基于證據理論組合多分類規則實現大區域植被遙感分類研究*

胡 博，鞠洪波,劉 華，郝 瀧，劉 海

(中國林業科學研究院資源信息研究所，北京 100091)

基于證據理論組合多分類規則實現大區域植被遙感分類研究*

胡 博，鞠洪波**,劉 華，郝 瀧，劉 海

(中國林業科學研究院資源信息研究所，北京 100091)

遙感；大區域；證據理論；植被分類

利用遙感技術對森林、濕地、荒漠等進行調查監測[1-5]，提供科學有效的數據支撐具有重要的研究意義。我國的森林資源不僅分布遼闊，還時時處于變化中，利用遙感數據時效性和宏觀性的特點，科學、快速、準確地提取大區域植被類型及其變化規律信息是森林資源現代化管理的主要內容之一。

面向國家級或省級的大區域植被遙感分類大多基于中低分辨率遙感影像的像元特征，隨著分類研究的發展，研究人員發現單分類算法存在不同程度的錯分和誤分現象，但不同分類器錯分和誤分的像素并不集中也沒有統一規律，說明不同的分類器之間的性能存在差異。也就是說，分類器間存在互補性，某一分類算法錯分或誤分的樣本在另一分類器中存在正確識別的可能，基于這一發現產生了多分類器組合分類思想[6-9]，多分類器組合的新分類方法也得到越來越廣泛的實驗驗證和應用。

證據理論是以A. P. Dempster的研究工作為基礎發展起來的，Dempster的研究是用概率范圍去模擬事件發生的不確定性，G.Shafer將證據理論推廣研究應用于處理不確定性信息，因此證據理論也稱為D-S理論。證據理論的主要特征包括：(1)發展了Bayes概率理論，具有表達不確定信息的能力，相比Bayes概率理論，證據理論的先驗數據更容易獲取，具有靈活性。(2)證據理論是一種可以綜合多源信息的融合方法[10-13]。證據理論的合成規則，可以對不同來源的專家知識進行很好的融合，并且對數據格式的限制較低。因此，采用證據理論進行多分類器組合，將不同分類規則得到的同一區域的不同分類結果優勢信息進行融合，可以得到一個精度更高的綜合分類結果。

本研究基于證據理論原理實現大區域植被遙感分類。已有證據理論分類的研究，大多將多光譜波段作為融合的證據源，或者對多種專題數據進行信息融合，而多光譜遙感數據較難避免云和陰影的影響，專題數據存在時效性不統一的問題。實驗數據選取16天合成一期的2001年23期NDVI時序數據，減少云影噪聲影響的同時能夠反映植被完整的物候周期信息。通過IDL程序將多分類規則處理得到的植被類型特征信息歸一化處理為基本概率賦值作為證據源數據，依據證據理論實現多源信息綜合，將組合結果依據最大信任度原則確定植被類型。另外，為了避免不同證據源低信任值相近可能導致的“Zadeh”悖論問題，設置了超集假設參與組合。實驗過程中盡量減少人為干預，依靠分類算法挖掘實驗數據的時間空間特征，實現了大區域植被類型信息客觀、快速、高效地提取。

1 實驗區域與實驗數據

1.1 實驗區域概況

本研究選取寒溫帶針葉林區域作為實驗區，該區域位于127°20′ E以西，49°20′ N以北的大興安嶺北部及其支脈伊勒呼里山地，總面積約為211 600 km2。

該區域植被覆蓋率高，地帶性植被以興安落葉松(Larixgmelini(Rupr.) Rupr.)林為主，其間有少量灌木分布，是我國重要的木材產地。由于研究區屬于寒溫帶氣候，分布著大量的永久凍土層，水分下滲困難，形成零星水體，地表積水使濕地廣泛發育，其中草本沼澤分布在海拔900 m以下地帶，海拔300 m以下有森林草原帶分布。該區域平坦谷地區域有農業分布但農業不發達[14]。

