基于无人机高光谱遥感的荒漠草原覆盖度提取方法研究

引言

草原生态系统促进经济社会可持续发展、计划到２０２５年和２０３５年 草原综合植被盖度要分别达到５７％和６０％以 上，但目前部分区 域的草原生态系统承受力和抵御干扰的耐受力极度脆弱，有向逐渐 裸露化或荒漠化发展的趋势。草原荒漠化主要表现为植被覆盖度 （ＦＶＣ）减少和裸地面积增加等，传统的地面小尺度覆盖度采集 受天气、时间和地形地貌的影响较大，且成本高、劳动强度大、费 时费力；而卫星虽然可以大尺度采集覆盖度信息，但是收集速度缓 慢且获得图像的细节水平下降。无人机（ＵＡＶ）＋ 高 光 谱 可 获 得中尺度区域的高空 － 谱分辨率图像，兼顾了效率和精度要求，在 相对较小区域的草地退化监测中将发挥重要作用，正成为传统地面 监测和航空、卫星遥感的优越补充。ＦＶＣ定义为统计范围内植被冠层的垂直投影面积占土地面积的比例，是研究生态系统平衡、 土 地退化和土壤侵蚀等的关键参数之一，也是评价草地退化和荒漠化的敏感指标。

目前低空ＵＡＶ 遥感ＦＶＣ反演法可以分为回归模型法、 混合像元分解法和深度学习法等。ＵＡＶ高光谱遥感满足了当前遥感朝着高空－ 谱分辨率、多时相的发展方向，关键在于能否选择或建立一种适用性强、耗时少、准确性高的覆盖度估算方法。利用光谱分辨率高、光谱波段信息丰富的高光谱成像仪结合低空ＵＡＶ组建 ＵＡＶ 高光谱遥感系统，对试验区荒漠草原的高光谱影像进行数据采集和数据预处理，并利用回归模型法、深度学习法ＲｅｓＮｅｔ１８模型及其改进的３Ｄ－ＲｅｓＮｅｔ１８模型对影像中的植 被和裸土等地物进行分类，并在分类基础上开展基于ＵＡＶ高光谱遥感信息的荒漠草原ＦＶＣ计算方法研究。旨在实现利用高光谱遥感系统对荒漠草原从数据获取、数据分析、理论方法及验证等完整流程的尝试，为草原退化评价及治理提供依据，对于草原畜牧养殖和生态环境保护均具有重要的现实意义，符合国家和地区 “助力山水林田湖草沙生命共同体建设 ”的发展需求。

数据采集与分析

2.1 研究区概况

研究区位于乌兰察布市四子王旗格根塔拉草原 （４１°４７′３３″Ｎ，１１１°５３′５８″Ｅ），详 见 图１。

图1 研究区位置图

海拔高度介于１１００—１２００ｍ之间，降水量稀少，水资源匮乏，具有荒漠草原典型的地域代表性，是典型草原与荒漠的缓冲地带。研究区植被草层稀 疏低矮、交错覆盖、种类匮乏，属短花针茅荒漠草原地带。植被 平均高度为８ｃｍ，平均盖度为１７％—２５％。

2.2 试验设计

2.2.1野外调查及样方布置

野外地面调查包括记录ＧＰＳ信息、样方编号，实测样方ＦＶＣ。为了样方框坚固耐用且避免被风刮走，由白色ＰＶＣ管制作，用 Ｕ 型铁丝将其固定于地面上，随机布置１ｍ×１ｍ的样方框６０个。ＦＶＣ 的确定采用照相法。样方冠层照片通过在样方中心的垂直上方２．２ｍ 处拍摄全范围俯视照实现。选用 ＲＴＫ 测定试验区和样方的具体位置，收集了所有研究样方框的 ＧＰＳ信息，选定地面控制点对图像进行几何校正。

2.2.2空中数据采集

采用ＵＡＶ 悬停方式采集试验区内地物高光谱遥感影像，结合２０２１年草原气候特点和牧草生长期特性，在牧草的生长茂盛期———２０２１年７月２７日— ８月８日时采集数据。为保证采集质量，选择晴朗、无云、光照条件较好，无卷云、浓积云等，风力较小时进行测量，采集时间为１０∶００—１４∶００，且要求每１０—２０ｍｉｎ使用标准白板进行１次校正，以便消除光照强度变化对ＵＡＶ高光谱图像产生的影响。ＵＡＶ搭载高光谱仪垂直于地面的方向３０ｍ高度测量研究地块植被的冠层、群落的高光谱数据。每个悬停点采集２幅高光谱遥感影像，单幅图像采集时间耗时７ｓ，包含悬停点间飞行时间，１个架次约可采集８６幅遥感影像，即４３个悬停点。

