文│李靜 ??悼担ㄐ陆S吾爾自治區(qū)農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣總站)
田源(新疆維吾爾自治區(qū)農(nóng)業(yè)資源區(qū)劃和遙感應(yīng)用中心)
根據(jù)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?;哪菰饕獮橐荒晟荼绢愋?,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(wèi)星遙感技術(shù)的發(fā)展,遙感技術(shù)已普遍應(yīng)用于農(nóng)牧業(yè)監(jiān)測預(yù)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(yè)向信息化、自動化方向發(fā)展。
不同草地類型物候期不同,針對應(yīng)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。
1.研究區(qū)概況。瑪納斯縣位于新疆維吾爾自治區(qū)準噶爾盆地南緣,地理位置東經(jīng):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(qū)影像假彩色合成圖
2.數(shù)據(jù)源。遙感數(shù)據(jù)主要來源于國家基礎(chǔ)地理信息中心提供的高分一號WFV傳感器數(shù)據(jù)如表1所示。
表1 本研究應(yīng)用的所有數(shù)據(jù)
3.數(shù)據(jù)處理。本研究以GF-1衛(wèi)星1A級數(shù)據(jù)為原始數(shù)據(jù),同時收集影像對應(yīng)元數(shù)據(jù)文件及輻射定標系數(shù)、波譜響應(yīng)函數(shù)等資料,應(yīng)用Arcgis、ENVI、ERADS軟件進行輻射定標,應(yīng)用6S大氣傳輸模型,根據(jù)衛(wèi)星影像的實際情況確定模型的各個參數(shù),進行大氣校正和幾何校正,獲取研究區(qū)GF-1衛(wèi)星地表反射率數(shù)據(jù)。
1.利用研究區(qū)不同時相衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)進行波段運算,通過一張圖反映地物信息特征。根據(jù)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(zhì)量良好的5月18日覆蓋研究區(qū)影像一景,草甸類草地信息特征明顯,質(zhì)量良好的7月19日覆蓋研究區(qū)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(nèi)各類草地和農(nóng)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(nóng)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(nóng)田類。因此,按照該研究區(qū)草地類型分類研究提取溫性荒漠類,農(nóng)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(xùn)練樣本,訓(xùn)練樣本的選擇直接影響分類結(jié)果,在選擇訓(xùn)練樣本時使感興趣區(qū)域遍布整個類別。
斑塊處理,分類結(jié)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(shù)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(nóng)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(jié)果。如圖3所示。
◎圖3 研究區(qū)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(yīng)用Kappa系數(shù)精度評價,Kappa系數(shù)精度評價方法是一種多變量分析方法,許文寧等將Kappa系數(shù)引入到干旱預(yù)測模型的精度評價中,通過探討Kappa系數(shù)作用和機理,Kappa系數(shù)可以從整體上評價模型的預(yù)測精度。因此,筆者應(yīng)用Kappa系數(shù)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(shù)為0.8063。如圖4所示。
本研究利用高分一號衛(wèi)星數(shù)據(jù)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(jié)果如下。
1.通過選取研究區(qū)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(xiàn)出來。通過目視解譯能明顯辨別出農(nóng)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(qū)不同草地類型信息,提取出溫性荒漠類,農(nóng)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(jié)果進行精度驗證,分類總精度達到86.55%,Kappa系數(shù)為0.8063。
1.利用遙感技術(shù)提取草地信息,部分研究大多都基于國外衛(wèi)星數(shù)據(jù),本文通過使用高分一號衛(wèi)星數(shù)據(jù)提取草地信息,得到了很好的效果,表明高分一號衛(wèi)星數(shù)據(jù)可以應(yīng)用于農(nóng)牧業(yè)領(lǐng)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(chuàng)新性。
◎圖4 研究區(qū)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(qū)山體陡峭,條件有限,故使用衛(wèi)星影像作為檢驗數(shù)據(jù)說服力不強,在今后研究中選擇足夠樣本的實際調(diào)查數(shù)據(jù)建立精度驗證數(shù)據(jù)庫,使研究結(jié)果更為精確。