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GF-1 WFV影像的翅碱蓬植被指数构建

李营 陈云浩 陈辉 王晨

李营, 陈云浩, 陈辉, 王晨. GF-1 WFV影像的翅碱蓬植被指数构建[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2019, 44(12): 1823-1831. doi: 10.13203/j.whugis20180105
引用本文: 李营, 陈云浩, 陈辉, 王晨. GF-1 WFV影像的翅碱蓬植被指数构建[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2019, 44(12): 1823-1831. doi: 10.13203/j.whugis20180105
LI Ying, CHEN Yunhao, CHEN Hui, WANG Chen. Construction of Suaeda Salsa Vegetation Index Based on GF-1 WFV Images[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2019, 44(12): 1823-1831. doi: 10.13203/j.whugis20180105
Citation: LI Ying, CHEN Yunhao, CHEN Hui, WANG Chen. Construction of Suaeda Salsa Vegetation Index Based on GF-1 WFV Images[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2019, 44(12): 1823-1831. doi: 10.13203/j.whugis20180105

GF-1 WFV影像的翅碱蓬植被指数构建

doi: 10.13203/j.whugis20180105
基金项目: 

国家自然科学基金 41501116

国家自然科学基金 41401413, 51761135022

国家自然科学基金 51761135022

详细信息
    作者简介:

    李营, 博士生, 高级工程师, 主要从事生态环境遥感监测与评估研究。trunks02029@163.com

    通讯作者: 陈云浩, 博士, 教授。cyh@bnu.edu.cn
  • 中图分类号: TP79;P237

Construction of Suaeda Salsa Vegetation Index Based on GF-1 WFV Images

Funds: 

the National Natural Science Foundation of China 41501116

the National Natural Science Foundation of China 41401413, 51761135022

the National Natural Science Foundation of China 51761135022

More Information
    Author Bio:

    LI Ying, PhD candidate, senior engineer, majors in ecological environment monitoring and assessment by remote sensing. E-mail:trunks02029@163.com

    Corresponding author: CHEN Yunhao, PhD, professor. E-mail: cyh@bnu.edu.cn
  • 摘要: 目前大部分植被指数主要针对绿色植被构建,缺乏针对其他颜色特别是红色植被的指数。此外,面向湿地或潮间带植被识别提取的植被指数也相对较少。为拓展针对红色植被指数构建的研究,结合翅碱蓬植被的红色特征,基于高分一号(GF-1)卫星宽覆盖影像(wide field of view,WFV),通过对比翅碱蓬及其周边地物在GF-1 WFV影像中的光谱反射率特征,构建了翅碱蓬植被指数(suaeda salsa vegetation index,SSVI)。为评估SSVI提取翅碱蓬的精度,以辽宁双台子河口湿地自然保护区为研究区,采用各种植被指数分别提取了不同年份的5景GF-1 WFV影像翅碱蓬信息,并对提取结果精度及错分像元数进行统计分析。结果表明,SSVI平均提取精度为88.6%,平均错分像元占研究区比例为5.1%,在5个指数中提取翅碱蓬精度最高、效果最好。此外,5期影像间较大的时间跨度也证明了SSVI的鲁棒性较强,具有较好的适用性,受时间影响较小。综上,构建的SSVI可有效用于翅碱蓬的识别与提取,并监测其时空变化。
  • 图  1  研究区空间位置示意图

    Figure  1.  Location of the Study Area

    图  2  研究区典型地物GF-1反射率曲线

    Figure  2.  Reflectance Curves of Typical Surface Objects in the Study Area

    图  3  翅碱蓬SSVI提取结果

    Figure  3.  Extraction Result of Suaeda Salsa by the SSVI

    图  4  2014年9月8日各植被指数阈值提取翅碱蓬结果

    Figure  4.  Threshold Extraction Results of Suaeda Salsa by Using VIs from the GF-1 WFV Image on September 8, 2014

    图  5  4期GF-1 WFV影像各植被指数提取翅碱蓬结果

    Figure  5.  Extraction Results of Suaeda Salsa Using Five VIs from Four GF-1 WFV Images Acquired at Different Times

