引言

隨著遙感理論的發(fā)展以及遙感信息提取技術(shù)的不斷提高，利用衛(wèi)片、航片等多光譜遙感數(shù)據(jù)獲取的信息更加豐富、精確和清晰，利用多光譜遙感數(shù)據(jù)對可燃物類型進(jìn)行調(diào)查分類成為一種可燃物調(diào)查的新方法。隨著無人機(jī)在森林防火中的應(yīng)用，利用無人機(jī)拍攝的多光譜影像進(jìn)行可燃物分類相繼開展，并出現(xiàn)了結(jié)合激光雷達(dá)的可燃物分類方法。我國目前可燃物分類技術(shù)的研究多集中于利用 Landsat衛(wèi)星的多光譜影像，基于無人機(jī)機(jī)載高光譜遙感的無人機(jī)可燃物分類方法系統(tǒng)化研究很少。本文對基于無人機(jī)機(jī)載高光譜遙感的無人機(jī)可燃物分類方法進(jìn)行了研究。

材料與方法

研究區(qū)位于佛山市高明區(qū)荷城鎮(zhèn)坑邊村，地處22°57′23″至 N22°57′45″N，112°46′45″E 至112°47′ 10″E之間，該地區(qū)位于北回歸線以南，屬南亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)，無霜期達(dá)360d。因受南海海洋氣候影響，有顯著的海洋性季風(fēng)氣候特征，春季多雨潮濕，夏季炎熱時有暴雨，秋季晴多氣爽，冬季較暖，年平均降雨逾 1700mm。研究區(qū)為多種林分生長的山地，面積約40hm2，海拔 10~60m，坡度5~10°。該地有針葉林（馬尾松林、濕地松林）、闊葉林、灌草地、闊葉林（桉樹林、樟 樹林 、荷木林 等）、竹林和非林地（裸地、建筑、池塘等）。林分郁閉度 0.3~0.9。地表植被生長茂密，樹冠之間交錯的情況明顯，林下植被及灌木的覆蓋度90%以上。此外，該試驗區(qū)距離2019年12月5 日佛山市高明區(qū)凌云山重大森林火災(zāi)火燒跡地約500m，其植被 類型基本涵蓋佛山高明“12.5”重大森林火災(zāi)中的主要植被類型 。

研究方法

3.1 數(shù)據(jù)獲取

設(shè)計好無人機(jī)航線后進(jìn)行無人機(jī)數(shù)據(jù)采集，機(jī)載高清攝像頭及高光譜成像儀在飛行時記錄正射及高光譜數(shù)據(jù)。采集過程中同時使用 正射像控點及并進(jìn)行同步測量。采集結(jié)束后軟件對采集的正射數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。正射影像地面分辨率2.6cm，精度在10cm左右，可以 滿足高光譜精校正要求。

3.2 可燃物分類

南亞熱帶地區(qū)水熱資源豐富，植被種類多樣。該地區(qū)代表性植被類型包括暖性針葉林、暖性針闊混交林、常綠闊葉林、竹林、常綠闊葉灌叢等，本文按照森林植被類型劃分可燃物類型，由于遙感圖像每個柵格數(shù)據(jù)是唯一的，不存在同一柵格對應(yīng)多個植被類型屬性情況，故在分類聚類后將可燃物類型分為針葉林、闊葉林、竹林和灌草地，另增加裸地、水域、房屋等形成的非林地，共5種類型。利用軟件可以對拼接好的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行植被指數(shù)計算及光譜曲線提取和分類。本文采用有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)分類方法對采集獲取的高光譜影像數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。首先根據(jù)正射圖片及地物分布進(jìn)行ROI分類選取，初步分成16種類型，每種類型選取20個ROI作為該類型標(biāo)準(zhǔn)（圖 2）。

圖 2 ROI 選取示意

16種類型光譜曲線如圖 3 所示；機(jī)器會對選取的ROI數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，并通過機(jī)器學(xué)習(xí)分類得到初分類結(jié)果；最后依照可燃物類型聚類為針葉林、闊葉林、灌草 地、竹林和非林地5種類型，初分類結(jié)果最后經(jīng)聚類分析得到最終的可燃物分類結(jié)果。

