隨機(jī)森林方法在玉米-大豆精細(xì)識(shí)別中的應(yīng)用

王利民　 劉　佳　 楊玲波　 楊福剛　 富長(zhǎng)虹

中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所, 北京 100081

使用遙感影像進(jìn)行農(nóng)作物精確識(shí)別及面積提取有實(shí)時(shí)性、可靠性, 且成本低, 還可以進(jìn)行作物分布空間制圖[1]。農(nóng)情遙感監(jiān)測(cè)作物面積的關(guān)鍵技術(shù)是作物識(shí)別分類(lèi)技術(shù)。農(nóng)作物種類(lèi)繁多, 且由于都屬于植被, 光譜差異不顯著, 同譜異物、異物同譜現(xiàn)象更加嚴(yán)重[2],對(duì)于作物分類(lèi)方法的要求較高。傳統(tǒng)的分類(lèi)方法包括監(jiān)督分類(lèi)[3-5]、非監(jiān)督分類(lèi)[6-7]、面向?qū)ο蠓诸?lèi)[8-9]、決策樹(shù)分類(lèi)[10-11]等, 各具優(yōu)缺點(diǎn), 目前, 農(nóng)情遙感監(jiān)測(cè)作物面積業(yè)務(wù)化提取的主要方法包括最大似然分類(lèi)、支持向量機(jī)分類(lèi)、決策樹(shù)分類(lèi)等。其中決策樹(shù)分類(lèi)方法具有分類(lèi)速度快、適用性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn), 廣泛應(yīng)用于作物面積提取工作。主要的決策樹(shù)分類(lèi)方法包括專(zhuān)家知識(shí)決策樹(shù)[12]、ID3算法[13]、C4.5算法[14]、CART(classification and regression tree)決策樹(shù)算法[15]、隨機(jī)森林分類(lèi)(random forest classification, RFC)算法[16]等。

劉磊等[17]基于TM影像和專(zhuān)家知識(shí)決策樹(shù)及研究區(qū)作物的波譜特征, 構(gòu)建專(zhuān)家知識(shí)決策樹(shù), 成功提取了小麥、大麥、油菜、草場(chǎng)等地物, 總體精度達(dá) 86.9%, Kappa系數(shù)達(dá) 0.8311; 唐峻等[18]基于MODIS EVI (enhanced vegetation index, 增強(qiáng)植被指數(shù))數(shù)據(jù)進(jìn)行植被物候特征參數(shù)分析提取, 構(gòu)建專(zhuān)家決策樹(shù), 結(jié)果表明, 作物和森林的分類(lèi)效果較好,總體精度達(dá)到了73.63%; 張旭東等[19]利用TM影像,研究使用 C4.5算法構(gòu)建分類(lèi)決策樹(shù), 綜合使用MODIS時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi), 對(duì)比傳統(tǒng)最大似然分類(lèi), 表明精度更高, 與統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)吻合較好; 黃健熙等[20]基于 GF-1 WFV單景影像, 計(jì)算 NDVI(normalized difference vegetation index, 歸一化植被指數(shù)), 并對(duì)原影像進(jìn)行主成分變換, 建立多特征數(shù)據(jù)集, 使用 CART算法構(gòu)建分類(lèi)決策樹(shù), 識(shí)別研究區(qū)的水稻和玉米, 分類(lèi)總體精度達(dá)到了 96.15%,Kappa系數(shù) 0.94, 相比最大似然分類(lèi)方法, 精度和Kappa系數(shù)分別提高了5.28%和0.08; Kandrika等[21]使用多時(shí)相IRS-P6衛(wèi)星AWiFS (advanced wide field sensor, 先進(jìn)寬視場(chǎng)傳感器)數(shù)據(jù), 基于See-5決策樹(shù)方法對(duì) Orissa地區(qū)進(jìn)行土地利用覆蓋分類(lèi), 獲得了較高的Kappa系數(shù)。Pe?a等[22]在對(duì)影像進(jìn)行面向?qū)ο蠓指畹幕A(chǔ)上, 對(duì)比分析了C4.5方法、支持向量機(jī)方法(support vector machine, SVM)等多種機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)方法對(duì)研究區(qū)夏季作物進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別的效果, 結(jié)果表明支持向量機(jī)方法的總體精度高于C4.5方法。

