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结合植被覆盖度指数的土地覆盖分类方法研究

孙娜,赵祥,穆宝慧,赵嘉诚,刘乃精

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孙娜, 赵祥, 穆宝慧, 赵嘉诚, 刘乃精. 结合植被覆盖度指数的土地覆盖分类方法研究——以巴基斯坦信德地区为例[J]. 华体会外围 (自然科学版), 2022, 58(6): 917-925. doi: 10.12202/j.0476-0301.2021224
引用本文: 孙娜, 赵祥, 穆宝慧, 赵嘉诚, 刘乃精. 结合植被覆盖度指数的土地覆盖分类方法研究——以巴基斯坦信德地区为例[J]. 华体会外围 (自然科学版), 2022, 58(6): 917-925.doi:10.12202/j.0476-0301.2021224
SUN Na, ZHAO Xiang, MU Baohui, ZHAO Jiacheng, LIU Naijing. Land cover classification combined with fractional vegetation cover[J]. Journal of Beijing Normal University(Natural Science), 2022, 58(6): 917-925. doi: 10.12202/j.0476-0301.2021224
Citation: SUN Na, ZHAO Xiang, MU Baohui, ZHAO Jiacheng, LIU Naijing. Land cover classification combined with fractional vegetation cover[J].Journal of Beijing Normal University(Natural Science), 2022, 58(6): 917-925.doi:10.12202/j.0476-0301.2021224

结合植被覆盖度指数的土地覆盖分类方法研究——以巴基斯坦信德地区为例

doi:10.12202/j.0476-0301.2021224
基金项目:国家重点研发计划资助项目(2016YFB0501404)
详细信息
    通讯作者:

    赵祥(1972— ),男,博士,教授. 研究方向:资源环境遥感应用. E-mail:zhaoxiang@bnu.edu.cn

  • 中图分类号:F301.2;P237

Land cover classification combined with fractional vegetation cover

  • 摘要:基于Landsat 8 OLI反射率数据,结合定量遥感反演植被覆盖度(fractional vegetation cover, FVC)提取的植被物候特征数据,对比了神经网络、支持向量机和随机森林3种土地覆盖分类方法.结果表明:随机森林分类方法具有较好的结果,反射率结合植被特征数据的分类方法的总体精度为85.52%,Kappa系数为0.8212,比仅用反射率的土地覆盖分类总体精度提高了3.45百分点,Kappa系数提高0.0429;植被覆盖度提取的植被特征数据能有效改善耕地、草地和裸地的制图精度和用户精度,对林地与水体的用户精度分别提高了7.79百分点与1.81百分点,灌木与人造地表的制图精度分别提升了7.69百分点与0.59百分点.整体来看,结合植被覆盖度及其派生植被特征进行土地覆盖信息的提取,在简单易行的同时,为提高分类精度提供了有效支持.

  • 图 1研究区范围

    Landsat 8 OLI标准假彩色图,R、G、B通道分别为近红外波段5、红色波段4和绿色波段3.

    图 2样本点空间分布

    底图为2000、2010、2020年的GlobeLand30数据的土地覆盖类型不变像元.

    图 3不同土地覆盖数据

    a. 2017年 10 m FROM-GLC;b. 2000年 30 m GlobeLand;c. 2010年 30 m GlobeLand;d. 2020年 30 m GlobeLand.

    图 44种植被覆盖度变化曲线和箱型图

    a. FVC变化;b. ${F}_{{\rm{a}}}$指数箱型图;c. ${F}_{{\rm{b}}}$指数箱型图.

    图 5土地覆盖分类

    a. Landsat 8 OLI Land Cover;b. Landsat 8 OLI和FVC指数.

    图 6研究区植被覆盖度指数空间分布

    a. ${F}_{{\rm{a}}}$指数数据,${F}_{{\rm{a}}}=\left({F}_{{\rm{AUG}}}+{F}_{{\rm{APR}}}\right)/2$;b. ${F}_{{\rm{b}}}$指数数据,${F}_{{\rm{b}}}=\left({F}_{{\rm{AUG}}}-{F}_{{\rm{APR}}}\right)/2$.