    表  1  研究区典型地物GF-1反射率

    Table  1.   Reflectance of the Typical Objects in the Study Area, Estimated from the GF-1 Images

    波段/地物 翅碱蓬 芦苇 水体 光滩 人工建筑 裸土 道路 虾蟹田
    0.162 9 0.159 7 0.151 4 0.183 6 0.289 8 0.035 8 0.146 8 0.176 8
    绿 0.127 2 0.147 7 0.127 8 0.162 7 0.287 7 0.080 9 0.180 5 0.157 2
    0.116 0 0.099 6 0.079 0 0.141 7 0.275 2 0.150 5 0.220 8 0.117 8
    近红外 0.264 8 0.461 5 0.069 5 0.170 1 0.395 8 0.263 3 0.263 9 0.129 6
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    表  2  2014年9月8日各植被指数阈值提取翅碱蓬统计结果

    Table  2.   Statistical Results for the Extraction of Suaeda Salsa Using the Five VIs Based on the Respective Threshold Range from the GF-1 WFV Image on September 8, 2014

    统计值 阈值最小值 阈值最大值 翅碱蓬精度% 错分像元占比%
    SSVI 0.5 +∞ 92.1 0.6
    NDVI 0.255 0.47 90.7 1.6
    RVI 1.68 3 92.7 17.7
    SAVI 0.17 0.342 93.6 15.2
    MSAVI 0.14 0.32 89.7 16
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    表  3  4期GF-1 WFV影像各植被指数阈值提取翅碱蓬统计结果

    Table  3.   Statistical Results for the Extraction of Suaeda Salsa from Four GF-1 WFV Images Using Five VIs Based on Their Respective Threshold Range

    时间 植被指数 阈值最小值 阈值最大值 翅碱蓬提取精度/% 错分像元占研究区比例/%
    2015-08-15 SSVI 2.0 +∞ 85.5 6.6
    NDVI 0.1 0.3 76.2 11.7
    RVI 1.2 2.0 75.9 33.1
    SAVI 0.1 0.2 79.8 12.0
    MSAVI 0.1 0.2 74.1 11.9
    2015-09-20 SSVI 1.0 +∞ 89.3 1.8
    NDVI 0.05 0.25 77.8 4.3
    RVI 1.1 1.65 79.2 4.3
    SAVI 0.01 0.14 91.3 5.5
    MSAVI 0.03 0.11 78.8 4.0
    2016-09-28 SSVI 3.0 +∞ 87.4 9.9
    NDVI 0.15 0.38 85.1 10.6
    RVI 1.4 2.28 79.7 10.1
    SAVI 0.09 0.23 83.4 10.8
    MSAVI 0.08 0.22 77.3 11.8
    2017-09-24 SSVI 2 +∞ 88.5 6.6
    NDVI 0.03 0.23 77.8 7.0
    RVI 1.2 2.22 84.4 7.3
    SAVI 0.06 0.18 83.4 7.1
    MSAVI 0.05 0.15 82.0 6.8
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    表  4  各植被指数提取翅碱蓬平均精度及错分像元占研究区平均比例/%

    Table  4.   Average Accuracy of Five VIs in Extraction of Suaeda Salsa and the Average Proportion of Pixels Misclassified by Each VI to All Pixels/%

    植被指数 翅碱蓬提取平均精度 错分像元平均占比
    SSVI 88.6 5.1
    NDVI 81.5 7.0
    RVI 82.4 14.5
    SAVI 86.3 10.1
    MSAVI 80.4 10.1
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出版历程
  • 收稿日期:  2018-09-04
  • 刊出日期:  2019-12-05

GF-1 WFV影像的翅碱蓬植被指数构建

doi: 10.13203/j.whugis20180105
    基金项目:

    国家自然科学基金 41501116

    国家自然科学基金 41401413, 51761135022

    国家自然科学基金 51761135022

    作者简介:

