多光譜遙感影像植被覆蓋分類研究進展

閆利， 江維薇

(武漢大學測繪學院，武漢　430079)

多光譜遙感影像植被覆蓋分類研究進展

閆利， 江維薇

(武漢大學測繪學院，武漢430079)

摘要：利用多光譜遙感影像進行植被覆蓋分類是目前遙感技術應用的熱點研究領域之一。在廣泛調研文獻的基礎上，綜述了近年來多光譜遙感影像植被分類研究現狀和進展，較全面深入地分析了各種植被分類特征、分類算法的優缺點、適應性和應用情況，指出了當前面臨的難點和挑戰，并對未來發展趨勢進行了展望。未來多光譜遙感影像的植被分類不僅要從分類算法上進行創新，提高分類器的自動化程度、分類效率和學習速度，擴大適用范圍，增強魯棒性，而且同樣不能忽視對植被分類新特征的挖掘，提高特征的可分性，融合多源數據、利用多時相影像、挖掘更多新特征參與植被分類是未來的發展趨勢。

關鍵詞：多光譜遙感； 植被覆蓋； 分類特征； 分類方法

0引言

植被覆蓋分類對于研究全球氣候、生態、水文、環境、規劃、氣象和防災減災等具有重要意義[1]，是植被研究中最復雜的問題之一。目前，植被覆蓋分類常用的多光譜影像有Landsat TM，Landsat ETM+，SPOT，IKONOS，OrbView-3，QuickBird，GeoEge-1以及各種多光譜航片等。相對于雷達影像、高光譜影像，多光譜影像更易獲取，能夠同時滿足低成本、高時效、多尺度及多目的的植被分類。

隨著國際和國內一系列植被調查研究工作的實施，多光譜影像越來越普遍深入地應用于各種植被覆蓋分類中，特別是高分辨率多光譜影像，給植被分類帶來新的機遇和挑戰。中低分辨率多光譜影像主要用于大尺度植被群落級的分類，對于植被物種級分類比較困難[3]。高分辨率遙感影像能在較小的空間尺度上表達植被的細節變化，進行大比例尺制圖，不僅能夠用于區域尺度的植被群落級分類，對于局部小尺度物種級植被精細分類更具潛力[5]。

本文在廣泛調研國內外文獻的基礎上，概括和歸納了目前多光譜影像植被覆蓋分類研究現狀，分析了當前面臨的難點和挑戰，并對未來的發展趨勢進行了展望，旨在為多光譜遙感影像植被覆蓋分類技術研究的深化提供參考。

1植被分類特征

植被分類特征主要包括光譜特征、空間特征、時間特征等。光譜特征是目前比較成熟、使用最廣泛的分類特征，空間特征的研究尚處于初步探索階段，時間特征由于多時相數據獲取的成本和天氣因素等限制也較滯后。此外，在多光譜遙感影像植被覆蓋分類中，必需而適宜的輔助數據常常被視作“額外的分類特征”。

1.1光譜特征

在植被分類中，除了原始波段的灰度值，各種基于植被光譜反射特性的植被指數在多光譜遙感影像植被分類中發揮了重要作用，然而每種植被指數都有一定的適用范圍。如比值植被指數(ratio vegetation index，RVI)沒有考慮外部諸多因子的影響，對土壤、大氣輻射效應的影響敏感，并且當植被覆蓋度小于30%時，不能較好地區分植被； 歸一化差值植被指數(normalized difference vegetation index，NDVI)適用于全球或各大陸等大空間尺度的植被動態監測，但是對土壤背景的變化較為敏感[8]； 大氣阻抗植被指數(atmospherically resistant vegetation index，ARVI)進行預處理時需要的大氣實況參數往往較難獲得； 增強型植被指數(enhanced vegetation index，EVI)受限于傳感器的限制，要求必須含有藍色波段等。植被指數多用于植被與非植被的區分，對于更精細的植被類別，往往難以進行有效區分。

1.2空間特征

空間特征主要包括地物影像的紋理、形狀、大小、結構等特征。由于遙感影像上植被的復雜性和多樣性，植被的空間特征往往難以進行準確的算法描述。目前，除了紋理特征外，其他空間特征在植被覆蓋分類中少有報道。

紋理分析方法大多是針對較規則的人工紋理圖像提出的，對遙感影像上紋理極其復雜多變的自然地物，往往應用受限。在植被覆蓋分類中，只有灰度共生矩陣、Gabor變換、馬爾科夫隨機場等紋理特征得到較多的應用[9]，常常作為光譜特征的輔助特征，能夠在一定程度上提高植被覆蓋分類的精度。

