陳元鵬 鄖文聚 周 旭 彭軍還 李少帥 周 妍

(1．中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)土地科學(xué)技術(shù)學(xué)院，北京100083;2．國(guó)土資源部土地整治中心，北京100035)

基于MESMA和RF的山丘區(qū)土地利用信息分類提取

陳元鵬1，2鄖文聚2周 旭2彭軍還1李少帥1，2周 妍2

(1．中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)土地科學(xué)技術(shù)學(xué)院，北京100083;2．國(guó)土資源部土地整治中心，北京100035)

探討了基于多端元混合像元分解(Multiple endmember spectralmixture analysis，MESMA)和隨機(jī)森林(Random forest，RF)相結(jié)合的土地利用信息分類提取方法。以Landsat-8 OLI衛(wèi)星遙感影像為主要數(shù)據(jù)，基于植被-不透水面-裸土(Vegetation-impervious surface-soil，VIS)模型，利用MESMA將影像分解為植被、不透水面和裸土3類組分，將生成的3類組分變量和基于光譜、紋理信息計(jì)算選取的20個(gè)特征變量組合后開展RF分類實(shí)驗(yàn)，將分類結(jié)果與相同特征變量下的支持向量機(jī)(Support vectormachine，SVM)、最大似然(Maximum likelihood classification，MLC)分類結(jié)果進(jìn)行比較分析。結(jié)果表明:MESMA可以獲得較為精確的組分豐度信息;RF分類結(jié)果優(yōu)于相同特征變量下的SVM和MLC分類結(jié)果;在MESMA生成的組分信息變量參與分類后，3種方法的分類精度均有所改善，分別達(dá)90.50%、88.85%、86.35%，其中RF的分類精度改善最為顯著;MESMA與線性混合分解(Linear spectral mixture analysis，LSMA)生成的組分信息變量相比，前者對(duì)于改善分類精度效果更為明顯。MESMA對(duì)于提高影像分類精度起到一定積極作用，基于MESMA和RF的方法對(duì)中等空間分辨率影像山丘區(qū)土地利用信息分類提取精度較高，利用該方法開展遙感影像解譯可為大尺度的土地利用監(jiān)測(cè)和管理工作提供技術(shù)支持和理論參考。

土地利用分類;中等空間分辨率;多端元混合像元分解;隨機(jī)森林;山丘區(qū)

引言

準(zhǔn)確掌握國(guó)家土地資源利用信息是國(guó)家相關(guān)部門調(diào)整土地利用結(jié)構(gòu)、合理開發(fā)土地資源、動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)土地利用狀況等工作的基礎(chǔ)［1］。土地資源與遙感數(shù)據(jù)在時(shí)空特性方面具有高度一致性，對(duì)土地資源的研究成為遙感技術(shù)應(yīng)用的主要領(lǐng)域之一。過(guò)去數(shù)十年，國(guó)內(nèi)外開展了大量研究，促使了遙感技術(shù)在土地資源領(lǐng)域的長(zhǎng)足發(fā)展?，F(xiàn)今遙感技術(shù)已為土地利用的信息提取與分類識(shí)別提供了豐富的信息源和多元的實(shí)現(xiàn)手段［2］，為準(zhǔn)確掌握國(guó)家土地利用信息貢獻(xiàn)了巨大力量。

在大尺度的土地資源遙感研究應(yīng)用中，兼顧經(jīng)濟(jì)、效率的同時(shí)，中等空間分辨率數(shù)據(jù)往往成為較佳選擇，但在地物異質(zhì)性和傳感器空間分辨率影響下，中等空間分辨率數(shù)據(jù)普遍存在混合像元，尤其在我國(guó)山地丘陵區(qū)，地形起伏大、地物分布破碎，導(dǎo)致影像數(shù)據(jù)中混合像元占比更高，這一定程度上影響了地物識(shí)別和分類精度。為此，充分利用混合像元分解技術(shù)，并與目前應(yīng)用范圍較廣的機(jī)器學(xué)習(xí)分類方法有效結(jié)合［3］，對(duì)基于中等空間分辨率影像的山丘區(qū)土地利用信息提取精度的提高很有幫助。

