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user: 3. 研究方法 基于高空间分辨率遥感影像的特点，本文设计了面向对象的高空间分辨率遥感土地覆盖分类算法流程，具体流程如图2所示。面向对象的分类方法通过对高空间分辨率遥感影像进行分割，生成由相邻同质像元合并而成的影像对象(不规则多边形图斑)，再根据分类目标综合分析影像对象的光谱、形状、纹理等特征信息，应用影像分类算法，选取适当特征，并以每个影像对象作为基本处理单元计算相应的特征值，并以此为依据实现高空间分辨率影像的土地覆盖分类。面向对象的分类方法核心是影像分割和影像分类。该方法不再是以单个像素作为基本处理单元，而是以相邻的同质像元合并而成的影像对象作为基本处理单元，因此影像分割是影像分类的基础和先决。 图2. 分类方法流程图 3.1. 影像分割 影像对象的适度分割是精确分类的基础。综合利用高空间分辨率遥感影像的光谱和丰富的形状、纹理等特征信息进行影像的分割操作，将一副影像划分为若干互不交叠的不规则多边形图斑，以分离和表示相关地物目标。较为经典的影像分割方法有边缘检测法和区域分割法 [ 7 ]。本文采用其中的一种基于区域生长合并的分割方法。该算法分割过程中，在确保合并后对象的异质性小于设定好的尺度参数的前提下，将相邻的同质像元合并成一个影像对象。循环进行，直至最小的异质性大于设定的尺度参数，则停止分割。因此，影像多尺度分割参数的设置直接决定着分割结果的好坏。 分割参数主要包括尺度参数、光谱参数、形状参数。光谱参数和形状参数共同构成像元同质性的标准。形状参数又由紧致度和光滑度进行描述。通过调节各参数的权重，实现不同尺度的影像分割。尺度参数则是判断单个像元是否可以合并到相邻对象的阈值标准。如果尺度过大，影像中的小地物可能被合并到大地物中，导致分类简单；如果尺度过小，则影像中的大地物可能会被分成非常多形状破碎的图斑，即“椒盐现象”。一般来说，各参数的设定主要基于先验经验，通过不断调整各参数值，并综合分类目标，目视判读分割效果，选择最优参数值。研究区影像分割的局部细节图如图3所示。 图3. 影像分割细节 3.2. 特征分析与提取 影像分割生成一系列影像对象，这些影像对象作为基本处理单元同样包含光谱、形状、纹理等特征信息。针对高空间分辨率遥感影像特点，通常光谱特征不足以完整反映地物对象，而形状和纹理特征则越来越显示出其不可忽视的辅助甚至主导作用，能够有效解决“同谱异物”和“同物异谱”问题 [ 8 ]。在选择特征时，并非所选特征越多，分类效果越好，而是应当有针对性地选择分类最显著的特征进行分类训练。过多的特征会造成大量冗余数据，降低计算效率，甚至产生“过拟合”问题，严重影响分类精度。 基于研究区舟山岛植被覆盖广、农田与城镇集中等海岛地区特点，本文主要提取对象的光谱(均值、标准差等)、形状(长宽比等)、纹理(同质性、相异性等) 3类简单特征。表1列举了3类特征中较常选取的特征参数。为了进一步提高特征针对性，减少计算冗余，将所选对象特征输入后结合机器学习C5.0决策树算法进行特征分析和优选，筛选提取出最优特征组合。 3.3. 土地覆盖分类 土地覆盖分类即是对每个影像分割对象进行识别，划分为不同的地物类型。研究区土地覆盖类型为水体、林地、建设用地、农用地、裸地、草地。水体除包括岛上河流湖泊外，还包括岛屿四周海洋；居民地、工厂、道路等较为集中，统一归为建设用地。由于每种地类不是由单一种类的地物组成，而是包含许多语义上类似的地物，因此在采集训练样本时，要尽量实现对各种地物样本的均匀覆盖，保证所选样本纯净，并给每个训练样本赋予相应的类标签(以1，2，3，4，5，6代替)。 Table 1 Part of image feature 特征类型 特征参数 计算公式 说明 光谱特征 均值 μ l = 1 n ∑ i = 0 n p l ， i p l ， i 为像元值，n为像元个数，l为波段 标准差 σ l = 1 n − 1 ∑ i = 0 n ( p l ， i − μ ) 2 p l ， i 为像元值，n为像元个数，l为波段， μ 为均值 NDWI均值 N D V I = G R E E N − N I R G R E E N + N I R 为红波段， N I R 为近红外波段 NDVI均值 N D V I = N I R − R E D N I R + R E D N I R 为近红外波段， R E D 为红波段 形状特征 面积 A r e a = ∑ i = 0 n a i a i 为第i个像元的面积，n为像元个数 周长 P e = ∑ i = 0 n p e r i i p r e i i 为第i个边的长度，n为边数 形状指数 