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    基于HSV色彩空間和Otsu算法的無人機(jī)影像植被覆蓋度自動提取

    2022-01-12 02:32:08趙曉宇陳建軍張凱琪覃巧婷尤號田韓小文
    科學(xué)技術(shù)與工程 2021年35期
    關(guān)鍵詞:草甸植被指數(shù)參考值

    趙曉宇, 陳建軍,2*, 張凱琪, 覃巧婷, 尤號田,2, 韓小文,2

    (1.桂林理工大學(xué)測繪地理信息學(xué)院, 桂林 541006; 2.桂林理工大學(xué)廣西空間信息與測繪重點(diǎn)實驗室, 桂林 541006)

    植被是陸地生態(tài)系統(tǒng)重要的組成部分之一,在維護(hù)生態(tài)系統(tǒng)平衡、涵養(yǎng)水源和保持水土等方面具有重要作用[1]。植被覆蓋度(fractional vegetation cover,F(xiàn)VC)是描述地表植被分布的重要參數(shù),通常定義為統(tǒng)計范圍內(nèi)植被(包括葉、莖)垂直投影面積所占的百分比[2],其變化關(guān)系到生物量、凈初級生產(chǎn)力、植被葉面積指數(shù)等生態(tài)指標(biāo)和反射率、發(fā)射率、土壤濕度等地表參數(shù),是植物群落覆蓋地表狀況的一個綜合量化指標(biāo),在分析植被分布影響因素、評價區(qū)域生態(tài)環(huán)境等方面意義非常重大[3],是區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)研究的重要指標(biāo)之一[4-5]。

    植被覆蓋度測量方法主要有地表實測法與遙感監(jiān)測法[6-7]。地表實測法主要包括目估法、采樣法和儀器法等,該方法在樣方尺度精度較高,但其受人力和物力等條件限制,采樣范圍有限,很難反映面上的時空變化特征,因此,在實際應(yīng)用中具有很大的局限性[8-9]。衛(wèi)星遙感影像由于覆蓋范圍大,能較好地反映區(qū)域特征,經(jīng)常被用于區(qū)域植被覆蓋度反演[10-11]。然而,受限于衛(wèi)星遙感影像的空間分辨率,當(dāng)前衛(wèi)星遙感植被覆蓋度反演精度有限。隨著無人機(jī)遙感技術(shù)的不斷發(fā)展和普及,使得超高空間分辨率的遙感影像的獲取成為可能,并已被廣泛應(yīng)用于生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域[12-13]。

    目前,無人機(jī)遙感影像已被應(yīng)用于植被覆蓋度提取研究,其采用的方法主要有分類法、閾值分割法等。如Natesan[14]將無人機(jī)可見光影像與多光譜傳感器數(shù)據(jù)結(jié)合,采用監(jiān)督分類對植被與人工地物進(jìn)行了分類;Tuhtan等[15]基于像素的監(jiān)督分類與非監(jiān)督分類,對無人機(jī)RGB(red,green,blue)影像覆蓋空間區(qū)域內(nèi)的水體、裸地、植被進(jìn)行了識別,但是都沒有對植被與非植被進(jìn)行針對性的提取。而Yan等[16]以植被近地面的純像元作為判別標(biāo)準(zhǔn),對無人機(jī)RGB影像進(jìn)行色彩空間的轉(zhuǎn)換,再使用閾值分割提取植被覆蓋度;Yi[17]通過人機(jī)交互采用超綠植被指數(shù)閾值分割法對無人機(jī)可見光影像進(jìn)行了植被覆蓋度的提取,該方法需要人工調(diào)整閾值,以確定最佳分割閾值。陳祖剛等[18]采用RGB閾值法、HSV(hue, saturation, value)判別法、RGB決策樹法對數(shù)碼相機(jī)拍攝的草地照片進(jìn)行植被覆蓋度提取,并使用Java軟件開發(fā)了相應(yīng)的Android軟件,但因土壤背景顏色不同,精度數(shù)據(jù)不同于以往研究。劉艷慧等[19]利用過綠植被指數(shù)基于最大熵-遺傳算法,估算草地植被覆蓋度,但需要將無人機(jī)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行一定的預(yù)處理。綜上,目前針對無人機(jī)影像植被覆蓋度提取的研究中,仍缺乏一種準(zhǔn)確高效全程自動的提取方法。分類法與閾值分割法都需要人機(jī)交互完成,該過程不僅耗費(fèi)時間,其結(jié)果也受主觀影響;同時,數(shù)據(jù)預(yù)處理也將耗費(fèi)一定時間。針對該問題,提出一種全自動的高精度和高效率的被覆蓋度提取方法,為無人機(jī)遙感影像植被覆蓋度快速提取提供方法支撐。

