基于Sentinel-2破碎化地塊灌區作物種植結構的提取

吳 迪，楊鵬，周黎勇，李芳松，李凌鋒，張旭東*

基于Sentinel-2破碎化地塊灌區作物種植結構的提取

吳 迪1，楊鵬2，周黎勇3，李芳松3，李凌鋒3，張旭東2*

（1.中國灌溉排水發展中心，北京 100054；2.沈陽農業大學 水利學院，沈陽 110866；3.新疆水利水電科學研究院，烏魯木齊 830049）

【目的】探究基于Sentinel-2遙感影像的決策樹分類模型提取破碎化地塊灌區作物種植結構的適用性。【方法】選取新疆阿拉溝灌區為研究區，以2021年覆蓋作物全生育期的Sentinel-2遙感影像為數據源，結合田間調查和Google高清影像目視解譯采樣，基于主要作物物候信息、時序特征等分析確定作物識別的關鍵期閾值，構建決策樹模型進行灌區主要作物分類，并對分類結果精度驗證。【結果】基于Sentinel-2提取的灌區種植結構分布圖地塊紋理清晰，能夠滿足灌區用水管理需要；構建的決策樹分類模型可在灌區尺度實現作物分類，方法簡便易行，總體精度達到81.56%，系數為0.716 6。【結論】采用Sentinel-2遙感影像和決策樹分類方法識別破碎化地塊灌區復雜作物分類是可行的，可為灌區輸配水決策和農業用水精細化管理提供基礎信息。

Sentinel-2；灌區作物分類；時間序列；決策樹；破碎化地塊

0 引言

【研究意義】新疆地域廣闊、水資源問題突出，灌區類型多樣，其作物種植信息獲取對灌區乃至區域水資源優化配置尤為重要。當前，灌區作物種類、種植面積等信息主要依靠統計和抽樣調查獲取，無法獲取其空間分布，難以反映灌區實際情況，不能很好地滿足用水管理需求。遙感技術作為灌區基礎信息采集的一種有效手段，可彌補傳統方法中數據獲取客觀性、時效性、經濟性等方面不足，為灌區配水計劃制定、水權分配、用水總量控制和定額管理等提供有力支撐[1]。【研究進展】基于光譜的影像分類可分為監督與非監督兩類，目前監督分類方法較多，如決策樹（Decision Tree，DT）、最大似然（Maximum Likelihood，ML）、神經網絡（Neural Network, NN）、支持向量機（Support Vector Machine, SVM）等[2-5]。在眾多分類方法中，決策樹憑借其簡單高效、邏輯性強，且能用于無規則、無次序的樣本數據集等優點而成為一種較為常用的分類方法。目前常用的決策樹算法有ID3、CART、C4.5、C5.0、隨機森林等，它們的學習和容錯能力不同，對數據源及區域的適用性也存在差異[6]。李鑫川等[7]使用決策樹、支持向量機和最大似然分類法提取了黑龍江友誼農場大豆、玉米和水稻的種植信息，結果表明決策樹分類效果優于支持向量機和最大似然分類法。劉淑琴等[8]使用面向對象的C5.0決策樹算法提取江西南昌縣土地利用類型信息，結果表明采用C5.0決策樹算法在提取分類精度上明顯優于最大似然法和CART決策樹方法。在數據源方面，國內外常用的有AVHRR、SPOT、MODIS、MERIS、Landsat、WorldView-2、HJ、GF、Sentinel等，其時空分辨率、光譜波段信息、原始影像預處理、獲取難易程度等各不相同，已應用于不同尺度和區域的作物面積提取研究中[9]。由于作物分布提取模型通常基于單個像元的光譜特征對像元所屬作物類型進行分類，分類模型未考慮同一地塊內鄰近像元的關聯關系，也未考慮遙感像元與實際地物間的對應關系[10]，盡管有些中低分辨率影像（AVHRR、SPOT、MODIS和MERIS等）時間分辨率較高，但受到空間分辨率的限制，中低分辨率遙感數據的混合像元問題在地塊邊界尤為突出，給分類結果驗證、種植面積核算帶來較大不確定性，導致中低分辨率像元尺度的作物分布制圖產品難以滿足破碎化地塊灌區用水管理實際需求。為解決目前衛星傳感器不能同時獲取高時間、高空間分辨率影像的缺陷，集成不同時空分辨率的多源遙感數據能夠增強作物在物候和空間等特征上的差異信息，一定程度上克服了作物分類時“同物異譜，異物同譜”現象發生，但目前尚無一種普適性的時空融合算法，且模型比較復雜，不利于推廣應用[11]。因此，綜合考慮遙感數據時空分辨率、數據質量、數據預處理和獲取便捷程度等因素，采用免費且時空分辨率較好的Sentinel-2遙感影像作為灌區尺度種植結構提取的數據源是較為理想的選擇。【切入點】對于沙漠綠洲灌區破碎化地塊種植結構提取的相關研究較少且尚未有一種高效、精準的作物種植結構識別方法，制約著灌區農業用水的精細化管理。【擬解決的關鍵問題】本研究以阿拉溝灌區為研究區，基于Sentinel-2遙感影像的時序植被指數數據集，構建決策樹分類模型并提取灌區種植結構，探究時序植被指數結合作物關鍵生育期特征在破碎化地塊灌區作物識別中的優勢，以期構建一種高效、準確的作物種植結構識別方法，為灌區輸配水決策和農業用水精細化管理提供客觀、有效的作物空間分布信息。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