隨機(jī)森林方法是一種新型高效的組合決策樹(shù)分類(lèi)方法, 比傳統(tǒng)的決策樹(shù)構(gòu)建方法, 具有一系列的優(yōu)勢(shì), 如訓(xùn)練速度快、實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、精度高、易實(shí)現(xiàn)并行化、抗噪聲能力強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn), 目前在國(guó)外各領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用。Pal等[23]利用Landsat影像及隨機(jī)森林法進(jìn)行土地覆蓋分類(lèi), 并與迭代算法、集成學(xué)習(xí)法、支持向量機(jī)法對(duì)比, 表明隨機(jī)森林方法在效率和精度上都具有更高的優(yōu)勢(shì); Gislason等[24]利用多光譜數(shù)據(jù)和DEM (digital elevation model, 數(shù)字高程模型)、坡度、坡向等輔助數(shù)據(jù), 以及隨機(jī)森林和 CART決策樹(shù)對(duì)比分類(lèi)表明, 隨機(jī)森林法在精度上優(yōu)于CART算法; Ok等[25]利用隨機(jī)森林方法及最大似然方法進(jìn)行作物分類(lèi)識(shí)別表明, 隨機(jī)森林方法的精度達(dá)到了 85.89%, 比最大似然分類(lèi)方法提高了大約8%; Deschamps等[26]基于雷達(dá)數(shù)據(jù), 在加拿大東部和西部區(qū)域作物識(shí)別的對(duì)比表明, 隨機(jī)森林方法相比傳統(tǒng)決策樹(shù), 作物分類(lèi)精度提升了7%。在國(guó)內(nèi), 隨機(jī)森林法的應(yīng)用逐漸興起, 相關(guān)研究報(bào)道顯著增多, 主要集中在土地利用、林地分類(lèi)等方面,同時(shí)在農(nóng)業(yè)方面的應(yīng)用也已取得一定的成果。張曉羽等[27]利用隨機(jī)森林方法對(duì)漠河縣林地植被進(jìn)行分類(lèi), 結(jié)果表明, 總體識(shí)別精度為81.65%, Kappa系數(shù)0.812, 與傳統(tǒng)的最大似然分類(lèi)方法相比, 精度提高較多; 郭玉寶等[28]利用國(guó)產(chǎn)GF-1衛(wèi)星影像, 及隨機(jī)森林方法實(shí)現(xiàn)了北京市某區(qū)域的城市用地分類(lèi)對(duì)比研究, 結(jié)果表明其較高的精度適合于高分辨率、大數(shù)據(jù)量和多特征參數(shù)的高分影像分類(lèi)實(shí)際生產(chǎn)應(yīng)用。黃健熙等[29]基于多時(shí)相的GF-1 WFV數(shù)據(jù), 構(gòu)建歸一化植被指數(shù)、增強(qiáng)植被指數(shù)、寬動(dòng)態(tài)植被指數(shù)(wide dynamic range vegetation index, WDRVI)、歸一化水指數(shù)(normalized difference water index,NDWI) 4個(gè)特征指數(shù), 并使用隨機(jī)森林方法提取嫩江玉米和大豆種植面積, 總體分類(lèi)精度達(dá)84.82%。

從上文可看出, 隨機(jī)森林方法在影像分類(lèi)方面具有較大的優(yōu)勢(shì), 分類(lèi)精度及效率較高, 但當(dāng)前在農(nóng)業(yè)遙感作物精細(xì)識(shí)別分類(lèi)方面的應(yīng)用較少, 有必要研究其應(yīng)用潛力。優(yōu)化玉米種植結(jié)構(gòu), 調(diào)減非優(yōu)勢(shì)區(qū)域玉米種植面積, 鼓勵(lì)農(nóng)民改種綜合效益好的其他作物(如大豆等), 是近年來(lái)我國(guó)種植業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的重點(diǎn)。研究使用適合的遙感作物分類(lèi)識(shí)別方法精確統(tǒng)計(jì)“糧豆輪作”區(qū)域玉米、大豆的種植面積, 對(duì)于“糧豆輪作”政策補(bǔ)貼的發(fā)放, “糧豆輪作”效果的評(píng)估有著重要的意義。本文以黑龍江省黑河市部分地區(qū)主要農(nóng)作物大豆、玉米及其他地類(lèi)作為分類(lèi)對(duì)象, 選用單景Landsat-8 OLI影像數(shù)據(jù)作為分類(lèi)數(shù)據(jù)源, 均勻選取適當(dāng)數(shù)量的樣本數(shù)據(jù), 并分別選用最大似然分類(lèi)、支持向量機(jī)分類(lèi)、隨機(jī)森林分類(lèi) 3種分類(lèi)方法, 比較其分類(lèi)精度、耗時(shí)等; 同時(shí)為了評(píng)價(jià)輔助信息對(duì)于不同分類(lèi)方法分類(lèi)精度的影響, 對(duì)原始影像進(jìn)行主成分變化、NDVI計(jì)算、NDWI計(jì)算, 選取主成分變換前4個(gè)波段、NDVI影像、NDWI影像作為附加特征波段添加到原始影像中, 再次進(jìn)行最大似然分類(lèi)(maximum likelihood classification,MLC)、支持向量機(jī)分類(lèi)、隨機(jī)森林方法分類(lèi), 并對(duì)比增加輔助特征波段前后的分類(lèi)精度, 從而為農(nóng)作物面積提取分類(lèi)方法的選用提供科學(xué)合理的實(shí)驗(yàn)支持和理論依據(jù), 表明基于隨機(jī)森林方法, 使用單時(shí)相的OLI影像對(duì)東北地區(qū)大豆-玉米識(shí)別的可行性。