1.2 實驗數據

本實驗參考2001年1:100萬中國植被圖矢量數據中寒溫帶針葉林區域的植被分布信息以及2000年中國土地覆蓋1 km柵格數據(簡稱WESTDC)中實驗區域的非植被分布信息[15-16]。

根據實驗區域宏觀大范圍特點，選取空間分辨率250 m的MODIS影像作為實驗數據。為降低云、影的影響，選擇MODIS的L3級科學數據集中陸地專題產品MODIS13Q1中的歸一化植被指數(NDVI)時序數據文件[17]，該產品每期間隔為16天。減少云影影響的同時，利用2001年23期NDVI影像數據體現的各類植被的生長物候周期信息，參考已有資料數據實現該區域植被遙感分類。

以上矢量、柵格數據均具有空間坐標信息，且進行過影像配準，精度限制在一個像元內。

2 研究方法

組合多分類規則的證據理論大區域植被遙感分類總體思路，如圖1所示。

圖1 D-S理論多分類器組合分類技術路線Fig.1 Methodological framework of classifier combined by multiple classifiers with D-S theory

2.1 分類系統設計和樣本快速采集

2.1.1 辨識框架和分類系統設計 寒溫帶針葉林區域的植被類型包括喬木、灌木、草地、濕地、農田。同時，該區域內還存在零星水體和建筑等非植被地類，非植被地類參考WESTDC中實驗區的水體和建筑分布掩膜，不參與分類。

本實驗參考證據理論中辨識框架的概念設計分類系統。假定辨識框架中包括3個基本假設：{A, B, C}，辨識框架的假設結構將接受包括所有假設組合的證據，即[A]、[B]、[C]、[A,B]、[A,C]、[B,C]、[A,B,C]。前3個假設每個假設包括1個基本要素，稱為單體假設。其余為非單體假設。含有辨識框架中全部基本要素的非單體假設，稱為超集，如{A, B, C}的超集為假設[A,B,C]。

本實驗辨識框架設計為Ω={喬木，灌木，草地，濕地，農田}，可能出現的假設為32個，包括空集(Φ)和超集(θ)。由于遙感影像像素值唯一且認為每一像素唯一對應一類，因此不考慮非單體假設，僅保留[喬木]、[灌木]、[草地]、[濕地]、[農田]假設，即分類系統中的植被類型。

2.1.2 大區域植被樣本快速采集 本實驗參考1:100萬植被圖、WESTDC中國土地覆蓋圖，結合實驗區域2001年MODIS時序NDVI影像的非監督分類結果，利用矢、柵數據的空間特征，將實驗影像非監督分類的類型信息關聯為隨機樣點屬性，依據該屬性中包含的非監督分類類型數和各類型的樣點比例，對比類別間樣本可分離性指標、標準差變化，實現樣本純化。經實驗驗證，純化后的植被樣本與WESTDC中植被空間分布基本一致，主要植被類型空間分布精確程度為84.82%，該采樣方法適用于宏觀大區域植被遙感監督分類。

中國植被圖表明實驗區植被覆蓋以喬木、草地和濕地為主。植被覆蓋率為喬木67.40%、草地18.04%和濕地12.48%。灌木0.97%，農田1.08%兩類植被在實驗區域較少分布。依據快速采樣方法得到的各類樣本中樣點數為喬木3 489個，草地409個，濕地212個，灌木31個，農田31個。

2.2 證據理論組合多分類規則

2.2.1 多證據源的基本概率賦值 基本概率賦值(BPA)，也稱作概率分配函數。表示證據對假設組合的支持，并不表示其子集的概率。通常用字母“m”來表示。

定義1：設函數m：2Ω->[0,1]，且滿足

存在2Ω上的基本概率賦值m，m(A)表示當前環境下辨識框架中元素A的精確信任程度，m(A)稱為A的基本概率賦值，也稱作概率分配函數。基本概率賦值不是概率，m是2Ω上而非Ω上的基本概率。辨識框架中各元素基本概率賦值的和為1。對于給定假設的BPA值可以通過主觀判斷或經驗數據來得到。

