基于多分類器組合的遙感土地利用分類研究

張 輝　(山西省科學技術情報研究所，山西太原 030001)

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基于多分類器組合的遙感土地利用分類研究

張 輝(山西省科學技術情報研究所，山西太原 030001)

遙感影像在土地利用/覆蓋變化研究中廣泛使用。如何從遙感影像中快速、高效地獲取較高精度的數據，已成為遙感行業數據提取的一大研究熱點[1]。對待分類的遙感影像圖，傳統方法是采用分類效果最好的單分類器作為最后的解決方案[2]。一般來說，沒有一種分類器能很好地區分所有樣本數據，不同分類器錯分類別也并不完全相同，這說明不同分類器之間可能存在互補信息，伴隨著模式識別問題愈發復雜，人們開始嘗試著去研究能否很好地利用這類分類互補信息，進而提出了組合分類的思想[3]。

基于多分類器組合的研究最早出現在模式識別中，而今它的很多相關理論和方法也得到發展[4]。從組合結構上來講，多分類器組合可分為2類。當采用串行結構時，先執行的分類器為后執行的分類器提供幫助，并指引著后者的分類進程[5]。Liu等[6]利用專家系統分類，然后把得到的分類結果圖用來輔助NN分類，結果提高了分類精度，也較準確地獲取了研究區的土地利用信息。而當采用并行結構進行分類器組合時，實質上就是綜合了各基分類器的結果[7]。

筆者首先利用最小距離分類器(MDC)、最大似然分類器(MLC)、神經網絡分類器(NN)和支持向量機分類器(SVM)4種基分類器進行遙感圖像分類，主要通過輸出混淆矩陣和Kappa系數進行分類結果評價，選出精度指標較高的分類器作為基分類器進行組合，采用改進的加權投票方法進行分類，最后找出精度最高的多分類器組合。

1研究區與數據

選取山西省中部晉中市榆次區作為研究區。研究區地處黃土高原東部邊緣，東部為太行山，西部為晉中盆地，地勢東高西低，山地、丘陵、平川呈階梯狀分布。研究區面積為1 328 km2，區域內土地利用/覆蓋類型較為復雜，土地覆蓋的空間異質性顯著。

覆蓋研究區的Landsat TM數據來源于中國科學院計算機網絡信息中心國際科學數據鏡像網站(http://www.gscloud.cn)，Landsat TM數據軌道號為125-34，獲取日期為2011年8月5日，經過幾何校正、影像裁剪等預處理后，選取1～5波段和7波段，共6個波段數據(圖1)。以榆次區第二次全國土地調查數據1∶1萬比例尺土地利用數據為參考，作為該研究遙感影像的訓練樣本、基本端元選取及分類精度評價的先驗數據。

圖1　榆次區TM影像5,4,3假彩色合成圖

2多組合分類器原理

組合分類器是一種通過組合決策，充分利用各基分類器間存在的互補信息來提高分類精度而建立的遙感圖像分類系統。這個分類系統包括基分類器生成、組合分類器結構以及組合決策機制3部分[8]。

2.1分類器組合方法投票法源于一種假定理論：群體的判斷會優于個體判斷[9]。

投票法組合方法：對于輸入的X分類，將分類器ek的輸出結果參與組合決策。投票函數為：

(1)

式中，Tk(X∈Cj)是類別Cj經分類器ek輸出后得到的票數，若被判為j類，則給予1票；如若不是，則投0票。

通常投票規則：

(2)

式中，k值取1~R，i∈Φ；ek(X)=M+1時，分類器ek無法識別X；0<α<1。當α=1所有分類器ek輸出的類別相同時，才會將這一結果作為像元歸屬類別，否則當不識別處理；當α=0.5超出半數的分類器ek輸出的類別相同時，將這一結果作為最終決策類別；當α為很小的接近0的正數且某一類別獲得相對較多的票數時，將這一類別作為像元歸屬類別，否則當作不識別處理。因此投票法依據α的值可以分類為：完全統一投票法、多數投票法、相對多數投票法。

2.2改進的加權投票法基于各分類器分類各有優勢，也各有不足，所以要想使組合后的分類結果達到較高精度，即能充分體現各基分類器的互補優勢，一般會通過衡量各基分類器的性能來求取加權值，對性能好的分類器賦予大的權值[10]。該研究將各基分類器分類輸出的用戶精度指標值作為投票法集成算法中的加權值。具體改進的組合方法公式為[9]：

