李志鵬 李雪 曹國(guó)棟

摘要 高光譜圖像分類可分為監(jiān)督分類與非監(jiān)督分類，聚類分析進(jìn)行非監(jiān)督分類是一種現(xiàn)今比較受研究者廣泛關(guān)注的技術(shù)。粒子群算法具有自適應(yīng)、自組織性、可同時(shí)進(jìn)行局部和全局搜索等特點(diǎn)；蟻群算法通過(guò)智能個(gè)體間不斷進(jìn)行信息交流和傳遞，具有較強(qiáng)的發(fā)現(xiàn)最優(yōu)解的能力。提出一種基于改進(jìn)的粒子群和蟻群算法的高光譜圖像聚類方法，設(shè)計(jì)其模型并將其應(yīng)用在森林類型分類問(wèn)題上，提高分類精度，減少人工干預(yù)。以吉林省汪清林業(yè)局為研究區(qū)，通過(guò)修改粒子群的慣性系數(shù)，得出最優(yōu)解集，然后利用蟻群尋優(yōu)的過(guò)程對(duì)闊葉林、針葉林、混交林、水體進(jìn)行聚類分析，區(qū)分精度達(dá)到85%證明，該方法能較好地識(shí)別森林類型。

關(guān)鍵詞 粒子群優(yōu)化算法；蟻群算法；遙感圖像；高光譜；聚類；森林類型

中圖分類號(hào) S126 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 0517-6611（2014）27-9615-04

The Research of Hyperspectral Image Clustering for Forest Type Based on Ant Colony Algorithm and Improved PSO

LI Yan¹， XING Yanqiu， WANG Lihai2*

（1. College of Information and Computer Engineering， Northeast Forestry University， Harbin， Heilongjiang 150040； 2. Forest Operation and Environmental Research Center of Northeast Forestry University， Harbin， Heilongjiang 150040）

Abstract Hyperspectral image classification can be divided into supervised classification and unsupervised classification. Unsupervised classification was conducted on cluster analysis， which is a relatively modern technology by researchers attention. PSO algorithm with adaptive， selforganization， can be used for local and global search simultaneously. Ant colony algorithm has a strong ability to find the optimal solution through continuous exchanging the information and transmission between intelligent individual. This paper presents an improved method for hyperspectral image clustering based on improved PSO and ant colony algorithm， designs the model and applies it in the forest type classification problems for improving classification accuracy， reducing manual intervention. Taking Wangqing Forestry Bureau in Jilin Province as the study area， by modifying the inertia coefficient of PSO， the optimal solution set was obtained. Using optimization process of the ant colony， clustering for forest types can distinguish better between broadleaved forest， coniferous forest， mixed forest and water bodies. The classification accuracy is 85%. The method can identify forest types.

Key words Particle swarm optimization algorithm； Ant colony algorithm； Remote sensing； Hyperspectral image； Clustering； Forest type

森林資源是陸地生態(tài)系統(tǒng)的主體，對(duì)改善空氣質(zhì)量、涵養(yǎng)水源、減少風(fēng)沙危害等起著重要作用，在林業(yè)資源保護(hù)和林業(yè)資源動(dòng)態(tài)監(jiān)護(hù)中森林類型識(shí)別占有重要地位，但在傳統(tǒng)的林業(yè)資源調(diào)查中，不但要耗費(fèi)大量的人力、物力和財(cái)力，而且很難實(shí)現(xiàn)大空間尺度的調(diào)查。與傳統(tǒng)方法相比，遙感技術(shù)有宏觀性強(qiáng)、周期短、可重復(fù)處理等優(yōu)點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用到森林分類中^[1]。高光譜遙感數(shù)據(jù)有著圖譜合一和光譜連續(xù)的優(yōu)勢(shì)，能夠?qū)崿F(xiàn)地物的準(zhǔn)確識(shí)別和精細(xì)分類^[2]。但高光譜的缺陷是上百個(gè)波段構(gòu)成的海量數(shù)據(jù)導(dǎo)致處理難度大，因此學(xué)者們針對(duì)如何提高森林類型的分類效率和精度，嘗試不同方法。其中群智能算法是新近研究的熱點(diǎn)。通常開始分析遙感圖像時(shí)，用需要人工交互較少的非監(jiān)督分類方法來(lái)研究數(shù)據(jù)的本來(lái)結(jié)構(gòu)及自然點(diǎn)群的分布情況，降低處理數(shù)據(jù)量^[3]。聚類分析是非監(jiān)督分類的一種主要方法。仲青青利用粒子群算法進(jìn)行多光譜聚類研究，只考慮了對(duì)參數(shù)選取的改進(jìn)^[4]。王志輝等應(yīng)用 EO1 Hyperion 數(shù)據(jù)對(duì)浙江農(nóng)林大學(xué)植物園內(nèi)的樹種進(jìn)行森林類型識(shí)別，表明用高光譜遙感數(shù)據(jù)對(duì)樹種分類能達(dá)到較高的分類精度^[5]。但現(xiàn)有的多數(shù)研究是基于國(guó)外的遙感衛(wèi)星，對(duì)于國(guó)內(nèi)的環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)小衛(wèi)星關(guān)于森林樹種識(shí)別的研究鮮有報(bào)道。同時(shí)，粒子群與蟻群算法結(jié)合鮮有應(yīng)用于遙感領(lǐng)域。蟻群算法收斂速度快，比傳統(tǒng)進(jìn)化算法簡(jiǎn)潔^[6]。為此，筆者在改進(jìn)粒子群算法的基礎(chǔ)上，采用兩段式將粒子群與蟻群算法融合，應(yīng)用到基于高光譜遙感圖像的森林類型識(shí)別上，提高分類精度，減少分類時(shí)間，降低專業(yè)理解難度，減少人工干預(yù)，并用試驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證其有效性。

