峰值、綠峰位置和紅谷位置4個變量為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，其分類結(jié)果見表5。從表中可以看出，訓(xùn)練總體精度為80.20%，測試的總體精度達(dá)83.30%，測試和訓(xùn)練精度較高、且較為平穩(wěn)。在4種草地種類中，日陰菅的精度最高，測試樣本沒有錯分情況；羊草的訓(xùn)練精度較低，而測試精度較高，精度較不穩(wěn)定，主要錯分到針茅和日陰菅兩類；隱子草主要錯分到羊草和針茅；針茅主要錯分到了羊草。以上4類草地種類的識別精度分析可以看出，盡管特征參量的變異系數(shù)大，造成類間不易劃分，但由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自學(xué)習(xí)、自組織和自適應(yīng)的優(yōu)勢，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的草地種類識別總體精度較高。

同時，為了比較特征變量篩選對草地種類識別的影響，以最初所選的7個特征變量為輸入，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置相同，訓(xùn)練和測試樣本不變，其草地種類識別結(jié)果見表6。從表中可以看出，相比篩選后的4變量草地種類識別精度，訓(xùn)練和測試精度都有所降低，其中訓(xùn)練精度下降不多，測試精度從83.3%下降到69%，除了日陰菅的4變量訓(xùn)練分類精度從80%升高到90%外，其他草地種類識別精度基本都是降低，而針茅識別精度相對穩(wěn)定，精度降低很小，羊草和隱子草分類精度降低較大。從以上分析可以得出，總體來看，經(jīng)過特征變量篩選后，通過去除變量間冗余信息量，能夠提高草種類識別精度，說明特征變量的篩選很重要，對后續(xù)分析和應(yīng)用能產(chǎn)生影響，并不是變量越多越好。

表5 4個特征變量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類結(jié)果

表6 7個特征變量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類結(jié)果

五、結(jié)論與展望

本研究采集并分析了錫林郭勒草原羊草、針茅、日陰菅、隱子草的光譜特征，研究發(fā)現(xiàn)4種草地的光譜較為相似，其中羊草在800—1300 nm和350—500 nm間的光譜反射率高于其他3種草地光譜，日陰菅光譜在350—500 nm之間光譜反射率最低，在1100—1300 nm之間反射率最高。通過一階微分光譜提取了紅邊位置、紅邊斜率、紅邊面積、紅谷位置、紅谷值、綠峰位置和綠峰值7個草地特征參數(shù)，采用相關(guān)分析和主成分分析發(fā)現(xiàn)，紅邊斜率與紅邊面積、綠峰值與紅谷值之間的相關(guān)性較大，構(gòu)成前3個主分量的特征變量來看，紅邊位置特征貢獻(xiàn)較小。根據(jù)光譜特征提取結(jié)果，以紅邊斜率、綠峰值、綠峰位置和紅谷位置作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入進(jìn)行草地種類的識別，草地種類識別精度達(dá)83.30%，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為數(shù)據(jù)挖掘的有效手段，能較好識別不同草地光譜，進(jìn)而劃分出不同草地種類。本研究可為基于遙感技術(shù)開展錫林郭勒草原草地資源的植被分類、調(diào)查與動態(tài)監(jiān)測等提供技術(shù)支撐。

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Identification of Grass Species Based on Hyperspectrum——A Case Study of Xilin Gol Grassland

ZHANG Fuhua，HUANG Mingxiang，ZHANG Jing，BAO Gang，BAO Yuhai

P237

B

0494-0911(2014)07-0066-04

2014-03-03

內(nèi)蒙古自然科學(xué)基金(2011BS0609；2012MS0607)；內(nèi)蒙古自治區(qū)科技計劃(20110524)；國家自然科學(xué)基金(40901233)

張富華(1987—)，女，山東日照人，碩士生，研究方向為遙感與GIS應(yīng)用。

黃明祥

張富華，黃明祥，張晶，等.利用高光譜識別草地種類的研究——以錫林郭勒草原為例[J].測繪通報，2014(7)：66-69.

10.13474/ j.cnki.11-2246.2014.0228