資源三號(hào)影像用于西澳大利亞州木本植被監(jiān)測(cè)

1、摘要：澳大利亞西澳大利亞州的土地監(jiān)測(cè)項(xiàng)目（Land Monitor）是一個(gè)在州政府各部門之間長(zhǎng)期運(yùn)行 的利用陸地衛(wèi)星（Landsat）進(jìn)行土地監(jiān)測(cè)的業(yè)務(wù)化項(xiàng)目。該項(xiàng)目覆蓋了 36萬平方千米的農(nóng)業(yè)林業(yè)用地。 自1998年起，借助于該項(xiàng)目每年提供的詳細(xì)遙感分析信息，以及結(jié)合其他行業(yè)信息，政府各部門的業(yè)務(wù) 能力得到了顯著提高。隨著高分辨率光學(xué)遙感衛(wèi)星的逐漸普及，該項(xiàng)目于2014年利用大量資源三號(hào)衛(wèi)星 （ZY-3）影像試圖監(jiān)測(cè)Landsat無法監(jiān)測(cè)到的稀疏植被信息，例如農(nóng)田間及城鎮(zhèn)中零星孤單、窄條形分布 的木本植被。雖然只嘗試了木本植被和非木本植被的分類，但由于資源三號(hào)數(shù)據(jù)具有較高空間分辨率和較 大輻

2、射動(dòng)態(tài)范圍等特點(diǎn)，將有助于分析提取較為細(xì)膩的地表信息。一、刖言自1990年代后期以來，土地監(jiān)測(cè)項(xiàng)目（Land Monitor ）為澳大利亞西澳大利亞州的西南地區(qū)提供 了大量有關(guān)土地和植被指標(biāo)的新信息。該項(xiàng)目利用 歷年陸地衛(wèi)星（Landsat）數(shù)據(jù)，通過嚴(yán)格的幾何糾 正和輻射校正，結(jié)合航空攝影影像、地面高程模型 等輔助數(shù)據(jù)進(jìn)行遙感分析處理，生成土地含鹽度和 植被覆蓋變化及趨勢(shì)預(yù)測(cè)等產(chǎn)品。該項(xiàng)目的產(chǎn)品每 年分發(fā)給州政府各部門，遙感分析產(chǎn)品在各部門的 相關(guān)業(yè)務(wù)中發(fā)揮了積極有益的作用。在過去的十多 年中，由于環(huán)境和耕種方式的變化，狹窄線狀分布 的植被有所增加，以致Landsat當(dāng)前25m的空間分 辨率

3、不足以捕獲這些新的變化。本文介紹了利用資源三號(hào)（ZY-3）高分辨率 衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)對(duì)Land Monitor項(xiàng)目區(qū)域內(nèi)的多年生 植被（木本植被）進(jìn)行制圖和監(jiān)測(cè)的工作。這項(xiàng)工 作的目的旨在補(bǔ)充該項(xiàng)目所提供的信息產(chǎn)品，為項(xiàng) 目用戶提供新的產(chǎn)品數(shù)據(jù)，用于更新以1:5萬比 例尺為基準(zhǔn)的相關(guān)信息。本文具體介紹了澳大利亞 聯(lián)邦科學(xué)與工業(yè)研究組織（CSIRO）針對(duì)資源三號(hào) 數(shù)據(jù)研制相應(yīng)的算法模型的預(yù)處理過程，從原始資 源三號(hào)數(shù)據(jù)生成經(jīng)輻射校準(zhǔn)的正射影像，以及討論 如何針對(duì)資源三號(hào)數(shù)據(jù)采用相應(yīng)的分類方法，使得 提取出的產(chǎn)品能對(duì)現(xiàn)有Land Monitor產(chǎn)品進(jìn)行有效 補(bǔ)充，并探索新的應(yīng)用。二、利用資源三號(hào)影像進(jìn)

