王麗美，靳國(guó)旺，熊 新，武 珂，黃啟灝

·土地保障與生態(tài)安全·

耕地細(xì)碎化農(nóng)業(yè)區(qū)冬小麥遙感制圖方法

王麗美，靳國(guó)旺※，熊 新，武 珂，黃啟灝

（信息工程大學(xué)地理空間信息學(xué)院，鄭州 450001）

從遙感影像中提取作物播種面積和空間分布對(duì)耕地可持續(xù)發(fā)展和糧食安全意義重大。目前的遙感小麥制圖研究主要依靠光學(xué)圖像和高復(fù)雜度的分類方法，且現(xiàn)有分類算法在小樣本條件下、耕地細(xì)碎化農(nóng)業(yè)區(qū)的分類性能以及時(shí)間遷移性能仍然不確定，探索適合小樣本的低復(fù)雜度的穩(wěn)定算法具有現(xiàn)實(shí)意義。該研究基于Google Earth Engine（GEE）遙感云平臺(tái)，使用Sentinel-1 SAR和Sentinel-2光學(xué)時(shí)間序列遙感數(shù)據(jù)，評(píng)估了時(shí)間加權(quán)動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法（Time-Weighted Dynamic Time Warping，TWDTW）、隨機(jī)森林算法（Random Forest，RF）和基于相似性測(cè)度（Difference and Similarity Factor，DSF）的OTSU閾值法在小樣本條件下、耕地細(xì)碎化農(nóng)業(yè)區(qū)的冬小麥制圖精度和時(shí)間遷移性能。研究結(jié)果表明，在有限樣本條件下，TWDTW方法小麥制圖精度最高，總體精度（Overall Accuracy，OA）和Kappa系數(shù)分別為0.923和0.843；其次是RF（OA=0.906，Kappa=0.809）和DSF算法（OA=0.887，Kappa=0.767）；基于歐式距離的OTSU閾值法分類精度最低。當(dāng)利用算法進(jìn)行時(shí)間遷移分類提取2021年的冬小麥分布圖時(shí)，TWDTW和DSF算法表現(xiàn)出更好的穩(wěn)定性且分類精度優(yōu)于RF算法，其中TWDTW算法的精度最高，OA和Kappa系數(shù)分別為0.889和0.755；RF算法分類精度下降明顯，OA和Kappa系數(shù)分別降低了約0.07和0.19，說(shuō)明RF算法的遷移分類性能較差。綜合來(lái)看，TWDTW算法對(duì)樣本和耕地細(xì)碎化的敏感性較低，可以在有限樣本條件下實(shí)現(xiàn)耕地細(xì)碎化農(nóng)業(yè)區(qū)的高精度連續(xù)冬小麥制圖；而RF算法對(duì)樣本和耕地細(xì)碎化的敏感性較高，在有限樣本條件下的耕地細(xì)碎化農(nóng)業(yè)區(qū)進(jìn)行連續(xù)冬小麥制圖時(shí)穩(wěn)定性較差。

遙感；作物；制圖；冬小麥；耕地細(xì)碎化；Google Earth Engine

0 引 言

小麥?zhǔn)侵袊?guó)最重要、種植范圍最廣的糧食作物之一，據(jù)統(tǒng)計(jì)，中國(guó)夏糧中超過(guò)90%都是小麥。及時(shí)、準(zhǔn)確地監(jiān)測(cè)小麥種植面積與分布對(duì)糧食生產(chǎn)、糧食安全決策、社會(huì)經(jīng)濟(jì)和環(huán)境具有重要意義[1]。自中國(guó)實(shí)行土地承包制以來(lái)，耕地細(xì)碎化問(wèn)題在廣大農(nóng)村普遍存在，主要表現(xiàn)為地塊數(shù)量多、單位面積小和地塊分散等[2]。導(dǎo)致耕地細(xì)碎化的主要原因是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)以家庭經(jīng)營(yíng)為主要形式、勞動(dòng)生產(chǎn)力水平低下以及農(nóng)村緊張的人地關(guān)系[3]。耕地細(xì)碎化浪費(fèi)了耕地資源、破壞了土壤肥力、增加了生產(chǎn)成本，最終導(dǎo)致耕地生產(chǎn)力的下降，一直是國(guó)內(nèi)外土地整治工作的核心[2-4]。對(duì)耕地細(xì)碎化地區(qū)進(jìn)行小麥制圖具有重要的戰(zhàn)略意義。

遙感技術(shù)具有空間分辨率高、重訪周期短、數(shù)據(jù)類型豐富、覆蓋范圍大、成本低等優(yōu)勢(shì)，被廣泛應(yīng)用于作物制圖研究[5-8]。已有研究表明，利用單時(shí)相衛(wèi)星影像的作物制圖精度不令人滿意，特別是在耕地細(xì)碎化農(nóng)業(yè)地區(qū)[9-10]，而基于時(shí)間序列遙感影像的作物制圖在精度和可靠性上遠(yuǎn)優(yōu)于單時(shí)相遙感[11-13]。隨著中高分辨率衛(wèi)星的不斷發(fā)射（如美國(guó)Landsat衛(wèi)星系列、歐空局Sentinel-1 SAR衛(wèi)星和Sentinel-2光學(xué)衛(wèi)星、中國(guó)的高分系列衛(wèi)星）、衛(wèi)星歷史影像數(shù)據(jù)的積累以及遙感云平臺(tái)技術(shù)（如GEE）的發(fā)展，時(shí)間序列遙感影像迅速成為作物制圖中重要的數(shù)據(jù)來(lái)源。