多端元混合像元分解是在線性混合分解基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)的一種混合像元分解方法，MESMA在引入地物端元波譜庫(kù)的基礎(chǔ)上，充分考慮了像元內(nèi)地物的不同組合方式及光譜變化性，利用不同類型和數(shù)量的地物端元組合模擬每個(gè)像元，它針對(duì)每一類地物選取多個(gè)端元光譜參與混合像元分解，可以有效解決“同物異譜”問(wèn)題［4－6］。隨機(jī)森林分類方法目前在基于機(jī)器學(xué)習(xí)的遙感影像分類方法中精度相對(duì)較高，處理大數(shù)據(jù)集時(shí)運(yùn)行速度更快，不容易過(guò)擬合，處理多維變量能力強(qiáng)，可生成變量重要性估計(jì)，所以該算法在多維數(shù)據(jù)分類回歸中被廣泛應(yīng)用，并取得較好的效果［7］。但與其它的機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法相比，國(guó)內(nèi)對(duì)于隨機(jī)森林算法在遙感影像分類中的研究和應(yīng)用相對(duì)較少，已有的研究區(qū)域主要集中在平原區(qū)［8－10］，在山丘區(qū)的研究應(yīng)用不多。

本文提出一種MESMA和RF相結(jié)合的遙感影像分類方法，利用該方法對(duì)四川省古藺縣域內(nèi)的土地利用信息進(jìn)行分類提取研究;以中等空間分辨率Landsat-8 OLI影像為唯一數(shù)據(jù)源，不使用輔助數(shù)據(jù)參與分類;利用MESMA方法解混生成植被、不透水面和裸土3種組分信息，將組分信息作為特征變量和基于光譜、紋理信息計(jì)算選取的20個(gè)特征變量進(jìn)行組合，構(gòu)建3種變量組合模型開展RF分類實(shí)驗(yàn);對(duì)精度最高的模型3分類結(jié)果進(jìn)行變量重要性估計(jì)，分析各變量的重要性成因;將精度最高的模型3分類結(jié)果與相同特征變量下的SVM、MLC分類結(jié)果，基于LSMA和RF相結(jié)合方法的分類結(jié)果進(jìn)行比較分析。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于四川省瀘州市古藺縣，地理坐標(biāo)為27°59'43″～28°7'24″N、105°55'41″～106°4'47″E，區(qū)域內(nèi)海拔在340～1 207m之間，中亞熱帶氣候，年平均氣溫 17.1～18.5℃、平均降水量 748.4～1 184.2mm［11－13］。參照 GB/T 21010—2007《土地利用現(xiàn)狀分類》，研究區(qū)內(nèi)主要土地利用類型為耕地、有林地、工礦倉(cāng)儲(chǔ)用地(簡(jiǎn)稱“工礦用地”)、住宅用地、交通運(yùn)輸用地、水域及水利設(shè)施用地(簡(jiǎn)稱“水域”)。本文在信息提取分類體系構(gòu)建中，將住宅用地與交通運(yùn)輸用地歸并為一類簡(jiǎn)稱建設(shè)用地，為支撐工礦用地復(fù)墾利用管理工作，工礦用地作為一種單獨(dú)地類進(jìn)行提取實(shí)驗(yàn)，而未歸并至建設(shè)用地類。研究區(qū)地理區(qū)位及遙感影像數(shù)據(jù)如圖1所示。

