基于TerraSAR—X數(shù)據(jù)在高原山區(qū)煙草識(shí)別方法的對(duì)比研究

胡九超+周忠發(fā)

摘要：農(nóng)作物的識(shí)別是農(nóng)情監(jiān)測的基礎(chǔ)，能為農(nóng)業(yè)和政策制定提供重要的參考數(shù)據(jù)。在多云多雨地區(qū)使用合成孔徑雷達(dá)（SAR）對(duì)農(nóng)作物進(jìn)行識(shí)別和監(jiān)測有較大的優(yōu)勢。分別采用單時(shí)相和多時(shí)相的TerraSAR-X數(shù)據(jù)應(yīng)用于貴州高原山區(qū)煙草的識(shí)別，選擇貴州省清鎮(zhèn)市流長鄉(xiāng)煙草示范基地為研究區(qū)，在煙草生長期內(nèi)，獲取了TerraSAR-X數(shù)據(jù)，通過對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理并分析典型地物的后向散射系數(shù)，建立地物訓(xùn)練場，采用最大似然法進(jìn)行分類，同時(shí)利用GPS采集的樣方數(shù)據(jù)對(duì)2種方法下的煙草識(shí)別進(jìn)行精度驗(yàn)證。結(jié)果顯示，多時(shí)相多極化TerraSAR-X的識(shí)別精度（82.23%）比單時(shí)相雙極化的（80.52%）略高，表明多時(shí)相的TerraSAR-X數(shù)據(jù)在高原山區(qū)的煙草識(shí)別應(yīng)用中更具優(yōu)勢。

關(guān)鍵詞：高原山區(qū);合成孔徑雷達(dá);單時(shí)相;多時(shí)相;TerraSAR-X;煙草

中圖分類號(hào)： S127 文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

文章編號(hào)：1002-1302（2015）04-0357-03

收稿日期：2014-05-07

基金項(xiàng)目：貴州省科技計(jì)劃 （編號(hào)：黔科合GY字〔2013〕3062）。

作者簡介：胡九超（1987—），男，江西九江人，碩士研究生，研究方向?yàn)榈乩硇畔⑾到y(tǒng)與遙感。E-mail：diewucanghai0523@163.com。

通信作者：周忠發(fā)，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事地理信息系統(tǒng)與遙感研究。E-mail：fa6897@163.com。

貴州是我國煙草種植的第二大省，煙草是貴州省重要的經(jīng)濟(jì)作物，煙草的長勢監(jiān)測、面積提取和產(chǎn)量估算，對(duì)貴州農(nóng)業(yè)和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。由于喀斯特地區(qū)地表支離破碎、種植作物復(fù)雜以及貴州高原山區(qū)常年多云雨天氣，很難獲得高時(shí)間、高空間的多光譜數(shù)據(jù)，這給農(nóng)作物的實(shí)時(shí)監(jiān)測帶來了困難。而合成孔徑雷達(dá)（SAR）具有穿透云霧和土壤的能力，并且能夠全天時(shí)、全天候進(jìn)行拍攝，彌補(bǔ)多光譜數(shù)據(jù)獲取不易的弊端，為貴州高原山區(qū)的農(nóng)作物監(jiān)測提供了數(shù)據(jù)支撐。

針對(duì)農(nóng)作物的分類，le Toan等提出了利用多時(shí)相SAR影像的比值（或差值）或不同極化方式的影像比值（或差值），尋找合理的閾值對(duì)影像進(jìn)行分類以提取水稻、城鎮(zhèn)、水體和其他地物的信息[1]。該方法巧妙簡單，而且分類精度一般在80%以上[2]。邵蕓等應(yīng)用多種雷達(dá)數(shù)據(jù)對(duì)南方的水稻進(jìn)行分類和監(jiān)測取得了很好的效果[3]。大體來講，多數(shù)研究是針對(duì)平坦區(qū)域水稻而進(jìn)行的，利用雷達(dá)遙感對(duì)高原山區(qū)農(nóng)作物的研究相對(duì)缺乏。本研究以研究區(qū)內(nèi)的煙草為研究對(duì)象，研究和探討在高原山區(qū)利用雷達(dá)遙感識(shí)別煙草的方法，并對(duì)方法進(jìn)行比較分析，以期為高原山區(qū)農(nóng)作物的遙感分類技術(shù)提供借鑒和參考。