    表 1样本点占比

    土地覆盖
    类型
    训练样本
    像元
    验证样本
    像元
    总样本
    像元
    训练样本
    占比/%
    验证样本
    占比/%
    耕地 748 324 1072 69.78 30.22
    林地 175 72 247 70.85 29.15
    草地 180 74 254 70.87 29.13
    灌木 158 65 223 70.85 29.15
    水体 244 106 350 69.71 30.29
    人造地表 402 172 574 70.03 29.97
    裸地 489 202 644 70.77 29.23
    总计 2396 968 3364 70.24 29.76
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    表 2Landsat 8 OLI 2-7波段信息

    波段 波长范围/µm 主要用途
    2-蓝波段 0.45~0.52 水体穿透,分辨土壤和植被
    3-绿波段 0.53~0.60 分辨植被
    4-红波段 0.63~0.68 观测道路、裸土和植被种类等
    5-近红外波段 0.85~0.89 植被信息提取
    6-短波红外1 1.57~1.65 分辨道路,裸土和水
    7-短波红外2 2.11~2.29 岩石、矿物和植被覆盖的
    分辨能力很好
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    表 34种分类精度评价指标

    分类精度指标 公式 作用和意义
    总体分类精度 ${O}={\displaystyle\sum _{i=1}^{k}{N}_{ii} }/{N}\times 100\text{%}$ 直接反映总体正确的比例,计算简单
    Kappa系数 $k=\left({ {N}\displaystyle\sum _{i=1}^{k}{N}_{ii}-\displaystyle\sum _{i=1}^{k}{N}_{i+}{N}_{+i} }\right)\Big/\left({ {N}^{2}-\displaystyle\sum _{i=1}^{k}{N}_{i+}{N}_{+i} } \right)$ 用于一致性检验和衡量土地覆盖分类精度
    制图精度 ${P}_{Ai}=\dfrac{ {N}_{ii} }{ {N}_{+i} }\times 100\text{%}$ 是制图者对分类精度的一个度量,
    即实际分类与参考类一致性的程度
    用户精度 ${U}_{Ai}=\dfrac{ {N}_{ii} }{ {N}_{i+} }\times 100\text{%}$ 用户最感兴趣的一种分类精度的度量
    式中:N代表总样本数;k代表总类别数;Nii代表被分到正确类别的样本数;N+iNi+是第i类的真实样本数和预测为第i类的样本数.
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    表 4不同土地覆盖分类数据中各土地类型在研究区占比 %

    类型 FROM-GLC GlobeLand30
    2000年 2010年 2020年
    耕地 26.3765 35.0501 35.0448 36.3027
    林地 0.3433 0 0 0.0005
    草地 3.4592 2.8436 2.8439 1.7290
    灌木 0.5456 6.8172 6.8208 6.2853
    湿地 0.2210 0.0167 0.0164 0.0148
    水体 1.3729 0.8527 0.8522 1.1261
    人造地表 3.0736 0.6979 0.6971 1.0729
    裸地 64.6080 53.7218 53.7248 53.4687
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    表 5不同组合分类数据在3种分类方法中的精度评价

    分类数据 总体精度/% k
    神经网络 支持向量机 随机森林 神经网络 支持向量机 随机森林
    Landsat 8 OLI 77.73 80.49 82.07 0.7178 0.7577 0.7783
    Landsat 8 OLI+FVC指数 79.11 80.99 85.52 0.7397 0.7638 0.8212
    Landsat 8 OLI+NDVI+FVC指数 79.21 81.67 86.21 0.7381 0.7720 0.8293
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    表 6分类精度 %

    地物类型 Landsat Landsat + FVC指数
    制图精度 用户精度 制图精度 用户精度
    耕地 76.23 81.25 80.25 88.14
    林地 91.67 59.46 91.67 67.35
    草地 74.32 79.71 91.89 90.67
    灌木 63.08 87.23 70.77 85.19
    水体 98.11 96.30 98.11 98.11
    人造地表 76.74 79.04 77.33 75.14
    裸地 93.07 89.95 94.55 90.95
    总计 81.89 81.85 86.37 85.08
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出版历程
  • 收稿日期:2021-09-10
  • 录用日期:2021-09-10
  • 网络出版日期:2022-05-27
  • 刊出日期:2022-12-01

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