利用時(shí)間序列遙感影像進(jìn)行作物制圖的研究中，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的監(jiān)督分類方法應(yīng)用十分廣泛。規(guī)則決策樹、支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）、隨機(jī)森林（Random Forest，RF）等分類算法在其中發(fā)揮了重要作用[5-7]。這些監(jiān)督分類算法中有些算法對(duì)樣本的要求苛刻（如SVM、RF），當(dāng)樣本數(shù)量足夠、樣本分布均衡且具有典型代表性時(shí)能獲得很高的分類精度，但當(dāng)樣本不滿足上述條件時(shí)，分類精度存在不確定性；有些方法具有很高的算法復(fù)雜度（如基于規(guī)則的決策樹），需要大量的專家知識(shí)和人工干預(yù)，雖然能夠取得較好的分類精度，但是研究目標(biāo)的變化往往導(dǎo)致原有規(guī)則的失效，需要重新建立新的規(guī)則，算法遷移性能有待評(píng)價(jià)。

閾值法是一種簡(jiǎn)單實(shí)用的土地利用/覆蓋分類方法，其中OTSU自動(dòng)閾值法[14]應(yīng)用最為廣泛。在閾值法作物制圖中，相似性度量的選擇是影響其精度和魯棒性的關(guān)鍵因素之一。歐式距離（Euclidean Distance，ED）和余弦相似度（spectral angle cosine distance，SAD）是常用的相似性度量準(zhǔn)則。ED[15]側(cè)重反映物候特征向量之間的絕對(duì)距離差異，而忽略了形狀相似性，容易受到特征向量的維度和特征參數(shù)相關(guān)性的影響而降低分類精度。SAD[16]通過(guò)計(jì)算兩個(gè)向量夾角的余弦值來(lái)評(píng)估兩個(gè)向量的相似性，側(cè)重反映物候特征向量方向（形狀）上的相似性而忽略兩者之間的絕對(duì)差異?？梢?jiàn)，不同的距離度量有各自的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)，使用不當(dāng)會(huì)造成偏差甚至錯(cuò)誤的分類。目前針對(duì)閾值法作物分類的研究主要集中在特征工程和閾值確定方法上，對(duì)相似性度量的研究和分析較少。

實(shí)際上，由于受生長(zhǎng)環(huán)境（天氣、耕作方式、旱澇、病蟲害）和遙感圖像噪聲等因素的影響，作物的物候曲線存在不可知的、非線性扭曲（如長(zhǎng)度差、相位差），用簡(jiǎn)單直接的歐式距離強(qiáng)制對(duì)齊就會(huì)導(dǎo)致偏差甚至錯(cuò)誤的結(jié)果。動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整（Dynamic Time Warping，DTW）為解決這一問(wèn)題提供了有效途徑。DTW最初用于語(yǔ)音識(shí)別[17]，后來(lái)被引入到時(shí)間序列遙感圖像分類中，經(jīng)常被用于時(shí)間序列遙感圖像作物分類研究[18]。DTW通過(guò)非線性對(duì)齊來(lái)找到兩個(gè)時(shí)間序列之間的最小路徑，可以一定程度上處理因氣候和耕作方式不同導(dǎo)致的物候曲線扭曲問(wèn)題，但是，非線性對(duì)齊的過(guò)度靈活會(huì)降低DTW的分類性能。為此，Maus等[19]在DTW中引入了時(shí)間約束，提出時(shí)間加權(quán)動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法（Time-Weighted DTW，TWDTW），以解決DTW分類性能降低的問(wèn)題。TWDTW與閾值法有一定的關(guān)系，本質(zhì)上都屬于基于相似性度量的分類算法，閾值法常應(yīng)用于單類地物提取，TWDTW算法在多地類樣本條件下，可以實(shí)現(xiàn)多地類分類[20]。TWDTW算法原理簡(jiǎn)單易操作，目前已有一些利用該方法進(jìn)行作物分類制圖的研究[21-23]。但是，目前的研究多集中在遙感數(shù)據(jù)源和特征利用方面，對(duì)于小樣本條件下、耕地細(xì)碎化地區(qū)的TWDTW冬小麥制圖研究較少，算法的適應(yīng)性和精度仍不確定。

耕地細(xì)碎化地區(qū)的作物制圖難度一般高于規(guī)?；r(nóng)業(yè)種植區(qū)，算法的適用性和穩(wěn)定性對(duì)該類地區(qū)的作物制圖非常重要；要實(shí)現(xiàn)該類地區(qū)的長(zhǎng)期大范圍作物制圖需要采用對(duì)樣本依賴度低、效率高的算法，因此探索適合小樣本的、復(fù)雜度低的算法具有現(xiàn)實(shí)意義。本研究旨在評(píng)價(jià)3種典型代表算法（包括RF、TWDTW和OTSU）在小樣本條件下、耕地細(xì)碎化地區(qū)進(jìn)行冬小麥制圖的精度與穩(wěn)定性，為該類地區(qū)的冬小麥長(zhǎng)期大尺度制圖研究提供科學(xué)參考。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究區(qū)概況

在南陽(yáng)市臥龍區(qū)選擇一塊耕地細(xì)碎化程度較高的區(qū)域作為研究區(qū)（圖1a），區(qū)內(nèi)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)以家庭經(jīng)營(yíng)為主要形式，種植模式靈活度高，存在大量的細(xì)條狀小地塊，果園、林地等地塊散布其中，呈現(xiàn)出耕地細(xì)碎化特點(diǎn)（圖 1b，2020年3月的Sentinel-2月度真彩色合成影像），具有較強(qiáng)的代表性。研究區(qū)夏季作物以冬小麥為主，其次是花生，還有少量的果園和林地。冬小麥在每年的10月種植，次年的5—6月收割；花生一般在5月左右種植，8—9月收獲，花生種植前的農(nóng)田處于閑置狀態(tài)，沒(méi)有種植任何作物，此時(shí)地表呈現(xiàn)裸土特征，在真彩色影像上的色調(diào)與小麥有明顯差別。2020年研究區(qū)主要土地利用類型包括冬小麥、居民地、道路、花生地、林地和果園等。