將實驗數據與快速采樣得到的植被樣本，通過最小距離非參數分類規則、最大似然參數分類規則和利用植被時序特征的波譜角分類3個分類規則計算，得到3個規則下的植被類型特征數據，共15幅影像。

依據歸一化公式通過IDL程序讀取各規則的植被類型特征影像，實現歸一化處理[18]得到三個證據源的植被類型的概率賦值信息(mBpa)，表達不同證據源信息對各植被類型的支持程度。

其中，i為植被類型，m為基本概率賦值，X為分類規則，Xi為各分類規則得到某一植被類型的特征值。

2.2.2 證據理論組合多證據源數據 對于相同的事件，證據源的不同會得到不同的基本概率賦值，不同證據源的基本概率賦值可以通過正交規則進行合并。合并規則是證據理論的核心，概括為公式表達：

設m1和m2是兩個不同的基本概率賦值，則其正交和m=m1⊕m2滿足

其中，K=1-∑x∩y=Φm1(x)×m2(y)或者K=∑x∩y≠Φm1(x)×m2(y)

如果K≠0，則正交和m也是一個基本概率賦值；如果K=0，則不存在正交和m，稱m1與m2矛盾。

證據理論組合不同證據源數據過程中，考慮不同證據源低信任值相近可能導致“Zadeh悖論”現象產生，因此，通過在證據源中設置超集假設，即超集θ=[喬木，灌木，草地，濕地，農田]的值來避免影響。本研究中超集的基本概率賦值設置為最大的植被特征像元BPA的0.01，最大的植被特征像元BPA為原值的0.99。

將最大似然、最小距離和時序SAM分類規則得到的類型特征影像歸一化為基本概率賦值，作為證據源數據。多證據源數據依據證據理論的正交合并規則進行組合，得到多證據源下各類型的組合BPA。

依據證據理論中信任函數定義，可以得到各類型的信任函數數據。通過最大信任度原則(CBV)，將信任值最大的類型，作為該像素可能體現的類型信息。即CBVk=max{Belief(Xi)}，像素對應的植被類型為k。

3 結果與分析

3.1 證據累積過程分析

本實驗辨識框架為{喬木、灌木、草地、濕地、農田}，超集假設Θ=[喬木、灌木、草地、濕地、農田]。以影像行列定位為(1000,1000)的像素P的類型確定過程為例。

實驗區域時序NDVI影像結合快速采集的樣本數據，通過最小距離、最大似然和時序SAM規則生成的類型特征影像，經過歸一化處理得到多證據源的基本概率賦值。P點處的3個證據源的基本概率賦值，如表1所示：

表1 3個證據源基本概率賦值

將歸一化處理得到的三組證據源數據，依據證據理論合并原理進行兩兩規則證據源組合和3個規則證據源的組合。P點處的組合證據源的基本概率賦值，如表2所示：

表2 證據理論組合分類器像素值

依據信任函數原理，單一元素假設的信任函數即為該元素的基本概率賦值。因此，實驗中各類型的信任函數值與各類型的基本概率賦值相等，即Belief(i)=mBpa(i)，其中i為對應的類型。

最后，由最大信任度原則確定實驗影像中P點處喬木類的基本概率賦值最大，因此P為喬木類。

表2中組合證據源的基本概率賦值表明，P點處喬木和灌木分別是第一優勢類和第二優勢類。兩兩規則證據源組合的mBpa(喬木)與mBpa(灌木)的差值分別為0.079、0.048、0.07，3個規則證據源組合的mBpa(喬木)與mBpa(灌木)的差值為0.1，差值增大。喬木類型特征隨著合成次數的增加而增大，與非喬木類型的特征差異更為顯著。