    1 材料與方法

    1.1 研究區(qū)域概況

    研究區(qū)域位于青海省果洛藏族自治州,地理坐標(biāo)介于97°54′E~101°50′E,32°31′N~35°40′N,平均海拔4 200 m以上,屬于大陸性高原氣候。受氣候影響,該區(qū)域自然環(huán)境類型多樣,高寒植被分布廣泛,包括高寒草甸、高寒草原、高寒沼澤、高寒灌叢、高山稀疏植被、常綠針闊葉林等[20],其中高寒草甸是源區(qū)最主要的植被覆蓋類型。

    1.2 無人機(jī)影像數(shù)據(jù)獲取

    于2018年7月下旬在黃河源區(qū)開展了野外數(shù)據(jù)采集工作,該時間段植被生長茂盛,能較好地反映當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境現(xiàn)狀。野外數(shù)據(jù)采集主要是利用無人機(jī)航拍獲取高分辨率航拍影像,所使用的無人機(jī)型號為中國大疆公司生產(chǎn)的Phantom 3 Professional,該款無人機(jī)搭載了輕型數(shù)碼相機(jī)Sony EXMOR Sensor,其拍攝的影像包含3個波段(分別為紅、綠、藍(lán)3個波段),有效像素為1 240萬。在影像獲取時,相機(jī)垂直向下,無人機(jī)飛行高度設(shè)為20 m。獲取的單張影像覆蓋地面范圍為35 m×26 m,地面空間分辨率約為1 cm,影像能非常清晰地分辨出植被和非植被。由于研究區(qū)的主要植被類型為草甸,因此,選取高寒草甸和沼澤草甸為研究對象,并分別選擇了5個植被覆蓋度梯度作為實驗樣地(表1),進(jìn)而使研究結(jié)果更具有普適性。

    表1 兩種草甸類型五個植被覆蓋度梯度航拍影像Table 1 Aerial images of five vegetation coverage gradients of two meadow types

    1.3 研究方法

    1.3.1 真實植被覆蓋度獲取

    運(yùn)用基于JAVA編譯的斑塊分類軟件Pixel Based Manual Classifier V1(PBMC)[17]提取無人機(jī)航拍影像植被覆蓋度信息,以該軟件的提取結(jié)果作為該影像的真實植被覆蓋度。該軟件使用超綠指數(shù)EXG(EXG=2G-R-B,R、G、B分別代表3個波段的輻亮度值) 結(jié)合OpenCV圖像識別功能,通過人工選取閾值對植被斑塊與裸地斑塊進(jìn)行提取,并計算植被斑塊所占像素數(shù)量與影像總像素數(shù)量之比得出植被覆蓋度。其所使用的植被指數(shù)能很好地增強(qiáng)植被信息,增強(qiáng)植被斑塊提取效果,已被廣泛應(yīng)用于高分辨率影像的植被覆蓋度信息提取[21-22],因此,該軟件所得結(jié)果有效可靠。