    李营, 博士生, 高级工程师, 主要从事生态环境遥感监测与评估研究。trunks02029@163.com

    通讯作者: 陈云浩, 博士, 教授。cyh@bnu.edu.cn
  • 中图分类号: TP79;P237

摘要: 目前大部分植被指数主要针对绿色植被构建,缺乏针对其他颜色特别是红色植被的指数。此外,面向湿地或潮间带植被识别提取的植被指数也相对较少。为拓展针对红色植被指数构建的研究,结合翅碱蓬植被的红色特征,基于高分一号(GF-1)卫星宽覆盖影像(wide field of view,WFV),通过对比翅碱蓬及其周边地物在GF-1 WFV影像中的光谱反射率特征,构建了翅碱蓬植被指数(suaeda salsa vegetation index,SSVI)。为评估SSVI提取翅碱蓬的精度,以辽宁双台子河口湿地自然保护区为研究区,采用各种植被指数分别提取了不同年份的5景GF-1 WFV影像翅碱蓬信息,并对提取结果精度及错分像元数进行统计分析。结果表明,SSVI平均提取精度为88.6%,平均错分像元占研究区比例为5.1%,在5个指数中提取翅碱蓬精度最高、效果最好。此外,5期影像间较大的时间跨度也证明了SSVI的鲁棒性较强,具有较好的适用性,受时间影响较小。综上,构建的SSVI可有效用于翅碱蓬的识别与提取,并监测其时空变化。

English Abstract

李营, 陈云浩, 陈辉, 王晨. GF-1 WFV影像的翅碱蓬植被指数构建[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2019, 44(12): 1823-1831. doi: 10.13203/j.whugis20180105
引用本文: 李营, 陈云浩, 陈辉, 王晨. GF-1 WFV影像的翅碱蓬植被指数构建[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2019, 44(12): 1823-1831. doi: 10.13203/j.whugis20180105
LI Ying, CHEN Yunhao, CHEN Hui, WANG Chen. Construction of Suaeda Salsa Vegetation Index Based on GF-1 WFV Images[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2019, 44(12): 1823-1831. doi: 10.13203/j.whugis20180105
Citation: LI Ying, CHEN Yunhao, CHEN Hui, WANG Chen. Construction of Suaeda Salsa Vegetation Index Based on GF-1 WFV Images[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2019, 44(12): 1823-1831. doi: 10.13203/j.whugis20180105
  • 翅碱蓬(suaeda salsa)在植物分类学上属中央种子目、黎科(chenopodiaceac)、碱蓬属(suaeda forsk),为一年生耐盐性湿生草本植物,每年四五月份长出地面,开始为绿色,之后慢慢变红。翅碱蓬在海岸带发挥着重要的生态维持与调节作用,能够改良土壤、保护环境、净化污水[1]、修护石油化工污染[2],同时还起着维持湿地生态系统正常演替、防风固堤、调节气候等多种生态服务功能[3]。而近年来由于农垦和围海养殖,造成翅碱蓬生态环境破坏,致使其大面积消退。为有效保护翅碱蓬生态群落,从而保护海岸带生态,开展翅碱蓬空间分布及动态变化监测显得尤为重要。

    植被指数是遥感领域用来表征地表植被覆盖和生长状况的一个简单有效的度量参数[4],其本质是将多波段反射率做数学变换,增强植被信息的同时削弱非植被信息。大部分植被指数构造原理是基于绿色植被在近红外波段的高反射率及在红波段的高吸收率的较大差异。从植被指数发展历程来看,最初的植被指数是根据绿色植被的光谱差异构建的,主要用于植被信息提取与监测,如归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)、增强型植被指数(enhanced vegetation index, EVI)等。随着研究的不断深入,研究人员发现植被指数存在一定缺陷,容易受大气[5]、土壤背景[6]、地形[7]、尘埃[8]等因素的影响。为此,各国学者做了一定改进[9]。如Pinty等[10]针对大气干扰问题提出全球环境监测指数(global environment monitoring index, GEMI),用于减弱大气影响、增强植被覆盖的监测能力。之后,出现了一些新的植被指数,主要用于拓展植被指数的应用领域。如为校正遥感影像中阴影的干扰,许章华等[11]构建了阴影植被指数(shaded vegetation index, SVI),并评估其在Landsat TM等影像中的植被提取效果。为监测森林健康,许章华等[12]也构建了基于龄组的植被指数(age group vegetation index, AGVI),用于提取林龄信息与龄组划分。为高精度地提取植被信息,汪小钦等[13]构建了基于无人机可见光波段数据的植被指数(visible-band difference vegetation index, VDVI),能够有效提取无人机影像中的健康绿色植被信息。Jin等[14]基于辐射传输方程,采用红和近红外波段反射率,提出植被物候指数(plant phenology index, PPI),用于评估植被冠层长势及监测高纬度常绿针叶林的物候特征;Maki等[15]在研究归一化水指数(normalized difference water index, NDWI)和近红外与短波红外光谱反射率的基础上,提出植被干燥指数(vegetation dryness index, VDI),用于监测森林干燥度,从而预警森林火灾。

