哨兵一號協(xié)同吉林一號影像的樹種識別研究

王長青 李貝貝 朱瑞飛 常守志

摘 要：? 針對C波段合成孔徑雷達影像協(xié)同光學影像進行森林分類時失相干現(xiàn)象較為嚴重的問題，提出將冬季相近時相合成孔徑雷達的相干系數(shù)影像進行均值處理的方法，有效抑制了失相干現(xiàn)象，得到與森林樹種相關的相干系數(shù)影像。本文分別利用Sentinel-1后向散射強度、相干系數(shù)和吉林一號光學A星影像，對長春市凈月潭森林公園的樹種進行分類研究。結(jié)果顯示：在僅用吉林一號光學A星數(shù)據(jù)進行分類時，總體分類精度為82.3%，Kappa系數(shù)為0.79;在使用吉林一號數(shù)據(jù)和哨兵一號強度數(shù)據(jù)進行分類時，總體分類精度為85.2%，Kappa系數(shù)為0.825;在使用吉林一號數(shù)據(jù)、哨兵一號強度數(shù)據(jù)和相干性數(shù)據(jù)進行分類時，總體分類精度為87.8%，Kappa系數(shù)為0.855;在使用吉林一號數(shù)據(jù)、哨兵一號強度數(shù)據(jù)和相干性數(shù)據(jù)進行分類以后，相較于僅使用吉林一號數(shù)據(jù)，落葉松用戶精度由原來的59%提升到了72%，表明光學影像結(jié)合C波段合成孔徑雷達影像可提高森林樹種分類精度。

關鍵詞： 分類精度;吉林一號;哨兵一號;相干系數(shù)

中圖分類號 ：S771??? ?文獻標識碼 ：A?? ?文章編號 ：1006-8023（2020）02-0040-09

Study on Tree Species Identification by Combining Sentinel-1 and JL101A Images

WANG Changqing1， LI Beibei1， ZHU Ruifei1， CHANG Shouzhi2

（1.Chang Guang Satellite Technology Co.Ltd.， Changchun 130000， China; 2.Changchun Urban and Rural Planning and Design Institute， Changchun 130022， China）

Abstract： Aiming at the serious problem of de-coherence in the forest classification of the C-band synthetic aperture radar image in conjunction with the optical image， a method of averaging coherence coefficient images in multiple periods in winter obtained by coherent imaging of similar time-phase radar images is proposed to effectively suppress the de-coherence phenomenon to obtain coherence coefficient images related to forest tree species. This paper uses the Sentinel-1 backscattering intensity， coherence coefficient and JL101A image to classify the tree species of the moon lake national forest park in Changchun. The results show that when using only JL101A for classification， the overall classification accuracy is 82.3%， Kappa coefficient is 0.79; when using JL101A data and Sentinel-1 intensity data for classification， the overall classification accuracy is 85.2%， and the Kappa coefficient is 0.825; when using JL101A data， Sentinel-1 intensity data and coherence data for classification， the overall classification accuracy is 87.8%， and the Kappa coefficient is 0.855. After using JL101A data， Sentinel-1 intensity data and coherence data to classify， compared with using only JL101A data， the precision of user accuracy is increased from 59% to 72%. It shows that the optical image combined with the effective coherence coefficient and backscattering intensity of C band synthetic aperture radar image can improve the classification accuracy of forest tree species.

Keywords： Classification accuracy; JL101; Sentinel-1; coherence coefficient

收稿日期： 2019-10-25

基金項目： 吉林省科技發(fā)展項目（20170204036SF）

第一作者簡介： 王長青，碩士，助理研究員。研究方向：合成孔徑雷達。E-mail：1548958627@qq.com

引文格式： 王長青，李貝貝，朱瑞飛，等.哨兵一號協(xié)同吉林一號影像的樹種識別研究[J].森林工程，2020，36（2）：40-48.

WANG C Q， LI B B， ZHU R F， et al. Study on tree species identification by combining Sentinel-1 and JL101A images[J]. Forest Engineering，2020，36（2）：40-48.