4、行木本植被提取方法本文利用中國(guó)首顆民用立體測(cè)繪衛(wèi)星資源三號(hào) 影像的多光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行木本植被提取。在以下章節(jié) 簡(jiǎn)單介紹所使用的數(shù)據(jù)源和覆蓋區(qū)域，如何進(jìn)行嚴(yán) 格的預(yù)處理，以及區(qū)分木本植被與非木本植被的統(tǒng) 計(jì)方法。影像數(shù)據(jù)源及項(xiàng)目形成介紹木本植被提取所使用的數(shù)據(jù)源來自資源三號(hào) 衛(wèi)星。資源三號(hào)是中國(guó)第一顆民用立體測(cè)繪衛(wèi)星， 它是根據(jù)原國(guó)家測(cè)繪地理信息局衛(wèi)星測(cè)繪應(yīng)用中 心（SASMAC）提出的利用衛(wèi)星數(shù)據(jù)制作1:5萬地 形圖的要求，由中國(guó)航天科技集團(tuán)公司（CASC） 設(shè)計(jì)、研制并發(fā)射。資源三號(hào)系列的第一顆衛(wèi)星（01 星）于2012年1月9日發(fā)射，它搭載了三線陣全 色立體相機(jī)，前、正、后視相機(jī)的分辨率分別為

5、 3.5m、2.1m以及3.5m，同時(shí)也搭載了分辨率為 5.8m的四波段（藍(lán)、綠、紅、近紅外）多光譜相機(jī)。 資源三號(hào)系列的第二、第三顆衛(wèi)星（02星和03星） 分別于2016年5月30日和2020年7月25日發(fā) 射，02星和03星把前后視相機(jī)的分辨率從3.5m 提高到2.5m,并進(jìn)一步改善了影像質(zhì)量。資源三 號(hào)的主要任務(wù)是制作1 ：5萬的數(shù)字高程模型、數(shù)字 正射影像、數(shù)字線劃圖。自資源三號(hào)成功發(fā)射后， 澳大利亞聯(lián)邦科學(xué)與工業(yè)研究組織（CSIRO）與 SASMAC和CASC進(jìn)行了多次聯(lián)合輻射檢校實(shí)驗(yàn)。 鑒于CSIRO負(fù)責(zé)西澳大利亞州的Land Monitor項(xiàng) 目，通過與SASMAC和CASC的合

6、作，并由Land Monitor項(xiàng)目聯(lián)合體成員單位的支持，CSIRO確立 了 “資源三號(hào)影像用于西澳大利亞州木本植被監(jiān) 測(cè)項(xiàng)目”。該項(xiàng)目由SASMAC提供原始資源三號(hào) 影像數(shù)據(jù)，CSIRO負(fù)責(zé)實(shí)施。CSIRO為此專門研 制了針對(duì)資源三號(hào)影像的輻射校正和幾何糾正等 預(yù)處理方法，結(jié)合現(xiàn)有Land Monitor處理技術(shù)， 對(duì)Land Monitor區(qū)域進(jìn)行了木本植被和非木本植 被的分類，分析高分辨率衛(wèi)星影像是否能有效提 取Landsat無法監(jiān)測(cè)出的狹窄線狀分布的木本植 被，以及農(nóng)田間及城鎮(zhèn)中零星孤單分布的木本植 被。這也是利用資源三號(hào)多光譜影像數(shù)據(jù)進(jìn)行大 范圍木本植被應(yīng)用的一個(gè)嘗試。CSIRO 委

7、托 SASMAC 對(duì) Land Monitor 區(qū)域在 澳大利亞干燥季節(jié)進(jìn)行資源三號(hào)成像，所獲取影像 的拍攝時(shí)間跨越了三年時(shí)間（從2012年5月19日 至2015年3月29日），其中大部分獲取時(shí)間是在 2013年，去掉云層覆蓋、季節(jié)變化等無效影像， 最終共處理獲得了 135塊有效影像，圖1是Land Monitor所覆蓋的區(qū)域以及資源三號(hào)的135塊有效影 像范圍，圖2是最終利用資源三號(hào)的135塊有效影 像提取的木本植被和非木本植被分類圖。圖1資源三號(hào)影像塊覆蓋范圍（背景是真彩色2016年Landsat-8影像，面積大約 為36萬平方千米，資源三號(hào)影像框的顏色表示獲取時(shí)間: 從1 2月至次年3月