    在湿地或潮间带生态系统采用植被指数提取植被信息方面,国内外学者也构造了一些植被指数。如刘瑜等[16]基于实地反射光谱数据和Landsat TM地物反射波谱曲线,通过分析潮滩湿地植被光谱特征,构建了三波段比值指数(tri-band ratio vegetation index, TRVI),通过与NDVI、改进的归一化差异水体指数(modified NDWI, MNDWI)等指数结合,能够有效提取长江口潮滩湿地中的芦苇、互花米草和海三棱藨草;王颖洁等[17]仿照林地指数,构建湿地植被指数,采用时序Landsat多光谱数据,区分影像中的湿地植被、林地及农作物;为准确监测海岸带盐沼湿地植被资源,舒敏彦[18]通过野外光谱测量,提出了一种基于下垫面湿度调节的海岸带盐沼植被指数(coastal salt mashes vegetation index, CSMVI),可很好地提取海岸带植被信息;Zhao等[19]通过研究NDVI、EVI、修正的土壤调节植被指数(modified soil adjusted vegetation index, MSAVI)和陆地表面水分指数(land surface water index, LSWI)等在监测潮间带植被演替过程中的相关性,提出一种综合LSWI和EVI或MSAVI的合成指数,采用MODIS数据识别潮间带植被演替的过程。

    综上可知,国内外植被指数已从单一监测植被向更深层次的植被特性监测发展,但这些植被指数主要针对绿色植被构建。针对湿地或潮间带生态系统构建的植被指数并不多见,且几乎都是针对绿色植被构建,针对红色植被提取而构建的植被指数并不多见。

    遥感技术是监测宏观大范围海岸带生态环境的重要手段,目前有关翅碱蓬的遥感监测主要围绕其景观变化[20-21]、生态健康评价[22]、土壤盐碱环境[23-24]展开。上述研究都必须建立在精确的翅碱蓬时空分布信息提取的基础上。现阶段采用遥感技术进行翅碱蓬监测主要通过分析植被指数与其他指标的相关性进而监测翅碱蓬,如吴涛等[25]建立比值植被指数(ratio vegetation index, RVI)和生物量的一次与二次回归关系,由此监测翅碱蓬面积分布信息,发现RVI对大气影响敏感,监测效果较差;Sun等[26]采用时间序列NDVI对黄河三角洲湿地的翅碱蓬进行了提取研究,发现加入翅碱蓬物候信息可以提高提取精度,然而NDVI在描述植被指数和土壤背景的光谱行为上存在矛盾,致使植被覆盖度高的翅碱蓬提取能力有限。

    综上,上述植被指数均是间接监测提取翅碱蓬,其构建初衷主要针对陆地植被,不适用于潮间带植被。因此,有必要构建一个面向海岸带红色翅碱蓬的植被指数,进行翅碱蓬遥感提取及其生态变化状况监测研究。为此,本文选取中国辽宁双台子河口自然保护区的翅碱蓬群落作为研究区,利用翅碱蓬植被的红色特征,通过分析研究区内GF-1 WFV影像中各地物遥感影像光谱信息,进而构建基于GF-1 WFV数据的翅碱蓬植被指数;同时,选取4种植被指数对比分析翅碱蓬植被指数的提取精度与效果。

