基于決策樹方法的Landsat8 OLI影像紅樹林信息自動(dòng)提取

張雪紅

(南京信息工程大學(xué)地理與遙感學(xué)院,南京　210044)

基于決策樹方法的Landsat8OLI影像紅樹林信息自動(dòng)提取

張雪紅

(南京信息工程大學(xué)地理與遙感學(xué)院,南京210044)

摘要：基于廣西山口國家紅樹林生態(tài)自然保護(hù)區(qū)的Landsat 8 OLI 影像數(shù)據(jù),選用廣泛應(yīng)用于植被液態(tài)水含量反演的歸一化差值濕度指數(shù)(normalized difference moisture index,NDMI)和修正的歸一化差值池塘指數(shù)(modified normalized difference pond index, MNDPI)作為分類特征，運(yùn)用決策樹方法進(jìn)行紅樹林信息的自動(dòng)提取。研究結(jié)果表明: 紅樹林獨(dú)特的濱海濕地生境特點(diǎn),使其光譜同時(shí)包含植被和濕地信息； MNDPI和NDMI可分別反映可見光-近紅外波段反射率同短波紅外波段反射光譜的反差，可成功應(yīng)用于濕地植被信息的提取，能有效地將紅樹林同其他地物相區(qū)分； 采用Landsat8 OLI遙感數(shù)據(jù)，并結(jié)合NDMI和MNDPI分類特征構(gòu)建的決策樹模型可有效地提取紅樹林信息，其錯(cuò)分率和漏分率都較低，分別為5.34%和1.69%。

關(guān)鍵詞：紅樹林; NDMI; MNDPI; OLI; 決策樹

0引言

紅樹林是生長在熱帶、亞熱帶沿海潮間帶灘涂上特有的木本植物群落,屬常綠闊葉林,主要分布于淤泥深厚的海灣或河口鹽漬土壤上。紅樹林具有促淤固灘、防浪護(hù)堤、保持生物多樣性和凈化環(huán)境污染等作用[1-2]。然而由于紅樹林生存于海洋與陸地交錯(cuò)的生態(tài)脆弱帶，長期受到沿海不合理開發(fā)活動(dòng)和氣候變化的雙重威脅，過去的20a間全世界紅樹林的分布面積下降了36%[3]。為了加強(qiáng)紅樹林資源的管理和監(jiān)督，需要借助于遙感技術(shù)快速全面地獲得和掌握紅樹林時(shí)空分布信息。

紅樹林的遙感識(shí)別與提取方法主要有監(jiān)督分類[4-5]、非監(jiān)督分類[6-7]、專家分類[8-9]、波段比值組合或植被指數(shù)法[4-5,7,10-11]、3S綜合法[12-13]等。在分類特征方面，通常采用基于原始反射特征以及歸一化植被指數(shù)(normalizeddifferencevegetationindex,NDVI)[4]，(TM5-TM7)/(TM5+TM7)[10]，TM3/TM5[11]，TM5/TM4[11]和溫濕度指數(shù)[14]等指數(shù)或波段組合來區(qū)分紅樹林與非紅樹林。部分研究還結(jié)合了潮位、高程、海岸線等輔助地學(xué)數(shù)據(jù)，以提高紅樹林的識(shí)別精度[15-17]。所采用的遙感影像數(shù)據(jù)根據(jù)研究目標(biāo)可分為兩大類： 宏觀動(dòng)態(tài)監(jiān)測類主要采用LandsatMSS[18]，LandsatTM(ETM+)[10-12, 18-19]，SPOT[12,20-22]，ASTER[23]和HJ/CCD[24]等數(shù)據(jù)； 另一類則從微觀尺度側(cè)重研究紅樹林的生態(tài)群落分布及演變規(guī)律，多采用航空影像(如CASI影像[11]、Hypmap影像[25])、IKONOS[26-28]及QuickBird[26,29]等高空間分辨率或高光譜影像數(shù)據(jù)。為了延續(xù)Landsat近40a的對(duì)地觀測，2013年2月12日，美國成功發(fā)射了Landsat8陸地衛(wèi)星，其搭載了OLI(operationallandimager)和TIRS(thermalinfraredsensor)2個(gè)有效載荷[30]。但是，到目前為止未見利用Landsat8OLI遙感數(shù)據(jù)來監(jiān)測紅樹林的相關(guān)文獻(xiàn)。