1 數(shù)據(jù)收集與處理

1.1 研究區(qū)域

研究區(qū)為吉林省延邊朝鮮族自治州東北部汪清縣東南部汪清林業(yè)局經(jīng)營(yíng)區(qū)，地處129°56′～131°04′E、43°05′～43°40′N?？偯娣e30.4萬(wàn)hm²，其中林地面積為18.7萬(wàn)hm²，為較典型的天然次生林。森林類型以針闊混交林為主，帶狀分布。針葉樹主要有紅松（Pinus koraiensis）、云杉（Picea）、臭松（Symplocarpus Salisb）、落葉松（Larix kaempferi），闊葉樹多為水曲柳（Fraxinus maudschurica）、胡桃楸（Juglans maudshurica）、蒙古櫟（Quercus monglica）、椴樹（Tilia）、色木（Acermono）、榆樹（Ulmus pumila）、白樺（Betula platyphylla）、楊樹（Populus）和楓樺（Betuladavuric）等^[7]。

1.2 高光譜數(shù)據(jù)

環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)小衛(wèi)星A、B星（HJ1A/B星）上搭載CCD相機(jī)和世界上第1個(gè)基于空間調(diào)制干涉成像原理設(shè)計(jì)的民用超光譜成像儀（Hyperspectral Imaging Radiometer，HSI）。HJ1A圖像幅寬大于50 km，地面像元分辨率為100 m。HJ1A共有115個(gè)波段，分為藍(lán)色波段（1～6）、青色波段（7～19）、綠色波段（20～40）、黃色波段（41～49）、橙色波段（50～58）、紅色波段（59～88）、近紅外波段（89～115 ）。光譜范圍為0.45～0.9 μm，平均光譜分辨率為432 nm，且具備±30°側(cè)視能力及星上定標(biāo)功能。重訪周期為96 h，可實(shí)現(xiàn)對(duì)研究區(qū)快速重復(fù)觀測(cè)。此次處理的高光譜數(shù)據(jù)的獲取時(shí)間為2010年6月9日，光譜景序列號(hào)321381，各波段增益0.7^[8]。

1.3 野外調(diào)查數(shù)據(jù)

該研究在2006～2013年進(jìn)行了4次野外地面調(diào)查，按照森林類型、坡度等情況隨機(jī)布設(shè)79個(gè)水平投影面積為500 m²的圓形樣地，對(duì)樣地內(nèi)立木進(jìn)行每木測(cè)量，測(cè)量參數(shù)包括胸徑、樹高、樹種和郁閉度。野外調(diào)查樣地的類型分為闊葉林、混交林和針葉林3個(gè)類型組^[9]。野外調(diào)查的闊葉林、針葉林、混交林的樣地?cái)?shù)分別為53、11和15個(gè)。再將野外數(shù)據(jù)調(diào)查結(jié)果與吉林省規(guī)劃設(shè)計(jì)院提供的汪清林業(yè)局的森林二類調(diào)查資料成果相結(jié)合，選出驗(yàn)證樣本數(shù)各為20個(gè)。