2.2.3 数据预处理

首先，通过人工检查去除过曝、欠曝、弯曲、抖动的遥感影像，选出成像质量最好的遥感影像。其次使用光谱专业软件进行反射率校正，并识别真正的反射率值和感兴趣的特征。最后，使用方法进行数据降维，计算式如下：

（１）式中，Ｘ为张量，ｒ为高光谱图像中的行数，ｃ为高光谱图像中的列数，ｂ为高光谱图像中的维数。式（１）计算的高光谱图像Ｆ－ｎｏｒｍ２在 ０—６７波段（波长为３９７—５４８．２ｎｍ）的Ｆ－ｎｏｒｍ２的斜率较小，即表示该波段范围内包含的信息量较少；而在 ２１４—２５６波段（波 长 为 ９０９．７—１０１９．４ｎｍ）的Ｆ－ｎｏｒｍ２的斜率较大，即表示该波段范围内存在明显的噪声干扰，因此经行值降维后保留的６８—２１３波段（波长为５５０．５—９０６．８ｎｍ），单个图像所占空间大小也随之大幅减少 ，有效提高了数据后处理的效率。

2.3 验证值的确定

验证值的确定一方面是依据实地设立１ｍ×１ｍ 的样方框通过照相 法确定ＦＶＣ，但是该方法存在一定的主观判断性而且只代表了局部的ＦＶＣ。研究表明，基于照相法和全图人工目视解译相结合的方法对ＦＶＣ的提取精度较高。为了双重保险，后续又结合人工目视解译方法对整张ＵＡＶ高光谱图像中植物群落和非植物群落（枯草和裸土）进行覆盖度提取，其结果作为地表 ＦＶＣ 的 验 证 值，对各植被指数提取的草地 ＦＶＣ 的精度进行验证。本文从１０８０ 组数据中选取２０组有代表性的数据作为示例进行研究。２０ 组数据分别命名为Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３、…、Ｔ１９、 Ｔ２０。由于图像较多，将其中的Ｔ１、Ｔ８、Ｔ１６组高光谱数据设为展示图像，Ｔ１、Ｔ８、Ｔ１６组数据覆盖度的验证值详见表１。

表1植物群落和非植物群落验证值

研究方法

3.1 回归模型法

回归模型法是通过对遥感数据的某一波段、波段组合或利用遥感数据计算出的植被指数与ＦＶＣ进行回归分析，建立经验估算模型。通过回归模型法构建荒漠草原ＦＶＣ估算模型，选择了２种传统的适合于低密度覆盖绿色植被区域的植被指数，分别为归一化植 被指 数（ＮＤＶＩ）和土壤调整植被指数 （ＳＡＶＩ），在分析植被和土壤光谱曲线差异的基础 上，通过简单波段自相关选择法及编程筛选最敏感的特征波段及组合，确定了植被指数相关系数较高的波段组合为５２５—６００ｎｍ、６２０—７８０ｎｍ 和 ７８０—９００ｎｍ，相关系数均达０．８以上。对基于传统植被指数的像元二分模型进行了ＦＶＣ估算，并选取 ２０组数据进行精度验证。选择ＳＡＶＩ和 ＮＤＶＩ进行 连续统去除及光谱增强，并确定特征波段和波段最佳组合，对高光谱图像进行连续统去除后，峰值点对应的反射率为１，而其他点的反射率均小于１，植物群落在可见光范围中的５００ｎｍ 和６８０ｎｍ 左右的吸收谷特征被放大，绿光５５０ｎｍ 附近反射峰更加明显， 红边斜率增加明显，这些变化有利于对光谱吸收特征波段及参数的提取，因此提出了绿光连续值土壤调整植被指数（Ｇ＿ＣＲ＿ＳＡＶＩ）和绿光连续值归一化 植被指数（Ｇ＿ＣＲ＿ＮＤＶＩ），原始及改进的植被指数详见表２。

