地 球 信 息 科 学 学 报年 % 足时分类的精度+' 有研究利用已标定数据来标 定未标定数据的聚类中心结合改进的聚类算法和 *和年X万海岸带的土地 V > > V 利用解译数据' 监督分类器取得了较为理想的分类结果+' 美国 多分 辨 率 土 地 特 征 研 究 项 目 25 Q 2 和欧空局发

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1 第 卷第 期 年 月 地球信息科学学报 %&' %' ' 前期土地覆被数据辅助下的分类样本自动选取 刘 锟 杨晓梅 张 涛 ' 中国科学院地理科学与资源研究所 北京 ' 中国科学院大学 北京 摘要 将地学知识与影像标定相结合 一直是目视解译或计算机自动分类制图的主要手段 传统的目视解译方法能够充分利用地学知识 但需要大量的人力 物力 效率较低 计算机分类中尚未出现比较成熟的高效运用地学知识的分类方法 已有研究表明 分类样本可以作为地学知识的载体 将地学知识融入分类过程中 此外 无监督聚类可以显著提高样本选取的效率 有助于提供足够的样本 为将地学知识高效地融入计算机分类提供了一定的基础 本文提出一种以前期土地利用数据辅助与影像聚类相结合的样本自动选取方法 利用自动选取的样本 通过最大似然分类器对 影像进行分类 并与手动选取样本分类的方法进行了对比分析 研究结果表明 在分类效果上 本文提出的前期土地覆被辅助下的分类样本自动选取方法 优于手动选取样本的方法 提高了分类效率 在 城镇建设用地等 种类型上的分类整体精度达到 ** 系数为 手动选取样本进行分类的整体精度为 ** 系数为 关键词 分类 样本 自动选取 '( '' '' 引言 目前 遥感制图中 地物的影像识别分类之研究重点 地学知识的高效融入 即目视解译所依靠的专家知识 以及建立判别模型或函数时融入的地学理解 如术洪磊 毛赞猷利用 影像 通过构造判别规则 对广东东莞市进行了土地利用 土地 覆被分类 精度优于最大似然法 在制定分区及影像选取的依据时 通过植被 2 时间序列的特 点来选取分类所用的影像时相 对影像的快速标定 包括对于样本的标定和直接对类别的标定 其中样本的标定即样本选取 其工作量大 效 ( 率低 且较容易受人为误差干扰 而直接标定类别主要是对无监督聚类后的聚簇的标定 面临着与样本选取相同的困难 因此 影像分类的一个重要发展方向是将地学知识有效地融入到影像的快速标定中 由于已有的土地利用 土地覆被的成果 是前人在融入了大量的地学知识的基础上分析提取出来的 所以 将 现有的土地利用 土地覆被数据以一定的方式融入新的土地利用 土地覆被研究中去 成为了学者们 首先想到的方法 大量的研究围绕着如何利用包括土地利用 土地覆被数据在内的地理信息系统 % * +*&-4%*5+%- 5 数据构建知识库 直接对影像进行分类 但其流程复杂 精度受到地物分布趋势的限制 且判别规则的参数适 用性受到不同地域的局限 如何在自动识别中 将现有 数据直接高效地用于影像分类 尚未有令人满意的研究成果 高质量的样本对于提高分类精度有着重要作用 因此 样本的选取成为了地学知识融入的极佳切入点 有学者将 数据用于样本的标定 在一定程度上利用了以往数据中的地学知识 但是其忽视了 数据特定类的图斑可能包含多种地物类型的情况 即忽视了地理空间和影像空间的不统 一 也有研究者从多种分类方法的结合入手 如结合未标定数据的 半监督学习 利用未标定数据的机器学习与标定数据协同分类 提高了样本不 收稿日期 修回日期 基金项目 国家自然科学基金项目 国家 ( 计划项目 作者简介 刘锟 男 邯郸市人 硕士 研究方向为遥感影像智能处理研究 &&+-&+ * - 通讯作者 杨晓梅 女 武汉市人 研究员 博士 主要从事遥感与地理信息系统应用研究 & *-&+'*'-