圖1 研究區(qū)位置與地面參考數(shù)據(jù)

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選用的遙感數(shù)據(jù)源為高空間分辨率的歐空局地球觀測(cè)衛(wèi)星Sentinel-1和Sentinel-2數(shù)據(jù)。

1.2.1 Sentinel-1 SAR遙感數(shù)據(jù)

Sentinel-1屬于雙極化C波段SAR衛(wèi)星，是由A、B兩顆同軌極軌衛(wèi)星組成的星座。Sentinel-1A、Sentinel-1B分別于2014年4月3日和2016年4月25日發(fā)射升空，單顆星軌道周期為12 d，兩顆星組網(wǎng)重訪周期為6 d[24]。本文采用GEE遙感云平臺(tái)中IW（Interferometric Wide swath）觀測(cè)模式、雙極化（VV+VH）的Sentinel-1地距影像（Ground Range Detected，GRD）產(chǎn)品COPERNICUS/S1_GRD，空間分辨率為5 m×20 m，該產(chǎn)品已經(jīng)過(guò)多視處理、熱噪聲去除、輻射校準(zhǔn)和地形校正處理。為提高作物分類研究中的SAR圖像數(shù)據(jù)質(zhì)量，本文對(duì)COPERNICUS/S1_GRD數(shù)據(jù)集進(jìn)行了多時(shí)相LEE斑點(diǎn)噪聲濾波[25]和月度均值合成。

1.2.2 Sentinel-2多光譜遙感數(shù)據(jù)

Sentinel-2是歐空局發(fā)射的高分辨率多光譜成像衛(wèi)星，有13個(gè)光譜波段，分為2A和2B兩顆衛(wèi)星，兩顆衛(wèi)星的重訪周期為5 d，空間分辨率為10 m。本文采用GEE云平臺(tái)的Sentinel-2 Level-2A產(chǎn)品數(shù)據(jù)集COPERNICUS/S2_SR，該數(shù)據(jù)是經(jīng)過(guò)大氣校正的大氣底層反射率產(chǎn)品。光學(xué)衛(wèi)星影像易受云霧影響，為提高數(shù)據(jù)可用性，本文首先采用COPERNICUS/ S2_CLOUD_PROBABILITY數(shù)據(jù)集對(duì)COPERNICUS/ S2_SR數(shù)據(jù)進(jìn)行去云處理，而后對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行了NDVI指數(shù)添加和月度均值合成。NDVI計(jì)算式為

式中B8，B4分別是S2_SR數(shù)據(jù)集的B8近紅外波段和B4紅波段。

1.2.3 Sentinel-1和Sentinel-2月度數(shù)據(jù)集合并

考慮研究區(qū)冬小麥物候期范圍，在2020年度小麥制圖試驗(yàn)中，使用的遙感數(shù)據(jù)日期范圍是2019年10月1日至2020年7月1日，研究區(qū)內(nèi)Sentinel-1可用影像40張，Sentinel-2可用影像54張；在2021年度小麥制圖試驗(yàn)中，使用的遙感數(shù)據(jù)日期范圍2020年10月1日至2021年7月1日，研究區(qū)內(nèi)Sentinel-1可用影像38張，Sentinel-2可用影像52張。圖像噪聲和田間管理差異等會(huì)造成遙感提取的作物特征曲線與真實(shí)特征曲線之間，以及同類作物特征曲線之間的偏差或者畸變，使得遙感數(shù)據(jù)無(wú)法準(zhǔn)確表征真實(shí)物候特征，從而降低結(jié)果的可靠性。通過(guò)月度均值合成，可以有效地減少Sentinel-1圖像上的斑點(diǎn)噪聲，有效填補(bǔ)Sentinel-2光學(xué)圖像去云過(guò)程留下的云、陰影等影像空洞，減少光學(xué)圖像上由于去云不徹底而殘留的云、陰影等像素的影響，同時(shí)削弱田間管理差異引起的誤差，提高圖像數(shù)據(jù)的表征能力和結(jié)果的可靠性。因此，本文對(duì)每個(gè)年度的Sentinel-1、Sentinel-2數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，通過(guò)月均值合成，分別得到相應(yīng)年份冬小麥物候期內(nèi)的9景光學(xué)月度合成圖像和9景SAR月度合成圖像。

將Sentinel-1和Sentinel-2月度合成圖像進(jìn)行合并，可以得到S1_S2_stack時(shí)間序列數(shù)據(jù)集。近年作物分類研究中，國(guó)內(nèi)外學(xué)者探索了利用Sentinel-1[20]或Sentinel-2[8,23]的單傳感器作物分類精度，或者融合Sentinel-1和Sentinel-2[5,7]的作物監(jiān)督分類精度。為充分利用不同作物生長(zhǎng)過(guò)程中的結(jié)構(gòu)和光譜差異，本文選擇反映作物結(jié)構(gòu)信息的Sentinel-1 VV和VH后向散射系數(shù)，反映作物光譜信息的Sentinel-2 可見(jiàn)光波段（B2、B3）、中紅外波段（B11、B12）以及由可見(jiàn)光B4和近紅外B8計(jì)算的NDVI指數(shù)，作為本文小麥制圖方法的分類特征。