1　材料與方法

1.1　研究區(qū)概況

黑龍江省黑河市(圖1), 包括北安市西北部、五大連池市中南部及克東縣東北部, 地處 47°42′～51°03′N(xiāo)、124°45′～129°18′E, 面積 68 726 km2, 春季氣溫低、干旱多風(fēng), 夏季溫?zé)岫嘤? 秋季涼爽舒適,冬季漫長(zhǎng)、嚴(yán)寒而干燥, 冬長(zhǎng)夏短、四季分明。全市平均年降雨量500～550 mm, 有效積溫1950～2300℃, 日照時(shí)數(shù) 2560～2700 h, 無(wú)霜期 90～120 d, 年均氣溫-1.3～0.4℃, 最高氣溫38.2℃, 最低氣溫-40℃。耕地面積 192萬(wàn)公頃, 是國(guó)家重要商品糧基地和綠色食品主產(chǎn)區(qū)。主要耕地土壤為黑土, 其次包括草甸土、暗棕壤及沼澤土。第一產(chǎn)業(yè)是黑河市的主要產(chǎn)業(yè), 2015年, 農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值達(dá)264.5億元, 主要農(nóng)作物為玉米、水稻、小麥、薯類(lèi)和大豆。自2015年以來(lái)農(nóng)業(yè)部在該市開(kāi)展糧豆輪作試點(diǎn), 優(yōu)化作物種植結(jié)構(gòu), 適當(dāng)調(diào)減玉米種植面積, 增加大豆種植面積。2015年共落實(shí)輪作面積1800 hm2。

圖1　研究區(qū)地理位置Fig. 1　Location of study area

1.2 試驗(yàn)數(shù)據(jù)獲取與處理

1.2.1遙感數(shù)據(jù)處理主要使用 Landsat 8衛(wèi)星數(shù)據(jù), 該衛(wèi)星由NASA于2013年2月11日發(fā)射, OLI是其攜帶的主要傳感器, 包括 7個(gè)波段, 分別是海岸 /氣 溶膠 (430～450 nm)、 藍(lán) (450～510 nm)、綠(530～590 nm)、紅(640～670 nm)、近紅(850～880 nm)、短波紅外 1 (1570～1650 nm)和短波紅外 2 (2110～2290 nm), 空間分辨率均為30 m。根據(jù)研究區(qū)主要農(nóng)作物玉米和大豆的生育期特征, 本文選取了覆蓋整個(gè)研究區(qū)的2014年8月7日Landsat 8 OLI衛(wèi)星影像, 該景影像無(wú)云覆蓋, 只在東部有少量薄霧。

使用ENVI 5.0軟件對(duì)獲取的遙感影像進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正和幾何精校正處理。其中輻射定標(biāo)公式如下：

式中,Lz(λz)為傳感器入瞳處的光譜輻射亮度(W m-2sr-1μm-1), Gain為定標(biāo)斜率, DN為影像灰度值,Bias為定標(biāo)截距, Gain及Bias都由衛(wèi)星數(shù)據(jù)供應(yīng)方提供, 可從原始 Landsat影像的元數(shù)據(jù)文件中讀取。Landsat 8 OLI各波段的輻射定標(biāo)系數(shù)如表1所示。

采用ENVI/FLAASH大氣校正模塊進(jìn)行大氣校正, ENVI/OLI校正模塊進(jìn)行幾何校正。

表1　Landsat 8 OLI影像各波段輻射定標(biāo)系數(shù)Table 1　Radiometric calibration coefficient of Landsat 8 OLI image

圖2　研究區(qū)Landsat 8 OLI影像及樣方分布Fig. 2　Landsat 8 OLI image and distribution of ground sample in study areaa： Landsat 8原始影像及樣方分布; b： 樣方原圖; c： 樣方分類(lèi)結(jié)果。a： Landsat 8 image and distribution of ground samples; b： original image of sample; c： classification of sample.

1.2.2地面樣方調(diào)查地面樣方是進(jìn)行監(jiān)督分類(lèi)的重要基礎(chǔ), 根據(jù)研究區(qū)作物分布情況和各類(lèi)作物的光譜特征, 在整個(gè)研究區(qū)隨機(jī)選取均勻分布的131個(gè)樣方地塊, 利用同一研究區(qū)更高分辨率的RapidEye影像進(jìn)行目視解譯分類(lèi), Landsat原始影像及樣方的分布如圖2所示。樣方的總面積為5961.15 hm2, 其中大豆面積為 1351.98 hm2, 占樣方總面積的22.68%, 玉米面積為1404.09 hm2, 占樣方總面積的 23.55%, 其他地類(lèi)主要包括城鎮(zhèn)、林地、水體、濕地、裸地、水稻等, 共3205.08 hm2, 占樣方總面積的53.77%。

1.2.3作物發(fā)育時(shí)期春玉米從播種開(kāi)始, 依次經(jīng)歷出苗、三葉、七葉、拔節(jié)、抽雄、乳熟、成熟等發(fā)育時(shí)期, 研究區(qū)每年4月下旬開(kāi)始播種, 8月上旬成熟, 9月下旬以后收獲。播種—出苗、出苗—三葉、三葉—七葉、七葉—拔節(jié)、拔節(jié)—抽雄、抽雄—乳熟、乳熟—成熟等 7個(gè)生長(zhǎng)階段歷時(shí)平均分別為9、9、12、23、15、29和19 d, 全生育期所需時(shí)間約為116 d。以北安地區(qū)4月25日播種計(jì)算, 7個(gè)關(guān)鍵生育期起始日期分別為5月4日、5月13日、5月25日、6月17日、6月22日、7月21日和8月9日。