2 地 球 信 息 科 学 学 报年 % 足时分类的精度+' 有研究利用已标定数据来标 定未标定数据的聚类中心结合改进的聚类算法和 *和年X万海岸带的土地 V > > V 利用解译数据' 监督分类器取得了较为理想的分类结果+' 美国 多分 辨 率 土 地 特 征 研 究 项 目 25 Q 2 和欧空局发布的 EET5Q F F %样本选取条件 理论上样本像元应满足 个条件( 每一类 5 U ET5V F项目也均采用 了非监督聚类作为重要分类手段或步骤+' 这 型地物的所有训练样本中像元的实际地物类型应 些研究表明包含大量前人地学知识的 4 数据可 物类型应为单纯的同一种地物类型不能是包含不 以通过 样 本 的 选 取间 接 地 作 用 于 影 像 分 类' 可 同地物类型的混合像元' 选择的样本像元应具 见样本选取能作为二者的结合点' 有代表性即训练样本的统计特征量与该类型总体 与该地物类型相一致即所有训练样本中像元的地 因此本文从样本选取着手以最大似然分类 统计特征相接近+' 为了兼顾样本选取的这 个 器为例尝试一种以前期土地覆被为背景数据结 要求本文采用非监督分类与前期土地覆被数据相 合影像聚类来进行样本自动选取以改进影像分类 叠加的方式自动获取所需样本并制定了一个适 的精度' 宜的分类体系进行样本筛选'提取 2 影像的前 三主成分与坡度信息作为待分类数据利用自动 研究数据与方法 选取的样本和人工选取的样本分别通过最大似然 法进行分类并对 种 分 类 结 果 进 行 精 度 对 比 分 %&研究区域及数据选取 本文选取的研究区域为广东省珠江口附近地 处东经 % W> W北纬> % W W研 析' 基于土地覆被数据的训练样本选取 究范围如图'研究区内陆部分地势由西北向东南 倾斜地形多样以丘陵 占 %> %L为主兼有平 原占> L低山滩涂等' ' %&分类体系转换 在较短时期内对于同一个研究区具有一定 面积的地物类型一般不会发生根本变化' 同时除 5'''E 4'''E '''E 4 5'''N 5'''N 4'''N 4'''N '''N '''N 2 '''N 2 '''N '''E 过少的类型外特定土地覆被类型对应的影 像像元中与该类型相符的像元占较大比重' 对研 究区过小或面积小 变化过于剧烈的地物类型 本文方法的适用性将受到限制' 我国目前的土地覆被分类体系多是大尺度影 + 像的 2 等中分辨率的土地覆被分类体系较 少'2 影像的空间分辨率为 A一般认为其可 区分地物类型为一级类+' 本文综合影像和研究 区的特点参考中国土地资源分类体系和 %土地利 用现状分类 &国家标准+%?拟订了本研究的土地 覆被分类体系' 该体系引用了参考系统中灌木林 '''E N 5'''E 4'''E '''E km 5 2 图研究区范围 Q TJ F > 的定义根据遥感的信息获取特点参考系统 中未利用地细分为与湿地城乡工矿居民用 地工矿仓储用地建设用地等包含城镇生产生活 用地的类型根据其用途和光谱特点分为城镇建设 用地和扩充了参考系统中对于耕地 研究数据为?年 月 日的 2 影像该 地区 年 P2 数 据 来 源 于 (44 ** Q M( 的描述将城镇绿地也划入其中类型名称改为耕 地及其他人工植被结合 2 影像的空间分辨率特

3 刘锟 等(前期土地覆被数据辅助下的分类样本自动选取 期? 点扩充混合地表的定义将在影像上无法识别的 本筛选过程中将其纯化' 统计目其中灌 植被土壤和不透水面混合区域划入其中' 定义的 木林湿 地裸 土 地 所 占 比 例 小 于 全 图 的 L 表 分类体系如表' 难以从影像上分出与假设前提不符故剔除上 述 类' 最终确定土地覆被分为高度 将土地利用的 个三级类型根据类别定义 和解译标准划入上述 类中生成土地覆被数据' 开发用地城镇建设用地耕地及其他人 其中难以转化的类别如其他特殊用地以及 工植被类' 大量观瞻休闲用地等赋为 值不参与分析' 经 表'各类型像元所占比例 过对像元的分析城市绿地草地等在光谱特征上 ( '(2-5 5 与耕地差异较小同时对于研究区城市所占面积 较小因此城市绿地的量更为稀少难以单 独区分本文将城市绿地与耕地合并作为一个土 地覆被类型命名为' 部分转 类型名 表&研究中的分类体系定义 类型 >?? %>? 灌木林? > 湿地 %% > % > 城镇建设用地 类别定义 河流水库坑塘人工养殖区浅滩等自然 及人工水域 > % % ( & ???? 