0 引言

森林在全球水文、生態(tài)、碳循環(huán)及氣候變化中起著重要作用[1]。在森林的科學研究中，森林類型劃分是森林樹高、胸徑和生物量等參數(shù)提取的基礎[2]，也是林業(yè)遙感關鍵技術模型和林業(yè)遙感產(chǎn)品不可或缺的關鍵參數(shù)[3]，其在森林應用和研究中具有重要意義。森林類型劃分有基于傳統(tǒng)的人工方式和基于遙感技術的方式[4]。基于傳統(tǒng)的人工方式不僅需要消耗大量的人力物力財力，而且需要大量的調(diào)研時間[5]，且只能對點進行觀測，對于環(huán)境條件較差、人力無法到達的區(qū)域不能進行森林資源調(diào)查，重復監(jiān)測周期長[6]。基于遙感技術的分類方法可以對大范圍區(qū)域進行監(jiān)測，具有觀測快、重復周期短和成本低等優(yōu)點[7]，目前已成為森林分類的常用方法。使用遙感技術進行地物分類的方法主要包括光學遙感分類和合成孔徑雷達（Synthetic Aperture Radar，SAR）分類[8-9]，其中使用SAR數(shù)據(jù)進行地物分類的方法主要是基于SAR后向散射強度影像進行分類。胡宇宸[10]利用ENVISAT ASAR雙極化數(shù)據(jù)結(jié)合TM圖像進行了森林分類研究，結(jié) 果顯示將多源數(shù)據(jù)融合能提高森林分類的精度。趙明瑤等[11]、王新云等[12]協(xié)同HJ-1B光學數(shù)據(jù)和RADARSAT-2 C波段雷達數(shù)據(jù)，通過影像融合提高了草地分類精度。近年來，有學者提出聯(lián)合L波段SAR的強度數(shù)據(jù)和相干性數(shù)據(jù)進行森林分類的方法，但少有基于C波段相干性數(shù)據(jù)的森林分類研究。哨兵一號（Sentinel-1）是歐空局研制的C波段SAR衛(wèi)星[13]，目前使用Sentinel-1數(shù)據(jù)進行森林分類的研究多使用后向散射強度數(shù)據(jù)，本文提出使用Sentinel-1相干性數(shù)據(jù)和強度數(shù)據(jù)進行森林分類的方法，以期提高森林分類精度。本文使用吉林省長春市凈月潭國家森林公園的Sentinel-1強度數(shù)據(jù)、相干性數(shù)據(jù)以及吉林一號光學A星數(shù)據(jù)，使用SVM支持向量機方法進行森林分類研究。

1 研究區(qū)以及數(shù)據(jù)介紹

凈月潭國家森林公園位于吉林省長春市東南部，為國家AAAAA級風景區(qū)，是長春市的天然氧吧。其地理空間范圍為125°25′52″～ 125°30′35″E，43°45′ ～ 43°48′18″N，海拔為220 ～ 406.5 m，地處溫帶半濕潤季風氣候區(qū)。景區(qū)面積為96.38 km2，其中水域面積為5.3 km2，潭水將公園分為南北兩部分，潭南為平原地帶，潭北為低山丘陵地帶。公園內(nèi)共有550多種高等植物，內(nèi)含30多個樹種的完整生態(tài)系統(tǒng)，其中以黑皮油松（Pinus tabuliformis），長白落葉松（Larix olgensis）和樟子松（P. sylvestris var.mongolica）為主，另有少量的蒙古櫟（Quercu mongolica）、水曲柳（Fraxinus mand shurica）和胡桃楸（Juglans mandshurica），森林覆蓋率達96%以上。本文對凈月潭森林公園內(nèi)的主要樹種進行森林分類研究。

吉林一號光學A星是吉林一號衛(wèi)星星座中的高分光學衛(wèi)星，共有4個波段，其中全色波段分辨率為0.72 m，多光譜波段分辨率為2.88 m，幅寬為11.6 km，凈月潭森林公園的吉林一號光學A星影像如圖1所示。