8、中旬呈綠色框，從3月中旬至4月 末呈淺藍(lán)色框，從5月至6月呈黃色框，從7月至11 月呈紅色框）圖2利用資源三號(hào)多光譜影像數(shù)據(jù)提取出的木本植被圖 （綠色區(qū)域?yàn)槟颈局脖?，奶油黃色區(qū)域?yàn)榉悄颈局脖弧?白色表示沒有合適的資源三號(hào)數(shù)據(jù)的地方，例如資源三號(hào)影像由于云層覆蓋比例過高而沒有被采用）圖2利用資源三號(hào)多光譜影像數(shù)據(jù)提取出的木本植被圖 （綠色區(qū)域?yàn)槟颈局脖唬逃忘S色區(qū)域?yàn)榉悄颈局脖弧?白色表示沒有合適的資源三號(hào)數(shù)據(jù)的地方，例如資源三號(hào)影像由于云層覆蓋比例過高而沒有被采用）圖3彩虹現(xiàn)象：一架飛機(jī)成像在資源三號(hào)多光譜不同波段的不同位置上大型卡車的郊區(qū)這種“彩虹”現(xiàn)象較為常見。圖4 展示了采用CSIRO的

9、拼接和相對(duì)輻射預(yù)處理技術(shù) 前后，原始多光譜影像和輻射校正后影像的效果 比較。在最后的影像產(chǎn)品進(jìn)行了嚴(yán)格質(zhì)量控制， 剔除了受薄云、陰霾、煙霧以及“彩虹”現(xiàn)象的 局部影像，使得用于后續(xù)分類的影像具有較高的 幾何和輻射質(zhì)量。圖4圖4采用CSIRO的輻射預(yù)處理技術(shù)對(duì)原始多光譜影像 輻射校正前后的效果比較（左：原始多光譜影像，RGB；右: 拼接和相對(duì)輻射校正后的影像，RGB）資源三號(hào)數(shù)據(jù)的預(yù)處理CSIRO針對(duì)資源三號(hào)影像數(shù)據(jù)專門研制了 輻射校正和幾何糾正等預(yù)處理方法，并形成了一 套處理流程。流程處理的單元為原始整條數(shù)據(jù)帶 （根據(jù)需要確定起始和結(jié)束掃描行），整條數(shù)據(jù) 帶可能跨越幾百到上千千米長(zhǎng)度。整條處理

10、的優(yōu) 勢(shì)是輻射校正和幾何糾正一致性更好，較少的處 理單元也便于計(jì)算機(jī)高效處理。使用原始數(shù)據(jù)的 目的是希望數(shù)據(jù)的原始信息不受任何未知的改變 和處理。資源三號(hào)的多光譜每個(gè)波段在同一時(shí)刻實(shí)際 對(duì)應(yīng)不同的成像對(duì)象，對(duì)多光譜的每個(gè)波段分別 進(jìn)行獨(dú)立的輻射校正與正射糾正以達(dá)到最佳效果。 這個(gè)原因可由圖3說明，這是從本項(xiàng)目中某一資源 三號(hào)影像塊中發(fā)現(xiàn)的有趣現(xiàn)象，一架飛機(jī)在每個(gè) 多光譜波段的影像上處在不同的幾何位置。在有木本植被提取方法使用資源三號(hào)影像的目的是繪制Land Monitor 區(qū)域內(nèi)的所有木本植被的覆蓋圖，包括保護(hù)區(qū)、 小溪、濕地、農(nóng)田圍場(chǎng)邊緣的植被以及人造林， 但是不包括灌木叢和森林底部低矮的植