表2原始及改进的植被指数

3.2 ＲｅｓＮｅｔ模型

该模型将残差学习的思想引入到网络结构中，通过跨层链接将残差块的输入与输出进行叠加求和，此项操作提升了反向传播的效率，有效解决了深层网络中出现的梯度爆炸及消失问题，提高了神经网络训练的速度，实现了利用深层网络 结构提取更细的特征。利用 Ｐｙｔｏｒｃｈ模块搭建 ＲｅｓＮｅｔ１８ＣＮＮ，该模型 共有２０层，包括１７个 卷 积 层、２个池化层和１个全连接层，模型结构图详见图２。

图２ ＲｅｓＮｅｔ深度学习模型结构图

每残差块中进行２次卷积层运算，并与卷积前的参数进行叠加，随后利用激活函数ＲｅＬＵ 激活进入下一个残差块。卷积层的卷积核数最少为６４个，最多为５１２个。

3.3改进３Ｄ－ＲｅｓＮｅｔ１８模型

３Ｄ卷积核为 一 个 立 方 体，由３Ｄ卷积核组成的ＣＮＮ 称为３Ｄ 卷积神经网络，通过３Ｄ卷积核 可以同时提取高光谱图像ｌｉｎｅｓ、ｓａｍｐｌｅｓ和ｂａｎｄｓ方 向上的特征。公式如下：

（２） 式中，ｆ为激活函数，ｌ、ｗ、ｈ 分别代表卷积核立方体 的长、宽、高，ｍ、ｎ 分别代表上一层和本层的卷积核数，ｕｌｗｈｋｎ为图像上（ｌ，ｗ，ｈ）位 置上的值与上一层第ｍ个卷积核的计算值，ｕδερｋｍｎ为 图 像（δ，ε，ρ）位置上的值与卷积核的第ｎ层、第ｋ个卷积核的计算值。利用Ｆ－ｎｏｒｍ２降低噪声干扰和高光谱数据的维数。在典型的深度学习模型 ＲｅｓＮｅｔ１８的基础上，将其２Ｄ卷积核３Ｄ卷积核，即３Ｄ－ＲｅｓＮｅｔ１８。改进后的３Ｄ－ＲｅｓＮｅｔ１８模 型 与 ＲｅｓＮｅｔ１８模型具有相同的深度，共有２０层，包括１７个卷积层、２个池化层和１个全连接层，１７个卷积层被分成１个卷积层和４个残差块。将卷积层中的２Ｄ卷积核改进为３Ｄ卷积核，在图３中用Ｃｏｎｖ３×３×３－Ｎ表 示，Ｎ为卷积核数量，分别为６４、６４、１２８、２５６、５１２。每残差块中进行两次卷积层运算，并与卷积前的参数进行叠加，随后利用激 活 函 数 ＲｅＬＵ 激活进入下一个 残差块。为了提高处理速度，程序用高光谱影像裁剪为５００ｌｉｎｅｓ×５００ｓａｍｐｌｅｓ×１４６ｂａｎｄｓ，总 共２５００００个 像素。为了识别特征，随机选择６０％的标记样本 作 为训练数据，其余的４０％作为测试数据。

结果分析

4.1 评价指标

在进行覆盖度估算模型的精度分析时，选 用以下3个指标进行验证 分 析：估算值和实测值间的决定系数（Ｒ２）、估算值和实测值间的均方根误差（ＲＭＳＥ ）和估算 精 度（ＥＡ ）。当 Ｒ２值越 接近１、ＲＭＳＥ的值越小且估算精度越 时，说明估测方程所得到的估算值与实测值的拟合效果就越好，模型的精度就越高。Ｒ２、ＲＭＳＥ、ＥＡ 的计算式如下：

式中，

为第ｉ个样本的估算，ｙｉ 为第ｉ个样本的实 测值，:

为实测值的平均值，ｘ 为样本数量。

式中，Ｒｍ为均方根误差，Ｍｅ 为实测值的均值，ＥＡ 为估算精度。

4.2回归模型法

改进植被指数中提取的 ＦＶＣ 与验证值最为接近，其ＲＭＳＥ和ＥＡ 分别为０．０１８和 ９５．４２％；其次为 Ｇ＿ＣＲ＿ＮＤＶＩ，ＲＭＳＥ 和ＥＡ 分别为 ０．０１８和９５．３６％，ＳＡＶＩ提取的ＦＶＣ与验证值较为接近 ，其ＲＭＳＥ和ＥＡ分别为０．０３２和９１．６４％，详见表３。