S h i n = P e 4 A r e a P e 为周长， A r e a 为面积， S h i n 取值范围为 ，当对象为正方形的时， S h i n = 1 长宽比 λ = λ 1 λ 2 λ 1 为方差矩阵特征值的较大值， λ 2 为方差矩阵特征值的较小值 纹理特征 同质性 H o m o g e n e i t y = ∑ i ， j = 0 N − 1 P i ， j 1 + ( i − j ) 2 P i ， j 归一化灰度共生矩阵 G L C M 的值，i、j为 G L C M 的行列值，N是 G L C M 行或列的数目 相异性 D i s s i m i l a r i t y = ∑ i ， j = 0 N − 1 P i ， j | i − j | 熵 E n t r o p y = ∑ i ， j = 0 N − 1 P i ， j ( − ln P i ， j ) 表1. 部分影像特征 依据训练样本的对象特征和类标签，采用恰当的影像分类算法训练获得判别函数或分类规则，并以此为依据对每个影像对象进行识别分类。现在采用较多的是最近邻分类算法，该算法统计各地类训练样本的特征，并以此为特征中心建立特征空间，通过计算各未分类对象的特征与样本特征中心的距离，将该未分类对象划分到距离最近的样本所对应的类别中 [ 9 ]。该算法实现简单，但分类耗时较长、容易受到噪声影响。本文综合分类目标及实际成像情况，选用机器学习C5.0决策树算法进行样本训练及影像分类。C5.0决策树算法是在C4.5算法基础上改进而成的最新决策树算法，具有训练速度快，规则易理解，适用性强等特点。决策树算法的基本原理如图4所示：从根节点(T)开始，以不同对象特征为依据生成新的叶子点(T1， T2， T3)进行二叉分支，直至到达叶结点(A， B， C， D， E)，从上至下构建树状结构 [ 10 ]。该算法通过样本训练获得相应叶子点的分类特征，并根据这些特征将未分类对象一步步细分到不同类别中。C5.0决策树算法根据信息增益率(信息熵的下降速度)来选择最优特征构建分支，并通过“剪枝”技术，即对决策树各叶子点进行裁剪或合并来减少叶结点数量，最终选取目标分类结果最显著的特征构建决策树 [ 11 ]。这使得特征优选、样本训练的客观性和效率大大提高。同时，C5.0决策树算法融合了Boosting技术，通过综合考虑被错分、漏分的数据来构建多个决策树，提高最终的分类精度。 图4. 决策树算法基本原理 3.4. 分类结果与精度评价 依据本文设计的面向对象的高空间分辨率遥感土地覆盖分类算法，舟山岛土地覆盖分类结果如图5所示。图6则展示了研究区局部分类结果的细节情况。可以看出，舟山岛主要地物类别为林地，主要分布在岛屿中部，呈西北–东南走向；农用地、建设用地交错分布在岛屿四周的平原上，建设用地主要集中在岛屿东南部。林地、水体、农用地、建设用地分类效果较好，内部完整，较好克服了“椒盐现象”，林地与农用地能够很好地区分出来，道路、桥梁等也能够很好地提取出来。总的来说，分类结果形状较为规整，边界区分明显，接近实际地物。 图5. 舟山岛土地覆盖分类图 图6. 舟山岛土地覆盖分类图细节 对算法进行精度评价是检验算法可行性、有效性的重要手段。本文使用混淆矩阵进行分类结果的精度评价，按照均匀分布的采样原则，随记选取了1000个样本点进行验证。通过目视解译与分类结果比对，由此计算出混淆矩阵如表2所示。从表2可以看出，林地、水体、建设用地、农用地的分类精度较高，裸地和草地的分类精度较低。这是因为，裸地和草地所占面积较小且零星分布在建设用地、农用地、林地之间，使得影像分割时较难形成规则完整的对象，同时训练样本较少，分类训练时较难生成高精准的判别函数或分类规则，从而面向对象的分类方法实质上退化成传统的基于像素的分类方法。同时在分类过程中，也存在着低覆盖度林地与农用地难以区分，建设用地与裸地难以较好区分的问题。可以考虑借助DEM数据辅助分类或分区分类的一些方法来尝试解决。总体上看，面向对象的分类结果总体精度达到91%，Kappa系数达到0.87，充分说明了本文设计算法流程的可行性、有效性及分类结果的可靠性。 Table 2 Confusion matri 水体 林地 建设用地 农用地 裸地 草地 用户精度 水体 143 2 1 2 0 1 96% 林地 0 392 5 1 1 1 98% 建设用地 15 3 168 10 5 3 82% 农用地 2 14 13 159 2 2 83% 裸地 2 1 2 1 27 2 77% 草地 1 0 0 1 2 16 80% 制图精度 88% 95% 89% 91% 73% 64% — 总体精度 91% Kappa系数 0.87 表2. 混淆矩阵