11、被。對(duì)這 些木本植被進(jìn)行分類的定義同樣適用于Landsat和 資源三號(hào)影像，但是由于資源三號(hào)相對(duì)Landsat具 有更高的空間分辨率，期望能檢測(cè)出一些在現(xiàn)有 Landsat產(chǎn)品上無法檢測(cè)出的狹窄木本植被，例如 沿路兩邊或農(nóng)田圍場(chǎng)邊界處的細(xì)長(zhǎng)排樹、牧場(chǎng)內(nèi) 孤立的樹木。資源三號(hào)多光譜影像數(shù)據(jù)經(jīng)過嚴(yán)格的輻射和 幾何處理后，采用類似于Land Monitor對(duì)Landsat 影像進(jìn)行遙感分析的技術(shù)對(duì)資源三號(hào)影像進(jìn)行分 類，并進(jìn)行了一定的改進(jìn)以提高分類精度。（1）分層策略對(duì)L andsat影像處理的經(jīng)驗(yàn)表明，通過將土壤、 降雨、土地利用和植被群落等區(qū)域進(jìn)行分層分帶， 可以顯著改善分類效果。對(duì)資源三號(hào)數(shù)據(jù)

12、使用了相 同的分層策略。資源三號(hào)影像對(duì)土壤類型的變化要 比Landsat影像更為明顯，并且在某些情況下會(huì)引 起分類誤差。（2）分類指數(shù)提取基于 Landsat TM/ETM+ 的 Land Monitor 使用了 木質(zhì)指數(shù)（SWIR1+RED）和綠色指數(shù)（NIR-RED） 來劃出過于潮濕的區(qū)域和在某些分層帶中過綠的區(qū) 域，并通過設(shè)置每個(gè)分層帶的分類閾值以優(yōu)化該 分層帶的分類效果。由于資源三號(hào)傳感器不具有 SWIR1波段，因此需要考慮其他分類指數(shù)。通過與 基于Landsat的Land Monitor木本植被產(chǎn)品進(jìn)行比 較，手動(dòng)選擇了木本植被和非木本植被的訓(xùn)練地點(diǎn)， 并使用判別分析技術(shù)將其用于每個(gè)

13、分層帶和季節(jié)得 出局部最佳指數(shù)。（3）分類指數(shù)閾值的確定和產(chǎn)品形成在得出分類指數(shù)后，分類的下一步是選擇指數(shù) 閾值，給每個(gè)像素計(jì)算歸類為木本植被的概率，得 到每塊影像在每個(gè)分層帶的木本植被概率圖。這是 通過使用與Landsat提取出的木本植被圖進(jìn)行半自 動(dòng)“匹配”的方法來實(shí)現(xiàn)的。通過對(duì)每塊影像在每個(gè)分層帶的木本植被概率 圖拼接獲得最終概率圖，影像塊在拼接過程中的優(yōu) 先級(jí)別是按預(yù)先設(shè)定的規(guī)則進(jìn)行，即優(yōu)先考慮2013 年獲取的數(shù)據(jù)，在其他年份優(yōu)先考慮較干燥的季節(jié) 獲取的數(shù)據(jù)，其他數(shù)據(jù)的優(yōu)先級(jí)逐漸降低，同時(shí)要 考慮受類似紅土壤等因素影響的分類誤差。最后進(jìn) 行二值化得到木本植被圖。利用最終的木本植被分

14、類圖可以進(jìn)行與現(xiàn)有Land Monitor各種產(chǎn)品的對(duì)比 分析，衍生新的信息。三、對(duì)木本植被產(chǎn)品的比較分析基于對(duì)資源三號(hào)影像的處理，通過兩個(gè)實(shí)例 對(duì)木本植被產(chǎn)品進(jìn)行比較分析，在某種程度上可 以說明資源三號(hào)數(shù)據(jù)具有的優(yōu)勢(shì)和帶來的新挑戰(zhàn)。實(shí)例一：資源三號(hào)增加了對(duì)稀疏木本 植被的提取為了更好地解釋利用資源三號(hào)影像能檢測(cè) 出更多的木本植被，將另一個(gè)監(jiān)測(cè)項(xiàng)目Urban Monitor的影像作為木本植被的背景圖（Urban Monitor采用了 0.2m分辨率的數(shù)字航空影像）。 圖5中兩幅圖的背景影像為2014年2月Mandurah 以東的Urban Monitor影像，分辨率為0.2m。圖5 （a）顯示