大豆從播種開(kāi)始, 一般經(jīng)歷種植期、發(fā)芽期、早期生長(zhǎng)期、出枝期、開(kāi)花期、結(jié)莢期、收割期等發(fā)育時(shí)期, 種植期一般位于6月份, 通常在種植1～2周內(nèi)發(fā)芽, 在發(fā)芽后25 d內(nèi)為早期生長(zhǎng)期, 作物高度可以達(dá)到15～21 cm。一般在發(fā)芽40 d后大豆可生長(zhǎng)出1～6枝。在發(fā)芽期(6月中旬至7月下旬)和開(kāi)花期(7月中旬至7月下旬)之間的大豆生長(zhǎng)情況將決定大豆開(kāi)花的數(shù)量, 并直接影響大豆的產(chǎn)量; 開(kāi)花期一般在種植后45～50 d左右, 持續(xù)約30 d; 結(jié)莢期一般在7月下旬和8月上旬, 而收割期則一般為9月或10月份。

綜合考慮研究區(qū)內(nèi)作物的發(fā)育時(shí)期, 選擇位于8月 7日的衛(wèi)星影像進(jìn)行單時(shí)相作物分類(lèi)識(shí)別。該時(shí)期研究區(qū)主要地物類(lèi)型(大豆、玉米、林地、城鎮(zhèn)用地)的光譜曲線如圖 3所示, 可以看出, 植被生長(zhǎng)旺盛, 大豆的近紅外和 2個(gè)短波紅外波段的反射率都處于最高水平, 玉米和林地則較為接近, 但是在海岸、藍(lán)、綠波段林地反射率普遍高于玉米。該時(shí)期正處于春玉米抽雄至乳熟期及大豆結(jié)莢期內(nèi), 作物生長(zhǎng)旺盛, 作物光譜類(lèi)內(nèi)一致性強(qiáng), 而類(lèi)間差異顯著, 避免作物生長(zhǎng)早期由于播種早晚導(dǎo)致光譜差異以及作物生長(zhǎng)晚期不同成熟、收割時(shí)間導(dǎo)致的光譜差異有利于基于遙感影像的農(nóng)作物識(shí)別; 同時(shí),根據(jù)王利民等[30]研究, OLI影像具有的短波紅外波段對(duì)于玉米-大豆識(shí)別具有較為顯著的作用, 因此,本文選用8月7日單時(shí)相的OLI數(shù)據(jù)即可識(shí)別研究區(qū)玉米-大豆。

圖3　研究區(qū)主要地物類(lèi)別光譜曲線Fig. 3　Spectral curves of main ground objects in study area

1.3　研究方法算法描述

1.3.1技術(shù)思路整體研究思路如圖4所示。針對(duì)研究區(qū)的作物分布情況, 選用2014年第218天的單景Landsat-8/OLI衛(wèi)星影像, 選取合適的樣本數(shù)據(jù),分別使用最大似然分類(lèi)、支持向量機(jī)分類(lèi)、隨機(jī)森林分類(lèi)3種分類(lèi)方法對(duì)研究區(qū)的主要作物玉米-大豆進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別, 利用研究區(qū)更高分辨率的 RapidEye影像目視解譯成果作為分類(lèi)真值影像, 對(duì)各種方法的分類(lèi)精度進(jìn)行評(píng)價(jià), 同時(shí)分析各類(lèi)方法的分類(lèi)時(shí)間, 以此評(píng)價(jià)各分類(lèi)方法的適用性。另外在原始影像基礎(chǔ)上, 依據(jù)玉米-大豆-其他三大類(lèi)別具有較為明顯的差異這一原則, 另外增加主成分變換的前 4個(gè)波段(包含原始數(shù)據(jù)的絕大部分有效信息, 并去除噪音)、歸一化植被指數(shù)NDVI (作物分類(lèi)識(shí)別常用指數(shù), 可以區(qū)分植被和非植被)、歸一化水體指數(shù)

NDWI (區(qū)分水庫(kù)以及濕地、水稻等)等額外的信息數(shù)據(jù), 共13個(gè)波段, 再次使用3種分類(lèi)方法進(jìn)行作物的分類(lèi), 以此評(píng)價(jià)增加信息對(duì)分類(lèi)精度的影響, 分析利用 OLI數(shù)據(jù)進(jìn)行大豆-玉米分類(lèi)是否有必要添加額外信息。

1.3.2最大似然算法最大似然法又稱(chēng)最大概似估計(jì)或貝葉斯(Bayes)分類(lèi)方法, 是監(jiān)督分類(lèi)方法的一種。最大似然法以統(tǒng)計(jì)學(xué)原理, 利用最大似然比貝葉斯判決準(zhǔn)則建立非線性的判別函數(shù)集, 并假定各類(lèi)分布函數(shù)為正態(tài)分布, 通過(guò)訓(xùn)練樣本, 計(jì)算待分類(lèi)像元對(duì)各類(lèi)別的歸屬概率, 哪一類(lèi)歸屬概率高即將其劃分為此類(lèi)。該方法是當(dāng)前農(nóng)情遙感監(jiān)測(cè)作物分類(lèi)提取業(yè)務(wù)化流程中經(jīng)常使用的監(jiān)督分類(lèi)方法,具有分類(lèi)精度較高、分類(lèi)結(jié)果穩(wěn)定可靠、分類(lèi)速度快的優(yōu)勢(shì)[31]。