2 數(shù)據(jù)選取及預(yù)處理

本研究中使用的主要數(shù)據(jù)為L(zhǎng)andsat-8 OLI衛(wèi)星遙感影像，參考數(shù)據(jù)包括:瀘州市工礦廢棄地現(xiàn)狀數(shù)據(jù)、無(wú)人機(jī)航拍影像、地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)、Google Earth數(shù)據(jù)。其中，Landsat-8 OLI衛(wèi)星遙感影像用于土地利用信息分類提取;4類參考數(shù)據(jù)用于樣點(diǎn)采集參考和精度評(píng)價(jià)驗(yàn)證。

2.1 Landsat-8 OLI衛(wèi)星遙感影像

Landsat-8是Landsat系列衛(wèi)星中的一員，發(fā)射于2013年，它搭載了2個(gè)主要載荷:陸地成像儀(OLI)和熱紅外傳感器(TIRS)。OLI包含9個(gè)波段，其中多光譜波段的空間分辨率為30 m，全色波段的分辨率為15m，成像寬幅為185 km×185 km。本文選用的Landsat-8 OLI遙感數(shù)據(jù)為30 m分辨率多光譜波段數(shù)據(jù)1景，波段數(shù)為7，分別為C、B、G、R、NIR、SWIR1、SWIR2，獲取日期為2016年4月3日(該時(shí)間窗口內(nèi)植被與裸土可分性較好)，研究區(qū)域內(nèi)無(wú)云量。影像的預(yù)處理在ENVI 5.3軟件平臺(tái)中完成，對(duì)多光譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理包括波段篩選(去除了Coastal波段)、輻射定標(biāo)、FLAASH模塊大氣校正、裁剪生成研究區(qū)影像數(shù)據(jù)。

圖1 研究區(qū)地理位置和3D遙感影像Fig．1 Location of study area and 3D representation of remote sensing image

2.2 參考數(shù)據(jù)

參考數(shù)據(jù)中，瀘州市工礦廢棄地現(xiàn)狀數(shù)據(jù)為1∶200 000現(xiàn)狀圖，由瀘州市政府于2012年編制完成;航拍影像由UV-II型無(wú)人機(jī)搭載的Pentax-645D型相機(jī)拍攝，拍攝時(shí)間為2016年11月，空間分辨率為0.2m;地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的采集在無(wú)人機(jī)航拍過(guò)程中同步開展，實(shí)測(cè)儀器采用天寶手持式GPS，水平精度優(yōu)于1m(Trimble geoexplorer 2008 Series GeoXH，trimble navigation limited，USA)。

2.3 樣點(diǎn)選取

根據(jù)瀘州市工礦廢棄地現(xiàn)狀數(shù)據(jù)、地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)、航拍影像的目視解譯分類結(jié)果以及Google Earth影像數(shù)據(jù)，在Landsat-8 OLI影像上選取了訓(xùn)練與驗(yàn)證樣點(diǎn)，其中訓(xùn)練樣點(diǎn)706個(gè)，占比22%;驗(yàn)證樣點(diǎn)2 495個(gè)，占比78%。各類地物樣點(diǎn)數(shù)量如表1所示。

表1 各地物類型樣點(diǎn)數(shù)量Tab．1 Numbers of samp les for each class

3 研究方法

3.1 技術(shù)方法

采用MESMA和RF相結(jié)合的方法進(jìn)行土地利用信息提取分類，技術(shù)流程主要為:影像預(yù)處理;利用MESMA進(jìn)行混合像元分解;利用RF方法進(jìn)行影像土地利用信息提取分類;精度評(píng)價(jià)。如圖2所示。

圖2 技術(shù)流程Fig．2 Flow chart of research technique

具體步驟為:對(duì)Landsat-8 OLI多光譜影像進(jìn)行預(yù)處理，將航拍影像與衛(wèi)星影像進(jìn)行配準(zhǔn)、裁剪;基于植被、不透水面、裸土模型［14］，利用MESMA方法解混生成3種組分豐度數(shù)據(jù)(植被、不透水面、裸土);結(jié)合影像的光譜、紋理信息進(jìn)行特征變量的計(jì)算、選取;將組分豐度數(shù)據(jù)與各類型特征變量組合后進(jìn)行 RF分類(利用網(wǎng)格搜索法進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu))［15－16］;對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行精度評(píng)價(jià)，利用特征變量重要性估計(jì)評(píng)價(jià)各特征變量的重要程度并探討原因;與SVM和MLC分類方法進(jìn)行比較，評(píng)估隨機(jī)森林分類方法的性能。