圖 3光譜曲線示意

3.3 地面監(jiān)測判定

為了獲得遙感影像數(shù)據(jù)分類精度，采用網(wǎng)格 布點法進(jìn)行地面調(diào)查，網(wǎng)格的交點設(shè)為樣地中心 點，首先在 ArcGIS 中設(shè)置網(wǎng)格并獲取樣地中心點 的坐標(biāo)，然后使用亞米級精度的導(dǎo)航儀導(dǎo)航至樣 地點現(xiàn)場調(diào)查。設(shè)置樣地范圍為以坐標(biāo)點為中心， 1 m 為半徑的圓形區(qū)域，人工判定樣地的可燃物 類型。主要依據(jù)覆被植被進(jìn)行判定，若覆被植被 70% 以上被針葉樹種、闊葉樹種、竹子、灌木草本植物覆蓋，則分別對應(yīng)針葉林、闊葉林、竹林和灌草地類型；若覆被植被沒有某類型占比超過 70%，則認(rèn)為該樣地為混合樣地，針葉樹種和闊 葉樹種混合為針闊混，針葉樹種與灌木草本混合 為針葉林緣，闊葉樹種與灌木草本混合為闊葉林 緣；非林地主要指裸地、水域、房屋等。將調(diào)查 得到的樣地可燃物類型與遙感圖像中該樣地中心 點的可燃物類型進(jìn)行比較，判斷遙感圖像分類是否準(zhǔn)確。

結(jié)果與分析

最終獲得的可燃物分類結(jié)果如圖 4 所示。從整體分類結(jié)果來看，非林地、灌草地、竹林的分 類效果較好，針葉林和闊葉林分類效果稍差。這其中，非林地由裸地、水域、房屋等聚類而成， 有林地的灌草地由各種不同類型的草本和灌木聚類而成，聚類效果相對較好；竹林與其它地物差異較大，可以單獨(dú)成類。

圖 4 可燃物分類結(jié)果示意

為檢驗分類精度，按照100 m×100 m 網(wǎng)格點 設(shè)置了 36 個樣地點，其位置分布如圖 6 所示。通 過對可燃物類型進(jìn)行現(xiàn)場實地調(diào)查，再將調(diào)查與 分類進(jìn)行比較，詳細(xì)見表 1。

表 1 調(diào)查與分類比較

有 7 處樣地落在兩種及以上類型交界處，此時若分類結(jié)果含在多種 類型內(nèi)，認(rèn)為分類結(jié)果正確與否存疑。此外共有 3 處分類有明顯錯誤。將存疑按一半計算，本次分 類準(zhǔn)確度達(dá)到 81.94%。從錯誤樣地和存疑樣地所在位置來看，其多 位于無人機(jī)采集數(shù)據(jù)兩條航向的交界處。經(jīng)過分 析，認(rèn)為由于高光譜數(shù)據(jù)的高維性，其不良噪聲 和高光譜冗余度現(xiàn)象較為嚴(yán)重，在對兩條航向數(shù) 據(jù)進(jìn)行拼接時，這些冗余和噪聲的疊加更加容易 影響條帶邊緣位置的數(shù)據(jù)，這給高光譜圖像的處理和分析帶來了挑戰(zhàn)。因此在使用高光譜數(shù)據(jù)時， 研究中通常需要進(jìn)行數(shù)據(jù)降維和有效波段提取， 但這也有有效波段的選擇和保留數(shù)量的問題，波 段太少就難以體現(xiàn)高光譜的連續(xù)譜段的優(yōu)勢，波 段太多就起不到降維效果。有效波段的選擇也具 有一定主觀性，若選擇不好，對最終分類結(jié)果也 會有較大影響。對于數(shù)據(jù)降維、有效波段提取、 數(shù)據(jù)的歸一化等研究有待于進(jìn)一步深入。

結(jié)論與討論

本項研究采用無人機(jī)攜帶高光譜相機(jī)，獲取 森林可燃物的高光譜影像，設(shè)計了針對森林可燃 物的高光譜影像處理流程并進(jìn)行遙感影像處理， 最后通過有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)分類方法對試驗區(qū)主 要可燃物類型進(jìn)行劃分。研究中將可燃物類型劃 分成針葉林、闊葉林、灌草地、竹林和非林地 5 個類型，經(jīng)現(xiàn)場檢驗，分類準(zhǔn)確度達(dá)到 81.94%。研究表明了基于無人機(jī)高光譜遙感的森林可燃物 分類方法具備可行性。從錯誤樣地和存疑樣地所在位置來看，其多 位于無人機(jī)采集數(shù)據(jù)兩條航向的交界處，認(rèn)為是 兩條航向數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接時，由于高光譜數(shù)據(jù)的冗 余和噪聲的疊加加重了分類不準(zhǔn)確的情況。通過 對高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)降維和有效波段提取，并 形成某種植被指數(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理可能解 決這些問題，但具體做法仍需要進(jìn)一步研究。目前將無人機(jī)機(jī)載高光譜遙感數(shù)據(jù)應(yīng)用于可 燃物類型的劃分還比較少見，在森林可燃物分類 基礎(chǔ)研究方面還不夠系統(tǒng)和深入，需盡快建立森 林可燃物分類體系，探索基于高光譜遙感影像等 高新技術(shù)的森林可燃物分類方法，減少外業(yè)工作 量，更好地為粵港澳灣區(qū)森林防火工作服務(wù)。

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審核編輯黃宇