阿拉溝灌區位于新疆吐魯番盆地托克遜縣，為自流引水大型灌區，設計灌溉面積25 440 hm2，涉及博斯坦鎮、托克遜鎮、夏鎮、郭勒布依鄉、伊拉湖鎮和阿樂惠鎮等6個鄉鎮，如圖1所示。灌區屬典型的大陸性暖溫帶荒漠氣候，多年平均降水量6.4 mm，且主要集中在夏季，年蒸發量3 744 mm，年平均氣溫13.8 ℃，年平均日照時間3 043～3 224 h，非常適合喜溫作物生長[12]。阿拉溝灌區屬于典型的綠洲灌溉農業區，地塊破碎化較為嚴重，以經濟作物為主且種類豐富，其中葡萄、玉米、高粱、棉花、蔬菜、瓜果等種植面積較大。

注 (a) 新疆；(b) 吐魯番；(c) 灌區渠系分布

1.2 數據來源及預處理

1.2.1 數據來源

影像數據為2021年1—10月共31景Sentinel-2影像，下載于歐空局官網（https://scihub.copernicus.eu/）。Sentinel-2是歐空局“全球環境與安全監測”計劃發射的衛星，Sentinel-2系列衛星是高分辨率多光譜成像衛星，攜帶了多光譜成像儀（Multispectral Imager，MSI），飛行高度786 km，覆蓋13個光譜波段，幅寬達290 km。地面分辨率分別為10、20 m和60 m，1顆衛星重訪周期10 d，2顆衛星（2A和2B）互補，重訪周期5 d。

表1 哨兵2號遙感影像信息

本研究采用的Sentinel-2影像拍攝時間、傳感器類型和云覆蓋率詳見表1，該影像是UTM/WGS84投影下的100 km×100 km正射影像，其L1C級產品為經過正射校正和幾何精校正的大氣表觀反射率產品，并沒有進行大氣校正，因此，本文利用歐空局提供的Sen2cor插件對該產品進行大氣校正和輻射定標。經處理后L2A產品包含經過大氣校正的大氣底層反射率數據，主要使用其藍、綠、紅以及近紅外4個波段，其中藍、綠、紅波段合成真彩色影像用來檢查研究區云的覆蓋程度，紅與近紅外波段用來合成歸一化植被指數（Normalized Difference Vegetation Index,）影像[13]。由表1可知，在31景影像中，單景云覆蓋率小于20%，其中2021年1月21日、6月4日云覆蓋率稍大，分別為17.63%和15.14%，26景影像云覆蓋率均在10%以下。單景影像覆蓋整個灌區，裁剪后的灌區部分均為晴空狀態，遙感影像質量滿足作物分類需要。

研究中利用BIGEMAP軟件下載了Google Earth的16級高清影像數據，該影像的像元分辨率為2.39 m，用于輔助提取感興趣區。

1.2.2 地面調查數據

田間作物樣本采集使用手機新知衛星地圖進行實地定位并標記作物類型。盡可能選擇作物類型一致、長勢均勻的較大地塊（寬度10 m以上）的作物類型作為樣本點，采集地塊中心點坐標，灌區地面調查樣本點分布見圖2。

圖2 灌區樣本點分布

根據采樣結果，整理10類樣本為復播（瓜類復播玉米或高粱）、林果（主要包括棗樹、杏樹和桃樹等喬木類林果）、葡萄、棉花、蔬菜、設施農業、裸地-村莊、水體、草場、其他（主要為未包含到以上地物類別中的，包括地塊邊緣較窄的道路，小片苜蓿、孜然、正播玉米、花生、芝麻、墓地及曬場等），共計588個樣本，對10類樣本進行可分離度檢驗，屬合格樣本。為了對分類結果進行精度驗證和評價，將數量較多的5類樣本（復播、棉花、林果、葡萄和裸地-村莊）拆分為訓練樣本和驗證樣本（由于其余5類樣本數量相對較少，故不進行拆分），隨機選取訓練樣本，采用訓練樣本作為掩膜提取驗證樣本，使訓練樣本和驗證樣本相互獨立，拆分后的5類主要樣本數量詳見表2。