    為進(jìn)一步評估該方法的精度,邀請了10位實驗人員對同一張影像進(jìn)行植被覆蓋度信息提取。經(jīng)統(tǒng)計,10位人員進(jìn)行植被覆蓋度提取所選取閾值的均值為125,波動范圍不超過±5,不同閾值對應(yīng)的植被覆蓋度提取結(jié)果值為54.187±0.573。該結(jié)果表明,該軟件提取結(jié)果準(zhǔn)確度高,閾值和植被覆蓋度波動小,可用作參考值。

    1.3.2 最大類間方差法

    傳統(tǒng)最大類間方差法[23]是由日本學(xué)者大津(Nobuyuki Otsu)于1979年提出的,是一種自適合于雙峰情況的自動求取閾值的方法,又叫大津法,簡稱Otsu。它是按圖像的灰度特性,將圖像分成背景和目標(biāo)兩部分。當(dāng)背景和目標(biāo)之間差別越大時,錯分概率越小。

    最大類間方差法簡單有效、適用范圍廣,但是它對噪聲與目標(biāo)大小十分敏感,且當(dāng)目標(biāo)和背景灰度差不明顯時,會出現(xiàn)大片的黑色區(qū)域,甚至?xí)G失整幅圖像的信息,產(chǎn)生比較嚴(yán)重的分割錯誤。因此,在實際應(yīng)用中常使用改進(jìn)的最大類間方差法,該方法首先將圖像進(jìn)行濾波處理,減小噪聲影響;再分別用最大類間方差法確定圖像的最佳閾值;然后采用邊緣檢測算子(sobel) 進(jìn)行邊緣檢測,將差分算子與圖像進(jìn)行卷積,確定圖像的邊緣位置,檢測邊緣特征;最后根據(jù)邊緣檢測的結(jié)果將灰度變化急劇的地方用局部閾值分割,其他部分采用最大類間方差法[24]。

    相比基于機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)[25]的分割方法,最大類間方差方法在面對背景與目標(biāo)兩者分割的情況下用時更短,可采用非監(jiān)督的方法在兩類間搜尋閾值并進(jìn)行分割,而機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)對樣本選擇的要求較高,學(xué)習(xí)過程也需要花費(fèi)大量時間,所以采用最大類間方差算法為基礎(chǔ)算法。

    1.3.3 植被指數(shù)分割法

    植被指數(shù)是對地表植被狀況的簡單、有效和經(jīng)驗的度量,被廣泛地應(yīng)用在全球與區(qū)域土地覆蓋、植被分類和環(huán)境變化等方面,基于植被指數(shù)閾值分割的植被覆蓋度提取是當(dāng)前的主流方法[26]。由于當(dāng)前無人機(jī)搭載的相機(jī)多為普通相機(jī)(只包含紅、綠、藍(lán)3個波段),因此,選取4種常用的可見光植被指數(shù)(NGRDI、NGBDI、EXGR、EXG,見表2)作為植被覆蓋度提取的驅(qū)動數(shù)據(jù),結(jié)合自適應(yīng)的最大類間方差算法,利用MATLAB編程軟件,完成基于植被指數(shù)計算的判別。該過程可以計算圖像全部像素對應(yīng)的植被指數(shù),并且通過Otsu算法自動生成最佳閾值,根據(jù)閾值對圖像進(jìn)行植被與非植被的分割。

    表2 所使用的可見光植被指數(shù)Table 2 Common visible light vegetation index

    1.3.4 基于HSV色彩空間的Otsu法

    HSV色彩空間是根據(jù)顏色的直觀特性創(chuàng)建的一種顏色空間, 也稱六角錐體模型。該色彩模型中顏色的參數(shù)分別為色調(diào)(hue,H)、飽和度(saturation,S)、亮度(value,V)[30]。HSV因其具有比RGB色彩空間更強(qiáng)的直觀性,能更直接地表達(dá)色彩的明暗,色調(diào),以及鮮艷程度,方便進(jìn)行顏色之間的對比,所以在進(jìn)行色彩的分割時,有更大的優(yōu)勢。HSV顏色模型中的3個分量獨(dú)立性高于RGB顏色模型中的3個分量。與常用的RGB空間的混合三原色原理不同,由于HSV空間有效地分離了色度、飽和度和亮度,更適合于對人類色彩感覺的描述[31]。因此,采用H分量對無人機(jī)影像中的植被進(jìn)行提取,使用MATLAB編程軟件,將RGB影像轉(zhuǎn)換至HSV色彩空間,針對植被凸顯性較好的H分量,結(jié)合最大類間方差算法,在H分量內(nèi)自動搜索最佳閾值并進(jìn)行分割。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 不同植被覆蓋度提取方法結(jié)果對比