15、了該地區(qū)由2014年L andsat提取出的木 本植被圖層。圖5（b ）顯示了相同地區(qū)由資源三 號(hào)影像提取出的木本植被圖層。從比較中可以明 顯看出資源三號(hào)提取出的木本植被圖層包括了更 為細(xì)膩的木本植被信息，包括農(nóng)田圍場(chǎng)內(nèi)更多孤 立的樹木叢和狹窄線狀的排樹、路邊和小溪水兩 岸的排樹。利用資源三號(hào)影像不僅能提取出更為 細(xì)膩的木本植被信息，同時(shí)也能更好地了解大塊 木本植被的內(nèi)部細(xì)節(jié)，從圖5（b）中可以明顯看 出大塊木本植被內(nèi)部的細(xì)小空間間隙，以及更為 準(zhǔn)確的大塊木本植被邊界。（a ）利用（a ）利用2014年的Landsat影像提取出 的木本植被圖（Land Monitor產(chǎn)品），以 綠色顯示（b）

16、利用資源三號(hào)影像提取出的木本植被圖，以綠色顯示圖5 Landsat影像和資源三號(hào)影像提取出的木本植被信息比較實(shí)例二：由土壤引起的分類誤差由于各種土壤的光譜差異較大，加上季節(jié)和 氣候變化，以及光學(xué)遙感傳感器特性的差異，土 壤類型往往是引起遙感分類錯(cuò)誤的一個(gè)重要原因。 雖然引入了分層策略來減少土壤、地質(zhì)、氣候等 因素對(duì)分類的影響，各種分類錯(cuò)誤仍是不可避免。 本實(shí)例顯示了 Perenjori北部含有紅土壤區(qū)域分別 采用Landsat影像和資源三號(hào)影像提取殘留木本 植被的差異（圖6）。由于紅土壤與殘留的木本 植被的光譜反應(yīng)較為類似，利用資源三號(hào)影像較 難區(qū)分它們，易產(chǎn)生分類誤差，這種誤差也許在 利用不

17、同的時(shí)間和季節(jié)的資源三號(hào)影像上會(huì)有所 不同。在這個(gè)特別例子中，如果利用Landsat影 像則相對(duì)容易區(qū)分紅土壤和木本植被，這也許是 由不同傳感器的波段光譜反應(yīng)差異所導(dǎo)致。（a）偽彩色顯示的Landsat影像（BGR分別為3、5、4波段），取自2014年Land Monitor產(chǎn)品。與采用資源三號(hào)影像相比，采用Landsat相對(duì)較容易區(qū)分木本植被與紅土壤（b）同一區(qū)域的偽彩色顯示的資源三號(hào)影像（BGR分別為1、2、4波段），影像的獲取日期為2013年2月19日。影像顯示資源三號(hào)獲取的紅土壤與木本植被的光譜信息較為相似圖6 Perenjori北部的Landsat和資源三號(hào)提取的殘留木本植被比較，殘留木本植被以綠色顯示四、結(jié)論與展望使用資源三號(hào)影像數(shù)據(jù)對(duì)木本植被與非木本植 被進(jìn)行了提取，以補(bǔ)充已經(jīng)在使用中的基于Landsat 影像的Land Monitor監(jiān)測(cè)產(chǎn)品。資源三號(hào)的產(chǎn)品揭 示了利用資源三號(hào)影像數(shù)據(jù)能更好地提取例如農(nóng)田 間及城鎮(zhèn)中零星孤單、窄條形分布的木本植被，有 效補(bǔ)償了現(xiàn)有Landsat產(chǎn)品的缺陷，為L(zhǎng)and Monitor 項(xiàng)目用戶提供了更深層次的分類信息。在處理分析大量資源三號(hào)影像的過程中，資源 三號(hào)數(shù)據(jù)的輻射動(dòng)態(tài)范圍始終保持著較大范圍，這 是進(jìn)行深入遙感分析挖掘的先決條件。建議嘗試對(duì)