3.2 MESMA方法的混合像元分解

MESMA是在LSMA基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)的一種混合像元分解方法，該方法針對(duì)每一類地物選取多條光譜，并以此生成多個(gè)端元組合(每個(gè)端元組合由不同地物中的某一條光譜組成)，并對(duì)每個(gè)像元尋找最小二乘法誤差最小的端元組合，進(jìn)而求出每個(gè)像元的端元比例，通常采用均方根誤差(RMSE)指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)模型的擬合優(yōu)度［17］，公式為

式中 S——遙感影像波段數(shù)

λ——波段 ελ——λ的殘差

3.2.1 光譜庫(kù)建立和端元選取

端元光譜的選擇對(duì)于生成高精度的組分豐度數(shù)據(jù)至關(guān)重要，本文基于無(wú)人機(jī)影像和地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，按照VIS建模原則，在影像上選取了植被、不透水面、裸土3種地物類型的端元，數(shù)量分別為植被端元606個(gè)、不透水面端元209個(gè)、裸土端元271個(gè)，總計(jì)1 086個(gè)，將這些端元的光譜收集并建立光譜庫(kù)，利用“Viper Tools”計(jì)算影像光譜庫(kù)每條光譜的端元平均均方根誤差(Endmember average root mean square error，EAR)［18－19］和 最 小 平 均光 譜 角(Minimum average spectral angle，MASA)［20］，選擇EAR、MASA值較低的端元為最優(yōu)端元。通過(guò)比選，最終從1 086條端元光譜中選取了18條作為最優(yōu)端元光譜。光譜曲線如圖3所示。

圖3 端元光譜曲線Fig．3 Spectral curves of endmember

3.2.2 端元組合模型

文獻(xiàn)［21］研究表明，2端元模型適合自然地物景觀的模擬分解，3端元模型適合人為擾動(dòng)下的地物景觀模擬分解，4端元模型適合城鎮(zhèn)建設(shè)區(qū)的模擬分解。研究區(qū)域內(nèi)地形起伏、土地利用覆被狀況較為復(fù)雜、人為擾動(dòng)因素大，所以本文主要測(cè)試了3端元、4端元的組合模型。約束條件分別為:非陰影組分豐度范圍在－0.05～1.05之間;最大允許陰影組分為0.8;最大RMSE為0.025。各端元模型的評(píng)價(jià)如表2所示。

表2 端元組合模型評(píng)價(jià)Tab．2 Assessment of combinations of endmember model

通過(guò)表2的解混比例和RMSE的比較結(jié)果可知，3端元組合模型中雖然“植被+不透水面+陰影”組合與4端元模型組合的解混比例相同為91.0%，但RMSE相對(duì)較高為0.006 9，而3端元組合模型中“不透水面+裸土+陰影”的組合模型雖然RMSE最低為0.002 2，但解混比例也最低，只有18.8%，所以相比較下4端元組合模型的解混效果更優(yōu)，因此本研究選取4端元組合模型進(jìn)行MESMA混合像元的分解，通過(guò)陰影歸一化后生成植被、不透水面、裸土3種組分豐度圖像。

3.3 特征變量計(jì)算與選取

研究基于影像的光譜、紋理信息進(jìn)行特征變量的計(jì)算、選取。光譜特征變量主要包括波段變量(B、G、R、NIR、SWIR1、SWIR2)，光譜指數(shù)變量包括NDVI(Normalized difference vegetation index)、BCI (Biophysical composition index)［22－23］、 EVI (Enhanced vegetation index)、MNDWI(Modified normalized difference water index)、MNLI(Modified non-linear index)、SAVI(Soil adjusted vegetation index)，共12個(gè)光譜特征變量。