1.3.3支持向量機(jī)支持向量機(jī)(SVM)是 Cortes和Vapnik等于1995年首先提出的機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)方法[32]。它建立在統(tǒng)計(jì)學(xué)VC維(Vapnik-Chervonenkis Dimension)理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小原理基礎(chǔ)上, 根據(jù)有限的樣本信息在模型的復(fù)雜性和學(xué)習(xí)能力之間尋求最佳折衷, 以期獲得最好的推廣能力。對(duì)于影像而言, 將影像的多個(gè)波段灰度值視為一個(gè)向量, 將該向量映射到一個(gè)更高維的空間里, 并構(gòu)造一個(gè)最大間隔的超平面, 即在將數(shù)據(jù)分開(kāi)的超平面兩邊構(gòu)建 2個(gè)互相平行的超平面, 使兩者間距離最大。平行超平面間的距離或差距越大, 分類(lèi)器的總誤差越小, 因此可以達(dá)到最優(yōu)化分類(lèi)的目的。該法能在較小樣本情況下自動(dòng)學(xué)習(xí)樣本分類(lèi)知識(shí), 獲得較高精度的分類(lèi)結(jié)果, 在多個(gè)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。

1.3.4隨機(jī)森林分類(lèi)隨機(jī)森林分類(lèi)(RFC)是Breiman于2001年提出來(lái)的一種較新的多決策樹(shù)分類(lèi)方法[33], 該方法通過(guò)在數(shù)據(jù)上及特征變量上的隨機(jī)重采樣, 構(gòu)建多個(gè)CART類(lèi)型決策樹(shù)(不剪枝), 通過(guò)多決策樹(shù)投票的方式確定數(shù)據(jù)的類(lèi)別歸屬。隨機(jī)森林方法對(duì)于遙感影像分類(lèi)具有很好的抗噪聲性能,分類(lèi)精度較高。該法利用樣方數(shù)據(jù)自動(dòng)構(gòu)建分類(lèi)決策樹(shù), 屬于監(jiān)督分類(lèi)的一種。

圖4　研究技術(shù)流程Fig. 4　Technical flow chart of the study

(1) 隨機(jī)森林算法從原始樣本數(shù)據(jù)集中抽取N個(gè)訓(xùn)練樣本集, 每個(gè)訓(xùn)練樣本集都是從原始樣本集中隨機(jī)有放回地抽取大約 2/3, 剩余的約 1/3作為驗(yàn)證樣本, 稱(chēng)為袋外數(shù)據(jù)(out-of-bag, OOB)進(jìn)行內(nèi)部誤差估計(jì), 并利用OOB數(shù)據(jù)計(jì)算各特征變量的重要性。

(2) 隨機(jī)森林在構(gòu)建每顆樹(shù)時(shí)并不選用全部特征, 而是通過(guò)有放回隨機(jī)抽取的方式, 從原始的特征集中(假設(shè)共K個(gè)特征)抽取k個(gè)(k≤K)特征作為決策樹(shù)分類(lèi)依據(jù), 構(gòu)建數(shù)據(jù)特征預(yù)測(cè)變量集。一般情況下,k值設(shè)置為K的平方根即可。

(3) 根據(jù)選取的訓(xùn)練樣本、驗(yàn)證樣本, 以及特征預(yù)測(cè)變量集, 參照 CART決策樹(shù)構(gòu)建方法, 通過(guò)遞歸建立一個(gè)分類(lèi)二叉樹(shù)。假設(shè)樣本有k個(gè)屬性特征,對(duì)于每個(gè)屬性特征, 參照Gini指數(shù)選取一個(gè)最佳劃分值x, Gini指數(shù)越小即認(rèn)為劃分后的類(lèi)別中雜質(zhì)含量越低, 分類(lèi)純度越高。假設(shè)一個(gè)樣本共有m類(lèi), 則二叉樹(shù)節(jié)點(diǎn)A的Gini指數(shù)計(jì)算方式如下。

式中,pi代表屬于i類(lèi)的概率, 當(dāng)Gini(A)=0時(shí)所有樣本屬于一類(lèi)。遞歸的過(guò)程則是針對(duì)當(dāng)前節(jié)點(diǎn), 嘗試樣本每一個(gè)屬性特征, 計(jì)算各屬性變量中Gini指數(shù)最小的值作為該節(jié)點(diǎn)的最佳屬性劃分值, 構(gòu)建一個(gè)最優(yōu)分支子樹(shù)。根據(jù)以上分裂規(guī)則, 對(duì)樣本進(jìn)行充分的二叉樹(shù)生長(zhǎng), 構(gòu)建一個(gè)完整的 CART樹(shù), 一般情況下不對(duì)該樹(shù)進(jìn)行剪枝操作。