本研究使用的Sentinel-1數(shù)據(jù)從歐空局獲取，重復周期為12 d，C波段中心波長為5.6 cm。Sentinel-1有Sentinel-1A和Sentinel-1B兩顆衛(wèi)星，其成像模式共有4種，分別為條帶模式（Strip Map，SM）、干涉寬條幅模式（Interferometric Wide Swath，IW）、超寬幅模式（Extra Wide Swath，EW）和波模式（Wave，WV）[14]，Sentinel-1默認成像模式為IW模式。IW成像模式下獲取的數(shù)據(jù)為雙極化模式（VV極化和VH極化），幅寬為250 km，空間分辨率為5 m × 20 m。Sentinel-1 IW模式數(shù)據(jù)幾何分布如圖2所示。從圖2中可以看出，IW模式數(shù)據(jù)在距離向上共有3個子條帶，每個子條帶由多個連續(xù)的子刈幅（burst）組成。

本研究使用的外業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)為東北林業(yè)大學邢艷秋教授團隊提供，調(diào)查時間為2017年9月14日至2017年9月21日，調(diào)查方式為單木檢尺，獲取了凈月潭國家森林公園的樹種分布以及其他林木參數(shù)，樹種分布如圖3所示。

凈月潭森林公園內(nèi)林地多為人工林，樹種較為繁雜，但仍以黑皮油松、長白落葉松和樟子松為主。黑皮油松主要分布在凈月潭森林公園的北部，而長白落葉松和樟子松主要分布在凈月潭南部。本文針對公園內(nèi)的主要樹種（油松、落葉松和樟子松）進行森林分類研究。

2 數(shù)據(jù)處理

2.1 Sentinel-1數(shù)據(jù)處理

本研究使用的Sentinel-1數(shù)據(jù)是長春市2016年11月24日的影像，其在面向森林分類研究的預處理流程主要包括以下步驟：提取研究區(qū)、去除熱噪聲、輻射定標、去脈沖、多視處理、濾波、輻射地形校正和幾何校正。

（1）提取研究區(qū)

由于IW模式下Sentinel-1影像幅寬較大，空間分辨率較高，導致其影像數(shù)據(jù)量較大，數(shù)據(jù)處理耗時較長，通過提取研究區(qū)所在的子條帶和burst來達到縮減數(shù)據(jù)量的目的。長春市在Sentinel-1影像的IW2子條帶內(nèi)，burst范圍為4～7。

（2）輻射定標

輻射定標是通過建立原始影像DN值與標準后向散射截面的關系，從而將原始影像轉(zhuǎn)化為具有實際物理意義量值的過程。Sentinel-1輻射定標公式為：

value（i）= |DNi| Ai2?? （1）

式中：value（i）可以是σ0i、β0i;Ai可以是sigmaNought（i）、betaNought（i）。

（3）多視處理

在SAR系統(tǒng)中，多視處理是將合成孔徑雷達的多普勒帶寬分割成N等份，每一份獨立成像得到多視子圖像，再求取N幅多視子圖像強度平均值的過程。多視處理在抑制相干斑噪聲的同時，將分辨單元從矩形轉(zhuǎn)化為方形。本研究使用的多視比例為5∶ 1。

（4）濾波

在SAR影像中，每個像元的回波信號是由像元內(nèi)大量微小散射體共同作用的結(jié)果[15]。由于微小散射體反射的雷達波頻率相同，所以回波信號是由微小散射體反射信號相干疊加的結(jié)果，該現(xiàn)象造成了SAR影像中固有存在的相干斑噪聲。濾波是除了多視處理以外對相干斑噪聲抑制較為有效的技術手段。本研究采用對同質(zhì)區(qū)域進行濾波平滑的同時仍能對邊緣有較好保留的精化Lee濾波方法[16]。

（5）輻射地形校正

由于SAR為側(cè)視成像，SAR影像為地物目標后向散射的結(jié)果，地物目標后向散射能量的大小除了與地物形狀、結(jié)構、粗糙度和濕度等相關，還受到當?shù)厝肷浣堑挠绊懀數(shù)厝肷浣窃叫。笙蛏⑸湓綇姟AR影像的該特性在分類時會導致不同地形坡度下同種地物的錯分以及不同種地物的誤分，對分類結(jié)果造成巨大影響。根據(jù)Sentinel-1軌道信息和DEM數(shù)據(jù)可得到當?shù)厝肷浣牵霉剑?）和公式（3）對后向散射系數(shù)進行地形輻射校正。

r0=σ0/cos θ。? （2）

ρ0=r0×pix×cos ɑ。? （3）

式中：σ0為后向散射系數(shù);θ為當?shù)厝肷浣?r0為入射角校正之后的后向散射系數(shù);pix為像元面積歸一化因子;ɑ為影像中心入射角;ρ0為輻射地形校正之后的后向散射系數(shù)。