1.3時間特征

目前，植被遙感分類中時間特征的研究剛剛起步，主要是基于植被物候現象的多時相光譜變化分析，例如NDVI的時間變化曲線[12]等，并且針對農作物和落葉林的探索相對較多[13]，而其他植被種類(如常綠林、草地等)探索較少。同時，植被物候現象同樣也不能忽視多時相空間變化分析，例如幼樹與成樹的葉形態不同，構成的紋理粗細也不一樣。因此，獲取包含植物生長季節變化在內的連續觀測數據，結合物候學，深入挖掘植被的各種時間特征是未來的研究趨勢。

1.4輔助數據

在遙感影像植被分類中，適當結合一些非遙感信息能夠有效增強植被的類別可分性，提高分類精度。例如根據各種植被的生長習性可以限定分布區域從而達到植被類別的區分： 一些類別的垂柳等主要分布在河岸等地形凹陷的水系旁，因此可以利用高程、坡度、坡向以及與水道的距離等地形信息的輔助數據來作為額外的特征進行區分。輔助數據類型眾多，常用于植被分類中的主要有土壤類型信息、地形信息以及歷史數據等，如高程、坡度、坡向、地質、土地覆蓋歷史數據、GIS提供的空間數據等。

2分類方法

傳統的圖像分類算法有K均值法、ISODATA算法、最小距離分類法、極大似然分類法等，多應用于中低分辨率遙感影像的大尺度群落級植被覆蓋整體分類。非參數的分類新方法，如人工神經網絡、支持向量機、決策樹分類、專家系統、組合分類器等不依賴于特征點的分布特性，在復雜的地表環境下能夠獲得比傳統分類器更高的分類精度[14]，對于更精細的植被物種級分類表現有更大的潛力。

人工神經網絡具有較強的學習、存儲、容錯、非線性處理能力以及不受數據統計特性的影響，在復雜的植被制圖中是一種較有效的植被信息提取方法[17]，常用于森林結構分類[18]、樹木死亡率調查[19]、植被生長和病蟲害動態監測[20]等。但其分類時間復雜度高，處理大數據量困難，參數難以確定，存在局部極值問題和過擬合問題。

支持向量機(support vector machine，SVM)適用于小樣本統計學習，很大程度上解決了維數災難問題，泛化性能高，較好地解決了神經網絡的過擬合問題。因其良好的穩定性和具有相對較高的精度，在植被分類中得到廣泛的應用[21]，對于純樣本不足的植被分類，例如森林林型分類中易出現混交林，在影像上只能選取有限的針葉林、闊葉林和竹林等純像元樣本，SVM表現出一定的優勢[23]。但是，SVM在核函數選擇和參數設置上缺乏理論依據以及推廣到多類分類上存在分類效率低的問題。

決策樹分類器結構清晰簡單、規則直觀易理解，對于輸入數據空間特征和分類標識具有很好的彈性和穩健性。因此，決策樹算法常常用于輔助數據充足，植被類型與其他自然條件(土壤類型、地形因子等)緊密相關的植被分類問題，例如在能夠獲取植被生長規律、物候參數、地表溫度和高程、坡度等一些輔助數據的情況下，常常通過建立決策樹分類體系來實現植被分類[24]。但決策樹算法基礎比較復雜，對樣本的數量和質量具有較強的依賴。

專家系統能夠綜合利用多種類型的數據，得到越來越多的重視。但是由于構建知識庫的龐大耗費(費時費力以及輔助數據成本花費高等)和知識庫的通用性問題，目前利用專家系統進行植被分類往往事與愿違，在植被分類中的應用較少，多是在針對特定植被類型[27]或特定區域[28]時才用。

近年來，組合分類器開發已經成為一個重要的研究課題，它為遙感影像的植被分類提供了一個新的選擇[29]。但是多分類器組合方法和技術尚處在初步實驗階段，缺乏理論指導，例如如何提出有效的規則來組合子分類器的分類結果，以獲得更高的精度是組合分類器仍需深入研究的一個關鍵問題。