歸一化差值濕度指數(shù)(normalizeddifferencemoistureindex,NDMI)[31]、歸一化差值水體指數(shù)(Normalizeddifferencewaterindex,NDWI)[32]能有效反映地物在近紅外和短波紅外波段反射光譜之間的反差，因此常用來反演植被中的液態(tài)水含量[31-35]。同樣，能夠有效描述可見光與短波紅外波段反射光譜之間反差的歸一化差值池塘指數(shù)(normalizeddifferencepondindex,NDPI)[36]常用來提取水體信息。由于紅樹林處于獨(dú)特的濱海濕地環(huán)境，使其光譜特征同時(shí)含有植被特征和濕地背景信息。為此，擬以廣西壯族自治區(qū)北海市山口國家紅樹林生態(tài)自然保護(hù)區(qū)為研究區(qū)，基于Landsat8OLI影像數(shù)據(jù)，嘗試結(jié)合NDMI和NDPI等光譜指數(shù)，運(yùn)用決策樹方法來提取紅樹林，并以此來評(píng)價(jià)Landsat8OLI遙感數(shù)據(jù)對(duì)紅樹林的監(jiān)測能力和驗(yàn)證NDMI和NDPI等光譜指數(shù)在紅樹林遙感識(shí)別中的有效性。

1研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)源

1.1研究區(qū)概況

研究區(qū)位于廣西壯族自治區(qū)的北海市合浦縣東部的沙田半島。該半島東西兩側(cè)為山口國家紅樹林生態(tài)自然保護(hù)區(qū)。研究區(qū)所處的地理坐標(biāo)為E109°42′03″～109°45′36″，N21°29′00″～21°33′25″，東西長約6km，南北長約8km。研究區(qū)內(nèi)紅樹植物主要有木欖(Bruguieragymnorrhiza)、紅海欖(Rhizophorastylosa)、桐花樹(Aegicerascorniculatum)、白骨壤(Avicenniamarina)、海漆(Exoecariaagallocha)和秋茄(Kandeliacandel)等種類，其中連片的紅海欖純林在我國極為罕見。研究區(qū)屬于南亞熱帶季風(fēng)型海洋性氣候帶, 年平均氣溫22.9℃, 年平均降水量1 573.4mm[37]。區(qū)內(nèi)的地物類型主要包括桉樹人工林、陸生天然林、紅樹林、人工設(shè)施、光灘、灘涂以及水體等。

1.2數(shù)據(jù)源

研究所采用的數(shù)據(jù)包括Landsat8OLI影像、2013年10月22日和12月6日GoogleEarth高空間分辨率影像、地面控制點(diǎn)地理坐標(biāo)數(shù)據(jù)、紅樹林樣點(diǎn)的野外調(diào)查數(shù)據(jù)等。Landsat8衛(wèi)星包含OLI和TIRS這2個(gè)遙感器，OLI遙感器性能參數(shù)詳見表1。Landsat8OLI影像成像時(shí)間為2014年1月14日，軌道號(hào)為P124/R45，成像時(shí)的潮位為185cm(潮高基準(zhǔn)面在平均海平面下255cm)。2013年10月對(duì)該研究區(qū)進(jìn)行了野外調(diào)查，用GPS記錄了各樣點(diǎn)的地理位置，樣點(diǎn)數(shù)據(jù)總共25個(gè)，其中地面控制點(diǎn)9個(gè)、紅樹林7個(gè)(注： 紅樹林樣點(diǎn)主要選取了保護(hù)區(qū)內(nèi)英羅保護(hù)站的紅樹林)、桉樹6個(gè)及木薯3個(gè)，其空間分布詳見圖1。

表1　Landsat8 OLI 波段設(shè)置及空間分辨率

圖1野外調(diào)查樣點(diǎn)分布

(全景圖為OLI標(biāo)準(zhǔn)假彩色圖像，局部放大圖為2009年

10月16日GeoEye-1標(biāo)準(zhǔn)假彩色圖像)