表2 訓練樣本和驗證樣本

1.3 研究方法

決策樹分類主要基于遙感影像等空間數據，通過對其進行邏輯推理、數理統計、綜合分析和歸納總結，采用自上而下的遞歸方式，形成分類規則進行分類。決策樹分類采用一種二分遞歸分割技術，將當前樣本集分為2個子樣本集，使得生成的每個非葉子節點都有2個分支。決策樹分類一般基于基尼系數不停地二分，且一個特征可能會參與多次節點的建立[14]。實現面向對象決策樹分類包括分類對象識別、決策樹規則建立、規則輸入、運行和精度評價5個步驟，其中最關鍵環節是分類對象識別和決策樹規則建立。決策樹規則建立有多種方法，如專家經驗總結、傳統統計方法等[15-17]。

阿拉溝灌區地塊破碎化程度高、作物類型復雜，針對這些特點，利用不同作物生長的物候特征，或不同時期的特征參數之間的差異，通過適宜的分類規則和閾值設定，能夠進行作物類型識別，因此采用決策樹進行分類。主要過程為采用多時相的Sentinel-2遙感影像構建時序數據集，根據實地調查作物分布及結構結合目視解譯選取分類樣本，分析各類樣本的特征及閾值，結合作物關鍵期物候特征和解譯人員對地物識別經驗制定決策樹規則，根據建立的規則對遙感影像進行分類和精度評價，其流程詳見圖3。

圖3 種植結構識別流程

1.3.1 遙感影像預處理

Sentinel-2的L1C文件經Sen2cor大氣校正處理為L2A文件，將L2A文件通過SNAP重采樣為ENVI格式，重采樣分辨率設置為10 m，經過ENVI裁剪、波段合成和波段運算以備后用。

1.3.2 樣本點轉換ROI

由于采集的樣本為點矢量，為了能夠統計和提取各類樣本在地塊上的特征，基于Google Earth的16級影像，將作物樣本點展布其上，根據地塊大小和紋理信息繪制感興趣區（Region of interest，ROI），將樣本的點矢量轉換為面矢量，如圖4所示。

圖4 基于樣本點的感興趣區

1.3.3計算

可用于檢測植被生長狀態、植被覆蓋度和提取物候信息等，是目前應用最廣泛的植被指數[18-21]，其計算式為：

=(Nir-Red)/(Nir+Red)， （1）

式中：Nir和Red分別為近紅外波段的反射值與紅光波段的反射值。值介于-1和1之間，負值表示地面覆蓋為云、水、雪等；當Nir和Red近似相等時，近似于0，表示有巖石或裸土等；為正值，表示有植被覆蓋，且隨覆蓋度增大而增大。

1.3.4 分類精度評價方法

混淆矩陣是分類精度評價的一種常用方法，用行列的矩陣形式來表示，為驗證樣本的種類，列表示真實值，行表示預測值。本文采用的評價指標為總體精度（Overall Accuracy,）和系數[22]。

總體分類精度表征分類的整體準確率，即分類的結果與參考數據所對應區域的實際類型相一致的概率，計算式為：

系數表征分類結果的可信度，用來評定生產者精度和用戶精度的穩定性，計算式為：

2 結果與分析

2.1 NDVI時序特征分析及決策樹構建

將裁剪好的灌區31個時相的波段合成得到一個時間序列數據集。采用ENVI對10類樣本ROI不同時相的平均值和均方差進行統計，并繪制時序變化圖，如圖5所示。

圖5 各類樣本NDVI時序變化曲線

由圖5可知，各類樣本時序變化特征比較明顯。其中，復播時間序列圖呈“雙峰”特征，在2021年6月24日達到第1個峰值0.731 3，在2021年9月7日達到第2個峰值0.778 3，而7月4—19日值均在0.22以下；裸地-村莊值全年均在0～0.2之間；設施農業值在0.2～0.3之間且呈“單谷”特征，在5月25日和9月17日超過了0.3，而7月4日—8月8日則＜0.2；棉花值呈明顯“單峰”曲線，在8月13日達到峰值0.830 6；林果（含套種）和葡萄的動態變化整體趨勢比較相似，在3月16日以后迅速上升，且在作物生長季有波動，可能是因為林果和葡萄在生長季節生長旺盛，田間管理中存在對樹形和枝葉修剪情況，但它們之間仍然存在區別，林果值在1—3月較葡萄高，葡萄值4—8月較林果高；蔬菜值在6月末達到峰值0.717 4，生長后期在0.43左右波動；草場值在0.25～0.6之間；除此之外，水體值＜0；其他未分類數據為未包含到以上地物類別中的地表類型，包括地塊邊緣較窄的道路，苜蓿、孜然、玉米、花生、芝麻、墓地和曬場等。

