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融合機載LiDAR和高光譜影像的土地利用分類

萊森光學 ? 來源:萊森光學 ? 作者:萊森光學 ? 2022-10-09 14:48 ? 次閱讀

高光譜影像包含豐富的光譜信息,能夠準確地描述地物的光譜特征,但在地物分類應用中通常會存在同物異譜和同譜異物現象。機載激光雷達(LightDetectionandRanging,LiDAR)可以直接獲取地物高精度、高密度的三維空間信息,通常為離散點云,由于缺乏光譜/紋理信息,在地物分類方面表現出最大的不足。因此,融合機載LiDAR點云的三維空間信息和高光譜影像的紋理信息,即可發揮各自優勢、取長補短,提升地物分類的精度和可信度。本文在已有研究基礎上從機載LiDAR數據和高光譜影像數據提取不同特征,設計了不同特征組合的融合數據集,采用效率更高、實現簡單的隨機森林算法(randomforest,RF)進行地物分類研究,并進行精度評價與對比,以提高分類精度,為土地資源利用監測、管理提供據支持。

1數據源

機載LiDAR和高光譜影像數據覆蓋區域位于廣西靈川縣,地形平坦,包括民房、農田、林地、裸地等地物類型(圖1)。其中機載LiDAR數據采集于2020年11月6日,由無人機LiDAR系統獲取,飛行高度約120m,平均點密度38點/m2,包含xyz坐標信息、強度信息及多次回波信息。高光譜數據采用高光譜成像儀于2020年12月25日獲取,當日天氣晴好,飛行高度為130m,空間分辨率為0.12m;波長范圍為400-1000nm,包含270個光譜波段。

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圖1實驗區地理位置

2研究方法

分別從機載LiDAR點云數據和高光譜影像中提取地物的高度特征、光譜特征、紅邊特征及紋理特征,并設計了5種不同特征組合的影像,然后應用隨機森林分類器對不同特征組合的影像進行土地利用分類,并比較其精度。技術路線如圖2。

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圖2技術路線圖

2.1 LiDAR點云特征提取

首先采用三角網濾波方法進行點云濾波,然后采用不規則三角網方法(TriangulatedIrregularNetwork,TIN)對濾波后的地面點和非地面點進行插值,生成格網分辨率為0.25m的數字高程模型(digitalelevationmodel,DEM)和數字表面模型(digitalsurfacemodel,DSM),將插值生成的DEM和DSM進行差值運算,得到nDSM。

2.2高光譜影像特征提取

高光譜影像包含豐富的地物光譜信息,波段數多,在分類過程中,會導致數據冗余、效率變低、影響分類精度,因此首先要對高光譜影像數據進行降維處理。主成分分析法(principalcomponentanalysis,PCA)是目前應用最廣泛的降維方法,在ENVI5.3中對高光譜數據進行降維處理,選取前5個主成分波段特征。利用紅邊波段可以增強不同地物間的區分度,本文根據所用高光譜影像的光譜特點,定義了3種紅邊植被指數,組成紅邊特征集(后文以RE表示)。歸一化植被指數(normalizeddifferencevegetationindex,NDVI)對綠色植被比較敏感,也是遙感影像分類中常用的植被指數。各植被指數計算公式如表1所示。

表1植被指數

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注:NIR為近紅外波段;R為紅波段;RE1為紅邊710波段;RE2為紅邊750波段

紋理特征信息能夠有效提升分類精度,本文采用灰度共生矩陣(gray-levelco-occurrencematrix,GLCM)方法提取影像的紋理特征,并選取了同質度、非相似性、對比度、相關性、熵和角二階矩作為影像的紋理特征,對經PCA變換后的影像進行GLCM計算得到紋理特征。

2.3分類方法

首先使用ENVI5.3軟件,以高光譜影像為基準影像,選取nDSM和高光譜影像上明顯的同名地物點作為配準基元進行配準。為探究不同特征組合的分類效果,本文根據提取的不同特征,設計了5個特征組合的融合影像,如表2所示。

表2不同特征波段組合

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隨機森林是一種機器學習算法,它將多棵決策樹集成在一起組成“森林”是目前遙感影像分類常用的方法,具有參數設置少、穩定性好、訓練樣本速度快、分類精度高等特點。本文根據實地調查數據和通過Googleearth高分辨率影像目視解譯完成訓練樣本和驗證樣本的選擇,使用RF分類器,對構建的不同特征組合進行地物分類。在隨機森林算法中,決策樹的數量(ntree)和為隨機特征的數量(mtry)是兩個關鍵參數,本文通過反復優化,將ntree設置為100,mtry設為特征數量的平方根。

2.4精度評價

采用Kappa系數和總體分類精度(OverallClassificationAccuracy,OA)對分類結果進行精度評價。并計算每種地物類別的用戶精度和生產者精度,以便更好地評價不同實驗組合的分類結果。

3 結果與分析不同特征組合的分類結果如圖3所示。可以看出,在融合影像僅具有光譜特征時(組合1),部分建筑物明顯被誤分為了道路和裸地。在加入植被指數和紋理特征后(組合3),植被和裸地的區分更明顯,建筑物誤分為道路的情況也有所改善,但仍有部分裸地被分為了建筑物;加入LiDAR點云數據提取的nDSM后,融合影像(組合4)具有了高度特征,建筑物和道路邊緣區分更清晰,建筑物和裸地的誤分情況相較于組合3也有極大改善,林地、農作物和裸地的區分也更明顯。

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圖3不同特征組合分類結果

表3分類結果精度統計

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注:PA為生產者精度;UA為用戶精度

從表3可以看出,組合1的分類精度最低,OA和Kappa系數分別為77.73%和0.69;組合5的分類精度最高,OA和Kappa系數分別為85.96%、0.81,說明高光譜影像融合植被指數、紋理特征和高度特征后,分類精度得到有效提升。特別在添加了LiDAR點云數據提取的nDSM的高度特征后,分類精度提升最多,相較于未添加高度特征(組合3)OA和Kappa系數分別提升了5.33%和0.07,說明融合高程信息可以極大提高高光譜數據的分類精度;組合4的總體分類精度雖略低于組合5,但組合4中林地的分類精度卻更高,PA和UA均達到95%以上,說明紅邊光譜特征與從LiDAR數據提取的nDSM融合后對高植被的分類效果更好。

審核編輯 黃昊宇

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