紋理特征變量選取時(shí)，經(jīng)多次試驗(yàn)對(duì)比分析，選用3×3大小的移動(dòng)窗口，利用灰度共生矩陣(GLCM)分別計(jì)算影像6個(gè)光譜波段變量的8種紋理特征［24］:均值(Mean)、方差(Variance)、同質(zhì)性(Homogeneity)、對(duì) 比 度 (Contrast)、差 異 性(Dissimilarity)、熵 (Entropy)、二 階矩 (Second moment)、相關(guān)性(Correlation)，計(jì)算后得到48個(gè)紋理特征變量，因48個(gè)變量之間相關(guān)性較高，利用主成分變換(PCA)對(duì)其進(jìn)行降維，以標(biāo)準(zhǔn)差值7為閾值正向排序擇優(yōu)選取了前8個(gè)主成分變量(PC1～PC8)參與影像分類，合計(jì)8個(gè)紋理特征變量。

結(jié)合前述的MESMA解混生成的植被、不透水面、裸土組分特征變量，總計(jì)23個(gè)特征變量參與RF影像分類，所有的特征變量如表3所示。

表3 特征變量統(tǒng)計(jì)Tab．3 Statistic of feature variables

3.4 隨機(jī)森林分類算法

隨機(jī)森林分類算法是由決策樹組合構(gòu)成的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，該算法適用于處理高維數(shù)據(jù)且運(yùn)行速度相對(duì)較快［25］，其執(zhí)行過(guò)程如下:首先采用隨機(jī)Bootstrap方法從原始數(shù)據(jù)中有放回的抽取N組訓(xùn)練集，每組訓(xùn)練集的大小約為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的2/3，這一過(guò)程稱為 Bagging;然后利用 N組訓(xùn)練集構(gòu)建N棵決策樹，在每棵樹生長(zhǎng)過(guò)程中，從全部M個(gè)特征變量中隨機(jī)抽選m個(gè)(m≤M)進(jìn)行內(nèi)部節(jié)點(diǎn)劃分;最后，集合N棵決策樹的預(yù)測(cè)結(jié)果，采用投票的方式?jīng)Q定新樣本的類別。在訓(xùn)練數(shù)據(jù)抽取過(guò)程中，約1/3的數(shù)據(jù)未被抽中，這些數(shù)據(jù)稱為袋外數(shù)據(jù)(OOB)，OOB可用于類別錯(cuò)分的誤差評(píng)估和變量重要性估計(jì)，在變量選取過(guò)程中采用了Gini系數(shù)測(cè)量變量的不純度。參數(shù)設(shè)置中通常樹的默認(rèn)數(shù)量(ntree)為100，變量默認(rèn)數(shù)量(mtry)為影像波段總數(shù)的平方根［26－29］。

本文通過(guò)特征變量選取構(gòu)建了3種不同的特征變量組合模型進(jìn)行隨機(jī)森林分類實(shí)驗(yàn)，模型1:多光譜特征模型(記為MS);模型2:多光譜、紋理特征組合模型(記為MS+TXT);模型3:多光譜、紋理、組分特征組合模型(記為MS+TXT+EM)，測(cè)評(píng)各類型特征變量對(duì)影像分類的貢獻(xiàn)度，選出最佳的分類方案。隨機(jī)森林ntree和mtry的參數(shù)尋優(yōu)采用了基于OOB誤差值的網(wǎng)格搜索法，隨機(jī)森林分類算法與網(wǎng)格搜索算法均在IDL8.5語(yǔ)言平臺(tái)實(shí)現(xiàn)。