（6）幾何校正

由于SAR獨特的成像方式，導致其在SAR影像中存在固有的幾何畸變，常見的幾何畸變包括疊掩、透視收縮、頂?shù)孜灰坪屠走_陰影等。利用研究區(qū)的DEM數(shù)據(jù)和衛(wèi)星成像時的軌道信息生成模擬SAR影像，根據(jù)模擬SAR影像與真實SAR影像之間的后向散射強度特征、紋理特征等對真實SAR影像進行幾何校正，消除幾何畸變，并將SAR影像從距離向多普勒坐標系轉(zhuǎn)化到大地坐標系[17]。

經(jīng)過以上預處理，得到的長春市Sentinel-1 VV極化影像如圖4所示。

2.2 吉林一號光學A星數(shù)據(jù)處理

本研究使用吉林一號光學A星的多光譜數(shù)據(jù)進行森林分類研究，包含紅、綠、藍和近紅外波段，成像時間為2016年8月28日。在分類之前對其進行輻射定標、大氣校正和幾何精校正處理。

（1）輻射定標：輻射定標是利用原始影像DN值與輻射亮度值之間的函數(shù)關系，將原始影像轉(zhuǎn)化為具有實際物理意義量值的過程。

（2）大氣校正：大氣校正是消除電磁波因在傳輸過程中被大氣分子和氣溶膠吸收及散射而導致的衰減現(xiàn)象，它是遙感數(shù)據(jù)進行地面應用的前提，本研究采用6S大氣輻射傳輸模型對影像進行大氣校正。

（3）幾何精校正：本研究以高分光學影像為底圖，對吉林一號光學A星數(shù)據(jù)進行幾何校正，校正后凈月潭森林公園影像如圖5所示。

2.3 技術流程

本研究基于Sentinel-1數(shù)據(jù)和吉林一號光學A星數(shù)據(jù)，對凈月潭森林公園進行森林分類研究，其技術流程如圖6所示，用于森林分類的Sentinel-1數(shù)據(jù)包括VV極化和VH極化的強度數(shù)據(jù)與相干性數(shù)據(jù)。

3 結(jié)果與分析

3.1 相干系數(shù)

由于C波段波長較短，受植被冠層影響較大， Sentinel-1數(shù)據(jù)在時隔12 d之后，在森林區(qū)域大多為失相干狀態(tài)，并且時間間隔越長失相干現(xiàn)象越嚴重，如圖7所示。圖7中白色區(qū)域為高相干區(qū)域，對應城市建筑物;黑色區(qū)域為低相干區(qū)域，對應植被和水體，且水體相干性低于植被。

冬季的Sentinel-1影像相干性普遍高于植被生長期的相干性。對于生長期的植被，由于在兩期影像時間范圍內(nèi)，植被冠層變化較大，對于受冠層影響較大的C波段來說極易失相干;但在冬季，由于長春市氣溫較低，植被生長基本處于停滯狀態(tài)，地面變化較植被生長期小，相干性較強，如圖8所示。

由于單景相干系數(shù)影像易受到風等隨機性因素的影響而導致局部地區(qū)失相干，為了減弱隨機事件對分類的影響，求取凈月潭公園冬季17景具有較強相干性的相干系數(shù)影像的均值影像，結(jié)果如圖9所示。

從圖9可以看出，凈月潭森林公園以西的城區(qū)相干性最強，植被次之，水體相干性最低，并且VV極化平均相干系數(shù)普遍高于VH極化平均相干系數(shù)。對油松、落葉松和樟子松各取6個樣點，分析平均相干系數(shù)與樹種之間的關系，得到圖10結(jié)果。