    根據(jù)高寒草甸同一蓋度類型不同方法的提取結(jié)果(表3)可知,低蓋度、中低蓋度、中蓋度的植被覆蓋度提取結(jié)果中,NGRDI+Otsu、EXGR+Otsu、NGBDI+Otsu的結(jié)果與參考值差距較大, EXG+Otsu與HSV+Otsu的結(jié)果與參考值差距較小。同時,在中蓋度時,HSV+Otsu結(jié)果優(yōu)于EXG+Otsu,更接近參考值。中高蓋度提取結(jié)果中,NGRDI+Otsu、NGBDI+Otsu、EXGR+Otsu數(shù)值相近,與參考值都存在一定的差距, HSV+Otsu與參考值差距最小。高蓋度提取結(jié)果中,NGBDI+Otsu、EXGR+Otsu、NGRDI+Otsu與參考值差距均較大, EXG+Otsu和HSV+Otsu結(jié)果相對接近,HSV+Otsu仍為最接近參考值的結(jié)果。高寒草甸的植被覆蓋度提取結(jié)果表明,EXG+Otsu與HSV+Otsu均能準(zhǔn)確有效的提取植被覆蓋度,中低蓋度以下時,兩者差距較小,在中蓋度及以上時,HSV+Otsu方法可以更有效地提取準(zhǔn)確的植被覆蓋度信息。

    表3 高寒草甸植被覆蓋度提取結(jié)果Table 3 Extraction results of vegetation coverage of alpine meadow

    沼澤草甸提取結(jié)果(表4)中, NGBDI+Otsu結(jié)果在全部5個蓋度等級的提取結(jié)果中,只有中低蓋度的提取結(jié)果與參考值差距相對較小,其他4個等級均與參考值不符,有較大差距。而EXG+Otsu結(jié)果在低蓋度時與參考值有差距,但在中低蓋度至高蓋度時,其提取結(jié)果相較于NGRDI+Otsu、NGBDI+Otsu、EXGR+Otsu有所提高。HSV+Otsu在低至高蓋度等級影像的提取結(jié)果中,與參考值最接近,在所有方法中精度最高。

    表4 沼澤草甸植被覆蓋度提取結(jié)果Table 4 Extraction results of vegetation coverage of swamp meadow

    2.2 不同植被覆蓋度提取方法精度評價

    根據(jù)高寒草甸同一蓋度類型不同方法的提取結(jié)果(圖1),低蓋度、中低蓋度、中蓋度的植被覆蓋度提取結(jié)果中,NGRDI+Otsu與EXGR+Otsu結(jié)果與參考值差距大于20%,EXG+Otsu、HSV+Otsu結(jié)果與參考值差距均不超過10%。同時,在中蓋度時,HSV+Otsu結(jié)果相比EXG+Otsu更接近參考值。中高蓋度提取結(jié)果中,NGRDI+Otsu、NGBDI+Otsu、EXGR+Otsu與參考值都存在10%以上的差距,EXG+Otsu與參考值差距為3.14%,HSV+Otsu與參考值差距為0.17%。高蓋度提取結(jié)果中,NGBDI+Otsu、EXGR+Otsu與參考值差距均超過60%,NGRDI+Otsu與參考值差距超過20%,EXG+Otsu和HSV+Otsu結(jié)果相對接近,HSV+Otsu仍為最接近參考值的結(jié)果,相差0.24%。

