构建地块二维表征及CNN模型的作物遥感分类
Crop classification based on two-dimensional representation and CNN model from remote sensing
- 2022年26卷第7期 页码:1437-1449
纸质出版日期: 2022-07-07
DOI: 10.11834/jrs.20219432
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本文旨在研究基于地块数据约束的深度学习模型的分类特征表示方法,以识别不同作物在不同时相上光谱差异从而对作物类型进行分类。通过Google Earth Engine平台获取作物生育期内全部Landsat 8影像,利用其质量评定波段完成研究区无云时相及区域上的地块统计,提取地块级别的各波段反射率均值按照时相顺序及波长进行排列,构建波谱、时相二维特征图作为该地块的抽象表示。通过构建相对最优的卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Network)结构完成对特征图的分类,从而完成对地块的分类。构建CNN模型并不需要手工特征和预定义功能的需求,可完成提取特征并遵循端到端原则进行分类。将该模型的分类结果与其他最为常用机器学习分类器进行了比较,获得了优于常用遥感分类算法的分类精度。结果表明地块数据的加入可以有效的缩减计算规模并提供了准确的分类边界。所提出得方法在地块特征表示及作物分类中具有突出的应用潜力,应视为基于地块的多时相影像分类任务的优选方法。
Crop planting area and its spatiotemporal distribution information are crucial for agricultural management, structural adjustment of the planting industry, national food security, and other fields. Remote sensing can extract crop planting information quickly. However, a large amount of ground survey information, expert knowledge, and manual correction operation after classification are needed to meet actual production needs. Using remote sensing and existing geographic information data for intelligent information extraction is the future development trend. The purpose of this study is to investigate the classification representation method of the deep learning model on the basis of the constraints of field parcel data. Multi-source heterogeneous data are linked by constructing representation. The method can identify the spectral differences of different crops in different phases and classify the crop types.
The study area is in the eighth division of Xinjiang Production and Construction Corp. The platform of Google Earth is used to obtain all Landsat 8 images during the crop growth period of the research area in 2019. The image data and their quality assessment band on GEE are utilized to determine the statistical or estimated values of phases in the study area. Then, the average reflectivity of each band of the extracted block level is arranged in accordance with the time-phase sequence and wavelength, and a plot representation of the spectrum and time-phase two-dimensional properties is constructed. The construction of land plot representation realizes the connection of geographic information and remote sensing data and makes the application of deep learning in crop remote sensing classification possible. The completed plot representation is used to construct and train a Convolution Neural Network (CNN) model.
A step-by-step optimization process is implemented to search for the best combination of super parameters and various types of layers. Construction of a relatively optimal CNN model is obtained, and classification of the constructed feature map is carried out based on this model to complete the classification of the research area in 2019. We obtain a crop distribution map whose resolution is much higher than that of the remote sensing image. Moreover, the overall accuracy of the CNN model reaches 93.04%, and the kappa coefficient is 91.09%. The results of nine kinds of crop classification are good. After thousands of rounds of data learning, the proposed method exhibits lower classification error fluctuation and higher stability than other machine learning algorithms.
The research object is plot representation, which is the abstract expression of plot planting information. It can be used as the standard input of the deep learning model. Through the construction of plot representation, crop classification can be indirectly identified by remote sensing. The proposed method has outstanding application potential in land feature representation and crop classification and should be regarded as an optimal method for multi-temporal image classification tasks based on field parcel data. The method can be used as a reference in the application of deep learning in remote sensing.