    • 研究区地处中国辽东双台子河口湿地自然保护区,该区域属于温带大陆性半湿润季风气候,年平均气温8.3~8.4 ℃,年平均降水611.6~640.1 mm,年蒸发量1 392~1 705 mm[27],年均结冻日为155 d,地貌为冲积、海积平原,海岸地带地势低洼,潮沟发达[28]。翅碱蓬常分布于海陆交互作用的潮滩地带,每年秋季,大面积翅碱蓬在辽东潮滩分布形成奇特壮丽的“红地毯”景观,被誉为中国最美六大沼泽湿地之一,也是世界罕见的红色海岸线。因翅碱蓬群落集中分布于潮间带,因此,选取最具典型地物类型特征的区域作为研究区,如图 1所示,其面积472 km2,是中国北方具有代表性的海岸带,区域内植被以翅碱蓬、芦苇为主[29],同时还包括水体、光滩、道路、人工建筑、虾蟹田、裸土等地物。

      图  1  研究区空间位置示意图

      Figure 1.  Location of the Study Area

    • 数据选取2014—2016年8、9月的5景(2014-09-08、2015-08-15、2015-09-20、2016-09-28、2017-09-24)GF-1 WFV卫星影像。本文根据公布的GF-1卫星绝对辐射定标系数及平均太阳辐照度(http://www.cresda.com/cn),对影像进行大气辐射校正,获取影像地表反射率。之后,利用实地勘测的翅碱蓬数据并结合Google Earth历史影像对其进行几何精校正,校正精度控制在1个像元内。

      为便于开展翅碱蓬植被指数研究与统计分析,将图 1范围作为翅碱蓬的研究区。利用遥感软件ENVI分别提取研究区翅碱蓬、芦苇、水体、光滩、人工建筑、裸土、道路、虾蟹田等地物的地表反射率样本(样本内像元数大于50个)共60个,其中,水体和裸土样本均为6个,剩余地物样本均为8个,每种地物样本的总像元数均为500个。求取每种地物每个样本的概率密度函数的期望值,得到8种地物GF-1蓝、绿、红、近红外4个波段的反射率,结果如表 1所示。期望值计算公式为:

      表 1  研究区典型地物GF-1反射率

      Table 1.  Reflectance of the Typical Objects in the Study Area, Estimated from the GF-1 Images

      波段/地物 翅碱蓬 芦苇 水体 光滩 人工建筑 裸土 道路 虾蟹田
      0.162 9 0.159 7 0.151 4 0.183 6 0.289 8 0.035 8 0.146 8 0.176 8
      绿 0.127 2 0.147 7 0.127 8 0.162 7 0.287 7 0.080 9 0.180 5 0.157 2
      0.116 0 0.099 6 0.079 0 0.141 7 0.275 2 0.150 5 0.220 8 0.117 8
      近红外 0.264 8 0.461 5 0.069 5 0.170 1 0.395 8 0.263 3 0.263 9 0.129 6
      $$ E(x)=\int_{a}^{b} P(x) \cdot x \mathrm{d} x $$ (1)

      式中,E(x)为期望值;P(x)为反射率概率密度;x为反射率值;ab分别为谱段下、上限值。

    • 本文绘制了各地物光谱反射率曲线(图 2)。从反射率值大小角度来看,人工建筑在蓝、绿、红波段反射率最高,芦苇在近红外波段反射率最高,而裸土在蓝、绿波段反射率最低,水体在红波段反射率最低,光滩在近红外波段反射率最低。

      图  2  研究区典型地物GF-1反射率曲线

      Figure 2.  Reflectance Curves of Typical Surface Objects in the Study Area

      从形态角度来看,在蓝-近红外波段,只有水体反射率呈现逐渐降低趋势,人工建筑、光滩、翅碱蓬、芦苇、虾蟹田均呈先减后增的趋势,道路、裸土始终呈增长趋势;从反射率强弱对比来看,研究区人工建筑、光滩、芦苇、翅碱蓬的反射率呈现近红外 > 蓝 > 绿 > 红的特征,道路、裸土呈现近红外 > 红 > 绿 > 蓝的特征,虾蟹田呈现红 < 近红外 < 绿 < 蓝的特征;从总体反射率角度来看,研究区大部分地物在红波段反射率最低,在近红外波段反射率最高,说明这两个波段反射率差别最大。

