黃土高原典型區土地利用分類方法比較研究

徐雯亮 王志剛

摘 要：基于面向對象的采樣點和多種特征分類，本文以黃土高原典型區延安市吳起縣為研究區，采用CART決策樹分類、Bayes分類、隨機森林分類方法提取土地利用類型，同時對比傳統最大似然法分類，對分類結果進行分析評價。結果表明，面向對象方法得到的分類結果地類邊界與實際相符，其中隨機森林分類效果最優。對于不同地類，面向對象Bayes分類方法適用于采礦用地;面向對象隨機森林分類對建設用地分類精度較高;面向對象方法及傳統最大似然法對草地、林地分類精度均較好;基于面向對象的方法，采用隸屬度函數對水域的分類較為準確，但對于細小水體的提取，傳統最大似然提取效果更優。研究成果為中低分辨率遙感影像的黃土高原地區典型地物類型提取提供了方法參考。

關鍵詞：黃土高原;面向對象;土地利用;遙感指數

中圖分類號：F323.211文獻標識碼：A文章編號：1003-5168（2020）26-0155-04

Abstract： Based on object-oriented sampling points and multiple feature classifications， this paper took Wuqi County， Yan'an City， a typical area of the Loess Plateau， as the research area， and used CART decision tree classification， Bayes classification， and random forest classification methods to extract land use types， and compared with the traditional maximum likelihood classification， analyzed and evaluated the classification results at the same time. The results show that the classification result obtained by the object-oriented method is consistent with the actual situation， and the random forest classification effect is the best. For different land types， the object-oriented Bayes classification method is suitable for mining land; the object-oriented random forest classification has a higher classification accuracy for construction land; the object-oriented method and the traditional maximum likelihood method have better classification accuracy for grassland and woodland; based on the object-oriented method， the classification of waters by the membership function is more accurate， but for the extraction of small water bodies， the traditional maximum likelihood extraction is more effective. The research results provide a method reference for the extraction of typical feature types in the Loess Plateau from low- and medium-resolution remote sensing images.

Keywords： Loess Plateau;object oriented;landuse;remote sensing index

典型地區土地利用/覆被信息獲取對分析環境變化及合理布局資源具有重要意義[1]。隨著衛星傳感器技術及分類算法的發展，面向對象分類最大限度地利用分割后對象的光譜、紋理、拓撲關系等特征，避免了傳統分類單純基于地物光譜信息造成的地物破碎、不連續的現象[2]。許多學者[3-6]對黃土高原地區的研究集中在高分辨率及特征地物的提取，對于黃土高原地區中低分辨率面向對象方法提取典型地物的研究還不多見。

本文基于采樣點和多種特征的面向對象分類方法對黃土高原典型區延安市吳起縣土地利用類型進行提取，分析評價不同方法的分類效果，探究面向對象方法對地貌類型復雜的黃土高原典型區的適用性，得到適宜研究區中低分辨率遙感影像的地物提取方法，為黃土高原地區典型地物類型提取提供方法參考。

1 研究區概況

吳起縣地處陜西省延安市西北部，全境屬黃土高原丘陵溝壑區，土地利用地域差異明顯，吳起縣于1998年開始施行封山禁牧和退耕還林政策，生態環境得以改善。吳起縣境內石油、天然氣資源豐富，采礦用地遍布山間，是陜北石油產量最大縣，地區發展特點顯著。

2 數據來源及研究方法

2.1 數據來源及處理

研究數據源包括：2018年6月14日的Landsat-8 OLI影像、吳起縣行政區界線、野外調查采樣點位置及屬性信息、高分一號遙感影像等。將所有數據統一坐標系，以保證不同數據疊加沒有偏差，對Landsat8 OLI影像進行輻射定標、大氣校正、Gram-schmidt（GS）融合、裁剪等處理，生成吳起縣空間分辨率15 m的融合影像。

2.2 研究方法

2.2.1 樣本選取。結合研究區土地利用地域特點并對照《第三次全國國土調查土地分類》一級類，歸并光譜信息基本一致的地類，將研究區土地利用類型分成建設用地、采礦用地、水域、林地、草地、耕地六類。結合實地調查的地類數據，遵循代表性、統計性、準確性等原則[7]，參考高分一號遙感影像選取各地類采樣點，共計480個，各地類采樣點數據可分離性較好，選取的采樣點按比例分為訓練和測試驗證點。面向對象方法對水域分類時采用規則分類，因此將水域訓練采樣點剔除，保留水域測試驗證采樣點，最終得到面向對象方法訓練采樣點280個、測試驗證采樣點144個、傳統最大似然法訓練采樣點336個、測試驗證采樣點144個。

2.2.2 多尺度分割。利用自下而上的多尺度分割算法生成具有一定尺度間隔的多尺度影像對象層，借助ESP（Estimation of Scale Parameters）[8]尺度評價工具自動獲取吳起縣最優分割尺度。ESP工具統計影像同質性的局部方差[LV]（Local Variance）以及[LV]變化率值[ROC]（Rates Of Change），當變化率曲線出現極大值，所有極大值點為不同地物對應的最優分割尺度備選值[9]。