4 結(jié)果

4.1 多端元混合像元分解結(jié)果

圖4 MESMA組分豐度圖Fig．4 MESMA fraction maps

由MESMA方法生成的植被、不透水面、裸土組分豐度圖如圖4所示，組分豐度范圍在 －0.05～1.05之間，豐度越高越接近該類地物?？梢钥闯?，與真彩色影像(圖4a)相比較，植被(圖4b)、不透水面(圖4c)和裸土(圖4d)的組分豐度分布邊界清晰，與研究區(qū)實(shí)際情況基本一致，如圖4位置①中的植被、位置②中的不透水面和位置③中的裸土等。

4.2 隨機(jī)森林分類結(jié)果與精度評(píng)價(jià)

利用基于OOB誤差值的網(wǎng)格搜索法在ntree范圍1～600內(nèi)對(duì)3個(gè)模型進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)，3個(gè)模型的mtry和ntree最優(yōu)參數(shù)分別為(3，102)、(4，188)和 (5，126)［30－31］，利用以上參數(shù)分別執(zhí)行隨機(jī)森林分類算法得到分類結(jié)果，3個(gè)模型分類總體精度分別為85.36%、89.48%和90.50%。由變化幅度看，多光譜特征模型在增加了紋理變量后，精度提升幅度最大為4.12%，而在加入組分特征變量后分類精度得以進(jìn)一步提高。各模型分類圖的局部效果如圖5所示。

圖5 分類結(jié)果局部效果對(duì)比Fig．5 Comparisons of local classification result

從圖5視覺效果看，圖5a中模型2的分類結(jié)果明顯優(yōu)于模型1，模型1位置①、③中錯(cuò)分為工礦用地的像素、位置②中錯(cuò)分為水域的像素，相應(yīng)的在模型2中都得到了較好改善;模型1結(jié)果椒鹽效果較為明顯，而在模型2中增加了紋理特征變量后，椒鹽效果消除顯著，各地類的分布更加均勻連片。模型3與模型2結(jié)果相比較，分類精度進(jìn)一步提高，如圖5b所示，模型2中標(biāo)記位置的錯(cuò)分像素點(diǎn)相應(yīng)在模型3結(jié)果中有所改善，椒鹽效果得以進(jìn)一步消除，圖面更加整潔美觀。

3個(gè)模型中，模型3分類精度最高達(dá)90.50%，混淆矩陣見表4，其中精度在80%以下的為工礦用地和建設(shè)用地，分別為79.41%和67.97%，與林地、耕地、水域相比精度相對(duì)較低，說(shuō)明實(shí)驗(yàn)方法在區(qū)分工礦和建設(shè)用地中還存在一定局限性，但較之模型1的 51.84%和 51.63%，分別提高 27.57%和16.34%，可知在隨機(jī)森林分類方法框架下，增加了紋理變量和組分變量后，影像的分類精度提高顯著。

表4 模型3精度評(píng)價(jià)Tab．4 Accuracy assessm ent ofm odel 3 %

4.3 特征變量重要性估計(jì)