(4) 重復(fù)步驟3, 直到構(gòu)建完成N顆分類(lèi)樹(shù), 進(jìn)而形成一個(gè)隨機(jī)分類(lèi)樹(shù)的森林, 將影像的每一個(gè)像元使用所有的分類(lèi)樹(shù)進(jìn)行分類(lèi), 采用多數(shù)投票方式綜合分類(lèi)結(jié)果, 確定該像元的最終從屬類(lèi)別。

對(duì)于隨機(jī)森林采用樣本和特征的雙重隨機(jī)抽樣構(gòu)建決策樹(shù), 因此即使不對(duì)分類(lèi)樹(shù)進(jìn)行剪枝操作也不會(huì)出現(xiàn)傳統(tǒng)CART決策樹(shù)過(guò)擬合的現(xiàn)象。

1.3.5精度驗(yàn)證方法主要基于5 m空間分辨率Rapideye影像, 針對(duì)整個(gè)研究區(qū)的玉米、大豆及其他地物類(lèi)型進(jìn)行監(jiān)督分類(lèi), 結(jié)合地面調(diào)查, 采用目視方法修正, 目視解譯結(jié)果作為研究結(jié)果精度驗(yàn)證的數(shù)據(jù), 圖5給出基于Rapideye影像目視解譯結(jié)果。采用混淆矩陣、Kappa系數(shù)、總體分類(lèi)精度、制圖精度和用戶(hù)精度 5種方式描述和比較分類(lèi)精度, 相關(guān)定義及詳細(xì)表述可參照文獻(xiàn)[34-36]。

2　結(jié)果與分析

基于研究技術(shù)流程, 對(duì)原始影像經(jīng)過(guò)預(yù)處理后,使用樣本數(shù)據(jù)分別進(jìn)行最大似然分類(lèi)、支持向量機(jī)分類(lèi)及隨機(jī)森林分類(lèi), 獲取研究區(qū)的大豆、玉米、其他3種地物的分類(lèi)結(jié)果, 并利用基于RapidEye影像的目視解譯結(jié)果作為真值進(jìn)行分類(lèi)精度評(píng)價(jià), 分析 3種方法的優(yōu)劣。同時(shí), 在原始 7波段影像的基礎(chǔ)上, 另外計(jì)算 NDVI、NDWI, 并對(duì)原始影像進(jìn)行主成分變換, 提取主成分的前4個(gè)波段, 總共6個(gè)輔助波段與原始影像進(jìn)行疊加, 形成包含13個(gè)特征波段的分類(lèi)原始影像數(shù)據(jù), 再次使用 3種分類(lèi)方法進(jìn)行分類(lèi), 評(píng)價(jià)增加額外特征波段對(duì)于作物分類(lèi)精度的影響情況。

圖5　基于RapidEye影像的目視解譯結(jié)果Fig. 5　Visual interpreting result based on the RapidEye imagea： Rapideye影像(5/4/3波段); b： Rapideye影像的目視解譯結(jié)果。a： Rapideye image (5/4/3 band); b： Result of manual visual interpretation based on RapidEye image.

2.1 3種分類(lèi)方法作物分類(lèi)結(jié)果對(duì)比

利用 3種分類(lèi)方法和相同的地面樣方進(jìn)行地物分類(lèi), 結(jié)果如圖 6所示。隨機(jī)森林方法的決策樹(shù)數(shù)量設(shè)定為100, 節(jié)點(diǎn)分裂時(shí)輸入的特征變量數(shù)設(shè)置為所有特征數(shù)量的平方根; 支持向量機(jī)方法的核函數(shù)選擇為徑向基函數(shù)(radial basis function, RBF), 核函數(shù)的 Gamma值設(shè)置為0.071; 最大似然分類(lèi)方法設(shè)置分割概率閾值為單一閾值。表 2表明, 最大似然分類(lèi)方法、支持向量機(jī)方法、隨機(jī)森林方法的總體分類(lèi)精度分別為91.68%、91.49%和94.32%, Kappa系數(shù)分別為0.87、0.87和0.91, 可以看出, 隨機(jī)森林方法比另兩種方法有更高的分類(lèi)精度。從分項(xiàng)看, 最大似然分類(lèi)方法玉米的產(chǎn)品精度較高, 但是用戶(hù)精度較低, 說(shuō)明存在較多的錯(cuò)分情況(其他錯(cuò)分為玉米),而其他的用戶(hù)精度較高, 但是產(chǎn)品精度較低, 說(shuō)明存在較多的漏分情況(其他錯(cuò)分為大豆和玉米); 而支持向量機(jī)方法情況與最大似然分類(lèi)方法類(lèi)似; 隨機(jī)森林相比其他 2類(lèi)方法, 各類(lèi)作物無(wú)論是制圖精度還是用戶(hù)精度, 都有明顯的提升, 說(shuō)明隨機(jī)森林方法比傳統(tǒng)監(jiān)督分類(lèi)方法具有更高的作物分類(lèi)識(shí)別能力。