[ROC=LVL-LVL-1LVL-1×100] ? ? ? ? ? ? ? ? ? （1）

式中，[LVL]，[LVL-1]分別為[L]層和[L]-1層的平均標準差。

2.2.3 特征選取。為提高分類精度，選取植被、土壤、建筑、水體等四種常見指數作為分類特征，在消除地形影響的同時表征亮度增強的特征地物?？紤]到吳起縣采礦用地鮮明的幾何特點，增加面積及形狀指數作為分類特征。最終選取14個特征構建分類特征屬性集，分別為歸一化植被指數（NDVI）、歸一化土壤指數（NDSI）、改進的歸一化裸露指數（MNDBI）、改進的歸一化水體指數（MNDWI）、7個波段的均值（Mean）、形狀指數（Shape Index）、面積（Area）、長寬比（Length/width）。

3 結果分析

3.1 分類結果

充分利用Landsat8 OLI多光譜影像特征，采用Matlab軟件實現最佳指數因子（Optimum Index Factor，OIF）指數計算，最終選取652波段作為Landsat 8 OLI最優波段組合。采用eCognition軟件執行多尺度分割算法時，將6波段（SWIR1波段）、5波段（NIR波段）、2波段（B波段）三者分割權重設為2，其余權值設為1，使最優波段組合參與分割的權值增大。分割起始尺度分別設置為50、80、100，形狀因子、緊致度因子分別設置為0.1和0.5，循環次數100次，得到的分割結果如圖1所示。

由圖1可知，當分割尺度為58、69、74、78、86、102等值時，局部方差達到極大值，這些值可能為影像最優分割尺度。經反復試驗，當分割尺度為78時，分割效果最好，地物分割適度，未出現分割過擬合或分割不完全現象。

通過計算所有對象近紅外波段均值，利用隸屬度小于函數，不斷調整特征的上下限范圍，最終確定水域近紅外波段均值介于0～382。然后，基于訓練采樣點及不同特征參數，對剩余地物分別采用面向對象的CART決策樹分類、Bayes分類、隨機森林分類等方法進行分類。為對比分類結果，將傳統最大似然法作為參照。為比較局部分類效果，截取中心城區包含各種地物的區域對地面同名地物進行分類結果對比，如圖2所示。

由圖2可知，最大似然法得到的結果“椒鹽”現象嚴重，地物邊界與實際存在差別，同一地物中存在錯分像元。面向對象方法分類結果地類邊界連貫，更接近于實際，避免了地物破碎的現象。傳統最大似然分類對于細小河流的提取效果優于面向分類方法，原因在于夏季河道周圍密布林草，河流的近紅外特征不明顯，對于中低分辨率遙感影像，分割對象時出現林地和河流對象混分;而傳統最大似然分類是基于像元的分類，得到的分類結果離散，能夠更好地學習水域訓練采樣點。傳統最大似然分類出現耕地、建設用地、采礦用地的混淆，原因在于面積較小的采礦用地與零星分布的耕地或建設用地光譜特征相似，僅通過單一光譜特征不易區分。

3.2 精度評價

為更精確對比各種方法的分類精度及探討不同分類方法的適用性，利用測試驗證采樣點分別對上述4種方法建立分類混淆矩陣，進行精度對比。評價指標包括總體分類精度、制圖精度、用戶精度以及 kappa系數等[10]，評價結果如表1所示。

對于不同方法得到的分類結果，四種方法得到分類精度和與地表真實值的一致性各有差異，總體精度和Kappa系數優劣程度為：面向對象隨機森林分類>面向對象CART決策樹分類>面向對象Bayes分類>傳統最大似然法分類。面向對象方法分類優勢明顯高于傳統最大似然分類，隨機森林分類整體效果最優，總體分類精度達87.92%，Kappa系數為0.832 5。通過對比可以發現，對于不同地類，各種分類器展現出不同適用性。面向對象Bayes分類方法對于采礦用地的提取，用戶精度為75.71%，制圖精度達到82.05%，相較于其他三種方法，精度均較高且部分指標遠大于其他結果，因此該方法對采礦用地分類更為適用。草地、林地較易區分，四種方法的分類精度均較好;面向對象隨機森林分類對建設用地分類較為準確，制圖精度達到74.95%;面向對象方法構建隸屬度函數，對于水域的分類較為準確。傳統最大似然法更適用于黃土高原典型地區中低分辨率遙感影像中細小水體的提取。

4 結論

本文基于Landsat-8 OLI遙感影像，采用采樣點和多種特征的面向對象CART決策樹分類、Bayes分類、隨機森林分類方法對黃土高原典型地區土地利用類型進行提取，同時對比傳統最大似然分類，可得出如下結論。

面向對象方法提取的地類邊界與實際相符，地類分斑明確，避免了傳統基于像元分類所帶來的“椒鹽現象”問題。總體上，面向對象隨機森林方法對丘陵溝壑區分類效果最好，總體分類精度為87.92%，Kappa系數為0.832 5。

對于不同地類，采礦用地分類采用面向對象Bayes分類時精度較好;面向對象隨機森林分類更適用于建設用地分類;面向對象方法及傳統最大似然法對草地、林地分類精度均較好;基于面向對象的方法采用隸屬度函數對于水域的分類較為準確，傳統最大似然法更適用于黃土高原典型地區中低分辨率遙感影像中細小水體的提取。

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