1 研究區(qū)概況

貴州省清鎮(zhèn)市種植烤煙歷史悠久，是全國特色優(yōu)質(zhì)煙葉生產(chǎn)區(qū)之一。研究區(qū)位于貴州省清鎮(zhèn)市流長鄉(xiāng)，地處清鎮(zhèn)市西部，屬北亞熱帶季風(fēng)濕潤氣候，四季分明，雨量充沛;土壤以黃沙壤、黃壤為主;pH值5.5～6.5，呈微酸性;有機(jī)質(zhì)含量豐富，氣候條件和土壤條件均有利于烤煙生產(chǎn)[4]。研究區(qū)屬于國家現(xiàn)代煙草農(nóng)業(yè)基地單元，位于，總面積為489 km2。基地單元地貌類型復(fù)雜多樣，其主產(chǎn)煙區(qū)流長苗族鄉(xiāng)和犁倭鄉(xiāng)為典型的喀斯特高原山地地貌，海拔在600～1 400 m之間，相對(duì)高差較大，以峰叢洼地、峰叢谷地為主，地下暗河和落水洞廣布，地表支離破碎，土地形狀不規(guī)則，多成零星散狀分布。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)獲取及處理

2007年6月15日TerraSAR-X雷達(dá)衛(wèi)星在俄羅斯拜科努爾發(fā)射場發(fā)射升空，為貴州高原山區(qū)的煙草監(jiān)測提供了新的數(shù)據(jù)源。TerraSAR雷達(dá)衛(wèi)星工作在X波段（波長為3.2 cm），實(shí)現(xiàn)多極化方式（HH、HV、VH和VV）遙感，在煙草生長期獲取了兩景覆蓋研究區(qū)的TerraSAR-X數(shù)據(jù)。為了保證與衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的同步/準(zhǔn)同步獲取，在獲取數(shù)據(jù)的當(dāng)天進(jìn)行了外業(yè)調(diào)查，對(duì)煙田、玉米地等典型農(nóng)作物進(jìn)行了定點(diǎn)定位及樣方的建立;同時(shí)記錄煙草的生長狀況。

為了對(duì)雷達(dá)影像進(jìn)行分析和應(yīng)用，需要對(duì)獲取的TerraSAR-X數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何校正、斑點(diǎn)噪聲去除、絕對(duì)輻射定標(biāo)等預(yù)處理：（1）幾何校正。選擇23個(gè)地面控制點(diǎn)，用遙感影像處理軟件ERDAS IMAGINE 9.2完成影像的幾何校正，控制點(diǎn)主要選擇在道路交叉口，河流交匯處以及水庫堤壩上，且要分布均勻，誤差控制在1個(gè)像元左右。（2）斑點(diǎn)噪聲壓縮。斑點(diǎn)噪聲的存在會(huì)使影像的判讀解譯變得更加困難，甚至?xí)绊懙匚镉行畔⒌奶崛　V波處理不但可以減少SAR斑點(diǎn)噪聲的影響，提高圖像的目視效果，更重要的是有助于提高對(duì)每個(gè)像元后向散射的估計(jì)精度。這將直接影響圖像的分類精度[5]。常見的濾波器有Lee、Enhanced Lee、Frost、Enhanced Frost、Gamma、Kuan、Local Sigma、Bit Error等，文章采用的是Frost濾波器，窗口大小為5×5。濾波后圖像降低了噪聲，變得更平滑。（3）絕對(duì)輻射定標(biāo)。TerraSAR-X數(shù)據(jù)的定標(biāo)公式為：

σ0dB=10lg（Ks|DN|2）+10lg（sinθloc）

（1）

式中，σ0dB表示后向散射系數(shù);DN表示像元的灰度值;θloc表示當(dāng)?shù)氐娜肷浣牵梢酝ㄟ^GIM文件換算獲得;Ks為絕對(duì)定標(biāo)常數(shù)，在影像頭文件中可以查到。定標(biāo)之后，影像像元值就是后向散射系數(shù)。（4）研究區(qū)提取。利用研究區(qū)邊界文件裁剪影像，獲得研究區(qū)區(qū)域。

2.2 煙草識(shí)別方法

提取信息的方法有多種，比值法和差值法應(yīng)用較為廣泛。比值法可使影像中某些地物的均值拉開、方差縮小，便于將其分類;差值法可檢測不同波段間的圖像值的差別，根據(jù)波段間差值的不同，多用于區(qū)分不同的地物[6]。文章分別應(yīng)用單時(shí)相多極化比值法和多時(shí)相多極化差值法2種方法，對(duì)研究區(qū)的煙草進(jìn)行遙感識(shí)別分類。endprint