通过农业遥感监测和调查能够及时准确地获取作物种植面积及时空分布信息,对农业经营管理、种植业结构调整、国家粮食安全均具有重要意义(
神经网络具有近似任意非线性函数的能力,通过简单组合但非线性的模块进行多层表征学习(
调用已有地理信息作为条件约束参与遥感应用之中也逐步成为遥感应用的发展趋势。地块数据在遥感分类中起着一种地理约束功能。其作为同一权属且完整封闭的农田,提供边界、位置、面积等地理信息,具有长期的稳定性(
本文提取地块全部影像的各波段地表反射率均值,地块单元的地表反射率在波谱和时相上仍具有二维特征。从而构建二维表征形式的特征图作为该地块的抽象表示。通过构建合适CNN模型完成对光谱、时间维度上的复合表征,完成对所构建特征图的分类,从而达到对地块的分类。最后对该模型的分类结果与其他一些机器学习分类器进行了比较。期望通过适当的可视化和映射设置有效地评估分类结果。
选择新疆生产建设兵团第八师(简称为八师)为研究区。八师位于中国西北地区,地处天山北麓中段,准噶尔盆地南缘,分布在石河子、克拉玛依、沙湾、玛纳斯境内。研究区位置如
图1 研究区位置及其区域
Fig. 1 Location and area of study area
受自然和生产条件限制,实验区种植模式稳定,多为一年一熟单作。其主要作物包括棉花、玉米、小麦、辣椒、桃子、葡萄、瓜类等。棉花种植模式属于典型的西北内陆棉区种植模式于4月播种,9月到10月收获。玉米种植区划属于西北灌溉玉米区,多为一年一熟春玉米单作,于4月种植,也存在少量的青贮玉米于6月种植。小麦种植区划属于新疆冬春播秋春性麦区,八师小麦于10月前后播种,6月中下旬收获。此外,该地区还种植较多瓜果蔬菜,葡萄、桃子、辣椒占有较大比重。
采用Landsat 8数据作为本次实验的遥感数据源。Landsat 8卫星由美国航空航天局(NASA)发射,搭载两个传感器,分别是OLI陆地成像仪(Operational Land Imager)和TIRS热红外传感器(Thermal Infrared Sensor)。Landsat 8在空间分辨率和光谱特性等方面如
波段序号 | 波段名称 | 波长范围/nm | 空间分辨率/m |
---|---|---|---|
Band1 | Coastal(海岸波段) | 0.43—0.45 | 30 |
Band2 | Blue(蓝波段) | 0.45—0.51 | 30 |
Band3 | Green(绿波段) | 0.53—0.59 | 30 |
Band4 | Red(红波段) | 0.64—0.67 | 30 |
Band5 | NIR(近红外波段) | 0.85—0.88 | 30 |
Band6 | SWIR 1(短波红外1) | 1.57—1.65 | 30 |
Band7 | SWIR 2(短波红外2) | 2.11—2.29 | 30 |
Band8 | Pan(全色波段) | 0.52—0.90 | 15 |
Band9 | Cirrus(卷云波段) | 1.36—1.38 | 15 |
Band10 | TIRS 1(热红外1) | 10.60—11.19 | 100 |
Band11 | TIRS 2(热红外2) | 11.50—12.51 | 100 |
数据获取于Google Earth Engine平台的USGS Landsat 8表面反射率数据集,该数据集由Google使用USGS提供的Docker镜像利用Landsat 8 OLI/TIRS传感器数据,经过大气校正获得的包含4个可见光、近红外(VNIR)波段以及2个短波红外(SWIR)波段,经过正射校正后的地表反射率,以及2个热红外(TIR)波段经过正射校正后的辐射亮度。即相对原始数据去除了全色波段、和用于评估数据质量的卷云波段,同时将两个近红外重采样到30 m分辨率。获得覆盖试验区生育期内4—10月全部Landsat 8影像如
地块数据是通过人工勾绘完成地块矢量化,采用的是Google Earth 17级数据,空间分辨率为1.19 m,Google Earth影像包含多类遥感平台数据以及一些航拍数据,为多景多源数据拼接且时间并不统一、非现势影像,但其具有较高分辨率,包含较为准确的地理信息。根据Google Earth影像以及高分辨率影像GF、Sentinel-2等数据参考勾绘地块矢量,该套地块数据在最初于2017年完成。并在此基础上于2019年8月中旬前往研究区通过进行地面调查以及参考当年高分辨率影像对该套地块数据进行修正。在实验区对地块类别进行地面调查并通过人工解译标注了共计了2184个作物样本地块,其中实地调查了1160个地块类别。全部地块样本包含了233个玉米地块、120个小麦地块、873个棉花地块、109个辣椒地块、128个包含西瓜、打瓜、甜瓜、哈密瓜在内的瓜类地块、40个番茄地块、98个桃树地块、297个葡萄地块以及286个包含荒地、苗圃、树林等林草地块。地块数据及样本数据如
图2 地块数据及样本分布
Fig. 2 Field parcel data and sample distribution