化关系如表' 比例L?? % % >?? > % > 总计 % > 有疏等自然及人工 机场港口码头工矿等开发强烈反射率 高的区域 城镇建设用地 城镇居民地城镇道路等城镇建设区域 '+ 影像处理与人工样本的选取 本文使用自适应性较好的 4'P++ 非监督 农村乡镇居民点以及城镇中自然与人工 聚类方法将影像分为若干聚簇再以聚簇为单位 利用前期土地覆被数据对聚簇所属类型进行自动 各种经济作物人工种植园区 标定'聚类结果如图' 耕地城镇休闲文体等人工植被 岩砾地等 灌木林 灌丛 湿地 沼泽芦苇地等湿地 土地利用类型 土地覆被类型 公共建筑用地 农村宅基地 耕地 及 其 他 人 旱地 工植被 城镇混合住宅 城镇 建 设 用 地 基塘 湿地 其他 有 养殖水面 养殖池塘 灌丛 灌木林 人工解译的土地利用类型中地物斑块包含有 多种地物覆被同时时相与影像有明显差异' 所 5'''N 4'''N 土地覆被类型 '''N 土地利用类型 4'''N ( '''N 表部分土地利用数据与土地覆被数据转化关系 5'''N 2 '''N 4'''E 5'''E 4 '''E '''E 2 '''N 混合区域 '''E N 5'''E 4'''E 4 '''E km 图 4'P++ 聚类后结果 Q F R 4'P++ > 以直接将该数据用于样本选取必然会出现大量的 为便于与自动提取样本的分类结果相比较检 影像像元与地物类型不相符的情况要在其后的样 验样本的方案是采用分层随机抽样的方式随机生

4 地球信息科学学报 年 成 个采样点 辅以多时相的高分辨率影像 对采样点的地物类型作出判断 由 个采样点和分类结果建立混淆矩阵 检验分类精度 的取值由下 式确定 式中 为最少抽样点个数 为正确分类的百分比 是与 对应的置信水平从正态分布概率表上所查的值 为误差允许范围 其中 可以事先抽取少量样本做精度评估 其结果是取 则 为 对应的 本文 取 少量抽样表明 为 左右 则 最小值为 即最少抽取 个验证点作为精度验证的样本 考虑到多波段的影像信息数据量大 波段间相关性较高 同时存在噪声干扰 使用主成分分析 取 前三个主成分参与分类 在很多运用 数据参与分类的研究中 都将坡度参数融入了信息提取中 本实验中 坡度对区分和人工植被有明显指示作用 因此 使用 2 数据提取坡度数据 与前三个主成分共同参与分类 分类样本的自动选取以行向量 表示影像上的任一像元 其中 为聚类后的类簇号 为影像的其他特征 包括坐标 波段 2 值 2 与坡度等 为前文生成的分类系统中 第 类地物所对应的像元集合 统计满足 的 的特征 的值 以为例 统计不同的 的值所包含的 将 的值按照从多到少排列 并设定一个阈值 取像元累计百分比不超过 的所有 为 则第 类地物的初步样本为 其中 为行数为 列数与像元特征数目 相等的零矩阵 综合研究区土地利用变化强度和实践经验 设定为 同样以为例 其聚簇所包含像元累计百分比如表 第 号聚簇的累计百分比超过 则 即取 号到 号共 个聚簇的像元作为初步样本 在此基础上 需要对样本 再进行一次纯化 设定阈值 中的 所对应的像元累计百分比在 之内的 视为更能体现类别 的特征而与其他类的特征不符的聚簇集合 设除第 类之外的类别的最终样本为 的合集为 则第 类地物的 ( 其中 为行数为 列数与像元特征数目 相等的零矩阵 实验中 选为 如和聚类累计像元密度前 如表 表 对应聚簇的像元累计百分比 ' %(** & %& %% &(& ( & 累计百分比 ( ( ( ( ( ( ( ( ( ( ( 表 + 和的初步样本 + & & ( % %% ( 累计百分比 ( ( ( ( 累计百分比 ( ( (( (