2.2.1 單時(shí)相多極化比值法 TerraSAR-X數(shù)據(jù)（2013年5月28日）經(jīng)過上述預(yù)處理之后所得圖像的像元值即為后向散射系數(shù)。影像包含了2種極化方式——HH和VV影像，首先利用ENVI中的波段運(yùn)算計(jì)算出兩者的比值和差值圖像，即HH/VV和HH-VV圖像;然后選取研究區(qū)典型地物的感興趣區(qū)域（ROI），利用感興趣區(qū)域裁剪不同圖像（HH、VV、HH/VV、HH-VV），得到典型地物在不同圖像上后向散射系數(shù)的平均值（表1）。

2.2.2 多時(shí)相多極化差值法 研究采用的TerraSAR-X交叉極化模式影像包含2種極化方式——HH極化和VV極化。與單極化影像相比，雙極化影像包含更豐富的地物信息。地

表1 典型地物在不同圖像上后向散射系數(shù)的平均值

典型地物 σ0HH

（dB） σ0VV

（dB） σ0HH/VV

（dB） σ0HH-VV

（dB）

煙草 -3.6 -12.1 0.40 9.07

玉米 -2.7 -11.5 0.30 9.04

水稻 -2.3 -12.2 0.26 9.31

有林地 -3.4 -13.7 0.42 10.83

居民點(diǎn) -3.6 -10.98 0.37 8.45

物對(duì)不同極化的去極化能力及與雷達(dá)波之間的相互作用，反映了地物不同的介電特性、表面粗糙度、幾何形態(tài)和方向等屬性特征[7-9]。同樣，在不同時(shí)期（2013年5月28日、8月24日）獲取同一地區(qū)的圖像也能夠反映某些地物隨時(shí)間變化的信息，即使極化方式相同，但由于地物幾何形態(tài)的改變、介電特性的變化等，造成2個(gè)時(shí)間點(diǎn)上地物后向散射系數(shù)極大的差異。因此，利用這些變化信息來提取地物是可行的。

為了進(jìn)一步說明地物后向散射系數(shù)的變化情況，分別計(jì)算了2個(gè)時(shí)相HH極化和VV極化后向散射系數(shù)的差值，簡稱同時(shí)相多極化差值，公式為：

Δσ00528=σ00528HH-σ00528VV;

（2）

Δσ00824=σ00824HH-σ00824VV。

（3）

和2個(gè)時(shí)相間HH極化和VV極化后向散射系數(shù)的差值，簡稱同極化多時(shí)相差值[6]，公式為：

Δσ0HH=σ00824HH-σ00528HH;

（4）

Δσ0VV=σ00824VV-σ00528VV。

（5）

從各差值圖中截取了研究區(qū)的部分區(qū)域，根據(jù)灰度圖的像元值大小用彩色表現(xiàn)出來（圖1）。

為了將差值圖上的像元信息變化與實(shí)際地物相對(duì)應(yīng)，從野外采集的樣方數(shù)據(jù)中提取了5類典型地物后向散射系數(shù)差值（用平均值表示），如圖2所示。從圖2可以看出，水稻的后向散射系數(shù)差值平均值變化最大，玉米次之，煙草居中，居民點(diǎn)的變化最小。

在5月28日時(shí)相上，煙草的后向散射系數(shù)差值主要分布在8.11 dB左右，與圖1-A圖例中的第5等級(jí)顏色（淡藍(lán)色）相對(duì)應(yīng)。根據(jù)煙草生長周期，在該時(shí)相上，煙草處在團(tuán)棵期，煙苗較小且分布稀疏，同時(shí)大量干旱土壤裸露，部分區(qū)域還存在不同程度的石漠化現(xiàn)象。玉米同樣處于幼苗期， 土壤

背景和石漠化背景對(duì)玉米的后向散射系數(shù)影響很大，使得玉米、煙草和土壤的散射特性類似。盡管煙草和玉米葉子的大小不同以及土壤紋理和土壤濕度的不同會(huì)造成后向散射系數(shù)的差別，但在該時(shí)相上很難區(qū)分煙草、玉米和裸露土壤。

在8月24日時(shí)相上，煙草處于生長周期中的成熟期，煙葉面積增大，冠層覆蓋率較高，同時(shí)株高較高，使得煙草對(duì)HH極化和VV極化雷達(dá)波造成不同程度的衰減，但此時(shí)期天氣較干旱，土壤和煙草的含水量都較低，2種極化方式下的后向散射系數(shù)差值很小，在0.03 dB左右，和有林地、玉米的相差不大，與圖1-B圖例中的第4等級(jí)顏色（藍(lán)色）相對(duì)應(yīng)。因此，該時(shí)相上的煙草、有林地和玉米易混淆。對(duì)于同極化多時(shí)相差值圖，從圖2可以看出，煙草的HH極化、VV極化多時(shí)相差值居中，其平均值約為-4.38、2.98 dB。在圖1-C中，煙草對(duì)應(yīng)圖例中的第5等級(jí)顏色，而在圖1-D中反映為圖例中的第8等級(jí)顏色。通過圖1-B和圖1-D的對(duì)比可知，圖1-B中的煙草區(qū)域與圖1-D中反映煙草的區(qū)域吻合度較大。