Landsat 8影像的云掩膜数据来源于Landsat 8的质量评定频段。质量评定波段定义某些质量条件的位组合在PIXELQA波段中显示为整数值。将像元值所表示的位分解为可理解的条件描述。对PIXELQA波段中可能的像元值进行二进制变换后的可以得到影像像元的质量。质量评定波段由16位二进制数表示,其二进制位所具有的具体含义说明如
位 | 值 | 累加和 | 描述 |
---|---|---|---|
0 | 1 | 1 | 填充 |
1 | 2 | 3 | 清晰 |
2 | 4 | 7 | 水 |
3 | 8 | 15 | 云阴影 |
4 | 16 | 31 | 雪 |
5 | 32 | 63 | 云 |
6—7 | 128 | 255 |
云置信度 00=不确定/条件不存在 01=低(置信度0—33%) 10=中(置信度33%—66%) 11=高(置信度66%—100%) |
8—9 | 256 | 1023 |
卷云置信度(OLI Band 9获得) 00=不确定/条件不存在 01=低(置信度0—33%) 10=中(置信度33%—66%) 11=高(置信度66%—100%) |
10 | 1024 | 2047 | 地形阻挡 |
本文技术路线如
图3 研究技术路线
Fig. 3 Technical route of the study
地块的表征可以作为地块种植信息的反映,也可以看作地块种植信息被加工的客体。从卫星遥感的角度,地块种植信息的体现是在于对地卫星的观测而获得的遥感影像,更近一步说是影像上各像元反射率值。而区分目标物的属性即特征具有相对性,它总是相对于两个或多个相互比较的目标物而言。因此像元反射率值可以被作为区分种植类别的原始特征存在。表征是目标物信息的呈现方式,保留了主要信息,其具有抽象性,并受到规则的控制。我们把区分地块种植类别的属性按照一定规则进行编码而获得的输出称之为地块表征。在以地块为研究单元,忽略了地块的位置、形状、尺寸等几何信息,其在光谱和时相上仍具有二维特性。可以通过一定的编码方式对二维特性得以保留,通过该方式而获得的输出被称之为地块的二维表征。
地块表征的构建出于作物类型信息在生育期整体性的考虑。不同的地块的表征我们采用相同尺寸的特征图来具体体现。特征图既是表征表示形式也是数据储存形式。特征图是通过地块矢量对影像集内各时相及波段进行区域统计。由于云覆盖的原因,对于地块统计出来的数字与实际上的存在很大的差距。云覆盖区域的可见光波段远高于实际值。热红外波段低于实际值。对于单一时相而言,云对地块有3种情况,(1)未遮盖,(2)部分遮盖,(3)全部遮盖。对不同的情况分别做不同的处理。对于未遮盖的地块,只需要对地块区域的像素进行统计即可。地块的区域统计最为常用的就是均值统计,一般认为地块像素均值可以作为地块的整体反射率。一个地块内的作物类别相同,种植条件接近,在地块内的差异小,故而对于部分遮盖的地块,只需要统计地块内未遮盖区域的像元,通过部分来代替整体。而全部遮盖的地块,作为缺失值,缺失值的补全可以采用多种方式,包括通过不完全变量自身的插值拟合。以及通过数据集中的完全变量对缺失值进行估计。
本文使用Google Earth Engine (GEE)平台的USGS Landsat 8表面反射率数据集。在GEE平台利用地块矢量数据统计覆盖研究区地块4—10月的可获得全部影像的各波段反射率均值。以数组形式构建地块上波谱、时相二维特征图作为该地块的的二维表征,也是该地块抽象表示。横轴为时相,T0到T10与影像日期顺序相对应。纵轴为波段,band1—band7、band10、band11共计9个波段,与表面反射率数据集波段构成一致。
图4 多时相各波段构成的特征图
Fig. 4 Feature maps of each band composition of multi-temporal RS images
在构建CNN的结构时,由于专用架构的多功能性,因此没有标准的过程来搜索超参数和各种类型的层的最佳组合。在这次实验中卷积层、池化层、Dropout和全连接层相结合,设置的CNN模型构件或参数及其预设值如
CNN构件或参数 | 详细参数 | 预设值 | |
---|---|---|---|
卷积层 | 层数 | 1、2 | |
卷积核 | 2、3、5 | ||
通道数 | 8、16、24 | ||
激活函数 | ReLU | ||
池化层 | 窗口大小 | 2×2 | |
Dropout | 失活概率/% | 10、20、30、40 | |
全连接层 | Ⅰ层 | 神经元 | 32 |
激活函数 | ReLU | ||
Ⅱ层 | 神经元 | 16 | |
激活函数 | ReLU | ||
输出层 | 神经元 | 9 | |
激活函数 | Sorfmax | ||
优化器 | Adam | — | |
损失函数 | 交叉熵损失 | — | |
训练参数 | 批量 | 25、50、75、100 | |
批次 | 每次增加500直至达到停止条件 |