如前所述，隨機(jī)森林分類方法的優(yōu)勢(shì)之一是可以評(píng)估特征變量的重要性和貢獻(xiàn)度。圖6表示根據(jù)OOB誤差得出的模型3的特征變量重要性排序，由圖可知排序靠前的特征變量主要為原始光譜特征變量和光譜指數(shù)變量，其中R、SWIR2、MNDWI、B 4個(gè)特征變量重要性值均大于0.8，排序最為靠前，原因是研究區(qū)域內(nèi)林地植被面積所占比重最高達(dá)55.58%，而植被在紅光波段具有強(qiáng)吸收的特性，所以R變量在研究區(qū)域內(nèi)對(duì)于大范圍的植被信息提取貢獻(xiàn)度最高;SWIR2重要性高是因?yàn)橥寥涝诙滩t外區(qū)有強(qiáng)反射的特性，而研究區(qū)內(nèi)耕地土壤面積占比24.01%，僅次于植被林地，所以在分類過(guò)程中SWIR2對(duì)土壤信息的提取起到了重要作用;MNDWI重要性較高的原因可能是因?yàn)檠芯繀^(qū)域內(nèi)包含了赤水河的一部分和若干水域，雖然面積占比不高，但分布較為集中易于識(shí)別，所以使得MNDWI重要性較高;而Landsat-8 OLI的藍(lán)光波段在水體制圖、土壤和植被之間的區(qū)分時(shí)作用較大，所以B變量的重要性排序也較為靠前。重要性值在0.5～0.8之間的特征變量為SWIR1、SAVI、NDVI、BCI、PC8、PC4，其中3個(gè)光譜指數(shù)分別適用于提取土壤(SAVI)、植被(NDVI)和不透水面(BCI)，由此看出這3個(gè)光譜指數(shù)可有效增強(qiáng)影像類間的可分性。組分特征變量的重要性值在0.2以下，原因是組分變量是基于原始影像數(shù)據(jù)線性變換生成，與原始數(shù)據(jù)的相關(guān)性相對(duì)較高，且信息量的豐富程度上也不及原始數(shù)據(jù)，所以在排序中相對(duì)靠后，而各變量中紋理特征變量中的PC3、PC5重要性最低。以上結(jié)果說(shuō)明雖然組分、紋理特征變量的融合可以提高隨機(jī)森林分類方法的精度，但在變量的重要程度上，還是原始光譜特征變量與其相應(yīng)光譜指數(shù)變量對(duì)分類的貢獻(xiàn)度更高，這也與一些學(xué)者的研究結(jié)論一致。

圖6 模型3特征變量重要性Fig．6 Feature variables importance value ofmodel 3

4.4 不同方法分類結(jié)果比較

為評(píng)估本文方法在眾多分類方法中的表現(xiàn)，將模型3(記為RF_MESMA)、模型2(記為RF)的分類結(jié)果分別與基于LSMA和RF方法的分類結(jié)果、目前應(yīng)用范圍較廣的SVM和MLC方法分類結(jié)果進(jìn)行了比較。其中，LSMA與MESMA采用相同的端元進(jìn)行混合像元分解，生成植被、土壤、不透水面3種組分?jǐn)?shù)據(jù)，與RF方法相結(jié)合進(jìn)行影像分類(記為RF_ LSMA);SVM和MLC分成2種情況，即組分特征變量參與分類和未參與分類，以相同的訓(xùn)練和驗(yàn)證樣點(diǎn)，構(gòu)建了4種模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，模型分別為:組分特征變量參與分類的SVM模型(記為SVM_MESMA)，組分特征變量未參與分類的 SVM模型(記為SVM);組分特征變量參與分類的MLC模型(記為MLC_MESMA)，組分特征變量未參與分類的MLC模型(記為MLC)。通過(guò)比較各方法的特征變量數(shù)、分類總體精度和Kappa系數(shù)，分析各組合、分類方法對(duì)山丘區(qū)土地利用信息分類提取的適用性，比較結(jié)果如表5所示。

表5 不同方法精度評(píng)價(jià)Tab．5 Accuracy assessment of classification result based on differentmethods

對(duì)照結(jié)果可知，RF、SVM、MLC 3種方法相比較，RF結(jié)果精度最優(yōu)達(dá)89.48%。各分類方法在加入MESMA生成的組分特征變量后，分類精度都有不同程度的提高，分別提高1.02個(gè)百分點(diǎn)、0.06個(gè)百分點(diǎn)、0.63個(gè)百分點(diǎn)，其中RF_MESMA方法模型的分類結(jié)果精度最高為90.50%，與SVM_MESMA、MLC_MESMA相比精度分別高1.65個(gè)百分點(diǎn)和4.15個(gè)百分點(diǎn)，說(shuō)明MESMA方法生成的組分信息數(shù)據(jù)作為特征變量參與分類后可在一定程度上提高影像的分類精度。

