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基于無人機高光譜遙感的荒漠化草原地物分類研究1.0

萊森光學 ? 來源:萊森光學 ? 作者:萊森光學 ? 2024-06-12 11:48 ? 次閱讀

一、引言

生態系統是生物與環境構成的統一整體,是相互依存、相互制約、緊密聯系的有機自然系統,保護生態系統是經濟社會高質量發展、可持續發展的基礎和前提,必須統籌兼顧、多措并舉,全方位、全過程開展生態系統保護。

中國是世界第二草原大國,草原類型較多,其中荒漠草原是我國西北干旱半干旱區主要的草原生態系統類型之一,常年氣候干燥,植被組成貧乏且結構簡單,生物多樣性差,生態系統非常脆弱,是向荒漠過渡的一類草原,對于保障干旱區生態系統的生態完整性發揮著重要作用。荒漠化草原植被群落生產力較低、穩定性較差,對自然和人類活動的干擾較為敏感。

本研究利用無人機高光譜遙感技術采集荒漠化草原遙感數據,運用人工智能圖像分類技術,解決荒漠化草原地物分類與識別問題,具有自動化程度高、分類精度高等特點,是草原退化調查監測行之有效的方法,對于荒漠化草原生態保護具有重要的現實意義。

二、研究區概況

2.1研究區概況

四子王旗中部為荒漠草原,北部是草原化荒漠,氣候類型屬于中溫帶半干旱大陸性季風氣候,本文選取位于四子王旗境內的荒漠化草原作為研究區,四子王旗是畜牧業的天然牧場,但四子王旗地下水補給主要來源于降水入滲,地下水排泄以蒸發為主,蒸發量是降水量的8倍,使得四子王旗水資源嚴重不足,進一步加劇了土壤風蝕、草地干旱、退化的進程。

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圖6研究區域位置及其衛星圖像

2.2植被特征

四子王旗總面積為 241.52萬公頃,牧區草場總面積為199.9萬公頃。無人機采集數據區域地處溫帶草原向干旱荒漠過渡的荒漠化草原,植被株叢呈現破碎化分布,覆蓋面積為4.61公頃。大量枯落物沉積其中,成為獨特的結構層次。植被草層低矮稀疏,蓋度為5%~20%,研究區植被組成種類較為匱乏,建群種為短花針茅,優勢種為無芒隱子草、冷蒿,主要伴生種為櫛葉蒿等,如圖7所示,其他植物有豬毛菜、木地膚、阿爾泰狗尾花、細葉蔥、狹葉錦雞兒、小葉錦雞兒、銀灰旋花、冬青葉兔唇花、二裂委陵菜等20多種。其中短花針茅、冷蒿、櫛葉蒿、無芒隱子草是該地區四種主要植物。

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圖7研究區4種主要植物

2.3土壤特征

四子王旗境內土壤共有6種類型,分別為栗鈣土、棕鈣土、草甸土、山地黑土、灰土和鹽土。本試驗區土壤類型以淡栗鈣土為主,土壤厚度約為1m,在40~50cm處出現鈣積層,土壤堅硬且透水通氣能力差,土壤PH值為8.38,有機物含量低,土壤礦質元素組成特點是低氮、少磷、高鉀,全碳含量16.01g/kg,全氮含量1.67g/kg,全磷含量0.64g/kg,全鉀含量37.87g/kg。

三、數據采集

3.1實驗設備

獲取高光譜成像數據目的是解譯內蒙古荒漠化草原地物分布信息,無人機高光譜遙感圖像采集系統是針對小型旋翼無人機開發的高性價比機載高光譜成像系統,為高光譜成像技術在草地生態資源勘測領域應用奠定了基礎。