5 刘锟 等(前期土地覆被数据辅助下的分类样本自动选取 剔除同理将 号聚类从中 剔 除' 而统计和的初步样本如 表'其中累计像元 L 的聚类中均包含 号 聚类则耕地和的样本均保留号聚类' 表D和的初步样本 2 '''N 2 '''N 5'''N 前L中所以将其从样本中 4'''N 本中却不在的样本累计密度 '''N 的号聚类在同样也在的样 5'''N 超过L的聚类号为?' 中 4'''E 5'''E 4 '''E '''E 4'''N 将其选为样本之后累计密度不 超过L 的聚类号为 耕地累计密度不 '''N 期 ( D > * '''E 城镇建设 用地 累计密度 L 5'''E 4'''E 4 '''E km N 5 2 高度开发 用地 255 累计密度 L 图样本自动选取分类结果 R R EUJ T AM > >? >?? >? %? > %? >? %? >? >?? %>?? %?>? %?> % %? >? > 从混淆矩阵也可看出主要错分发生在 城镇建设用地和类之间以及 表E自动与人工获取样本后分类的混淆矩阵 ( E(2 5 >? - 4> 5 4 > 自动获取样本 将全部类样本经过上述操作后选出满足条 件的聚簇将这些聚簇所对应的像元作为最终用于 分类的样本' 前期土地覆被数据支持下的分类 结果与精度分析 将手工选取的样本和自动获取的样本分别导 编号??> %> > %> % > %> >?> >? > > % U人工获取样本 入 *6> 对影像前三个主成分和坡度数据使 用最大似然分类器进行分类' 样本自动选取分类 结果如图' 分别对 个 分 类 结 果 进 行 精 度 评 价 与 比 较' 编号 %?> > % % %> > > > % %> > % 动提取样本的自动分类整体精度为 %> %L DMM 系数为> %手工选取样本进行分类的整体精度 > > > > % 为> L D 系数为 >?' 种样本获取 MM > %%> %? 利用之前选择的检验样本进行精度评价其中自 方法进行分类的混淆矩阵如表' 可以看出样 本 自 动 提 取 方 法 在 整 体 精 度 和 DMM 系数上均高于手动选取' 具体到各个类别 只有城镇建设用地精度低于手工选取样本的方法' 为 为 为园 注(编号为 地 为 为城镇建设用地 为 和 类之间' 这主要是由于 以下点原因( 上述类型之间存在大量区域光

6 地球信息科学学报 年 谱差异性较弱 在中分辨率尺度上易出现相互影响渗透的现象 高分辨率影像辅助下的检验样本选取 在尺度转换上会出现一定的信息偏差 ( 存在一些地物如果园和部分耕地 难以在影像上准确判别 结论 本文设计了一种依靠前期土地覆被数据 结合 2 聚类的样本自动选取方法 通过最大似然分类器将影像分为 个类 分类整体精度达 ' ** 系数为 高于手工选取样本的分类结果 该方法样本的选取是基于待分类影像的 不存在影像的适用性差异 样本的选取过程对分类系统的选择基本没有依赖性 但当分类系统制定不合理时 如类别间可分性较低 则会影响到最终的分类精度 样本选择过程中 筛选阈值的设置一方面是依赖经验 另一方面是参考当地的土地覆被变化程度 该阈值的敏感度并不强 如本实验中 的值取在 之间时 均有相同的分类结果 对于前期数据的选择 最好是相应分辨率的土地覆被或较高分辨率的土地利用数据 这样能最大限度地减少特定地物类型中其他类像元的干扰 同时便于分析处理与精度评价 本文方法避免了人工选择样本时对混淆区域的误判 是一套依据先验知识 从前期土地调查中获取的样本选取准则 能够获取大量精度较高的可靠样本 节省人力 物力 减少人工干预 从而提升土地利用 土地覆被分类精度 因该方法依靠于前期数据 故在地物类型变化剧烈 或分布严重不平衡时 该方法的适用性会受到制约 在与特定影像尺度相匹配的土地利用 土地覆被变化研究中 该方法具有自动 高效 可重复等特点 同时分类精度满足要求 可作为一种自动分类方法进一步研究 参考文献 术洪磊 毛赞猷 辅助下的基于知识的遥感影像分类方法研究 以土地覆盖 土地利用类型为例 测绘学报 ( ( 张峰 王桥 王文杰 等 美国高分辨率土地覆盖信息提取技术研究进展 遥感技术与应用 ( ( 孙秀邦 范伟 严平 等 遥感影像土地覆被分类研究进展 中国农学通报 韩文萍 王金亮 可华明 等 基于 的遥感影像土地利用 土地覆盖信息提取研究 以滇西北香格里拉县为例 云南地理环境研究 吴健平 杨星卫 遥感数据监督分类中训练样本的纯化 国土资源遥感 ( 龚文瑜 辅助遥感影像分类概述 地理空间信息 肖鹏峰 刘顺喜 冯学智 等 中分辨率遥感图像土地利用与覆被分类的方法及精度评价 国土资源遥感 % +6*-% &6 *6+64 &4+*5+%- -*&+*5+%-5%+* %+- --*&%4 *5*5+* *&-5&+ - ( 游代安 蒋定华 余旭初 辅助下的 * 法遥感影像分类 测绘学院学报 ( ***-+ *-6 245%4 -&* &6* & *&* &+ % &*-6+5+ * %-%- *-*5+%-%- %+-*-6%5-+- ( 熊彪 江万寿 李乐林 基于高斯混合模型的遥感影像半监督分类 武汉大学学报 信息科学版 +*-*- *- %& & 5* *5* &5+%-*-6&4+*5+%-4%% * 5-5-*5+%-*&%-4 -%-+ -*& %+- +>+- 5% ( % &*--%&* & *-6* 2 +%-*&&*-6%**5+ *5+%- +-*-6*5 *5+ *6*5**-6*-+&* 6*5*% -+ %--5*& %-+5%+- *-6-5 *5%&%?& *6 - *%* 5% &%*&&*-6%- 4% *5%*5+%- 6*5* -5-*5+%-*&% -*&%4 %5-+- 徐文婷 吴炳方 颜长珍 等 用 数据制作中国 年度土地覆盖数据 遥感学报 刘勇洪 牛铮 徐永明 基于 2 数据设计的中国土地覆盖分类系统与应用研究 农业工程学报

7 期刘 锟等 前期土地覆被数据辅助下的分类样本自动选取 ( 张景华 封志明 姜鲁光 土地利用 土地覆被分类系统研究进展 资源科学 ( 刘纪远 中国资源环境遥感宏观调查与动态研究 北京 中国科学技术出版社 陈百明 周小萍 土地利用现状分类 国家标准的解读 自然资源学报 ( 6 *6 %+- 5&2+- %*%5-+- %4 -+%--5 ( ( ( 严红萍 俞兵 主成分分析在遥感图像处理中的应用 资源环境与工程 高义 苏奋振 孙晓宇 等 近 * 广东省海岛海岸带土地利用变化及驱动力分析 海洋学报 (( ( * * * +-*%5& -6% +%-*& * '& & % & ' % - +*%+ *-6*% ' % %%(*% &+ +( ( - %( ( * &%%+-*5+%-%4 % * +*&-% &6 *-6+* *&+*5+%-*&% *& *-%4%555*6+5+%-*&+ *&+-5 5*5+%-*-6%5* 5%*5+&4+*5+%-+-%5-+- -*6+5+%-*&+ *&+-5 5*5+%-% &6 5 % * +-% &6 &* %45*5+4+ +*& *5++ *5+%-% +5 % +55%5%+- 5*5+ *&+-5 5*5+%--6*&%5%4&*% *-6+& *66+5+%-5%5&4+*5+%-*-%5*&+6 % * +-% &6 +-* % *5 6+*% -5*5* &*5%4 % * +-% &6 *-+-5 *5 % * +-% &6 +-5%5&4+*5+%- %5%% 5-5 *- +& -+6& 5+- * *-5& + %54++- %4* &&5+%-*-6%&5 %&%45 %4* &+-% 65%55A +-5% %-* %+6*4% -6*5+%-4%+-5 *5+%-%4 % * +-% &6 +5%5&4+*5+%- + * -5*-* 5%*5+* & &5+- 5% *5+* & %4 +% &*-6%6*5* * & &56* 5%*5+*& *6%-5 +* 55%6-5+%-6*%*-6 65%&4 5+* &*5 5* + &+&+%%6&4+ *&%&4+65+* +- 5*- *&* & 5* + &+&+%%6&4++-%65%% *5&4+6 &5 % % +-6%4* & 55 &5+-6+*565*55 % %65%66*-%*&* * %4 *-6***%4++-5%4 +--*5 %++-& 6+-*5%6 4%5&*-6%*6*-6 *-%-5 5+%-&*-6 5%6 % %6+-5+ * +%4++-55*-5 * %4* & &56*- *& *-6 %+65&4+*5+%- &5 %&&4+*5+%-* &&5* 5%*5+*&

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