根據灌區主要作物關鍵期物候和時間序列變化特征，對主要特征時段建立決策樹分類規則，具體詳見表3。

2.2 主要作物種植面積提取

分類結果表明，灌區作物總播種面積33 247 hm2，其中棉花4 913 hm2、復播2 460 hm2（瓜類與玉米、高粱復種）、林果6 687 hm2（含果樹套種）、葡萄1 953 hm2、蔬菜1 627 hm2、草場2 620 hm2、設施農業1 760 hm2、其他面積11 227 hm2（包括油料、苜蓿、孜然、正播玉米等）；同時，結果顯示灌區范圍內的村莊-裸地14 187 hm2、水面373 hm2（包括永久和臨時性水體）。10 m分辨率灌區主要作物分布如圖6所示。

表3 決策樹規則表

注 其中1，2，…，28分別表示28個時相的值，序號與表1中的序號相同。&表示和運算，|表示與運算。

2.3 精度評價

基于感興趣區的驗證得到總體分類精度為81.56%，系數為0.716 6，由圖7可知，主對角線的精度較高，村莊-裸地正確分類達到了99.78%，其次是棉花76.63%，但是林果和葡萄容易錯分，這是因為它們的曲線比較接近，區別特征不明顯導致；另外，有較多的復播類別錯分為棉花，說明在決策樹構建時，棉花的規則相對較為松而復播的規則比較緊。

圖7 混淆矩陣熱力圖

由表4遙感分類結果與灌區年初灌溉用水計劃統計數據對比可知，棉花、復播、草場3類面積二者基本一致，葡萄、蔬菜的遙感結果比統計分別多620、627 hm2。與統計結果相差比較大的是“其他”類別，遙感提取比統計多5 627 hm2，主要原因為二者統計口徑不完全一致。本研究中將灌區范圍內除了復播、棉花、林果、葡萄、蔬菜、人工草場、裸地-村莊、設施農業、水體以外的土地面積全部歸為其他，包括了線狀道路、渠道和部分不能夠歸類的苜蓿、孜然、玉米、花生、芝麻等小宗作物，因此，遙感提取所得的“其他”明顯大于統計。

表4 灌區主要作物遙感提取結果和統計面積對比

為進一步檢驗該方法的可靠性，參考托克遜縣“全國第三次國土調查”成果知灌區范圍內的水澆地面積為32 693 hm2。鑒于阿拉溝灌區多年平均降水量只有6.4 mm，作物生長必須依靠灌溉，且灌區內無水田，因此灌區作物種植面積可認定為灌區范圍內的水澆地面積，遙感提取的作物分布面積為33 246 hm2，比全國第三次國土調查水澆地面積略大1.02%，說明該方法在提取破碎化地塊作物種植結構方面具有較好的可靠性。

3 討論

為探究Sentinel-2遙感影像對于破碎化地塊灌區復雜作物類型提取的適用性，本研究嘗試了包括增強型植被指數（Enhanced Vegetation Index,）、陸表水分指數（Land Surface Water Index,）、綠度歸一化植被指數（Green Normalized Difference Index,）、紅邊拐點指數（Red-Edge Inflection Point Index,）、Sentinel-2 紅邊位置指數（Sentinel-2 Red-Edge Position Index,）等5種遙感植被指數基于監督分類的效果，其總體精度分別為80.68%、42.08%、41.37%、52.09%和51.47%，系數分別為0.672 6、0.300 4、0.288 9、0.361 8和0.356 0，均劣于的結果（總體精度81.56%，系數0.716 6），并且發現基于分類效果和真實地塊的紋理較為符合。在構建時間序列數據庫時，本研究共獲得了2021年1月5日—10月27日的59景時相遙感數據，由于質量不高等原因剔除了47.46%，僅采用了剩余31景非等間隔時相數據。張馨予等[23]分析了30、100、250、500、1 000 m的空間分辨率，發現中高分辨率的影像經過時間濾波后會減小農作物的類內差異性，進而導致作物分類精度下降，本研究采用的影像空間分辨率為10 m，沒有進行濾波或插值處理仍得到較為滿意的精度，進一步印證了該結論。