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圖8無人機高光譜成像系統

3.2野外調查及樣方布置

野外調查包含樣方定位、設置樣方、樣方編號、記錄標記物及拍攝樣方照片等內容,如圖11所示。選擇單種植被局部相對密集區域,以大于草總量90%的草種確定樣方所屬草種,設置植被純樣方。2021年野外無人機高光譜數據采集選擇在植物長勢比較茂盛的7月上旬進行。無人機采集空中數據不設置樣方框,植被種類由標記物指示,一個樣方可采集多幅圖像數據。共設置純種地物樣方20個,設置混合植被樣方20個。

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圖11野外調查

3.3數據采集

內蒙古荒漠化草原植被于六月初開始萌動,七月開花,八月成熟,九月開始枯黃。本研究分別將時間進行以下分段:六月為開花期,七到八月為結實期,九月為黃枯期。結實期是荒漠化草原植被最茂盛的時期,此期間植被表現出明顯的光譜特征,而其他時期植被性狀不明顯。使用無人機采集與地面數據采集同步進行。

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圖12無人機數據采集

四、數據采集及基于光譜的分類研究

4.1數據篩選

具體步驟依照以下三步完成:野外數據采集過程中易受到陣風影響,造成某些圖像數據發生扭曲變形,第一步通過人工目視篩除此種類型數據。第二步檢查反射率,在篩除掉變形數據的基礎上去除反射率超過100%的無效數據。第三步去除異常光譜反射率,光譜數據受儀器溫度、電流變化等因素影響,可能會出現異常數值的光譜反射率。

采用的成像光譜儀光譜分辨率約為3.5nm,數據波段數量為256個,高光譜數據質量數值評價是利用多種量化指標,對獲得的高光譜數據進行定量評價,從而選出有利于地物分類的波段,通常根據遙感圖像各波段的標準差反映出各波段的信息量,平均值反映傳感器的響應特征。各波段的標準差一定程度上反映了信息量的大小,圖15為各波段的標準差曲線圖,可知波段20~189標準差數值較大(其值均在300以上),表示該波段包含的信息量較多,圖像的質量較好。

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圖15各波段標準差曲線圖

各波段的均值表示了圖像的亮度,均值較高的波段反映出該波段上的傳感器響應較高,如圖16為各波段均值曲線圖,波段24~187均值較大(其值均在1700以上),可以正確反映地物的光譜特征。

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圖16各波段均值曲線圖

圖 17為本研究所用的無人機高光譜遙感圖像數據的協方差圖像,顯示出256個波段明顯的較強相關性分塊特征。該圖中的每個像素代表一個波段,對角線上的元素代表了相關系數為1的波段。連續的亮區表示這些波段間相關性較高,暗區表示對應的波段相關性較小。

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圖17協方差圖像

用少數幾個波段進行遙感信息處理,所選波段組合應具有信息量大、相關性小、類別可分性好的特點,常用的波段選擇方法有目視選擇和最佳指數因子法。(1)目視選擇,一般觀察圖像的清晰程度和細節情況。(2)最佳指數因子法,以波段間的離散程度和信息量之間的相關系數來進行衡量,OIF值越大,則對應的波段組合后信息量越大,該組合越合理。

4.2輻射校正

類別不同的地物具有不同的色調差異,通過遙感圖像像元亮度值(DN)反映。DN值的大小與量化位數有關,如8位量化時,DN值的最大值為255。DN值不具有物理意義,是一個無單位的灰度值信息,并不能表達地物真實的光譜信息,需要經過輻射校正將其轉換為地物真實反射率數據,如圖18所示。

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(a)輻射校正前

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(b)輻射校正后

圖18輻射校正圖

使用SpecAnalysis軟件進行輻射校正,將DN值轉換為光譜反射率,得到地物真實的反射率數據,再使用ENVI5.3軟件進行反射率檢查,篩選出可用數據。獲取地物輻射校正光譜曲線后,經過多點均值處理后得到該地物的反射率光譜曲線。