    圖1 高寒草甸蓋度結(jié)果誤差變化Fig.1 Variation of coverage error of alpine meadow

    隨著高寒草甸類型植被蓋度的增加,EXGR+Otsu、NGBDI+Otsu結(jié)果誤差在蓋度級別為高蓋度時陡然變大,NGRDI+Otsu的誤差隨蓋度變化無明顯趨勢,但整體誤差高于EXG+Otsu和HSV+Otsu。EXG+Otsu結(jié)果誤差在中蓋度時存在波動,隨蓋度增加無明顯變化規(guī)律, HSV+Otsu隨蓋度增加,誤差呈降低趨勢,蓋度越高,誤差絕對值越小。

    沼澤草甸提取結(jié)果中(圖2),低蓋度時,NGBDI+Otsu與參考值差距大于20%,EXG+Otsu與參考值差距接近10%,但EXGR+Otsu、NGRDI+Otsu、HSV+Otsu與參考值接近,差距小于5%,其中HSV+Otsu與參考值差距為0.37%。但是在中低蓋度至高蓋度的提取結(jié)果中,NGRDI+Otsu、EXGR+Otsu的結(jié)果與參考值差距均大于20%。NGBDI+Otsu結(jié)果在中低蓋度的提取結(jié)果與參考值差距為11.39%,其他蓋度與參考值均大于20%,在中高蓋度時最大,達(dá)到58.88%。EXG+Otsu在中高蓋度時誤差最大,為17.76%,高蓋度時誤差最低為7.91%。HSV+Otsu在5個蓋度等級影像的提取結(jié)果中,中低蓋度時誤差最大為8.44%,其他蓋度等級差距均不超過5%,最接近參考值。

    圖2 沼澤草甸蓋度結(jié)果誤差變化Fig.2 Variation of coverage error of swamp meadow

    隨著沼澤草甸類型參考植被蓋度的變化,NGBDI+Otsu、EXGR+Otsu結(jié)果的誤差有明顯波動,且存在增大的趨勢。NGRDI+Otsu的誤差隨蓋度增加整體呈增大趨勢;EXG+Otsu結(jié)果的誤差隨蓋度增加先逐漸增大后減小,誤差在中高蓋度處達(dá)到極大值,HSV+Otsu的誤差結(jié)果隨蓋度變化,在中低蓋度處有極大值,整體無明顯波動,但結(jié)果誤差為最低。

    2.3 不同植被覆蓋度提取方法提取效率對比

    在提取效率上,PBMC軟件用時較長,其他方法總體相差不大。植被指數(shù)+Otsu方法和HSV色彩空間+Otsu方法用時接近,全部在1~2 s。其中,基于HSV色彩空間+Otsu的高寒草甸從讀取到輸出結(jié)果僅用時1.1376 65 s,沼澤草甸提取從讀取圖像到輸出結(jié)果圖像與植被覆蓋度的時間僅為1.157 134 s。相比PBMC軟件,從調(diào)整閾值到輸出結(jié)果圖像至少需要20 s以上的時間,基于HSV色彩空間+Otsu方法的計算效率得到一定的提升。

    表5 不同植被覆蓋度提取方法提取效率Table 5 Extraction efficiency of different vegetation coverage extraction methods

    3 討論

    目前針對植被覆蓋度的提取,很少有全自動的提取過程,大多基于可見光植被指數(shù)進(jìn)行閾值分割[32]。例如,陳明華等[33]利用多種可見光植被指數(shù)進(jìn)行閾值分割,可有效提取植被覆蓋度;郭震冬等[34]利用可見光波段差異植被指數(shù)VDVI結(jié)合Otsu來區(qū)分植被與非植被。利用無人機(jī)可見光影像在紅綠藍(lán)3個波段進(jìn)行計算,其包含的計算量要大于單獨(dú)在H分量內(nèi)閾值確定的計算量,所需的時間更長。而在HSV色彩空間中,由于3個分量獨(dú)立性更高,數(shù)據(jù)冗余小,3個分量之間的干擾性低,因此計算耗時短[35]。且本文研究只需要對H分量進(jìn)行閾值確定,所需時間少。同時,以往多數(shù)研究中基于不同植被指數(shù)的閾值分割需要根據(jù)經(jīng)驗閾值和人眼識別的結(jié)果不斷調(diào)整,以達(dá)到最佳的提取效果,該過程也需要耗費(fèi)一定的時間。此外,人工操作還存在人為主觀判斷,進(jìn)而引入人為誤差。本研究中采用HSV色彩空間+Otsu方法,在圖像區(qū)域內(nèi)自動尋找最佳閾值,進(jìn)行分割,全過程耗時較短,不受主觀干擾,提高了植被覆蓋度提取的效率。