(3)

對于輸入的X值，分類輸出得到的票數值為分類器ek輸出的用戶精度值。為了獲得便于做分析的結果，該研究選用的α值為很小的接近0的正數，當某一類別獲得相對較多的票數時，將這一類別作為像元歸屬類別。

改進后的投票組合規則為：

(4)

2.3組合結構首先選擇了4種典型的監督分類器進行，這4種方法在遙感影像分類中各有優勢，具有一定的算法獨立性。然后選取分類結果較好的分類器參與組合分類，研究可形成4種不同組合形式的組合分類結果。

2.3.1最小距離分類(MDC)。最小距離分類法主要包含以下2種分類類型：最小距離判別法將待分像元歸屬于其與已知類別距離最小的一類；最近鄰域分類法將某像元到每類別中的最小距離確定為其到該類別的距離，然后將其歸屬于與其距離最小的類別。最小距離分類法的優點是計算速度快；缺點是原理簡單，分類精度不高。

2.3.2最大似然分類(MLC)。最大似然分類法首先假設研究區的總體分布是近似服從正態分布的，先求得均值、方差等特征參數，最后求取概率密度函數。但當總體分布不服從于正態分布時，則不適合采用這種方法進行研究。

2.3.3人工神經網絡(ANN)。簡稱神經網絡(NN)， 神經網絡算法是利用計算機模擬人類學習的過程。它不需要對數據分布的先驗知識，且具有自學習、自組織能力，同樣適用于非線性離散樣本；還適合同時對遙感數據、輔助數據(如地形、坡度等)進行處理[19]。神經網絡的優點是分類的正確率高,并行處理能力較強，具有聯想記憶能力等；缺點是需有許多參數，學習的時間超長等。

2.3.4支持向量機(SVM)。支持向量機(SVM)經常被用于遙感影像的分類試驗中并且能夠得到較好的識別效果。它不同于ANN方法與傳統統計方法，SVM并不是通過減少特征個數來控制模型復雜性的[20]。SVM的優點是可解決高維、非線性問題；缺點是對缺失數據較為敏感。

3基于多組合分類器的遙感分類試驗

3.1訓練樣本和驗證樣本的采集依據榆次區土地利用類型的特點，所選樣本可分為植被、建設用地、裸土、裸巖、陰影、水體6類。訓練樣本和測試樣本使用不同的樣本數據。試驗所用的樣本需要依據以下原則選取:盡量保證訓練樣本類別符合事實；樣本數目應足夠多且盡可能分布均勻。

3.2基于改進的加權投票法遙感分類試驗

3.2.1基分類器的選擇。每個基分類器在組合分類器中都起著重要的作用，其性能如何，直接決定組合分類器的最后分類結果。因而，選取合理的基分類器是組合分類結果取得成功的關鍵[11]。概括來說，它的選取應滿足以下條件：較好的分類性能、多樣性的分類效果以及較高的分類效率。此外，參與組合分類的基分類器的個數不宜過多。因為這樣不僅會使分類的變復雜，而且難以保證上述的選取條件[12]。

在評價分類結果方面，除混淆矩陣外，Kappa分析能夠準確地評價結果圖與地表真實圖的相似度，而且不容易受小的像元類別的變動影響。所以它能夠有效地評判分類結果[13]。

(1)基分類器的分類。該研究整個分類過程都使用相同的訓練樣本進行遙感分類，用相同的驗證樣本進行精度評價。各基分類器的分類成果見圖2。輸出混淆矩陣等分類結果評價信息見表1、2。

(2)各單分類器分類結果分析。結合分類成果圖和輸出信息可以看出，運用各單監督分類器進行遙感分類時，各分類結果的各項精度精度指標值的差別并不是很大。當用MDC分類時有很多樣本被歸于未分類(尤其體現在植被類別的分類上)，而用其他3種分類方法分類時所有訓練樣本都參與分類。當采用MLC分類時，有少部分裸巖被判別為水體。而當采用NN分類時，部分土地被判別為裸巖。總的來說，神經網絡分類和支持向量機分類是比較好的遙感圖像計算機分類方法，結果更為準確(較地面真實土地利用情況更為吻合)。

表1　各單分類器部分輸出信息

表2　各單分類器用戶精度輸出信息(比值)

該研究依據上述基分類器的選取條件為基本標準，結合各分類器分類結果輸出的各項精度指標值，從4種典型的監督分類器中選取MLC、NN、SVM這3種監督分類器作為基分類器。