1.2.4 地面參考數(shù)據(jù)

2020年春季（3—5月）開(kāi)展了實(shí)地調(diào)查，基于奧維地圖軟件進(jìn)行田間采樣并拍攝照片，得到了各地類的代表性樣本（圖1b，表1）。基于田間采樣數(shù)據(jù)、Google Earth高分辨率影像、2020年3月份Sentinel-2 合成影像，以及NDVI月度時(shí)序數(shù)據(jù)，利用QGIS半自動(dòng)分類插件（Semi-Automatic Classification Plugin，SCP）[26]人工解譯得到研究區(qū)2020年主要作物地塊分布圖像（圖1c），使用該數(shù)據(jù)作為參考圖像，評(píng)定不同分類方法的冬小麥制圖精度。

表1 研究區(qū)田間采樣信息

2 研究方法

本文研究方案包括3部分，如圖2所示。首先，基于GEE遙感云平臺(tái)，對(duì)Sentinel-1 SAR影像、Sentinel-2多光譜影像進(jìn)行預(yù)處理，得到S1_S2_stack月度合成影像；然后，結(jié)合田間采樣數(shù)據(jù)，基于相同的特征，在GEE上分別采用3種方法進(jìn)行冬小麥制圖試驗(yàn)；最后，以QGIS半監(jiān)督分類方法獲取的小麥地塊為參考圖像，利用MATLAB軟件對(duì)不同方法的冬小麥制圖結(jié)果進(jìn)行精度評(píng)估。

注：RF，隨機(jī)森林；TWDTW，時(shí)間加權(quán)動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法；DSF，相似性測(cè)度；ED，歐式距離。下同。

本文采用的3種分類算法包括RF監(jiān)督分類方法，基于距離測(cè)度的OTSU閾值法，以及TWDTW方法，對(duì)于每一種分類方法，使用相同的特征空間以便于比較算法的分類性能。以上3種算法的分類試驗(yàn)都是在GEE平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)，代碼鏈接https://code.earthengine.google.com/? accept_repo=users/jytwlm/DTW_RF_DSP。

2.1 RF分類算法

隨機(jī)森林算法是將多棵決策樹構(gòu)成森林的集成學(xué)習(xí)分類器[27-28]，主要包括模型訓(xùn)練和分類兩個(gè)過(guò)程，算法實(shí)現(xiàn)流程，1）樣本隨機(jī)：假設(shè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集共有個(gè)對(duì)象，采取有放回（Boostrap）隨機(jī)抽取個(gè)樣本，每一次取出的樣本不完全相同，這個(gè)樣本就組成了單顆CART樹的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；2）特征隨機(jī)：假設(shè)每個(gè)樣本都有個(gè)特征，從中隨機(jī)地選?。ā埽﹤€(gè)特征，通過(guò)計(jì)算每一個(gè)特征所包含的信息量實(shí)現(xiàn)CART決策樹分裂生長(zhǎng)，決策樹成長(zhǎng)期間的大小始終不變；3）重復(fù)前面的步驟，建立棵CART樹，這些樹都要完全成長(zhǎng)且不被修剪，形成森林；4）根據(jù)所有CART樹的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行投票決定，得到樣本的最終類別標(biāo)簽。在GEE平臺(tái)上利用RF分類器（smileRandomForest()）進(jìn)行分類試驗(yàn)，基于對(duì)RF決策樹數(shù)量與分類精度的分析，最終將RF分類器中決策樹數(shù)量設(shè)置為100棵，其他參數(shù)使用默認(rèn)值。

2.2 TWDTW算法

DTW算法由于匹配行為中的高靈活度以及受到物候相位差的影響導(dǎo)致距離計(jì)算偏差，降低了算法性能。Maus等[19]提出一種時(shí)間加權(quán)擴(kuò)展的DTW算法，即TWDTW算法，這種方法靈活地考慮作物物候差異產(chǎn)生的相位差，采用線性函數(shù)加權(quán)或者邏輯函數(shù)加權(quán)將時(shí)間懲罰（權(quán)重）添加到距離計(jì)算中，分類精度和可靠性較高，并且適用于少量訓(xùn)練樣本的情況。本文選擇邏輯函數(shù)加權(quán)的Logistic TWDTW算法，因?yàn)樗@示出比線性函數(shù)加權(quán)Linear TWDTW算法更精確的結(jié)果：Logistic TWDTW對(duì)小時(shí)間扭曲的懲罰較低，對(duì)大時(shí)間扭曲的懲罰較大；而Linear TWDTW對(duì)小時(shí)間扭曲的代價(jià)懲罰較大，降低了分類的敏感性[19-21]。Logistic TWDTW對(duì)參考類特征時(shí)間序列t與待分類像素特征時(shí)間序列t的每個(gè)對(duì)齊點(diǎn)對(duì)(t,i, t,j)增加一個(gè)權(quán)重w,j[19]：

式中(t,i, t,j)為對(duì)齊點(diǎn)對(duì)的日期之差，即時(shí)間扭曲（d）。邏輯函數(shù)模型需要設(shè)置2個(gè)重要的參數(shù)，分別為中點(diǎn)（）和陡度（），本文使用文獻(xiàn)[19-20]中推薦的參數(shù)值（= ﹣0.1，= 50），這意味著對(duì)小于50 d的時(shí)間扭曲給予較低的處罰，而對(duì)更大的時(shí)間扭曲給予更高的處罰。