      通过上述分析可知,研究区大部分典型地物在红波段、近红外波段反射率差异明显。因此,可根据这两个波段的组合去除一部分地物,而NDVI基于红与近红外波段构建,且能很好地区分植被与非植被,因此,借助NDVI(当NDVI < 0时)可剔除研究区水体、光滩、人工建筑、裸土、道路和虾蟹田等地物。之后的主要问题就是区分芦苇和翅碱蓬。

      分析芦苇与翅碱蓬的反射率光谱曲线可知,翅碱蓬在蓝-绿波段反射率斜率要大于绿-红波段,而芦苇蓝-绿波段斜率要小于绿-红波段。基于这一特点,可利用波段间的斜率来区分翅碱蓬与芦苇,其数学表达式如下:

      $$ \left\{\begin{array}{l}{\rho_{\mathrm{BSS}}-\rho_{\mathrm{GSS}}>\rho_{\mathrm{GSS}}-\rho_{\mathrm{RSS}}} \\ {\rho_{\mathrm{BReed}}-\rho_{\mathrm{GReed}}<\rho_{\mathrm{GReed}}-\rho_{\mathrm{RReed}}}\end{array}\right. $$ (2)

      式中,ρBSSρGSSρRSS分别是翅碱蓬在蓝、绿、红波段的反射率;ρBReedρGReedρRReed分别是芦苇在蓝、绿、红波段的反射率。

      因为,$\frac{\rho_{\mathrm{BSS}}-\rho_{\mathrm{GSS}}}{\rho_{\mathrm{GSS}}-\rho_{\mathrm{RSS}}}>0 $且$ \frac{\rho_{\text {BReed }}-\rho_{\text {GReed }}}{\rho_{\text {GReed }}-\rho_{\text {RReed }}}<0$,则有:$\frac{\rho_{\mathrm{BSS}}-\rho_{\mathrm{GSS}}}{\rho_{\mathrm{GSS}}-\rho_{\mathrm{RSS}}}>\frac{\rho_{\mathrm{BReed}}-\rho_{\mathrm{GReed}}}{\rho_{\mathrm{GReed}}-\rho_{\mathrm{RReed}}} $。

      综合上述分析,构建翅碱蓬植被指数(Suaeda salsa vegetation index, SSVI)如下:

      $$ \mathrm{SSVI}=\mathrm{NDVI}\left(\frac{\rho_{B}-\rho_{G}}{\rho_{G}-\rho_{R}}\right)^{2} $$ (3)

      式中,SSVI为基于GF-1 WFV影像构建的翅碱蓬植被指数;ρBρGρR分别为GF-1 WFV影像蓝、绿、红波段的反射率。

      该指数数值无上限,理论上,SSVI小于0时为非植被,大于0时为翅碱蓬与芦苇,两种植被的区分需要设置翅碱蓬阈值。

    • 基于2014-09-08 GF-1 WFV影像,采用构建的SSVI提取翅碱蓬,结果如图 3所示。

      图  3  翅碱蓬SSVI提取结果

      Figure 3.  Extraction Result of Suaeda Salsa by the SSVI

      图 3(a)中可以看出,翅碱蓬主要分布于潮间带,并沿着河流方向由内陆向近海延伸,其靠近河口端的地物主要为光滩或水体,而远离河口端的地物主要为芦苇。从翅碱蓬提取结果来看(图 3(b)),潮间带区域内的翅碱蓬几乎全部被提取出来(图 3(b)中红色区域),而错分地物却较少,说明SSVI提取翅碱蓬效果良好。

    • 为进一步评估SSVI提取翅碱蓬的效果,选取了目前较为常用的4种植被指数,包括NDVI、RVI、土壤调整植被指数(soil adjusted vegetation index, SAVI)和修正土壤调整植被指数(modified SAVI, MSAVI),利用阈值法分别提取4景GF-1 WFV影像的翅碱蓬,评估其提取精度并统计错分像元数及占整个研究区的比例。各植被指数表征含义及计算公式参见文献[30]。