因此，通過證據理論合成規則，合成證據源越多合成次數越多，優勢類的基本概率賦值與其他類的差值越大，類型特征優勢越明顯。

3.2 分類結果精度評價與分析

在實驗區域隨機布設2 000個樣點，將中國植被圖與WESTDC土地覆蓋圖中同一類型重疊的區域視為真實地類分布，落于真實地類分布區域內的樣點作為實驗的驗證樣本。

單分類器得到的分類結果的生產精度、用戶精度和總體精度，以及3個單分類器的各平均精度，如表3所示：

兩兩規則組合分類得到的分類結果的生產精度、用戶精度和總體精度，以及組合分類器的各平均精度，如表4所示：

表3 單分類器分類結果精度分析

表4 兩兩組合分類器分類結果精度分析

表3中最大似然分類器的精度最高，總精度為69.88%，最小距離分類器次之，總精度為66.60%，時序SAM分類器的總精度最小為62.77%，單分類器的平均總精度為66.42%。

表4中最大似然與最小距離規則組合的分類結果精度最高，其總精度為78.14%，時序SAM與最小距離規則組合的分類結果精度最低，其總精度為72.56%，兩兩規則組合分類結果的平均總精度為75.63%，大于單分類器的平均總精度。對比單分類規則和兩兩規則組合分類結果中各類植被的平均生產精度和平均用戶精度，兩兩規則組合分類結果的各平均精度都有提高。

可見證據理論組合分類規則的方法對分類總精度、各類型生產精度和用戶精度均有不同程度的提高；并且參與組合的單分類規則精度越高，越能有效提高組合分類的精度。

生產精度、用戶精度和總體精度與單分類器、兩兩規則組合分類器的平均精度對比分析，如表5所示：

表5 分類結果精度分析

表5中單分類器分類結果的平均總精度為66.42%，兩兩規則組合分類結果的平均總精度為75.63%，3個規則組合分類結果的總精度最高為80.84%。對比單分類規則、兩兩規則組合、3個規則組合分類結果中各類植被的平均生產精度和平均用戶精度，3個規則組合分類結果的各精度最高。因此，證據理論可以實現多分類算法的組合，并且證據源越多，越能提高分類精度。

4 結論

(1)本研究針對大區域植被遙感分類，基于證據理論組合多分類規則實現了寒溫帶針葉林區域的植被遙感分類研究。比較分析了組合分類器與單分類器的分類精度，認為證據理論組合分類算法相比單分類算法，實現了分類總精度、各類型生產精度和用戶精度的提高。

(2)實驗表明基于證據理論實現多分類規則組合的過程中，參與組合的證據源越多，分類結果的可信程度越高，分類結果的精度越高；參與組合的證據源對實驗區描述越準確，對分類結果精度的提高越顯著。因此，開展更多單分類算法的比較研究，探索更適合參與組合的單分類算法，以實現更好的分類效果作為進一步的研究內容。

(3)本研究利用多種單分類算法挖掘時序數據信息，通過證據理論對來自于不同分類規則的證據源信息進行融合，綜合了多分類算法的優勢特征。相比多光譜數據的合成分類，減少云影影響的同時結合了植被物候信息；相比專題資料數據的合成結果，能夠更客觀的體現遙感影像的時間空間特點，更好的反映實驗區域植被分布的時效性信息。該方法人為干預較少，能夠快速、高效地實現大區域植被類型信息的提取。

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(責任編輯：彭南軒)

Combining Multiple Classifiers Based on Evidence Theory for Large Scale Vegetation Types Classification by Remote Sensing Images

HUBo,JUHong-bo,LIUHua,HAOShuang,LIUHai

(Research Institute of Forestry Resource Information Techniques, Chinese Academy of Forestry, Beijing 100091, China)

remote sensing; large area; evidence theory; vegetation classification

2016-05-20 基金項目： 國家863計劃課題(2012AA102001)。 作者簡介： 胡 博(1985—)，女，河北人，博士研究生，主要從事森林資源監測技術研究. * 感謝國家自然科學基金委員會“中國西部環境與生態科學數據中心”提供WESTDC數據。 ** 通訊作者：鞠洪波(1956—)，男，黑龍江人，研究員，博士生導師，林業信息技術.

10.13275/j.cnki.lykxyj.2017.02.002

S771.8

A

1001-1498(2017)02-0194-06