3.2.2基于改進后的加權投票算法的多分類器組合分類。利用上述選取基分類器的用戶精度指標值作為加權投票組合算法的加權值，然后任意組合可形成4種不同組合形式的分類結果。具體的實現過程如下：在ENVIIDL開發環境下編寫源文件代碼(.pro)，通過手動參與分類的分類器數量、依次讀取各基分類器的分類結果文件(.dat格式)來實現不同組合形式下的多分類器組合分類。分類結果見圖3。分類結果的輸出信息見表3。

圖2　榆次區監督分類結果

圖3　榆次區組合分類成果

多分類器組合總體精度∥%Kappa系數MLC+NN97.51480.9525MLC+SVM97.26090.9477NN+SVM98.44330.9527MLC+NN+SVM95.36780.9399

3.2.3精度對比分析及評價。從基于先進的加權投票算法實現的組合分類部分成果及輸出信息等可以看出，組合分類器在某些組合情況下樣本被錯分、誤分的機率小。從各分類精度折線(圖4)可以看出，尤其是在MLC與NN 、NN與SVM、MLC與SVM兩兩分類器組合分類的時候，它們的總體分類精度較各基分類器分類時的最高值(95.27%)提高了2~3個百分點，應該是由于基分類器兩兩之間參與分類時的結合能力較強。而當MLC、NN、SVM 3個基分類器都參與組合分類時，可能是由于三者之間的結合能力不強，又或是由于這三者之間分類性能效果比較接近，所以三者組合分類的效果不太明顯，分類精度指標值都要低于3個兩兩組合分類。但總的來說，研究結果在一定程度上證明了多組合分類器的可行性和有效性，達到了預期的效果。

圖4　各分類精度折線

4結論

該研究采用榆次區Landsat TM遙感影像數據，首先利用MDC、MLC、NN和SVM這4種典型的監督分類器進行遙感土地利用分類，結果表明NN、SVM和MLC分類精度較高；之后利用上述3種精度指標較高的基分類進行組合，選取4種不同的多分類器組合方式，利用改進后的加權投票集成算法進行組合分類，結果表明，多分類器組合分類時的分類結果精度高于單獨的基分類器的類，且兩兩基分類器的組合時的分類精度要高于3個基分類器組合分類時的結果。總而言之，試驗證實了多組合分類器的有效性和可行性，能夠提高傳統分類方法的分類精度。

參考文獻

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摘要為了從遙感影像中快速、高效地獲取較高精度的數據，按照分類組合的思想，根據山西省太原市榆次區Landsat TM影像數據，將傳統監督分類中分類性能較好的分類器作為基分類器，運用改進后的加權投票算法進行多分類器組合，用于研究區遙感影像土地利用/覆被數據分類。結果表明，多分類器組合的分類結果精度要高于單獨的基分類器分類精度，兩兩分類器組合的分類精度要高于三分類器組合的精度。研究結果證實了多分類器組合的可行性和有效性，能夠提高傳統分類方法的分類精度。

關鍵詞土地利用；遙感分類；多分類器組合

Land Use Classification Based on the Remote Sensing Classification by Multi-classifier Combination

ZHANG Hui(Institute of Scientific and Technical Information of Shanxi，Taiyuan，Shanxi 030001)

AbstractIn order to get higher accuracy data quickly and efficiently from the remote sensing image，according to the thought of combination classification, using the Landsat TM image data of Yuci District in Taiyuan，Shanxi,we took the typical and high-accuracy supervised classifiers as basic classifiers of multiple classifiers, to studing how can adopt the improved wighted voting to making a simple research of land use /cover classification of the remote sensing image. The results show that the combination of multiple classifiers classification accuracy was higher than that of single classifier classification accuracy, two classifiers combination classification accuracy was higher than the accuracy of three classifier combination.This paper proved the effectiveness and feasibility of multiple classifiers integration, and proved that it can improve the accuracy of traditional classification by multi-classifier combination.

Key wordsLand use；Remote sensing classification；Multi-classifier combination

收稿日期2015-10-19

作者簡介張輝(1984-)，男，山西天鎮人，助理研究員，碩士，從事農業資源利用、科技情報研究。

基金項目山西省農業科技攻關項目(20130311037-3)。

中圖分類號S 127

文獻標識碼A

文章編號0517-6611(2015)32-389-04