本文在GEE平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了TWDTW算法，主要包括3個(gè)步驟：首先，基于田間采樣點(diǎn)位置和S1_S2_stack數(shù)據(jù)集，得到每個(gè)樣本點(diǎn)的特征序列，對(duì)同一種地類所有樣本點(diǎn)的特征序列求平均，得到該類別的參考特征序列，同樣方法獲取研究區(qū)各地類的參考特征序列；然后，利用Logistic TWDTW算法計(jì)算S1_S2_stack圖像中每個(gè)像素的特征序列與各類別參考特征序列的距離；最后，把每個(gè)像素劃分給TWDTW距離最小的地物類別，從而生成整個(gè)研究區(qū)的分類圖。

2.3 基于距離測(cè)度的OTSU閾值法

不同地物的特征時(shí)間序列往往具有不同的形狀和大小，由于氣候、耕作方式、天氣條件等方面的差異，同種作物的物候曲線往往具有形狀或大小上的差異，這可能引起分類誤差。理論上，綜合考慮特征曲線的形狀相似度和距離差異可以提高作物提取的精度。歐式距離（ED）是分類中評(píng)價(jià)兩個(gè)特征向量相似度的常用距離度量，但ED的大小受向量維數(shù)影響，范圍不固定，含義模糊。而且，ED側(cè)重于表達(dá)兩個(gè)向量之間的絕對(duì)距離差異，忽略了它們形狀的相似性，分類結(jié)果往往會(huì)高估作物的種植面積。因此，本文提出一種融合距離差異因子和形狀相似因子的復(fù)合距離測(cè)度DSF，計(jì)算式如下：

車間Milk-run系統(tǒng)運(yùn)行模式是基于在上一個(gè)配送周期期間消耗的物料信息，在物料源（例如中央倉(cāng)庫(kù)、超市）處拾取完整的裝滿物料的容器，然后通過(guò)運(yùn)輸火車將容器帶到一個(gè)或多個(gè)水槽（例如超市、工作站）。在交接地點(diǎn)，配送人員將裝滿物料的容器放到指定位置并取走空容器，根據(jù)路線上的水槽數(shù)量重復(fù)該過(guò)程。當(dāng)所有滿載貨物的容器均被配送完畢時(shí)，列車將空箱運(yùn)回原處。如果空箱在物料源處不需要被重新裝滿，則將它們帶到收集區(qū)域。

式中1表示兩個(gè)特征序列（X，Y）的相對(duì)距離偏差，值越小表示兩個(gè)特征序列越相似；2是評(píng)價(jià)兩個(gè)序列形狀相似度因子，值越大表示兩個(gè)特征序列越相似[29]。DSF距離度量同時(shí)考慮了特征序列的形狀相似和距離差異，經(jīng)分類試驗(yàn)證實(shí)，分類效果優(yōu)于傳統(tǒng)的歐式距離和光譜角距離測(cè)度。

本文在GEE上實(shí)施OTSU閾值法分類，首先利用S1_S2_stack數(shù)據(jù)，計(jì)算每個(gè)待分類像素與冬小麥參考特征序列的DSF距離，得到距離圖像；而后，利用OSTU自動(dòng)分割方法獲取距離圖像的最大類間方差閾值[14]；最后，把小于該閾值的像素劃分為冬小麥，否則為非小麥，從而實(shí)現(xiàn)冬小麥的提取。

2.4 Jeffries-Matusita (JM) 距離

在遙感分類研究中，JM距離（Jeffries-Matusita distance）常用于評(píng)價(jià)樣本的代表性或特征對(duì)地類的分辨能力[30]。JM距離計(jì)算式為

式中1，2，1，2分別為類別1和類別2的樣本特征曲線的均值和標(biāo)準(zhǔn)差；為Bhattacharyya距離。在本文研究中，利用JM距離來(lái)評(píng)價(jià)7個(gè)圖像特征參數(shù)對(duì)典型地表覆蓋類型的區(qū)分能力。

2.5 分類精度評(píng)價(jià)

本文基于QGIS半監(jiān)督分類得到的小麥地塊參考圖像，計(jì)算不同分類方法的混淆矩陣，從混淆矩陣中提取相關(guān)精度指標(biāo)進(jìn)行精度評(píng)價(jià)。利用混淆矩陣計(jì)算分類結(jié)果的總體精度（OA）和Kappa系數(shù)的計(jì)算式如下：

式中為分類結(jié)果的總像素?cái)?shù)目。真正例（True Positive, TP）表示實(shí)際和預(yù)測(cè)都是正樣例；偽反例（False Negative，F(xiàn)N）表示實(shí)際是正例而預(yù)測(cè)為反例；真反例（True Negative，TN）表示實(shí)際和預(yù)測(cè)都是反例；偽正例（False Positive，F(xiàn)P）表示實(shí)際是反例而預(yù)測(cè)為正例。OA直接反映正確分類像素占區(qū)域總像素的比例，當(dāng)研究區(qū)各地類樣本數(shù)量不均衡時(shí)，會(huì)造成OA在分類精度評(píng)價(jià)上的偏差。是反映地類樣本數(shù)量不均衡性的指標(biāo)，越不均衡，越大，因此Kappa系數(shù)在各地類樣本數(shù)量不均衡時(shí)仍能客觀的評(píng)價(jià)精度。

3 結(jié)果與分析

3.1 特征的JM距離可分性

利用JM距離可以分析不同特征對(duì)地類的分辨能力。利用S1_S2_stack時(shí)序影像數(shù)據(jù)，提取每類樣本的特征時(shí)間序列，根據(jù)特征類別（VV、VH、B2、B3、B11、B12和NDVI）對(duì)每類樣本的時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，得到典型地物類型的特征時(shí)間曲線（圖3），以及各個(gè)特征上的類間JM距離矩陣（圖4）。