    在沼澤草甸類型中,由于植被自身的特殊性,其生長環(huán)境周圍需要豐富的水源。無人機(jī)航攝時,部分水體受鏡面反射影響,其反射率較大,易與植被混淆,在Otsu算法計算方差時難以區(qū)分,因此產(chǎn)生一定的誤差。而將RGB影像轉(zhuǎn)換至HSV色彩空間,影像分割不受像元值影響,錯分率較低,與標(biāo)準(zhǔn)值最為接近。同樣地,由于高寒草甸是高原鼠兔的主要生活環(huán)境,存在著較多的鼠洞,因此植被與非植被邊緣存在雜土[36],導(dǎo)致錯分率較高。RGB影像中植被與非植被分界處由于受鼠洞附近土壤影響,草甸被土壤覆蓋了一部分,因而被分為非植被,而基于HSV色彩空間+Otsu的提取結(jié)果中,邊界處的植被能較好地被識別,因此提升了準(zhǔn)確度。

    本研究在植被覆蓋度自動化提取方面取得了一定進(jìn)展,但仍存在一些局限性,但采用的Otsu算法,能夠快速計算閾值,但是受噪聲影響較大[37]。如果無人機(jī)影像中存在噪聲,會導(dǎo)致結(jié)果準(zhǔn)確率降低,因此該方法對影像分辨率要求較高,在低分辨率影像中提取植被覆蓋度的準(zhǔn)確率仍有待認(rèn)證。此外,Otsu算法只能針對雙峰圖像進(jìn)行閾值的計算,在包含多種差異較大的植被類型影像中,難以應(yīng)用。為改進(jìn)這些,后續(xù)研究可針對無人機(jī)影像先進(jìn)行去噪處理,或利用局部閾值的計算減弱噪聲對Otsu算法的影響,加強(qiáng)算法在多種植被類型影像中的應(yīng)用。

    4 結(jié)論

    本文提出了一種基于HSV色彩空間+Otsu的圖像自動分割方法,運(yùn)用該算法可以實現(xiàn)對無人機(jī)遙感影像植被覆蓋度自動提取,克服了傳統(tǒng)人工調(diào)整閾值方法低效率、易受主觀性干擾的缺點(diǎn)。將基于HSV色彩空間+Otsu方法實際應(yīng)用于植被覆蓋度的提取,得出如下結(jié)論。

    (1)該方法能全程自動識別植被并提取植被覆蓋度,結(jié)果準(zhǔn)確率與真實結(jié)果差距在±4%以內(nèi)。

    (2) 該方法耗時均在2 s以內(nèi),對比其他方法具有更高準(zhǔn)確率、更小的誤分率,縮短了時間消耗。

    (3)在針對不同植被類型的蓋度提取中,該方法較為穩(wěn)定,適合大區(qū)域、大批量無人機(jī)航拍影像植被覆蓋度提取需求,極大地提高了提取效率,滿足實際的提取要求。

    因此,該方法可以應(yīng)用于大規(guī)模的無人機(jī)遙感影像處理,適用于野外植被調(diào)查與監(jiān)測、植被保護(hù)等方面,為生態(tài)遙感領(lǐng)域相關(guān)研究提取節(jié)省時間并得到準(zhǔn)確結(jié)果。

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