Fig.1Distributionoffieldsurveysites

2處理方法

2.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理包括對(duì)Landsat8OLI影像的輻射校正和幾何糾正，通過ENVI4.8軟件實(shí)現(xiàn)。其中輻射校正包括輻射定標(biāo)和地表反射率的計(jì)算，首先利用影像元數(shù)據(jù)文件提供的定標(biāo)系數(shù)將原始DN值轉(zhuǎn)換成表觀反射率，然后采用改進(jìn)的暗目標(biāo)方法計(jì)算地表反射率[38-39]。幾何糾正保證誤差小于0.5個(gè)像元。影像圖采用UTM投影。

2.2分類特征及決策樹方法

短波紅外對(duì)液態(tài)水敏感，1.20μm為液態(tài)水的吸收帶之一[32]。有學(xué)者基于以上波段特征提出了NDMI[31]和NDWI[32]光譜指數(shù)，分別定義為

NDMI=(ρNIR-ρMIR)/(ρNIR+ρMIR) ,

(1)

NDWI=(ρ0.86-ρ1.24)/(ρ0.86+ρ1.24) ,

(2)

式中： ρNIR,ρMIR,ρ0.86和ρ1.24分別為近紅外、短波紅外、0.86μm和1.24μm波段反射率。

Lacaux等[36]提出了NDPI來識(shí)別和評(píng)價(jià)池塘水體，其定義為

NDPI=(ρMIR-ρG)/(ρMIR+ρG) ,

(3)

式中ρG和ρMIR分別為綠波段和短波紅外波段反射率。

研究區(qū)大面積分布的紅海欖純林的光譜反射率明顯低于其他紅樹林品種，尤其是短波紅外波段反射率小于綠光波段。因此本文通過對(duì)NDPI做修正，用紅光波段反射率來替換NDPI中的綠光波段反射率，修正后的NDPI稱之謂MNDPI(ModifiedNDPI)，在決策樹建模時(shí)用以替換NDPI，即

MNDPI=(ρMIR-ρR)/(ρMIR+ρR) ，

(4)

式中ρR和ρMIR分別為紅波段和對(duì)應(yīng)短波紅外波段反射率。

3結(jié)果與分析

3.1典型地物光譜特征

為了便于比較研究區(qū)內(nèi)典型地物的光譜特征，基于野外典型地物樣點(diǎn)的調(diào)查數(shù)據(jù)，結(jié)合GoogleEarth高空間分辨率影像，通過目視解譯對(duì)區(qū)內(nèi)典型地物各選取了50～100個(gè)像元樣本(表2)。

表2　典型地物光譜特征統(tǒng)計(jì)值

圖2為研究區(qū)內(nèi)紅樹林、陸生植被、人工建筑、水體、灘涂、光灘、陸生植被與水體的混合像元、裸土

圖2　研究區(qū)典型地物反射光譜曲線

等典型地物平均反射光譜曲線，圖中的“混合像元”為陸生植被與水體的混合像元。陸生植被與紅樹林光譜曲線具有典型的植被反射率特征。紅樹林由于處于濱海濕地環(huán)境，其短波紅外反射率明顯低于陸生植被。陸生植被與水體的混合像元反射率光譜曲線形狀同植被極其相似，不同之處在于近紅外反射率顯著偏小。而灘涂由于生長著海草，且在影像數(shù)據(jù)成像時(shí)處于低潮，因此光譜曲線也反映出部分植被的特征，只是可見光區(qū)域反射率高于植被，而紅外區(qū)域反射率則明顯低于植被。同植被相比，人工建筑、光灘、裸土及水體等非植被地物類型的光譜沒有可見光波段植被的“兩谷一峰一陡坡”特征。