3植被分類面臨的困難和挑戰

3.1遙感影像植被類別定義的問題

植被分類是植被生態學研究中最復雜、充滿爭論的問題之一，直到現在并沒有一個能為該領域專家共同接受的、統一的分類系統[30]。植被分類往往只能針對不同的目的和需求，采用不同的分類系統，如以土地利用調查為目的的植被分類通常采用GB/T21010—2007標準，而林業樹種調查、農作物識別等更多的植被分類問題尚無固定分類標準。Heinl[31]等通過實驗證明了正確定義類別對于影像分類的重要性。在遙感影像上清晰準確定義植被類別，降低模糊性是獲得良好分類精度的前提，但目前對于這一問題尚沒有理論可依。Wilkinson[32]指出類別是人類賦予的概念，與衛星傳感器接收和量測的物理信號并沒有直接關系。類別定義與影像之間的矛盾是導致遙感影像植被分類復雜的主要原因。

3.2遙感數據本身的局限性

遙感影像承載的信息量有限，主要包含光譜、空間和時間信息，并且一種遙感數據難以同時兼顧光譜、空間和時間分辨率，例如高光譜影像往往空間分辨率不高，而高空間分辨率影像往往光譜信息相對不足[33]。遙感影像包含的信息僅僅是植被信息的一部分，更多的如植被的生長習性、地形土壤條件等信息卻是遙感影像所鞭長莫及的，而這些信息恰恰都是植被可辨識的重要信息。遙感數據本身具有的局限性，造成信息的缺損是植被分類問題復雜的因素之一。融合多源遙感數據、添加非遙感信息的輔助數據以增強植被的可分性是提高植被分類水平的一個重要手段。

3.3植被分類特征問題

目前，在多光譜遙感影像植被分類中，空間特征和時間特征不足嚴重制約了植被分類水平，僅依靠光譜特征和部分空間特征(紋理特征)只能完成相對簡單和中度復雜的植被的分類任務，如植被與非植被的區分等。對更加復雜的植被精細類別區分等問題，由于各種植被類別具有相似的光譜特征，并且涉及到更復雜的空間關系，必須借助更多的空間和時間特征信息。

此外，植被特征的研究缺乏針對性，沒有充分考慮植被特性，造成特征可分性不強。除植被指數[34]外，植被特征的研究大多沿用數字圖像處理中的特征，既未有效地結合多光譜影像的特點，也沒有針對植被特性進行分析，因此對植被的區分能力較弱。例如紋理特征雖然提出了大量算法，但是針對植被的紋理分析寥寥無幾，從而導致在植被分類的實際應用中，紋理特征尚無法起到顯著的作用，往往只能作為提高精度的補充特征之一。

3.4植被分類的自動化問題

自動化問題是遙感分類中經久不衰的研究熱點和難點。Datcu[35]提出以人為中心的概念，認為目前階段還不能以計算機代替人，如遇到復雜的情況時，計算機不能像人(尤指相關領域的專家和專業技術人員)那樣進行準確的分析，不具備人的高超的視覺能力[36]。目前，植被分類不僅無法脫離人工干預，而且對操作人員的專業能力要求高。一個完整的植被分類從選擇合適的影像數據和訓練樣本，進行圖像預處理，確定分類方法，提取分類特征，進行分類后處理，直到精度評價等[37]都離不開工作人員的經驗和專業知識。專家系統的開發為植被的自動化分類帶來了新的機遇，但是由于植被是一種極其復雜的自然現象，具有多樣性和變化性，考慮地域、時間、傳感器等因素，要構建通用性較高的知識庫是一項十分困難而艱巨的工作，現階段要完全實現植被分類自動化尚有一定困難。基于這一點，針對植被的多樣性，在分類中充分融合操作人員的專業知識和經驗，盡可能地減少人工干預次數，降低對操作員專業度的依賴，這將會大大促進植被分類的實用性、應用范圍和生產效率的提高。

3.5植被分類的精細化程度

目前，多光譜影像植被分類主要停留在群落級，物種級分類較少。以GB/T21010—2007標準為例，一級植被類包括林地、草地、園地等，進一步細分成二級植被類，如林地的二級類別包括有林地、灌木林地、其他林地等。國內外相關文獻主要集中在植被與非植被類別的區分[38]，一級植被分類也有相關研究[5]，而植被二級分類以及更精細的類別區分較少。植被精細類別區分除了要借助高分辨率影像外，對參與分類的植被特征、分類方法具有更高的要求。近幾十年來，雖然出現了大量的分類特征和分類算法，但是仍然無法滿足植被精細化分類的需求，植被精細分類回到了主要依靠人工目視解譯的階段。植被特征和分類算法上的突破是提高植被分類精細化程度的關鍵。