1.4 數(shù)據(jù)處理

HIS高光譜數(shù)據(jù)為2級(jí)產(chǎn)品，它的1～20以及113、114和115波段是壞數(shù)據(jù)，所以實(shí)際參與分析的波段為92個(gè)。其中21～88波段為可見(jiàn)光部分，90～112波段為近紅外部分^[10]。數(shù)據(jù)首先經(jīng)過(guò)對(duì)數(shù)殘差大氣糾正，消除大氣和光照等因素對(duì)地物反射的影響。然后用地面控制點(diǎn)進(jìn)行幾何精校正。

2 研究方法

2.1 改進(jìn)的粒子群算法

基于文獻(xiàn)[11]描述的基本粒子群算法，研究發(fā)現(xiàn)粒子群算法應(yīng)用于高維復(fù)雜問(wèn)題優(yōu)化時(shí)，容易遇到早熟收斂的難題，該點(diǎn)可能是局部極小點(diǎn)，或局部極小點(diǎn)鄰域的一個(gè)點(diǎn)。粒子群優(yōu)化算法早期收斂速度快，但到尋優(yōu)的后期，算法缺乏有效的機(jī)制，使收斂陷入局部極小。

為改善粒子群算法的收斂性能，對(duì)公式（1）中慣性權(quán)重ω進(jìn)行調(diào)整，即：

從表2可以看出，經(jīng)過(guò)20次迭代，100個(gè)樣本中85個(gè)樣本被正確聚類，總體分類精度為85%。其中，混交林驗(yàn)證樣本中，15個(gè)落在混交林分類區(qū)，2個(gè)樣本落在針葉林分類區(qū)，3個(gè)被錯(cuò)分成闊葉林，分類精度為75%；針葉林的20個(gè)樣本中，有18個(gè)樣本落在針葉林分類區(qū)，1個(gè)落在混交林分類區(qū)，1個(gè)落在非林地分類區(qū)，分類精度為90%；闊葉林的20個(gè)樣本中，有17個(gè)樣本落在闊葉林分類區(qū)，3個(gè)落在混交林分類區(qū)，精度85%；水體的20個(gè)驗(yàn)證樣本中，有19個(gè)分類正確，1個(gè)落在混交林分類區(qū)，精度為95%；非林地16個(gè)落在非林地分類區(qū)，2個(gè)落在混交林分類區(qū)，1個(gè)落在針葉林分類區(qū)，1個(gè)落在闊葉林分類區(qū)，分類精度為80%。

混交林、針葉林、闊葉林、水體、非林地的制圖精度在迭代20次后比迭代初級(jí)階段第5次時(shí)分別有所提高。

研究發(fā)現(xiàn)，水體的反射率值與森林區(qū)別較大，混淆程度較低，容易區(qū)分，精度相對(duì)很高。野外調(diào)研多數(shù)選在9、10月份，針葉林與闊葉林及混交林差異較大，較容易區(qū)分。闊葉林與混交林灰度值相差不大，它們各自均有一些樣本混淆，影響了精度。隨著迭代次數(shù)的增加，適應(yīng)度收斂，越來(lái)越接近最優(yōu)聚類結(jié)果。HIS高光譜數(shù)據(jù)的質(zhì)量也影響了精度的提升。但改進(jìn)的粒子群與蟻群結(jié)合的算法進(jìn)行聚類為森林類型識(shí)別提供了一種新思路。

4 結(jié)論

該研究在對(duì)粒子群引入加速系數(shù)、改進(jìn)慣性系數(shù)的基礎(chǔ)上，采用蟻群生化特性，分多階段將粒子群與蟻群智能算法結(jié)合，并設(shè)計(jì)出了適合于高光譜圖像聚類的蟻群和粒子群編碼規(guī)則及個(gè)體結(jié)構(gòu)，將其應(yīng)用到林業(yè)遙感的聚類方法中，將高光譜影像的聚類過(guò)程映射為群智能算法的尋優(yōu)過(guò)程，利用不同地物的光譜特征，從HJ/1A遙感影像的115個(gè)波段中挑選出類內(nèi)距離較小的集合，驗(yàn)證樣本驗(yàn)證結(jié)果表明，其能較好地區(qū)分闊葉林、針葉林和混交林等樣地類型。該優(yōu)化算法擁有自學(xué)習(xí)性、魯棒性強(qiáng)等特點(diǎn)，可為遙感應(yīng)用問(wèn)題提出新的解決思想。

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