在模型的训练过程中,训练次数不是越多越好,对训练集进行过多的学习,会导致过拟合现象,随着学习的进行,对于CNN模型权权值学习迭代次数足够多,BP算法使权值可能收敛过于复杂的决策面,拟合了训练样本中的噪声和其中并不具有代表性的特征。批量训练是将批量样本训练取平均损失来进行梯度计算。批量设置过小,梯度的估值就越不准确,梯度下降的方向波动也越大,难以达到收敛效果。而批次过大,参数的修正变得缓慢,达到相同的精度所耗损的时间增加。且当批次增大到一定范围内,其确定的下降方向基本不会变化。优化器选择Adam进行了训练。遵循原始论文(
本文计算了测试集的混淆矩阵、整体精度和Kappa系数,以评估所训练分类器的整体性能。计算用户精度、制图精度对单一类别分类性能。总体精度与正确映射的区域成比例,并且适合于区域估计。用户精度表示分类结果中某类别被正确分类的概率,主要用来评价分类结果的可信度。制图精度表示地面的某类别被制图者正确分类的概率。主要用来评价分类方法的好坏。Kappa系数采用另一种离散多元统计技术,它综合运用了混淆矩阵的所有参数来计算一个最终指标,从而克服了整体精度、用户精度、制图精度指标过分依赖于所选样本点的问题。Kappa系数的计算公式如下:
Kappa=Nn∑i=1xii-n∑i=1(xi+x+i)N2-n∑i=1(xi+x+i) |
式中,n为混淆矩阵中的总列数,也就是类别数;xii是混淆矩阵中第i行、第i列上的样本个数,也就是分类正确的数目;xi+和x+i分别为第i行和第i列的总样本个数;N为总样本个数。
训练样本占比增加,会使得测试样本占比减少,从而降低总体精度的容错性。这里选用50%作为训练,50%作为验证,这与其他分类器设置一致。在训练CNN时,训练样本的30%留作验证,进行超参数调优设置。即训练集占全体样本的35%,验证集15%,测试集50%。利用测试集与验证集进行参数设定,搜索过程构建模型的过程是通过测试集的精度来进行多轮的搜索。最初统一采用批量为50,每500次训练后通过测试集分类错误率在两次增加来决定停止一组参数设置下的训练。在对CNN模型的超参数逐步选择完毕,即CNN模型构建完成后开启对训练参数的搜索。其搜索过程如
第1轮搜索 | ||||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
默认参数 | 搜索参数 | 训练批次 | ||||||||||
Dropout=0.2; 训练批次=50 | 卷积层 | 500 | 1000 | 1500 | 2000 | 2500 | 3000 | 3500 | 4000 | 4500 | 5000 | 5500 |
5×5(8) | 9.89 | 8.52 | 7.60 | 7.23 | 7.88 | 7.60 | ||||||
5×5(16) | 9.16 | 7.42 | 6.87 | 6.96 | 6.87 | 7.60 | ||||||
5×5(24) | 9.43 | 7.42 | 7.23 | 7.14 | 7.97 | 8.24 | ||||||
3×3(8) | 10.81 | 8.15 | 7.78 | 7.42 | 7.23 | 6.92 | 6.96 | 7.60 | ||||
3×3(16) | 10.44 | 7.23 | 7.51 | 7.33 | 6.96 | 7.05 | 7.23 | |||||
3×3(24) | 8.15 | 7.05 | 7.23 | 7.51 | ||||||||
2×2(8) | 12.91 | 10.26 | 9.71 | 8.42 | 9.07 | 9.34 | ||||||
2×2(16) | 10.07 | 7.97 | 8.42 | 8.15 | 7.60 | 7.14 | 6.96 | 7.14 | 7.88 | |||
2×2(24) | 10.07 | 7.69 | 7.60 | 7.42 | 7.78 | 7.23 | 7.05 | 7.69 | 6.87 | 7.14 | 7.23 | |
2×2(16)+2×2(16) | 12.00 | 10.44 | 8.70 | 8.25 | 7.69 | 8.15 | 8.15 | |||||
2×2(8)+2×2(16) | 12.83 | 8.71 | 7.42 | 6.87 | 6.72 | 7.42 | 7.01 | |||||
第2轮搜索 | ||||||||||||
默认参数 | 搜索参数 | 训练批次 | ||||||||||
卷积层为2×2(8)+2×2(16); 训练批量=50 | Dropout | 500 | 1000 | 1500 | 2000 | 2500 | 3000 | 3500 | 4000 | 4500 | 5000 | 5500 |
0.1 | 8.70 | 7.69 | 6.78 | 7.42 | 6.78 | 7.14 | ||||||
0.2 | 12.83 | 8.71 | 7.42 | 6.87 | 6.72 | 7.42 | 7.01 | |||||