2.2　增加輔助分類(lèi)信息后3種分類(lèi)方法結(jié)果對(duì)比

分別計(jì)算原始影像的歸一化植被指數(shù)NDVI、歸一化水體指數(shù) NDWI, 并進(jìn)行主成分變換, 提取主成分波段的前4個(gè)波段, 共獲得6個(gè)輔助分類(lèi)波段,與原始OLI影像的7個(gè)波段疊加組合, 形成13個(gè)波段的待分類(lèi)影像。與原始影像分類(lèi)相同, 分別采用3種分類(lèi)方法, 使用相同的地面樣方數(shù)據(jù)進(jìn)行作物分類(lèi), 并與真值影像對(duì)比, 結(jié)果如圖7所示。分類(lèi)精度如表 3所示, 增加輔助信息后, 最大似然分類(lèi)和支持向量機(jī)的分類(lèi)精度基本沒(méi)有變化, Kappa系數(shù)也未提高; 而隨機(jī)森林方法的總體分類(lèi)精度則由原來(lái)的94.32%提高到95.81%, 提高了1.49個(gè)百分點(diǎn), Kappa系數(shù)則由0.91提高到0.94, 表明輔助信息的加入可以在一定程度上提高作物的分類(lèi)識(shí)別能力和精度,但是整體提升的效果有限。在添加了輔助信息后,相比最大似然分類(lèi)方法, 總體識(shí)別精度從 90.22%提高到95.81%, 提高了5.59個(gè)百分點(diǎn), 大豆的制圖精度從 90.22%提高到 98.32%, 提高了 8.1個(gè)百分點(diǎn),玉米的用戶(hù)精度從 84.27%提高到 94.88%, 提高了10.61個(gè)百分點(diǎn)。

表2　基于原始影像3種分類(lèi)方法的混淆矩陣Table 2　Confusion matrix of three classification methods based on original image

圖6　基于原始影像3種方法分類(lèi)結(jié)果Fig. 6　Classification results by three methods based on original imagea： 最大似然分類(lèi)結(jié)果; b： 支持向量機(jī)分類(lèi)結(jié)果; c： 隨機(jī)森林分類(lèi)結(jié)果; d： 最大似然分類(lèi)結(jié)果局部; e： 支持向量機(jī)分類(lèi)結(jié)果局部; f： 隨機(jī)森林分類(lèi)結(jié)果局部。a： maximum likelihood classification result; b： support vector machine classification result; c： random forest classification result; d： part of maximum likelihood classification result; e： part of support vector machine classification result; f： part of random forest classification result.

表3　增加輔助特征波段后的3種分類(lèi)方法分類(lèi)結(jié)果混淆矩陣Table 3　Confusion matrix of three methods based on the stacked image

圖7　增加輔助特征后的3種方法分類(lèi)結(jié)果Fig. 7　Classification results of three methods based on the stacked imagea： 最大似然分類(lèi)結(jié)果; b： 支持向量機(jī)分類(lèi)結(jié)果; c： 隨機(jī)森林分類(lèi)結(jié)果; d： 最大似然分類(lèi)結(jié)果局部; e： 支持向量機(jī)分類(lèi)結(jié)果局部;f： 隨機(jī)森林分類(lèi)結(jié)果局部。a： maximum likelihood classification result; b： support vector machine classification result; c： random forest classification result; d： part of maximum likelihood classification result; e： part of support vector machine classification result; f： part of random forest classification result.

分析隨機(jī)森林方法增加輔助特征前后各特征在決策分類(lèi)中的重要性, 結(jié)果如圖 8所示。原始 OLI數(shù)據(jù)中, 紅光波段和 2個(gè)短波紅外波段對(duì)于分類(lèi)的重要性較高, 而海岸、藍(lán)、綠、紅光波段的重要性則較低; 在增加了NDVI、NDWI和PCA前4個(gè)波段后, 對(duì)于分類(lèi)重要性較高的依然是近紅外和 2個(gè)短波紅外波段。可以認(rèn)為, OLI原始數(shù)據(jù)中已經(jīng)包含了較為豐富的作物識(shí)別信息, 而通過(guò)波段運(yùn)算、主成分變化生成的新特征波段, 實(shí)際上是一種人工的信息挖掘方式, 在原有信息已能被充分利用的情況下, 這些變換并不能提高數(shù)據(jù)中對(duì)于分類(lèi)有效的信息, 因此對(duì)于分類(lèi)精度提升效果并不明顯。可以在表 3中發(fā)現(xiàn), 即使是隨機(jī)森林方法, 精度也沒(méi)有明顯的提升。

圖8　增加輔助特征前后各特征變量的重要性Fig. 8　Variable importance before and after adding auxiliary featuresa： 增加輔助特征前各波段重要性; b： 增加輔助特征后各波段重要性。a： variable importance before adding auxiliary features; b： variable importance after adding auxiliary features.