3 結(jié)果與分析

3.1 煙草識(shí)別

提取信息的方法有多種，比值法和差值法應(yīng)用較為廣泛。比值法可使影像中某些地物的均值拉開、方差縮小，便于將其分類;差值法可檢測不同波段間的圖像值的差別，根據(jù)波段間差值的不同，多用于區(qū)分不同的地物[6]。文章分別運(yùn)用比值圖像（HH/VV）和差值圖像來豐富地物信息，便于煙草信息的提取。通過對(duì)不同地物在不同圖像上的后向散射系數(shù)的差異分析，了解不同地物的散射特性。

選擇監(jiān)督分類算法中基于圖像統(tǒng)計(jì)的最大似然判別法[10]對(duì)組合好的圖像（圖1）進(jìn)行分類。首先，選擇典型地物的訓(xùn)練場，再根據(jù)訓(xùn)練場計(jì)算各類地物的統(tǒng)計(jì)特征值，建立分類判別函數(shù)，然后逐點(diǎn)掃描圖像中的像元，求出其屬于各類的概率，再將待判別的像元?dú)w入最大判別函數(shù)值的一組[11]。分類后，對(duì)結(jié)果進(jìn)行Majority/Minority以及聚類（Clump）等分類后的處理。

3.2 精度驗(yàn)證對(duì)比

利用上述2種方法進(jìn)行分類后，研究利用在高分辨率航拍圖上采集的典型地物的樣方數(shù)據(jù)對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。樣方是由規(guī)則的矩形形成的，包括煙草、玉米、水稻等，將樣方數(shù)據(jù)（矢量文件）轉(zhuǎn)換成感興趣區(qū)域，用其來裁剪分類后的矢量數(shù)據(jù)，便于計(jì)算樣方中不同地物的面積。樣方中不同地類的統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表2。精度驗(yàn)證方法如下[12-13]，假設(shè)：樣方內(nèi)實(shí)際上是煙田的，被分為煙田的記為;樣方內(nèi)實(shí)際是煙田的，被分為非煙田的記為;樣方內(nèi)實(shí)際是非煙田的，被分為非煙田的記為;樣方內(nèi)實(shí)際是非煙田的，被分為煙田的記為，這里的 代表煙田，代表非煙田。那么，分類總精度可以表示為：endprint

（TT+OO）/（TT+TO+OO+OT）×100%;

（6）

煙草識(shí)別精度表示為：TT/（TT+TO）×100%。

（7）

根據(jù)上述公式可以計(jì)算出分類總精度和煙草識(shí)別精度（表3）。

表2 樣方數(shù)據(jù)中不同地類的統(tǒng)計(jì)結(jié)果

地類 面積

（hm2） 所占比例

（%）

煙草 11.337 32 29.35

玉米 15.282 61 39.57

水稻 1.178 43 3.05

有林地 6.880 95 17.81

居民點(diǎn) 3.945 85 10.22

表3 研究區(qū)煙草識(shí)別精度對(duì)比

樣方 單時(shí)相多極化

比值法 多時(shí)相多極化

差值法

TT 10.528 12 11.056 29

TO 2.547 36 2.388 95

OO 21.432 62 21.219 19

OT 4.117 06 3.960 73

分類總精度 82.75% 83.56%

煙草識(shí)別精度 80.52% 82.23%

4 結(jié)論與討論

通過對(duì)研究區(qū)煙草遙感分類識(shí)別方法的對(duì)比研究發(fā)現(xiàn)，在貴州高原山區(qū)利用單時(shí)相多極化和多時(shí)相多極化的TerraSAR-X數(shù)據(jù)進(jìn)行煙草的識(shí)別都是可行的，但利用多時(shí)相多極化數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別的精度稍高，這為提高煙草識(shí)別精度提供了思考的方向。單時(shí)相的數(shù)據(jù)雖然能夠完成煙草的識(shí)別任務(wù)，但多時(shí)相數(shù)據(jù)能夠提供更豐富的地物信息，更有利于地物的識(shí)別。為了進(jìn)一步提高高原山區(qū)煙草的識(shí)別精度，多源數(shù)據(jù)、多時(shí)相數(shù)據(jù)以及多種分類方法相結(jié)合是今后研究和探討的重點(diǎn)。

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