TCSF 009-2021 高–中空间分辨率卫星影像融合的桉树林分布提取技术规程

T/CSF009-2021高–中空间分辨率卫星影像融合的桉树林分布提取技术规程TechnicalcodeofpracticeforextractingEucalyptusplantationfromthefusedhigh-mediumspatialresolutionsatellitedataICS65.020.01B65CSF团体标准中国林学会发布2021-10-13发布2021-10-13实施T/CSF009—2021I目次前言....................................................................Ⅱ1范围.....................................................................12规范性引用文件...........................................................13术语和定义...............................................................14缩略语...................................................................35技术流程.................................................................36数据源...................................................................47图像处理.................................................................48桉树林空间分布提取.......................................................59精度检验与评价...........................................................710制图统计................................................................7附录A.....................................................................9附录B....................................................................10T/CSF009—2021II前言本文件按照GB/T1.1-2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。本文件的附录A为规范性附录，附录B为资料性附录。本文件由福建师范大学、浙江农林大学、中国林业科学研究院资源信息研究所提出。本文件由中国林学会归口。本文件起草单位：福建师范大学、浙江农林大学、中国林业科学研究院资源信息研究所。本文件主要起草人：陆灯盛、陈耀亮、陈尔学、蒋先蝶、彭仲炜、叶永鹏。T/CSF009—20211高-中空间分辨率卫星影像融合的桉树林分布提取技术规程1范围本文件规定了高–中空间分辨率卫星影像融合的桉树林空间分布信息提取的方法和技术流程。本文件适用于在经营单位及以上尺度使用高空间分辨率和中等空间分辨率遥感影像进行桉树林空间分布信息提取与制图。2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。GB/T14950-2009摄影测量与遥感术语GB/T18317-2009专题地图信息分类与代码LY/T1954-2011森林资源调查卫星遥感影像图制作技术规程3术语和定义下列术语和定义适用于本规程。3.1桉树林eucalyptusplantation以桉属（Eucalyptus）植物为优势树种，采用人工栽植和高度集约经营措施培育的森林，包括采伐后通过萌芽更新形成的桉树林。3.2高–中空间分辨率卫星影像融合high-mediumspatialresolutionsatelliteimageryfusion优于2m的高空间分辨率和介于10-30m的中空间分辨率卫星影像融合。3.3辐射定标radiometriccalibration将图像的数值转换为绝对辐射亮度的过程。3.4大气校正atmosphericcorrection消除或减弱在卫星遥感影像获取过程中存在的因大气吸收或散射作用引起的辐射畸变。3.5几何配准geometricregistrationT/CSF009—20212将不同时间、不同波段、不同传感器系统所获得的同一地区的影像（数据），经几何变换使同名像点在位置上和方位上完全叠合的操作。[来源：GB/T14950-2009，5.194]3.6地形校正topographicalcalibration将像元的辐射亮度变换到某一参考平面（通常取水平面），消除由于地形起伏而引起的影像辐射亮度值的变化。3.7影像融合imagefusion把不同时间、不同传感器系统和不同分辨率、不同波段的众多影像进行复合变换，生成信息量更丰富的影像。3.8图像分割imagesegmentation根据需要将图像划分为相似性质的若干区域或部分的图像处理技术。3.9图像纹理imagetexture图像中重复或规则性出现的局部模式及其排列规则的特征。3.10图像分类imageclassification根据图像特征区分不同类别目标的图像处理方法。[来源：GB/T14950-2009，5.233]3.11随机森林randomforest通过集成学习的思想将多个决策树集成的一种算法。