研究中采用植被指數時序曲線作為區分作物類別的主要特征，這與Zheng[4]、李鑫川等[7]、張榮群等[17]、汪小欽等[22]和賈博中等[24]所采用的方法和原理類似。總體來看，采用高分辨率Sentinel-2遙感影像具有更高的總體精度與系數，但更高分辨率則意味著較大的遙感影像存儲空間和處理時間，因此，針對區域多個灌區大面積作物種植結構提取，如何在滿足精度的前提下減少存儲和計算成本需要進一步探討。

基于遙感數據的決策樹作物分類方法具有建立分類規則靈活，分類速度快的優點。其分類結果的準確性取決于決策樹的分類規則，而規則來源于分類樣本的特征及其可分性，它同時具備客觀因素和主觀因素，該方法的不足之處在于當面對范圍較大且復雜的研究區域時，受作物物候期年際變化的影響，決策樹規則不易固定并進行業務化分類。因此，對于地塊破碎化嚴重，作物種類隨機的灌區，需規范田間采樣步驟和流程，積累并形成不同作物的標準樣本庫，提高作物分類精度；同時，平衡構建分類規則過程中的主客觀因素以及探索相同規則的適用范圍仍需深入研究。

4 結論

1）以Sentinel-2遙感影像數據為基礎提取灌區種植結構分布圖地塊紋理清晰，可滿足灌區用水管理的需求，為破碎化地塊灌區作物種植結構提取提供了可行性。

2）基于Sentinel-2衛星的多時相影像數據，結合作物關鍵物候期特征和時序特征構建決策樹分類模型，分類總體精度達81.56%，系數達0.716 6；遙感分類結果與灌區統計結果和“全國第三次國土調查”數據吻合度較高，提取精度滿足灌區用水管理需求。

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Using Sentinel-2 Sensing Imagery to Estimate Planting Structure in Fragmented Irrigated Lands

WU Di1,YANG Peng2,ZHOU Liyong3,LI Fangsong3,LI Lingfeng3,ZHANG Xudong2*

(1. China Irrigation and Drainage Development Center, Beijing 100054, China; 2. College of Water Conservancy, Shenyang Agricultural University, Shenyang 110866, China; 3. Xinjiang Institute of Water Resources and Hydropower Research, Urumqi 830049, China)

【Objective】Understanding planting structure and crop growth in a region is important to assess its food supply and security. The objective of this paper is to investigate the feasibility of a decision-tree model derived from the Sentinel-2 remote sensing imagery to map cropping structure in fragmented irrigation regions.【Method】The study site was Alagou irrigation area in Xinjiang. The planting areas of major crops in 2021 were estimated using the Sentinel-2 remote sensing imagery. We then compared these with both field investigation and visual interpretation from the Google HD images. Critical growth stage for identifying each crop was determined based on the phenological information and thetime series, from which we derived a decision tree classification model. Accuracy of the model was verified against ground-truth data.【Result】The planting structure mapped from the Sentinel-2 remote sensing imagery had sharp textures, meeting the requirements for agricultural water management. The decision tree classification model can accurately classify crops at the scale required for irrigation management. The model is simple and feasible. Compared with ground-truth data, its average accuracy is 81.56% and thecoefficient is 0.716 6.【Conclusion】The Sentinel-2 remote sensing imagery and the decision tree classification method derived form it can be used to accurately identify planting structure in fragmented lands. They can provide support information for decision-making in water management, and improve agricultural water usage in irrigation districts.

Sentinel-2; crops classification in irrigated areas;time series; decision tree; fragmented land parcel

2022-06-27

新疆維吾爾自治區水利科技專項資金項目（XSKJ-2022-12）

吳迪（1978-），男。正高級工程師，主要從事全國大型灌區規劃和項目管理、水資源高效利用研究。E-mail: wudisyau075@163.com

張旭東（1979-），男。副教授，博士，主要從事節水灌溉理論與技術和農業節水研究。E-mail: zxxddd@126.com

1672 - 3317（2023）04 - 0074 - 07

TP79

A

10.13522/j.cnki.ggps.2022368

吳迪, 楊鵬, 周黎勇, 等. 基于Sentinel-2破碎化地塊灌區作物種植結構的提取[J]. 灌溉排水學報, 2023, 42(4): 74-80.

WU Di, YANG Peng, ZHOU Liyong, et al. Using Sentinel-2 Sensing Imagery to Estimate Planting Structure in Fragmented Irrigated Lands[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2023, 42(4): 74-80.

責任編輯：趙宇龍