      在设定各植被指数翅碱蓬提取阈值时发现,无论怎样设置,总有部分地物的数值落在这一阈值范围内,也一同被提取出来。所以,设置翅碱蓬提取阈值时需同时顾及翅碱蓬提取精度及错分像元数。

      图 4为其他植被指数2014-09-08 GF-1 WFV影像提取的翅碱蓬结果。结合图 3,从提取翅碱蓬效果来看,SSVI提取效果最好,且错分像元数量最少;其他植被指数虽然能够提取大部分翅碱蓬,但位于提取阈值区间内的其他地物类型也被提取出来,影响了翅碱蓬提取精度。从错分像元类型来看,SSVI错分了少量光滩、人工建筑等地物,错分类型较少,而其他4个植被指数错分地物类型多于4种(如裸土、道路、人工建筑、光滩等)。综合来看,SSVI提取翅碱蓬的效果最优。

      图  4  2014年9月8日各植被指数阈值提取翅碱蓬结果

      Figure 4.  Threshold Extraction Results of Suaeda Salsa by Using VIs from the GF-1 WFV Image on September 8, 2014

      基于翅碱蓬实地勘测数据,辅助采用目视解译方法,获取翅碱蓬空间分布数据,以此对各植被指数提取的翅碱蓬进行精度评估,并统计错分像元数及所占研究区像元数比例,计算结果如表 2所示。可以看出,SAVI提取翅碱蓬的精度高达93.6%,其次分别为RVI(92.7%)、SSVI(92.1%)、NDVI(90.7%)、MSAVI(89.7%),虽然SSVI提取翅碱蓬的精度位于第3,但其错分像元占研究区比例仅为0.6%,而SAVI和RVI却分别高达15.2%和17.7%。通过对比发现,只有NDVI在提取精度和错分像元占研究区比例略逊于SSVI,综合来看,SSVI综合提取效果最佳。为进一步研究SSVI的翅碱蓬提取效果与适用性,利用5个植被指数分别提取2015-08-15、2015-09-20、2016-09-28、2017-09-24 GF-1 WFV影像中的翅碱蓬(图 5)。从提取翅碱蓬效果来看,2015-09-20及2017-09-24影像中的SSVI提取效果最好,错分像元数较少,而其他4个植被指数虽然也提取了大部分翅碱蓬,但错分像元较多,结果不理想;在2015-08-15和2016-09-28影像中,SSVI和其他植被指数的错分像元都较多,提取效果相对较差;从错分地物类型来看,SSVI区分了翅碱蓬与芦苇,但会错分光滩和人工建筑,这可能由异物同谱现象造成。NDVI、RVI、SAVI、MSAVI等指数错分类型较多,且区分翅碱蓬与芦苇效果不理想,同时也会错分光滩、裸土等地物,说明其提取效果劣于SSVI。

      表 2  2014年9月8日各植被指数阈值提取翅碱蓬统计结果

      Table 2.  Statistical Results for the Extraction of Suaeda Salsa Using the Five VIs Based on the Respective Threshold Range from the GF-1 WFV Image on September 8, 2014

      统计值 阈值最小值 阈值最大值 翅碱蓬精度% 错分像元占比%
      SSVI 0.5 +∞ 92.1 0.6
      NDVI 0.255 0.47 90.7 1.6
      RVI 1.68 3 92.7 17.7
      SAVI 0.17 0.342 93.6 15.2
      MSAVI 0.14 0.32 89.7 16

      图  5  4期GF-1 WFV影像各植被指数提取翅碱蓬结果

      Figure 5.  Extraction Results of Suaeda Salsa Using Five VIs from Four GF-1 WFV Images Acquired at Different Times

      为定量分析SSVI提取翅碱蓬效果,统计各植被指数在4期影像中的翅碱蓬提取结果(表 3)。对比各植被指数提取精度可以看出,SSVI提取翅碱蓬的精度在2015-08-15、2016-09-28和2017-09-24最高,虽然在2015-09-20位于第2位(89.3%),但与第1位的SAVI(91.3%)仅相差2%。因此,综合来看,SSVI提取精度最高。从错分像元占研究区比例来看,SSVI在4期影像中均最低,说明其错分像元数最少,所以,SSVI在提取翅碱蓬精度及错分结果方面,效果明显优于其他4个植被指数;从4期翅碱蓬SSVI提取时相来看,年份跨度3 a,月份跨越8、9月,而翅碱蓬提取效果仍然较好,说明SSVI时间敏感性不强,且具有较好的适用性。