3.12总体分类精度overallaccuracy分类正确的样本数量占抽取样本总数的百分比。3.13生产者精度producer’saccuracy某类别分类正确的样本数量和该类参考样本总数的比值。3.14用户精度user’saccuracy某类别分类正确的样本数量与遥感影像被分为该类别的全部样本总数的比值。T/CSF009—202133.15遥感制图remotesensingmapping通过对遥感影像目标判读或利用图像处理系统对各种遥感信息进行增强与几何纠正并加以识别、分类和制图的过程。[来源：GB/T14950-2009，5.126]4缩略语下列缩略语适用于本规程DEM——DigitalElevationModel，数字高程模型；GPS——GlobalPositioningSystem，全球定位系统；RPC——RationalPolynomialCoefficients，有理多项式系数。5技术流程桉树林空间信息提取技术流程主要包括数据源、图像处理、桉树林空间信息提取和精度检验与制图统计共4个阶段。桉树林空间信息提取技术流程参见图1。几何配准、地形辐射校正、影像融合主成分分析图像分割桉树林关键变量提取随机森林分类桉树林空间分布高空间分辨率影像中空间分辨率影像外业调查和地形数据精度验证训练样本正射校正、辐射定标、大气校正地形数据图1桉树林提取技术流程图T/CSF009—202146数据源6.1数据选择标准及其质量控制6.1.1遥感数据源a)高空间分辨率遥感数据：例如资源3号2.1m全色正视、高分1号2m全色、高分2号0.8m全色等任意一种高空间分辨率传感器的全色波段。b)中等空间分辨率多光谱数据：例如哨兵2号、Landsat等具有可见光、近红外、短波红外波段的多光谱遥感数据。6.1.2遥感数据时相要求选择的时相应尽量在3-10月之间，以避免太阳高度角太低而导致山区阴影严重，另外影像光谱需涵盖可见光、近红外和短波红外及相应的光谱变量，融合后影像空间分辨率需优于5m，能突出桉树的光谱和空间特征；尽可能选择与外业调查时间接近的影像；高空间分辨率遥感数据与中等空间分辨率多光谱数据的获取时间应尽量接近。6.1.3遥感影像质量要求a）集中云层的覆盖面积少于1%，分散云层的覆盖总面积少于10%，且主要工作区无云层覆盖；b）影像层次丰富、色彩清晰、色调均匀、反差适中；数据不存在明显的条带、斑点噪声、行或列丢失等质量问题。6.2外业调查准备及质量控制6.2.1数据准备a）收集研究区卫星遥感数据、地形图和林相图等；b）结合影像、地形图及林相图等确定踏查线路，制作外业调查路线图；c）根据选定的踏查路线，选取典型样点，采用专业定位设备（如差分GPS）进行样点定位、样点描述、地类记录以及实地拍照，需要充分采集与桉树易混淆的地类（如其他人工林以及与桉树同一个属的树种）详细地面调查表见附录A（表A.1）。6.2.2数据质量要求选取与卫星遥感数据获取时间相近的调查时间（与影像成像时间相隔尽量小于三个月），调查样点应在研究区布置均匀，样点位置定位误差不超过一个高空间分辨率像元，同一样地不能跨越不同地类。6.3地形数据地形数据来源为数字高程模型数据。7图像处理7.1图像预处理方法图像预处理方法包括正射校正、辐射定标、大气校正、几何配准、地形校正，详细处理方法见附录B。T/CSF009—202157.2影像融合融合前检查全色波段的反射率范围，应与中等空间分辨率多光谱可见光波段的光谱反射范围接近。具体融合流程如下：a）输入经地形校正后的高空间分辨率全色波段数据和经地形校正后的中等空间分辨率多光谱波段数据；b）推荐使用Gram-Schmidt方法进行数据融合；c）输出影像空间分辨率与高空间分辨率的全色影像的分辨率相同。7.3主成分分析将经过影像融合的高空间分辨率数据进行主成分变换，取前两个主成分波段。7.4图像分割对经过影像融合的高空间分辨率数据进行影像分割。操作流程如下：a）输入融合后高空间分辨率影像；b）确定最佳分割尺度、光谱因子和紧致度；c）输入确定的最佳分割尺度、波段权重、形状因子和紧致度等最佳分割参数进行多尺度分割；d）输出分割矢量文件。8桉树林空间分布提取8.1样本选择根据野外调查结果在分割后影像上选取基于对象的样本，样本要具有代表性或典型性，60%用于训练，40%用于验证，但每个类别的训练和验证样本至少保证30个，不同类型样本的比例应大致接近于其实际面积之比。8.2桉树林空间分布提取经过综合实验研究，桉树林提取所需的关键变量有4个，包括2个光谱指数和2个纹理变量。a）光谱指数：1）基于分割对象的平均归一化近红外绿波段指数（NDNGSMNDNG=（R）：首先基于融合影像提取每个像元的归一化近红外绿波段指数（NDNG），然后基于分割对象统计所有像元的NDNG平均值；nir-Rgreen）/（Rnir+Rgreen式中：）………………………（1）NDNGR归一化近红外绿波段指数；nirR近红外波段反射率；greenNDNG绿光波段反射率。SM式中：=∑𝑁𝐷𝑁𝐺i𝑛𝑖=1/n………………………（2）T/CSF009—20216NDNGSMNDNG基于分割对象的平均归一化近红外绿波段指数；in分割对象内像元i的归一化近红外绿波段指数；2）基于分割对象的平均短波红外波段反射率（SWIR1分割对象内像元总个数。SM）：首先基于融合影像提取每个像元的短波红外波段反射率，然后基于分割对象统计所有像元的SWIR1平均值；SWIR1SM式中：=∑𝑆𝑊𝐼𝑅1i𝑛𝑖=1/n………………………（3）SWIR1SMSWIR1基于分割对象的短波红外波段反射率，LandsatTM/ETM+采用波段5，Landsat8采用波段6，Sentinel2数据采用波段11；in分割对象内像元i的短波红外波段反射率；b）纹理变量：分割对象内像元总个数。1）基于分割对象的均值纹理（MESMME）：首先基于融合影像提取的第一主成分计算其灰度共生矩阵均值纹理（ME），均值计算窗口大小为30m左右（例如，2m