基于典型地物選取的像元樣本數(shù)據(jù)，分別統(tǒng)計(jì)了各地物類型的NDMI和MNDPI等光譜特征。綜合圖2和表2，可以得出：

1)紅樹林、水體、灘涂、光灘的NDMI明顯大于其他地物類型，陸生植被以及陸生植被與水體的混合像元次之，人工建筑和裸土則最小。從而利用NDMI可以將紅樹林同人工建筑、裸土相區(qū)分，也能將絕大大部分紅樹林同陸生植被與水體的混合像元相區(qū)分，而紅樹林同陸生植被則有一定程度的重疊區(qū)域。

2)陸生植被的MNDPI最大，紅樹林、人工建筑、裸土以及陸生植被與水體的混合像元次之，而水體、灘涂和光灘最小。因此，利用MNDPI可以將紅樹林同水體、灘涂和光灘，尤其是同陸生植被進(jìn)行區(qū)分。

3.2決策樹模型的構(gòu)建

采用決策樹分類方法來提取紅樹林空間分布信息時(shí)，將研究區(qū)域分為紅樹林和非紅樹林兩類,并基于ENVI4.8軟件中決策樹分類模塊進(jìn)行紅樹林的識(shí)別。決策規(guī)則如圖3所示。

圖3　紅樹林識(shí)別的決策樹模型

規(guī)則①： 0≤MNDPI≤0.35，此規(guī)則將地物分成2類(一類為水體、陸生植被、灘涂、光灘，另一類為紅樹林、人工建筑、裸土、陸生植被與水體的混合像元)； 規(guī)則②： NDMI≥0.42，此規(guī)則可將紅樹林和人工建筑、裸土、陸生植被與水體的混合像元有效區(qū)分。滿足此規(guī)則的為紅樹林，否則為人工建筑、裸土或陸生植被與水體的混合像元。文中MNDPI和NDMI的閾值是基于樣本數(shù)據(jù)經(jīng)過反復(fù)分析而確定的。

3.3紅樹林識(shí)別結(jié)果及精度評(píng)價(jià)

基于構(gòu)建的決策樹模式，對(duì)研究區(qū)內(nèi)紅樹林進(jìn)行識(shí)別試驗(yàn)，其識(shí)別結(jié)果見圖4，其中紅色區(qū)域?yàn)榧t樹林分布區(qū)。底圖為進(jìn)行對(duì)比度拉伸后的OLI影像真彩色合成圖像。

圖4　2014年山口紅樹林自然保護(hù)區(qū)紅樹林分布圖

從圖像上隨機(jī)提取2 249個(gè)像元作為驗(yàn)證樣本用于進(jìn)行精度評(píng)價(jià)，其中紅樹林415個(gè),陸生植被、水體、灘涂、光灘共763個(gè)，人工建筑、陸生植被與水體的混合像元、裸土共1 071個(gè)。利用ENVI4.8軟件構(gòu)建混淆矩陣，并計(jì)算紅樹林識(shí)別精度。結(jié)果表明，錯(cuò)分率為5.34%，漏分率為1.69%。其中錯(cuò)分為紅樹林的主要為山區(qū)陰影植被，這是因?yàn)橹脖辉陉幱皡^(qū)各波段的反射率急劇減小，尤其是短波紅外波段減小幅度最大，從而導(dǎo)致MNDPI減小而NDMI增大； 另外還有少量沿海養(yǎng)殖水體同植被混合像元也極易錯(cuò)分為紅樹林。漏分的紅樹林主要為紅樹林斑塊邊緣且地勢(shì)略低的稀疏紅樹林，這些紅樹林多為先鋒樹種白骨壤，其樹葉顏色呈現(xiàn)為灰綠色，再加上潮汐的周期性浸淹，樹葉上常粘有灰色的潮土，導(dǎo)致其近紅外段反射率相對(duì)稠密紅樹林偏小，而短波紅外段反射率則略微偏大，于是NDMI總體偏小，故容易漏分。

4結(jié)論

基于Landsat8OLI影像數(shù)據(jù),以廣西山口國家紅樹林生態(tài)自然保護(hù)區(qū)為例，通過選擇NDMI和MNDPI等光譜指數(shù)，采用決策樹方法進(jìn)行紅樹林信息的自動(dòng)提取研究，研究結(jié)果如下：