從圖10可以看出在植被區(qū)中樟子松相干性最強，油松次之，落葉松相干性最低，相干性與植被類型表現(xiàn)出了明顯的相關性，因此相干性可作為樹種分類的有效參數(shù)。

3.2 分類結(jié)果以及精度評價

本研究利用SVM支持向量機方法分別對吉林一號光學A星數(shù)據(jù)、吉林一號光學A星數(shù)據(jù)結(jié)合Sentinel-1強度數(shù)據(jù)、吉林一號光學A星數(shù)據(jù)結(jié)合Sentinel-1強度和相干性數(shù)據(jù)進行分類研究，得到的分類結(jié)果如圖11所示。

從圖11可以看出，在僅用光學影像得到的分類結(jié)果中，由于部分建筑物為白色，導致有較多云層被誤分為建筑物，但在光SAR影像聯(lián)合分類結(jié)果中由于SAR影像穿云透雨的特性，建筑物和云層得到了正確的分類結(jié)果。在僅用光學影像和光學影像結(jié)合SAR強度數(shù)據(jù)得到的分類結(jié)果中，樟子松被誤分為了落葉松和草地，但在光學影像結(jié)合SAR影像強度數(shù)據(jù)和相干性數(shù)據(jù)的分類結(jié)果中得到了正確分類。在視覺方面，僅用光學影像和光學影像結(jié)合SAR強度數(shù)據(jù)得到的分類結(jié)果不均勻，碎片化較為嚴重，觀感較差;光學影像結(jié)合SAR影像強度數(shù)據(jù)和相干性數(shù)據(jù)得到的分類結(jié)果較為平滑，也更符合地面真實情況。

利用SVM支持向量機方法進行分類的精度見表1和表2。

從表1和表2可以看出，在總體分類精度中，光學影像結(jié)合SAR影像強度數(shù)據(jù)和相干性數(shù)據(jù)的分類精度最高，光學影像結(jié)合SAR強度數(shù)據(jù)的分類精度次之，僅用光學影像的分 類精度最 低，Kappa系數(shù)亦呈現(xiàn)相同的趨勢。光學影像結(jié)合SAR影像強度數(shù)據(jù)和相干性數(shù)據(jù)的分類結(jié)果中落葉松的分類精度得到了大幅提升，而樟子松和油松的分類精度提升較小。從圖10中可以看出，樟子松的相干系數(shù)略高于油松，但兩者相差不大，而落葉松的相干系數(shù)明顯小于樟子松和油松，所以在結(jié)合了相干性數(shù)據(jù)之后落葉松的分類精度得到了大幅提升，而樟子松和油松提升不大。

4 結(jié)論

基于吉林一號光學A星數(shù)據(jù)和Sentinel-1數(shù)據(jù)，利用SVM支持向量機方法對長春市凈月潭國家森林公園進行了分類研究。通過冬季鄰近時相SAR的相干系數(shù)均值影像，并結(jié)合Sentinel-1雙極化強度圖和吉林一號高分光學影像進行了森林分類研究，得到了如下結(jié)論：

（1）吉林一號光學A星數(shù)據(jù)結(jié)合Sentinel-1強度和相干性數(shù)據(jù)的分類精度較吉林一號光學A星數(shù)據(jù)結(jié)合Sentinel-1強度數(shù)據(jù)的分類精度更高，僅用吉林一號光學A星數(shù)據(jù)進行分類的精度最低。

（2）處于植被生長期的Sentinel-1影像容易失相干，但冬季影像相干性普遍較高，并與植被類型存在相關性。

（3）在凈月潭森林公園冬季Sentinel-1相干系數(shù)影像中，樟子松相干性最高，油松次之，落葉松相干性最低。

（4）Sentinel-1影像可以明顯改善光學影像中云和白色建筑物的錯分現(xiàn)象。

綜上所述，光學影像結(jié)合Sentinel-1強度數(shù)據(jù)和有效相干性數(shù)據(jù)能夠提高森林分類精度，為國家林草部門提供更精確的數(shù)據(jù)信息。

致謝： 感謝東北林業(yè)大學邢艷秋教授團隊提供的野外數(shù)據(jù)支持。

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