0.3 | 11.89 | 8.42 | 7.14 | 6.78 | 7.51 | 6.69 | 7.23 | 7.03 | ||||
0.4 | 10.90 | 9.16 | 9.43 | 8.42 | 8.61 | 8.33 | 7.14 | 7.60 | 6.96 | 7.79 | 7.14 | |
第3轮搜索 | ||||||||||||
默认参数 | 搜索参数 | 训练批次 | ||||||||||
卷积层为2×2(8)+2×2(16); Dropout=0.3 | 批量 | 500 | 1000 | 1500 | 2000 | 2500 | 3000 | 3500 | 4000 | 4500 | 5000 | 5500 |
25 | 8.79 | 7.97 | 7.60 | 7.78 | 6.96 | 7.33 | 7.88 | |||||
50 | 11.89 | 8.42 | 7.14 | 6.78 | 7.51 | 6.69 | 7.23 | 703 | ||||
75 | 10.62 | 8.33 | 7.78 | 7.23 | 6.42 | 6.71 | 6.52 | |||||
100 | 10.71 | 8.33 | 7.33 | 7.68 | 6.78 | 6.81 | 6.91 |
注: 黑体表示最优结果。
通过前两轮的搜索构建的网络结构如
图5 CNN模型结构
Fig. 5 CNN model construction
通过训练的模型对全部的地块表征进行分类,获得如
图6 实验区2019年作物分布
Fig. 6 Crop distribution in the experimental area in 2019
通过计算了测试集的混淆矩阵、整体精度和Kappa系数,以评估所训练分类器的整体性能。结果如
图7 与其他算法的分类精度对比
Fig. 7 Comparison of classification accuracy with other algorithms
本文以新疆生产建设兵团第八师为研究区,基于全生育期Landsat 8影像集与地块数据,开展作物分类的CNN模型的构建。所提出的算法优于传统机器学习分类算法,是深度学习在农业遥感应用中一次有效的结合。结果表明CNN模型在波段、时相二维特征表示中具有巨大潜力,应被视为基于地块的多时相图像分类任务的优选方法。地块表征的概念将提供分类的信息可以通过整体来看待。表征可以看作为特征的组合或者对特征某种规则的编码。数据组织的方式中也会蕴含着可供分类的信息。最重要的是表征并不仅仅是特征图这一种表现形式。表征作为相对于特征的更高层次表达,作为联系多类数据获得特定储存形式的深度学习输入。并不需要对遥感数据进行过多选择。这些优势也意味着利用该方法可以减少了人类知识及先验假设的加入,易于实现作物遥感识别的系统集成,提高分类工作自动化和系统化、流程化程度。
本文研究有着很多的可扩展的方面,这里列出主要的扩展研究主题以供参考:
(1)加入其他地块特征。本文在进行构建时相、波谱的特征图作为地块表征时,使用是各波段地块地表反射率的均值。这里可以加入其他统计量,如变异系数、偏度、峰度等反演地块内部反射率综合统计特性。也可以加入纹理分析,提取获得地块纹理的定量描述。以此联合构建更高维度的特征图,通过卷积操作,获得更能体现地块的综合表征。可以提高分类精度或识别地块间更精细的分类,如作物品种、地块种植结构等。
(2)使用多源遥感数据。由于地块数据的存在,很容易利用地块数据提取地块内影像像元的统计值,按照波长、影像拍摄时间构成的平面上的点。拥有不同波段设置的多源遥感数据可以很容易的在二维显示。通过二维的插值处理,获得包含多源数据信息构成的特征图。这张图包含了地块作物生育期内更多时相、波谱信息所构成的复合特征。可以以此开展空间上、时间上的分类任务的泛化。
(3)加入半监督学习。通过加入更易获得的无标签地块样本来解决样本数量不足问题或改善分类结果。除了传统的半监督学习算法外如标签传播算法;还包含无监督预训练,有监督的微调神经网络的训练形式;以及最近应用广泛的生成对抗网络(GAN)的扩展——辅助分类器GAN(ACGAN),以生成网络产生伪数据,利用判别网络对真伪数据进行判断并进行分类,既使用标签信息进行训练,同时也重建标签信息。
分类作为机器学习的最主要的任务之一,诞生了最多的机器学习算法。遥感分类一直得益于机器学习领域的发展。以神经网络为代表深度学习作为机器学习的子集,近年来发展迅速,这为遥感分类带来了新的模式。包括农业的各个领域遥感应用,都有一个普遍的趋势:从研究区小范围扩展到大区域;从数据的单一传感器扩展到多源异构数据共同参与;从单机模式扩展到高性能并行运算模式。深度学习将与物遥感分类将会有更深入结合,通过可增长的数据量及运算量来提高作物分类各方面指标,以完成智能化、系统化、自动化的农作物识别任务。
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