1)紅樹林生長于特殊的濱海濕地環(huán)境，其光譜同時(shí)包含植被和濕地信息，而且其短波紅外波段反射率明顯低于陸地植被。

2)NDMI和MNDPI指數(shù)能分別反映可見光-近紅外同短波紅外波段光譜的反差，應(yīng)用于紅樹林濕地植被信息提取可有效地將紅樹林同其他地物區(qū)分。其中NDMI可以將紅樹林同人工建筑、裸土分離，也可以將絕大部分紅樹林同陸生植被與水體的混合像元區(qū)分，而紅樹林同陸生植被會(huì)有一定程度的重疊區(qū)域； 陸生植被同紅樹林存在明顯的“同譜異物”現(xiàn)象，MNDPI不但可將紅樹林同水體、灘涂和光灘區(qū)分，而且還可以有效地將其同陸生植被分離。

3)Landsat8OLI能有效監(jiān)測紅樹林的空間分布特征?；贚andsat8OLI影像數(shù)據(jù)，結(jié)合NDMI和MNDPI分類特征，通過選取相應(yīng)的閾值并構(gòu)建決策樹模型，可以有效地提取紅樹林信息。

為了進(jìn)一步提高紅樹林的識(shí)別精度，在后續(xù)的研究中，還需著重關(guān)注陰影植被、陸生植被與沿海養(yǎng)殖水體的混合像元同紅樹林誤分現(xiàn)象及稀疏紅樹林的漏分問題，進(jìn)一步完善紅樹林信息提取的方法流程。此外，本文中的分類特征閾值是否具有時(shí)空拓展性，還有待選用不同時(shí)間和不同區(qū)域的數(shù)據(jù)來進(jìn)一步驗(yàn)證或修正。

志謝： 文中Landsat8OLI影像由中國科學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心地理空間數(shù)據(jù)云 (http: //www.gscloud.cn)提供，衷心感謝各位評(píng)審專家所提的寶貴意見。

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(責(zé)任編輯： 李瑜)

DecisiontreealgorithmofautomaticallyextractingmangroveforestsinformationfromLandsat8OLIimagery

ZHANGXuehong

(School of Geography and Remote Sensing, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China)

Abstract:NDMI (normalized difference moisture index) is widely used to assess and retrieve vegetation liquid water content. In this study, decision tree method was employed to automatically extract mangrove forests information combining the NDMI and MNDPI (modified normalized difference pond index), modified according to the mangrove characteristics, with Landsat8 OLI imagery acquired at Shankou mangrove national ecosystem nature reserve in Guangxi. The research results show that mangrove forests spectra consist of vegetation and wetland characteristics due to the unique near-shore coastal habitat of mangrove forests. MNDPI and NDMI can represent the spectral contrast between shortwave infrared region and visible region, near infrared region respectively. Therefore, the two spectral indices can successfully be employed to extract wetland vegetation and effectively discriminate mangrove forests from other land cover types. The decision tree method effectively extracted mangrove forests information by combining the classification features of MNDPI and NDMI and using Landsat8 OLI remotely sensed data. The commission error and omission error of mangrove forests were 5.34% and 1.69% respectively.

Keywords:mangrove forests; NDMI; MNDPI; OLI; decision tree

doi:10.6046/gtzyyg.2016.02.28

收稿日期：2014-11-12；

修訂日期：2015-03-02

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“紅樹林冠層高光譜探測及群落類型識(shí)別研究”(編號(hào)： 41201461)和江蘇政府留學(xué)獎(jiǎng)學(xué)金共同資助。

中圖法分類號(hào)：TP 751.1; TP 753

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1001-070X(2016)02-0182-06

作者簡介：張雪紅(1980- ), 男 ,博士，副教授，主要從事植被生態(tài)遙感方面的研究。 Email： zxhbnu@126.com。

引用格式： 張雪紅.基于決策樹方法的Landsat8OLI影像紅樹林信息自動(dòng)提取[J].國土資源遙感,2016,28(2):182-187.(ZhangXH.DecisiontreealgorithmofautomaticallyextractingmangroveforestsinformationfromLandsat8OLIimagery[J].RemoteSensingforLandandResources,2016,28(2):182-187.)