圖3 典型地物類型的特征時(shí)間曲線

3.2 分類結(jié)果與算法遷移性能

利用2020年S1_S2_stack數(shù)據(jù)和2020年樣本，采用RF、TWDTW和DSF方法得到的2020年冬小麥制圖結(jié)果如圖5a～5e所示?？傮w來(lái)說(shuō)，3種方法均可以獲得較好的分類結(jié)果。圖中藍(lán)色虛線框范圍是果園、花生、小麥和廠房的混合區(qū)域，地類結(jié)構(gòu)復(fù)雜，RF算法對(duì)果園、廠房的分類結(jié)果內(nèi)部一致性較好，但是對(duì)小麥有明顯的誤分，如圖5b中黑色橢圓區(qū)域；在TWDTW分類結(jié)果中（圖 5c），盡管有少量果園與林地的誤分，但是在小麥的范圍提取上，精度明顯高于RF算法；DSF算法的小麥制圖結(jié)果（圖5d）與RF相當(dāng)，但明顯優(yōu)于ED算法（圖5e）。

基于小麥地塊參考圖像，計(jì)算了RF、TWDTW、DSF和ED算法的冬小麥制圖精度，如表2所示。結(jié)果表明，TWDTW算法精度最好，OA和Kappa系數(shù)分別為0.923和0.843；其次是RF算法，OA和Kappa系數(shù)分別為0.906和0.809；DSF分類結(jié)果的精度較低，OA和Kappa系數(shù)分別為0.887和0.767。而作為對(duì)比的ED算法，OA和Kappa系數(shù)均明顯低于本文的3種算法。

2021年的冬小麥提取結(jié)果如圖5f～5j所示。對(duì)比圖 5a和5f可知，2021年研究區(qū)的土地利用類型及其空間分布與2020年相比發(fā)生了一些變化。2021年花生的種植面積比2020年明顯減少，其中大部分改種了冬小麥；另外2021年一些人造地物（如大棚）明顯減少，大部分改種了冬小麥。在這種背景下，進(jìn)行時(shí)間連續(xù)高精度作物制圖時(shí)需考慮，1）是否需要密集型采樣，獲取數(shù)量充足的高質(zhì)量樣本數(shù)據(jù)以保證制圖精度；2）分類算法的時(shí)間遷移性能如何，即是否需要在不同年份重復(fù)進(jìn)行樣本采樣并分別訓(xùn)練分類器以實(shí)現(xiàn)不同年份的分類任務(wù)。為探索這兩個(gè)問(wèn)題，選擇2021年冬小麥制圖作為對(duì)比試驗(yàn)，驗(yàn)證不同算法的時(shí)間遷移性能。

圖4 不同特征變量的JM距離矩陣

注：藍(lán)色矩形框、藍(lán)色橢圓和黑色橢圓區(qū)域表示小麥、果園、林地、花生、建成區(qū)等混合地類區(qū)，是評(píng)價(jià)分類精度的重要區(qū)域。

利用由2020年度特征數(shù)據(jù)和樣本訓(xùn)練得到的隨機(jī)森林分類器（RF_2020）對(duì)2021年S1_S2_stack數(shù)據(jù)分類，得到2021年分類結(jié)果（圖5g）；利用2020年采集的各地類參考特征時(shí)間序列，分別采用TWDTW和DSF算法對(duì)2021年S1_S2_stack數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和冬小麥提取，得到2021年分類結(jié)果如圖5h和圖5i所示。采用QGIS半監(jiān)督分類方法人工解譯得到2021年小麥參考圖像，對(duì)三種方法的2021年分類結(jié)果進(jìn)行精度計(jì)算，結(jié)果如表2所示。試驗(yàn)表明，使用2020年的樣本對(duì)2021年的數(shù)據(jù)分類時(shí)，3種算法表現(xiàn)出不同的時(shí)間遷移穩(wěn)定性，TWDTW算法仍然取得了最好的分類精度，OA和Kappa系數(shù)分別為0.889和0.755；DSF算法精度次之，OA和Kappa系數(shù)分別為0.855和0.669；RF算法的分類精度最低，與2020年的分類結(jié)果相比，OA和Kappa系數(shù)分別降低了約0.07和0.19?？梢钥闯觯琑F的分類精度在遷移前后變化較大，說(shuō)明RF分類器的時(shí)間遷移性能較差。

表2 不同分類方法整體精度和Kappa系數(shù)

3.3 討 論

耕作細(xì)碎化程度影響作物精確制圖，本文選擇耕作細(xì)碎化程度高，種植結(jié)構(gòu)靈活的區(qū)域進(jìn)行小麥制圖試驗(yàn)，探索不同方法的作物制圖精度和時(shí)間遷移性能。在作物生長(zhǎng)過(guò)程中，作物結(jié)構(gòu)和光譜信息都會(huì)隨著物候期變化而改變，且不同作物在遙感圖像特征上存在差異。Sentinel-1 VV和VH后向散射系數(shù)可以反映作物結(jié)構(gòu)信息，Sentinel-2可見(jiàn)光波段（B2、B3）、中紅外波段（B11、B12）以及由可見(jiàn)光B4和近紅外B8計(jì)算的NDVI指數(shù)，反映作物不同波段的光譜特征差異，綜合利用這些特征可以更細(xì)致地刻畫作物，從而提高作物提取的精度。

