使用衛星數據提取草地類型信息方法研究

文│李靜 牛康康（新疆維吾爾自治區農業技術推廣總站）

田源（新疆維吾爾自治區農業資源區劃和遙感應用中心）

根據地形和氣候特點將天山北坡草原分為低地草甸類、山地草甸類、溫性草原類、溫性草甸草原類、溫性荒漠類、溫性荒漠草原類、高寒草原類、高寒草甸類。荒漠草原主要為一年生草本類型，以叉毛蓬為建群種，5月下旬植被進入開花期，生長旺盛，7月植被進入黃枯期。草甸草原類植物種類組成豐富，主要為中生禾草和雜草類，有無芒雀麥、草原老鸛草、細葉早熟禾、新疆鵝觀草，是刈割兼放牧的主要基地，7月為雜草盛花期，植被生長旺盛。

隨著衛星遙感技術的發展，遙感技術已普遍應用于農牧業監測預警中，在草地退化、植被覆蓋度、草地沙化、草原長勢、草地生物量、草地載畜量等均有大量研究，草地遙感研究更深入、精確，推動草業向信息化、自動化方向發展。

不同草地類型物候期不同，針對應用一景影像提取不同草地類型面積信息的研究鮮有報道，為了通過一張圖提取不同草地類型面積，本研究采用一景5月影像荒漠草類盛花期和7月一景影像草甸草原類盛花期，通過波段運算，生成一景含有不同草地類型特征明顯的影像，成功提取不同草地類型信息。

一、研究區概況與數據處理

1.研究區概況。瑪納斯縣位于新疆維吾爾自治區準噶爾盆地南緣，地理位置東經：85°34′～86°43′，北緯：43°28′～45°38′。地形垂直分布完整典型，氣候差異顯著，水熱條件分配不均勻，草地類型豐富。

瑪納斯縣草原所處的地理位置和地形、氣候特點將草地分成低地草甸類、山地草甸類、溫性草原類、溫性草甸草原類、溫性荒漠類、溫性荒漠草原類、高寒草原類、高寒草甸類。其中，荒漠草原多分布于低山帶及低山山間盆地和山前傾斜平原的上部，總蓋度一般在10%～15%。灌叢和草甸一般在各大河流沿岸及沖積平原中有地下水補給的低地，覆蓋度一般在40%～80%。

◎圖1 不同時相研究區影像假彩色合成圖

2.數據源。遙感數據主要來源于國家基礎地理信息中心提供的高分一號WFV傳感器數據如表1所示。

表1 本研究應用的所有數據

3.數據處理。本研究以GF-1衛星1A級數據為原始數據，同時收集影像對應元數據文件及輻射定標系數、波譜響應函數等資料，應用Arcgis、ENVI、ERADS軟件進行輻射定標，應用6S大氣傳輸模型，根據衛星影像的實際情況確定模型的各個參數，進行大氣校正和幾何校正，獲取研究區GF-1衛星地表反射率數據。

二、結果與分析

1.利用研究區不同時相衛星影像數據進行波段運算，通過一張圖反映地物信息特征。根據不同草地類型的生育時期不同，選取荒漠類草地信息特征明顯，質量良好的5月18日覆蓋研究區影像一景，草甸類草地信息特征明顯，質量良好的7月19日覆蓋研究區影像一景。通過波段運算，B＝b1＋b2（b1為GF-1 WFV1 20140518假彩色合成影像，b2為GF-1 WFV2 20140719 假彩色合成影像），將兩景影像相加，進行假彩色合成，如圖1所示。通過目視解譯，影像內各類草地和農田信息特征明顯，草甸草原類呈深紅色，荒漠草原類呈淡紅色，農田類呈淺紅色。

2.提取不同草地類型草地信息。利用最大似然法提取不同草地類型信息，最大似然法相比其他分類器考慮的因素較多，分類準確。通過對影像目視解譯可以提取出荒漠類、荒漠草原類、草甸類、農田類。因此，按照該研究區草地類型分類研究提取溫性荒漠類，農田類，溫性荒漠草原類，溫性草原、草甸類，高寒草原、草甸類和其他類。

選擇訓練樣本，訓練樣本的選擇直接影響分類結果，在選擇訓練樣本時使感興趣區域遍布整個類別。

斑塊處理，分類結果顯示，背景有部分小斑塊分布，使用主要次要分析方法（通過分析周圍的4個或8個像元，判定一個像元是否與周圍的像元同組。如果一類中被分析的像元數少于輸入的閾值，這些像元就會被從該類中刪除，刪除的像元歸為未分類的像元），將小斑塊歸為背景。如圖2所示。

◎圖2 小斑塊去除前后效果圖

3.輸出不同草地類型信息提取圖。通過以上分析，在Arcgis中輸出地物信息分布圖，地物特征明顯，分類清晰，溫性荒漠類，農田，溫性荒漠草原類，溫性草原、草甸類，高寒草原草甸類都可以提取出來，同時，高寒草原、草甸類山谷由于此處海拔較高，山體陡峭，受制于山體陰影的影響，難以提取結果。如圖3所示。

◎圖3 研究區不同草地類型信息提取圖

4.精度驗證。影像分類精度評價主要應用Kappa系數精度評價，Kappa系數精度評價方法是一種多變量分析方法，許文寧等將Kappa系數引入到干旱預測模型的精度評價中，通過探討Kappa系數作用和機理，Kappa系數可以從整體上評價模型的預測精度。因此，筆者應用Kappa系數檢驗不同草地類型提取精度。

選用GF-1 WFV4 20130514，GF-1 WFV4 20130731兩景影像作為檢驗影像，通過精度驗證，總精度為86.55%，Kappa系數為0.8063。如圖4所示。

三、結論

本研究利用高分一號衛星數據探討不同草地類型提取方法，通過多時相影像相加的辦法，將所有地物信息反映到一景影像上。結果如下。

1.通過選取研究區不同時相的兩景影像進行波段運算相加，對相加后的影像進行假彩色合成，能在一景影像上將地物特征明顯的表現出來。通過目視解譯能明顯辨別出農田類、草甸草原類、荒漠草原類。

2.通過采用最大似然法提取研究區不同草地類型信息，提取出溫性荒漠類，農田，溫性荒漠草原類，溫性草原、草甸類，高寒草原草甸類6類地物信息。

3.通過對分類結果進行精度驗證，分類總精度達到86.55%，Kappa系數為0.8063。

四、討論

1.利用遙感技術提取草地信息，部分研究大多都基于國外衛星數據，本文通過使用高分一號衛星數據提取草地信息，得到了很好的效果，表明高分一號衛星數據可以應用于農牧業領域研究。

2.由于不同草地類型生育時期的差異，很難通過同一時相影像提取草地信息，筆者通過不同時相影像相加的辦法提取草地信息，該方法精度高，在已有研究中鮮有報道，具有較強的創新性。

◎圖4 研究區不同草地類型信息提取精度驗證

3.在精度驗證中，本研究由于高寒草甸區山體陡峭，條件有限，故使用衛星影像作為檢驗數據說服力不強，在今后研究中選擇足夠樣本的實際調查數據建立精度驗證數據庫，使研究結果更為精確。