在同等光照條件下,采集白幀的操作是將高光譜成像儀掃描標準白板(反射率接近100%),得到全白標定數據;采集黑幀的操作是將高光譜成像儀蓋上鏡頭蓋進行掃描(反射率為0),得到全黑標定圖像。輻射校正具體操作為:在SpecAnalysis軟件分析工具里選擇“黑白”,選擇需校準的數據,支持批處理,導入黑幀和白幀,然后進行輻射校正計算。輻射校正公式如公式(1)所示。

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五、地面高光譜遙感數據反射率光譜分析

地面高光譜遙感數據的地物光譜反射特性的分析和研究是荒漠化草原遙感技術分類應用的基礎,本節對2017~2018年連續兩年采集的地面高光譜遙感圖像上的裸土、枯枝、陰影區域植被與鼠洞、光照區域四種荒漠化草原植物短花針茅、冷蒿、櫛葉蒿、無芒隱子草進行光譜特性分析。

5.1裸土

荒漠化草原土壤裸露面積較大,影響裸土反射率的因素有水分含量、有機質含量、氧化鐵含量等。2017-2018年地面高光譜遙感圖像數據上裸土的反射率光譜曲線如圖19所示,裸土反射率在綠光波段表現出綠色植被具有的波峰特征,近紅外波段上反射率光譜曲線呈線性增長趨勢且有水分吸收特征,近紅外波段反射率約為25%,表明荒漠化草原裸土反射率光譜曲線受到干枯植被影響。

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圖19裸土反射率光譜曲線

5.2枯枝

健康綠色植被葉片一般具有如下結構:葉片的表層覆蓋著一層蠟狀角質層,使得葉片可以具有保水作用;葉片的表層細胞間隙中有氣孔,起到了調節植物蒸騰作用;氣孔周圍的保衛細胞可以根據植物的實際需要改變自身的形狀控制氣孔的開閉。光線照射在植被葉片上,經過了各種色素的吸收作用,以及植被冠層中的散射作用,使得健康植被冠層在遙感圖像上顯示為綠色,植被原始光譜反射率出現的特征受到各種色素的綜合作用,葉綠素有葉綠素a和葉綠素b兩種類型,類胡蘿卜素有胡蘿卜素和葉黃素兩種類型,綠色健康植被葉片中葉綠素與類胡蘿卜素的含量之比約為4:1,葉綠素a與葉綠素b的含量之比約為3:1。由于植被葉綠素和類胡蘿卜素吸收了藍光和紅光的大部分入射能量,葉綠素含量高于主導黃色的類胡蘿卜素含量,而葉綠素對綠光強反射到人眼,因此植物呈現綠色。在可見光和近紅外波段范圍內形成了獨特的光譜曲線,植被反射率光譜是植被本身、土壤、地形、水分含量等多種因素綜合作用的結果,但仍有共同規律。在470nm左右的藍光波段和650nm左右的紅光波段的光譜反射率較低,在藍光和紅光范圍內存在兩個明顯的吸收帶,即藍谷、紅谷;在550nm左右的綠光波段的光譜反射率較高,形成綠峰;在680~760nm光譜范圍,光譜反射率上升迅速,形成紅邊;在近紅外波段,由于光線在葉片組織細胞和空氣間多次散射,形成葉片對近紅外電磁波強烈反射的一個相對平坦的高反射率區域。

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圖20枯枝反射率光譜曲線

枯枝失去了葉綠素和水分,其高光譜特征主要由纖維素、木質素和氮含量決定,如圖20所示枯枝反射率光譜曲線在可見光波段不存在藍谷、綠峰等綠色植被的光譜特征,但存在紅谷、近紅外反射平臺、近紅外水分吸收谷等微弱的綠色植被光譜特征,整體上從可見光到近紅外波段枯枝反射率光譜曲線呈線性增長趨勢,在近紅外波段上反射率光譜曲線出現近紅外高反射率平臺和水分吸收谷,反射率最高值達到24%。

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審核編輯 黃宇
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