      表 3  4期GF-1 WFV影像各植被指数阈值提取翅碱蓬统计结果

      Table 3.  Statistical Results for the Extraction of Suaeda Salsa from Four GF-1 WFV Images Using Five VIs Based on Their Respective Threshold Range

      时间 植被指数 阈值最小值 阈值最大值 翅碱蓬提取精度/% 错分像元占研究区比例/%
      2015-08-15 SSVI 2.0 +∞ 85.5 6.6
      NDVI 0.1 0.3 76.2 11.7
      RVI 1.2 2.0 75.9 33.1
      SAVI 0.1 0.2 79.8 12.0
      MSAVI 0.1 0.2 74.1 11.9
      2015-09-20 SSVI 1.0 +∞ 89.3 1.8
      NDVI 0.05 0.25 77.8 4.3
      RVI 1.1 1.65 79.2 4.3
      SAVI 0.01 0.14 91.3 5.5
      MSAVI 0.03 0.11 78.8 4.0
      2016-09-28 SSVI 3.0 +∞ 87.4 9.9
      NDVI 0.15 0.38 85.1 10.6
      RVI 1.4 2.28 79.7 10.1
      SAVI 0.09 0.23 83.4 10.8
      MSAVI 0.08 0.22 77.3 11.8
      2017-09-24 SSVI 2 +∞ 88.5 6.6
      NDVI 0.03 0.23 77.8 7.0
      RVI 1.2 2.22 84.4 7.3
      SAVI 0.06 0.18 83.4 7.1
      MSAVI 0.05 0.15 82.0 6.8

      为进一步定量评估SSVI翅碱蓬提取能力,求取各植被指数5期翅碱蓬提取结果的平均值(表 4),可以看出,SSVI的翅碱蓬提取平均精度最高(88.6%),且错分像元平均比例最低(5.1%),说明SSVI提取翅碱蓬效果最好。

      表 4  各植被指数提取翅碱蓬平均精度及错分像元占研究区平均比例/%

      Table 4.  Average Accuracy of Five VIs in Extraction of Suaeda Salsa and the Average Proportion of Pixels Misclassified by Each VI to All Pixels/%

      植被指数 翅碱蓬提取平均精度 错分像元平均占比
      SSVI 88.6 5.1
      NDVI 81.5 7.0
      RVI 82.4 14.5
      SAVI 86.3 10.1
      MSAVI 80.4 10.1
    • 本文通过分析翅碱蓬与其他地物的光谱反射率特征,找出各地物反射率间的差异,构建了翅碱蓬提取指数SSVI。综合对比来看,SSVI具有较强的针对性和优越性。

      本文采用SSVI虽然能够很好地提取翅碱蓬信息,但结果仍存在一定误差。通过分析发现,GF-1 WFV影像每个像元难以保证地物的均一,翅碱蓬像元内混合了其他地物;此外,翅碱蓬生长于潮间带光滩中,吸水性强,尤其是在翅碱蓬与光滩混合的像元中,其背景土壤中吸附了大量水分,由此造成蓝光波段反射率较高。另一方面,SSVI错分地物主要为人工建筑和光滩,根据GF-1 WFV光谱反射率曲线(图 2)可知,人工建筑、光滩与翅碱蓬的反射率曲线形态非常相似,因此出现类似异物同谱的问题,导致提取翅碱蓬时出现错分。

      为进一步提高翅碱蓬提取精度,在今后的研究中,可融入翅碱蓬纹理和空间分布特征信息。如采用灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix, GLCM)纹理分析法[31-32]与SSVI结合;在融入空间分布特征方面,可根据翅碱蓬主要分布于河口沿岸的特点,设定翅碱蓬空间分布距离阈值(如2 km),可进一步提高翅碱蓬提取精度。

参考文献 (32)

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