2.3　3種分類(lèi)方法分類(lèi)時(shí)間對(duì)比

利用普通工作站統(tǒng)計(jì) 3類(lèi)方法的分類(lèi)時(shí)間, 工作站的CPU為i7處理器, 頻率為3G Hz, 內(nèi)存為8G,統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表4所示。最大似然分類(lèi)方法的耗費(fèi)時(shí)間最少, 僅約145 s; 支持向量機(jī)分類(lèi)時(shí)間耗費(fèi)最多,大約為 11 000 s; 隨機(jī)森林的分類(lèi)時(shí)間居中, 約為1800 s。綜合考慮各分類(lèi)方法的作物分類(lèi)精度及時(shí)間,可以看出, 最大似然分類(lèi)方法分類(lèi)時(shí)間上具有明顯的優(yōu)勢(shì), 但是分類(lèi)精度相對(duì)較低; 而支持向量機(jī)方法耗費(fèi)時(shí)間最長(zhǎng), 約為最大似然分類(lèi)方法的 76倍,隨機(jī)森林方法的 6倍多, 且作物分類(lèi)識(shí)別精度并未有顯著提升, 整體上劣勢(shì)較大; 隨機(jī)森林方法的作物識(shí)別精度最高, 且分類(lèi)時(shí)間相對(duì)適中, 對(duì)于農(nóng)情遙感監(jiān)測(cè)作物面積提取具有較大的整體優(yōu)勢(shì)。

根據(jù)隨機(jī)森林方法的原理, 其決策樹(shù)可以很方便地并行生成, 且每棵樹(shù)都不需要剪枝處理, 使其訓(xùn)練時(shí)間大幅減少。且隨機(jī)森林分類(lèi)方法繼承了決策樹(shù)分類(lèi)方法分類(lèi)速度快的優(yōu)勢(shì), 應(yīng)用訓(xùn)練完成的隨機(jī)森林模型進(jìn)行影像分類(lèi)的耗時(shí)也很少。綜合這兩個(gè)因素, 使隨機(jī)森林方法在獲取較高分類(lèi)精度的同時(shí), 耗時(shí)也較少。

表4　3種分類(lèi)方式作物分類(lèi)提取耗費(fèi)時(shí)間Table 4　Classification time of the three methods

3　討論

隨機(jī)森林方法作為機(jī)器學(xué)習(xí)中的重要算法, 具有簡(jiǎn)單、容易實(shí)現(xiàn)、計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)小、調(diào)整參數(shù)少等優(yōu)點(diǎn), 且能快速處理海量高維度數(shù)據(jù)。相比最大似然分類(lèi)和支持向量機(jī)分類(lèi), 隨機(jī)森林方法能在適當(dāng)?shù)臅r(shí)間內(nèi)取得更高的分類(lèi)精度。同時(shí), 該方法通過(guò)對(duì)樣本和特征屬性的雙重隨機(jī)抽樣, 使得最終訓(xùn)練獲取的分類(lèi)模型具有更強(qiáng)的泛化性能, 能更好地處理包含噪聲(如云、霧等)的數(shù)據(jù)并獲取較高的精度。

在本文中, 最大似然分類(lèi)、支持向量機(jī)、隨機(jī)森林分類(lèi)都使用默認(rèn)參數(shù)。對(duì)于最大似然分類(lèi)和隨機(jī)森林分類(lèi), 一般默認(rèn)參數(shù)即可獲得較高的分類(lèi)精度, 參數(shù)調(diào)整對(duì)于分類(lèi)結(jié)果影響較小。而不同的核函數(shù)及相應(yīng)參數(shù)的設(shè)置, 可能對(duì)支持向量機(jī)分類(lèi)結(jié)果產(chǎn)生較大影響, 通過(guò)參數(shù)優(yōu)化可能實(shí)現(xiàn)更高的分類(lèi)精度。但參數(shù)優(yōu)化的耗時(shí)將成倍于分類(lèi)耗時(shí), 且優(yōu)化后的參數(shù)在其它影像分類(lèi)中可能并非最優(yōu)。這些因素限制了支持向量機(jī)在農(nóng)情遙感監(jiān)測(cè)實(shí)際業(yè)務(wù)中的應(yīng)用。隨機(jī)森林分類(lèi)基本無(wú)需調(diào)整參數(shù), 且精度相比同樣無(wú)需調(diào)整參數(shù)的最大似然分類(lèi)方法更高。因此, 隨機(jī)森林方法可作為最大似然分類(lèi)方法的替代方法, 廣泛應(yīng)用到農(nóng)情遙感監(jiān)測(cè)實(shí)際業(yè)務(wù)工作中。

隨機(jī)森林方法另一個(gè)優(yōu)勢(shì)是能對(duì)影像特征的重要性進(jìn)行排序, 當(dāng)輸入影像具有較多的特征維度時(shí),可以利用特征重要性進(jìn)行特征的篩選, 剔除無(wú)關(guān)特征, 并降低計(jì)算量, 提高識(shí)別精度。這一優(yōu)勢(shì)對(duì)于數(shù)據(jù)特征數(shù)量較多的多時(shí)序影像分類(lèi)、面向?qū)ο蠓诸?lèi)等應(yīng)用領(lǐng)域具有重要的意義。

4　結(jié)論

相比傳統(tǒng)的最大似然分類(lèi)法及支持向量機(jī)方法,隨機(jī)森林方法在遙感影像作物識(shí)別分類(lèi)中具有較高的精度, 且分類(lèi)耗時(shí)適中, 智能化程度較高, 具有高分辨率遙感影像作物精細(xì)識(shí)別業(yè)務(wù)化應(yīng)用的潛力。

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