RF算法是監(jiān)督分類中應(yīng)用最廣泛的分類器，分類精度一般優(yōu)于其他監(jiān)督分類器。但是，RF算法要求數(shù)量豐富、分布均衡、具有代表性的樣本，限制了算法在耕地細(xì)碎化區(qū)域的應(yīng)用。本研究利用的樣本數(shù)量偏少，且各地類樣本數(shù)不均衡可能是導(dǎo)致RF分類精度低和穩(wěn)定性較差的原因。試驗(yàn)分析了RF算法中不同的決策樹數(shù)量對(duì)分類結(jié)果的影響，發(fā)現(xiàn)在樣本確定的情況下，樹的數(shù)目達(dá)到一定數(shù)值后，樹的增多不會(huì)提高分類精度。

TWDTW、DSF和ED是基于特征序列匹配的分類方法，對(duì)樣本數(shù)據(jù)的要求較為寬松，只需要少量的代表性樣本，就可以獲得較高的分類精度。一般來(lái)講，不同地物往往具有不同的特征序列模式，而同一地物則具有相同的特征序列模式，但是由于生物與非生物因素的影響，地物的特征曲線會(huì)發(fā)生不可預(yù)測(cè)的非線性扭曲，從而出現(xiàn)時(shí)間軸上的“同物異譜”和“異物同譜”現(xiàn)象。過(guò)度寬泛的距離度量標(biāo)準(zhǔn)會(huì)造成目標(biāo)地物的錯(cuò)檢從而形成過(guò)高的估計(jì)，而過(guò)度嚴(yán)格的度量標(biāo)準(zhǔn)會(huì)造成目標(biāo)地物的漏檢從而形成過(guò)低的估計(jì)。現(xiàn)有的相似性度量有的側(cè)重距離差異，有的側(cè)重形狀相似，使用單一度量評(píng)價(jià)特征時(shí)間序列之間的相似性往往具有片面性，造成分類結(jié)果的不確定性。歐氏距離側(cè)重反映特征序列之間的絕對(duì)距離差異，而忽略了兩者之間的形狀相似性。DSF距離度量綜合考慮了距離差異和形狀相似性，能更準(zhǔn)確地衡量特征序列之間的相似度，因此分類精度高于ED算法。TWDTW在特征時(shí)間序列匹配時(shí)考慮了物候差異的影響，因此分類精度優(yōu)于傳統(tǒng)的距離度量DSF和ED。

算法時(shí)間遷移分類中，基于特征序列匹配的分類方法（TWDTW和DSF）可以獲得較高的小麥制圖精度，且在分類精度和穩(wěn)定性上均高于監(jiān)督分類方法（RF）。造成這種結(jié)果的原因可以從算法和數(shù)據(jù)兩個(gè)方面進(jìn)行分析。從算法特點(diǎn)上分析，RF算法具有樣本隨機(jī)性和特征隨機(jī)性。樣本隨機(jī)是指訓(xùn)練每棵樹時(shí)，從全部訓(xùn)練樣本中有放回的選取特定數(shù)量的樣本作為訓(xùn)練樣本；特征隨機(jī)是指在每個(gè)節(jié)點(diǎn)隨機(jī)選取所有特征的一個(gè)子集，用來(lái)計(jì)算最佳分割方式。樣本隨機(jī)造成選擇的樣本集是有重復(fù)的，降低了樣本集的表征能力，這對(duì)小樣本的研究影響更加突出；特征隨機(jī)可能造成特征選擇的偏見(jiàn)，造成特征種類或數(shù)量的不均衡，使得數(shù)量少的特征幾乎不起作用。相比之下，TWDTW和DSF算法充分利用了全部樣本與特征（光譜、指數(shù)、后向散射系數(shù)等特征并集）。從數(shù)據(jù)上分析，由于生物、非生物因素的影響以及遙感影像可用性的不同，造成不同年度的時(shí)間序列數(shù)據(jù)之間存在差異，導(dǎo)致所有算法的分類精度都出現(xiàn)不同程度的下降。這種數(shù)據(jù)差異對(duì)樣本依賴性高的算法影響更為突出，而在幾種算法中，RF對(duì)樣本的依賴性更高，因此穩(wěn)定性較差；而基于特征序列匹配的方法對(duì)樣本的依賴性較低，尤其是TWDTW算法可以部分解決由氣候和耕作方式不同導(dǎo)致的物候特征序列差異問(wèn)題，因此遷移性能更穩(wěn)定，精度更高。

本文旨在探索具有一定機(jī)理性、精度高且復(fù)雜度低的算法，為長(zhǎng)期、大尺度作物制圖以及快速更新提供有價(jià)值的參考。深度學(xué)習(xí)方法雖然能夠利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取深層特征，在一些應(yīng)用中達(dá)到較高的精度，然而訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)需要大量的人工標(biāo)注樣本，在耕地細(xì)碎化農(nóng)業(yè)區(qū)，土地利用類型多而碎，年際變化大，獲取大量的可靠樣本存在困難，限制了算法應(yīng)用。相比之下，傳統(tǒng)方法具有更好的物理機(jī)理性、可解釋性以及更低的算法復(fù)雜度。未來(lái)的研究中，可以探索將傳統(tǒng)方法與深度學(xué)習(xí)有效結(jié)合，以發(fā)揮各自優(yōu)勢(shì)，進(jìn)一步提高耕地細(xì)碎化地區(qū)作物制圖的精度與效率。