RF_MESMA與RF_LSMA方法相比較，前者精度為90.50%，后者精度為89.96%，說(shuō)明MESMA方法對(duì)于提高信息分類提取精度作用更為明顯。

模型3(RF_MESMA)分類結(jié)果如圖7b所示，與原始影像圖7a相比可看出，影像中主要地類信息都得到了有效的提取。

5 結(jié)束語(yǔ)

MESMA可以獲得較為精確的組分豐度信息; RF分類結(jié)果優(yōu)于相同特征變量下的SVM和MLC分類結(jié)果;在MESMA生成的組分信息變量參與分類后，3種方法的分類精度均有所改善，分別達(dá)到90.50%、88.85%、86.35%，其中RF的分類精度改善最為顯著;MESMA與LSMA生成的組分信息變量相比，前者對(duì)于改善分類精度效果更為明顯。MESMA對(duì)于提高影像分類精度起到一定積極作用，基于MESMA和RF的方法對(duì)中等空間分辨率影像山丘區(qū)土地利用信息分類提取的精度較高，利用該方法開展遙感影像解譯可為大尺度的土地利用、復(fù)墾監(jiān)測(cè)和管理工作提供技術(shù)支持和理論參考。

圖7 影像分類圖Fig．7 Classification results of image

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Classification and Extraction of Land Use Information in Hilly Area Based on MESMA and RF Classifier

CHEN Yuanpeng1，2YUNWenju2ZHOU Xu2PENG Junhuan1LIShaoshuai1，2ZHOU Yan2
(1．School of Land Science and Technology，China University of Geosciences(Beijing)，Beijing 100083，China 2．Land Consolidation and Rehabilitation Center，Ministry of Land and Resource，Beijing 100035，China)

Due to the factors such as sensor spatial resolution and heterogeneity of surface features，the mixed-pixels were commonly found in medium-spatial resolution remote sensing data，especially in hilly areas，strong topographic relief，diversity，breakage，mixed distribution and scattered layout of the surface features and other factors constituted the difficulties of remote-sensing image classification mapping．In order to improve the classification accuracy for land use in hilly areas and provide data support for land use monitoring，a combined approach ofmultiple endmember spectralmixture analysis (MESMA)and random forest(RF)was explored．Based on data source of Landsat-8 operational land imager(OLI)sensor data，the fractional abundance of vegetation，impervious surface and soilwas firstly extracted through MESMA．Secondly，totally 20 feature variables were figured out and three combined modelswere constructed on the basis of data image spectrum，texture and fraction variables to carry out random forest classification experiment．Through comparing between the optimal result from the experiment and SVM and MLC classification results，including the same number of variables，the results indicated that MESMA can derive accurate fraction information．The inclusion of fraction information could help to improve themapping accuracy of all classification methods(RF，SVM and MLC)，which can be up to 90.50%，88.85%and 86.35%，respectively，the gain of RF classification accuracy was most significant．Comparing with LSMA，the fraction variable generated by MESMA wasmore useful for improving the accuracy．The combinedmethod ofMESMA and RF can achieve the comparatively accurate classification map in the multi-feature variables．The accuracy was better than those of SVM and MLCclassification results with the same feature variables．Therefore，the proposed method can obtain high precision in land use classification in hilly area．Based on this method，remote sensing image interpretation of large scales can provide technical support and rational reference for land reclamation monitoring．

classification of land use;medium-spatial resolution;multiple endmember spectralmixture analysis;random forest;hilly area

TP79;S127

A

1000-1298(2017)07-0136-09

2017-04-28

2017-05-18

國(guó)土資源部公益性行業(yè)科研專項(xiàng)(201511010-02)

陳元鵬(1988—)，男，博士生，國(guó)土資源部土地整治中心工程師，主要從事遙感技術(shù)和土地復(fù)墾研究，E-mail:cyp520918@163．com

10．6041/j．issn．1000-1298．2017．07．017