3.6輔助數據問題

必要的輔助數據作為額外的分類特征，能夠增強光譜相似地物的類別可分性[41]，顯著提高遙感影像的整體分類精度[43]，甚至一些特定的輔助數據能夠實現分類樣本的自動采集，能有效地提高分類的自動化程度[45]。

但是，現有的輔助數據在時間和空間上的覆蓋范圍小、時效性差、不夠完備，限制了在遙感影像植被分類中的實際應用。例如對地震或洪災等地區進行災后植被分類，往往難以獲取實時地形資料； 又如土壤類型、地表溫度、降雨量等輔助數據的覆蓋范圍、時效性等常常難以滿足遙感分類的需求。其次，輔助數據的質量常常會被忽略。在遙感影像植被分類中，通常默認所采用的輔助數據反映了真實情況而具有可靠性，并不考慮輔助數據本身的精度對植被分類最終精度的影響。因此，必須充分了解輔助數據的誤差范圍及其影響程度，否則會使分類結果適得其反。然而目前在許多研究和應用實踐中，輔助數據的準確性、精確度以及代表性等并未得到應有重視。

3.7通用性問題

一個完整的植被分類方法(包括分類特征計算、分類器選擇等)能夠在多大范圍通用，決定了該方法的實用性。限制植被分類方法通用性的主要原因有： ①植被分類特征和分類器計算中多涉及復雜的參數設置，如基于對象分類中的分割參數[47]、模糊自適應共振網絡分類中警戒線、學習率等參數[48]，以及各種特征計算中的閾值、窗口大小、方向參數等[49]，參數設置缺乏足夠的理論依據，只能根據經驗和不斷試驗來設置，穩定性較差，需要不斷重新設定。②植被分類方法存在實驗驗證不充分的問題。許多研究通常基于當前處理的一幅或幾幅影像考慮，存在一定的片面性，而后通過有限的實驗來驗證方法的適用性，也往往不充分。

4展望

隨著遙感技術的不斷發展，信息的獲取將越來越容易、越來越全面，融合多源數據、利用多時相影像來挖掘更多新特征參與植被分類是未來的發展趨勢，而更多新問題也將展現在研究人員面前。技術的革新(研究更先進的分類器、獲取更高分辨率的影像等)無法解決植被遙感分類中的所有問題，但是能夠有效地提高目前的分類水平。未來多光譜遙感影像的植被分類不僅要從分類算法上進行創新，提高分類器的自動化程度、分類效率、學習速度，擴大適用范圍，增強魯棒性，而且同樣不能忽視植被分類新特征的挖掘，提高特征的可分性。

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(責任編輯： 李瑜)

Progress in the study of vegetation cover classification of multispectral remote sensing imagery

YAN Li, JIANG Weiwei

(SchoolofGeodesyandGeomatics,WuhanUniversity,Wuhan430079,China)

Abstract:Vegetation cover classification using multispectral remote sensing imagery is a hot research area, in which various new methods emerge endlessly. On the basis of reading a large number of references, the authors summarized in this paper the status and progress of vegetation cover classification with multispectral remote sensing imagery, analyzed advantages and disadvantages, adaptation and application of each vegetation classification feature and method, pointed out current difficulties and challenge, and predicted future development trend. The analysis suggests that future vegetation cover classification of multispectral remote sensing imagery needs not only innovation of classifier in the aspects of improvement of automation, efficiency, learning rate, adaptation and robustness, but also feature mining of vegetation classification. For the purpose of enhancing such aspects as using feature reparability and fusing multisource data, the adoption of multi-temporal images and the tapping of more new features in vegetation classification seem to be future trends.

Keywords:multispectral remote sensing; vegetation cover; classification feature; classification methods

doi:10.6046/gtzyyg.2016.02.02

收稿日期：2014-10-18；

修訂日期：2015-03-20

中圖法分類號：TP 79

文獻標志碼：A

文章編號：1001-070X(2016)02-0008-06

第一作者簡介：閆利(1966-)，男，教授，主要從事攝影測量、遙感圖像處理和三維激光成像掃描測量技術的研究。Email: lyan@sgg.whu.edu.cn。

通信作者：江維薇(1988-)，女，博士研究生，主要從事遙感圖像處理方面的研究。Email: 626834986@qq.com。

引用格式： 閆利，江維薇.多光譜遙感影像植被覆蓋分類研究進展[J].國土資源遙感,2016,28(2):8-13.(Yan L,Jiang W W.Progress in the study of vegetation cover classification of multispectral remote sensing imagery[J].Remote Sensing for Land and Resources,2016,28(2):8-13.)