4 結(jié) 論

本文利用Sentinel-1 SAR、Sentinel-2多光譜時(shí)序遙感數(shù)據(jù)和田間采樣數(shù)據(jù)，研究了有限代表性樣本條件下，時(shí)間加權(quán)動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整（TWDTW）算法、隨機(jī)森林（RF）算法和基于復(fù)合距離測(cè)度（DSF）的OTSU閾值法在耕地細(xì)碎化地區(qū)的冬小麥制圖表現(xiàn)，得出以下結(jié)論：

1）Sentinel-1和Sentinel-2衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)具有空間分辨率高、重訪周期短、覆蓋范圍大、成本低等優(yōu)勢(shì)，兩者結(jié)合使用可以彌補(bǔ)由云霧天氣導(dǎo)致的光學(xué)影像數(shù)量不足的問(wèn)題。在有限代表性樣本支持下，基于Sentinel-1和Sentinel-2時(shí)間序列數(shù)據(jù)的TWDTW、RF和DSF算法，均可以獲得較高的小麥制圖精度。

2）在2020年的分類試驗(yàn)中，TWDTW獲得的冬小麥制圖精度最高，OA和Kappa系數(shù)分別為0.923和0.843，其次是RF算法和DSF算法；在時(shí)間遷移分類試驗(yàn)中，TWDTW仍可以獲得很高的制圖精度，OA和Kappa系數(shù)分別為0.889和0.755，其次是DSF算法和RF算法。

3）相對(duì)于RF算法，TWDTW算法對(duì)樣本的敏感性較低，在有限代表性樣本下，可以在耕地細(xì)碎化農(nóng)業(yè)區(qū)獲得高精度的冬小麥制圖結(jié)果；TWDTW和DSF算法具有良好的時(shí)間遷移性能，可以使用單年份獲取的樣本數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)跨年份的小麥制圖。

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Winter wheat mapping in land fragmentation areas using remote sensing data

Wang Limei, Jin Guowang※, Xiong Xin, Wu Ke, Huang Qihao

(,,450001,)

An accurate and rapid extraction can be highly required for the crop sown area and spatial distribution from the remote sensing images, particularly for the sustainable development of cultivated land and food security. However, winter wheat mapping using remote sensing depends mainly on optical images and complex classification at present. Besides, it is still unclear on the classification performance and time-transferring capability of existing classification with the small sample sets in the highly land-fragmentation areas. The fragmentation of cultivated land has always been the core of rural land regulation, where the land resources are wasted to reduce the cultivated land productivity in the soil fertility with the high production costs. The difficulty of crop mapping in finely fragmented areas is generally higher than that in large-scale farming areas. The applicability and stability are very important for the study of such areas. It is necessary to realize long-term large-scale crop mapping with a low dependence on the number of samples and high efficiency. Therefore, it is of practical significance to develop a new extraction with a low complexity suitable for small samples. Previous studies have shown that the accuracy of crop mapping using single-phase satellite imagery cannot fully meet the high requirement in recent years, especially in land fragmentation areas. In this study, the high-level fragmentation of cultivated land was selected as the study area in the Wancheng District, Nanyang City, China. Using the Google Earth Engine cloud computing and Sentinel-1 SAR and Sentinel-2 optical images, three advanced classifications were evaluated, including the time-weighted dynamic time warming (TWDTW), random forest (RF), and OTSU with distance measure (DSF), for the winter wheat mapping accuracy and time-transferring capability with the small sample sets in the study area. The results show that effective extraction was achieved in the sown area and spatial distribution of winter wheat in 2020, but there were some differences in the classification accuracies. The TWDTW presented the highest classification accuracy, with the Overall Accuracy (OA) and Kappa coefficients 0.923 and 0.843, respectively, followed by the RF (OA=0.906, Kappa=0.809) and DSF (OA=0.887, Kappa=0.767). The OTSU with the Euclidean Distance showed the lowest classification accuracy. When transferring to extract the winter wheat classification maps of 2021, the classification accuracy of each model decreased: The TWDTW and DSF showed better stability and classification accuracy than the RF. The TWDTW shared the highest accuracy with the OA and Kappa of 0.889 and 0.755, respectively. The classification accuracy of RF decreased significantly, and the OA and Kappa decreased by about 0.07and 0.19, respectively, indicating the lower stability of the model. In general, the TWDTW presented low sensitivity to the training samples and spatial heterogeneity. As such, the high-precision continuous mapping was realized for the winter wheat in the agricultural areas with high spatial heterogeneity under the condition of limited samples. However, the RF was sensitive to the training samples and spatial heterogeneity. The condition of limited samples can cause low stability in the continuous winter wheat mapping in high spatial heterogeneity agricultural areas. This finding can provide important selection ideas and scientific support for continuous crop mapping with the small sample sets in the highly land-fragmentation areas.

remote sensing; crops; mapping; winter wheat; cultivated land fragmentation; Google Earth Engine

10.11975/j.issn.1002-6819.2022.22.021

S512.11

A

1002-6819(2022)-22-0190-9

王麗美，靳國(guó)旺，熊新，等. 耕地細(xì)碎化農(nóng)業(yè)區(qū)冬小麥遙感制圖方法[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2022，38(22)：190-198.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2022.22.021 http://www.tcsae.org

Wang Limei, Jin Guowang, Xiong Xin, et al. Winter wheat mapping in land fragmentation areas using remote sensing data[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2022, 38(22): 190-198. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2022.22.021 http://www.tcsae.org

2022-08-03

2022-09-19

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（41474010，61401509）

王麗美，博士生，研究方向?yàn)槎嘣催b感圖像處理與應(yīng)用。Email：jwfreefool@163.com

靳國(guó)旺，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)槔走_(dá)攝影測(cè)量、SAR圖像處理與信息提取。Email：guowang_jin@163.com