表３ 植被覆盖度与各方法对应的模型精度

从估算值与验证值之间的散点图来看，Ｇ＿ＣＲ＿ＳＡＶＩ和 Ｇ＿ＣＲ＿ＮＤＶＩ估算值紧密分 布在１∶１线的两侧，其中 Ｇ＿ＣＲ＿ＳＡＶＩ估算值与验证值之间的Ｒ２高达０．９４２，Ｇ＿ＣＲ＿ＮＤＶＩ估算值与验证值之间的Ｒ２高达０．９３９。基于改进植被指数与传统植被指数的荒漠草原ＵＡＶ高光谱图像ＦＶＣ估算精度大小依次为 Ｇ＿ＣＲ＿ＳＡＶＩ＞Ｇ＿ＣＲ＿ＮＤＶＩ＞ ＳＡＶＩ＞ＮＤＶＩ。分析表明：通过光谱增强及最佳波段选择的改进 Ｇ＿ＣＲ＿ＳＡＶＩ和 Ｇ＿ＣＲ＿ＮＤＶＩ植被指数优于传统的 ＳＡＶＩ、ＮＤＶＩ植被指数，ＦＶＣ 估 算 精 度较传统的植被指数 高出约４％，Ｇ＿ＣＲ＿ＳＡＶＩ在４个植被指数中的提取效果最好，最适合于荒漠草原ＵＡＶ 高光谱影像 ＦＶＣ的提取。最佳波段组合的植被指数计算结果详见图４。

图４ 植被指数变换分布图

4.3 深度学习法

为实现基于ＵＡＶ 高光谱遥感的荒漠草原覆盖 度人工智能化估算，制作了荒漠草原 ＵＡＶ 高光谱覆 盖度数据集，通过 ＲｅｓＮｅｔ１８经典深度学习网络模型对覆盖度数据集进行分类，发现其对覆盖度数据集取得了较理想的总体分类精度，并对覆盖度数据集中的植被和裸土取得较高的单体分类精度。为进一步实现对荒漠草原ＵＡＶ 高光谱数据中的覆盖度高精度估算，基 于 ＲｅｓＮｅｔ模 型 建立３Ｄ卷积模型３Ｄ－ ＲｅｓＮｅｔ，并进行模型结构与超参数优化，通过对卷积核数、卷积核尺寸、Ｂａｔｃｈｓｉｚｅ等参数优化与对比，发现对覆盖度数据集分类性能最佳的模型为３Ｄ－Ｒｅｓ－ Ｎｅｔ，总体估算精度达９７．５６％，覆盖度估算的ＲＭＳＥ 为０．０１６，详见表３。

３Ｄ卷积网络模型对覆盖度数据集具有更好的提 取性能。相比于２Ｄ卷积仅能同时提取覆盖度数据集中的２Ｄ光谱 信 息，３Ｄ 卷积可以同时提取光谱－ 空间联合信息，充分利用了高光谱覆盖度数据集的数据特性，对细小特征的提取展现出良好潜力，得益于３Ｄ卷积核可以同时提取高光谱数据中３个维度的光谱信息，相比２Ｄ卷积核同时提取 Ｘ、Ｙ２个维度的光谱信息，３Ｄ卷积核对地物的空间特征提取能力更强。通过对模型结构与超参数优化逐步提高了模型 性能，同时发现具有更卷积结构的３Ｄ－ＲｅｓＮｅｔ模 型展现出更好的性能。部分数据可视化结果如图５ 所示。

图５覆盖度估算模型可视化结果

３Ｄ－ＲｅｓＮｅｔ模型实现了对覆盖度数据集地物的高精度、高效率、智能化识别，为基于ＵＡＶ高光谱 遥感的荒漠化草原覆盖度的快速、高效、精准统计奠定基础。

5、总结

针对荒漠草原覆盖度提取效率和精度较低的现状，基于人工智能技术和３Ｄ 卷积深度学习方法，深挖了高光谱数据中的空间特征，建立了高效准确的高光谱遥感图像的覆盖度估算模型，验证了３Ｄ－Ｒｅｓ－ Ｎｅｔ模型在计算ＦＶＣ为指标的草地退化评价的可行性和精确性。就估算精度而言，深度学习法优于回归模型法，尤其是经过３Ｄ卷积核改进的深度学习模型最佳，总体估算精度达９７．５６％，可以实现智能化、 高精度、准确地荒漠草原 ＦＶＣ提取。

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审核编辑 黄宇