智能手機原位牧草生物量估算

陶海玉，張愛武，龐海洋，康孝巖

智能手機原位牧草生物量估算

陶海玉，張愛武，龐海洋，康孝巖

首都師范大學地理環境研究與教育中心/首都師范大學三維信息獲取與應用教育部重點實驗室，北京 100048

【】生物量是草地生態系統物質和能量基礎，是最基本的生態參量。以往基于衛星和航空遙感定量反演草地生物量過于專業化，難以在牧民間推廣。因此，本文提出一種用手機近距離拍攝的真彩色圖像估算牧草生物量方法，構建牧草生物量估算模型，為牧民方便、快捷、無損地掌握牧場牧草長勢提供理論依據和技術支撐。首先，利用手機超高分辨率真彩色圖像，分別基于植被指數、紋理特征以及聯合植被指數和紋理特征構建牧草生物量估算特征集合。其次，為防止過多的特征提取帶來維度災難，提出一種XGBoost與序列前向選擇相結合的特征選擇算法（XGB-SFS），進行特征篩選及最優子集構建。最后，使用隨機森林回歸和留一法交叉驗證對比不同特征集合構建模型的生物量估算效果，分析不同類型特征及XGB-SFS算法在牧草地上生物量（Above Ground Biomass，AGB）估算中的作用。（1）對比單類型特征構建的模型，基于空間紋理特征的估算模型（2=0.76）要優于基于光譜植被指數估算模型（2=0.73），表明紋理特征在超高分辨率牧草AGB估算中具有一定作用；（2）對比特征選擇后的模型，聯合空譜多類型特征構建模型優于任何一種單類型特征模型（2=0.83，=127.57 g·m-2，=81.25 g·m-2），表明使用多類型特征構建模型，可一定程度上提高牧草AGB估算精度。（3）對比特征選擇前后構建的模型，特征選擇后的模型估算AGB效果要明顯好于未進行特征選擇的模型，且篩選出的特征與牧草生物量之間都存在較高的相關性，表明XGB-SFS能夠很好降低數據維度的同時提高牧草AGB估算精度。手機超高分辨率真彩色圖像可以對牧草生物量進行準確估算，本文提出的XGB-SFS算法也能從眾多特征中篩選出與牧草生物量相關性較高的特征并提高模型估算精度。與以往專業遙感定量反演草地生物量相比，本文方法具有面向大眾、成本低廉、使用方便等優勢，研究將手機現場采集的數據與遙感和機器學習方法相結合，可開辟新的視角，支持農業信息化發展。

生物量；智能手機；紋理特征；XGBoost；牧草

0 引言

【研究意義】牧草是牲畜生產的重要飼料，其長勢直接關系到牧民的收入和畜牧業的發展[1]。牧草地上生物量是草地生態系統的物質和能量基礎，也是監測牧草長勢的重要參數之一[2]。因此及時、有效地獲取牧草生物量數據，對于牧民更好地掌握牧草長勢，采取相應措施以保障牧草健康生長具有重要意義?！厩叭搜芯窟M展】國內外學者多用衛星遙感技術來估算地上生物量[3-4]，然而遙感衛星重訪周期長、分辨率低、易受天氣、地形等影響，難以滿足現代精準農業需求。近年來，無人機航空遙感在作物監測方面應用廣泛[5-7]，然而無人機的操作需要專業人士，且其飛行空間具有一定的限制，對于普通牧民來說使用起來有一定困難。在大數據發展的今天，遙感數據的獲取已經不局限于空天地專業傳感器[8]，如何讓遙感技術的使用者從專業用戶變為大眾用戶，是大數據時代遙感技術亟待解決的問題之一[9]。如今智能手機已走進千家萬戶，手機拍攝的圖片相比較衛星和航空影像，具有數據獲取方便、較高的空間分辨率、圖像不易變形且包含豐富的細節信息等優勢[10]，使其在遙感技術實際應用中發揮著巨大的潛力。傳統草地生物量估算大多使用植被的光譜特征，目前常用的有歸一化植被指數（）、比值植被指數（）、修正型土壤調整植被指數（）、窄波段高光譜植被指數等，除了衛星遙感廣泛使用的多光譜植被指數外，近年來根據RGB圖像計算的顏色植被指數也廣泛應用于農業監測等領域。張正健等[11]利用可見光植被指數對若爾蓋地上牧草生物量進行指數回歸分析，結果顯示綠紅植被指數和歸一化綠紅差異指數對生物量具有較好的擬合精度。張領先等[12]利用提取的8個可見光圖像特征估算冬小麥苗期地上生物量，結果表明基于與冬小麥生物量具有較高的相關性。但是僅基于光譜特征估算AGB效果有限[13]，因此還需要挖掘其他信息來彌補這一不足。手機圖像除了包含RGB光譜信息外，其本身還提供超高分辨率的空間信息，如紋理特征等。紋理特征現已廣泛運用于森林生物量估算[14-15]，但目前利用紋理特征對草地生物量進行估算的研究甚少。豐富的特征提取勢必會造成維度災難和數據冗余，甚至會降低模型的回歸性能，因此敏感特征的選擇在遙感反演中具有關鍵作用。目前常用的特征選擇方法有2種：一是由回歸模型訓練，得到每個特征的回歸系數，根據系數大小確定入選特征，如LASSO回歸[16]；二是根據特征與目標之間的相關性或重要性進行排序，設置閾值或數量確定入選特征，如皮爾遜相關系數[17]、單變量特征選擇[18]。但是這2種方法在得到特征排序后，常常人為選擇前個特征進行模型訓練，雖簡單有效，但主觀性較強，且入選特征的可解釋性較弱。因此本文提出一種基于XGBoost重要性特征排序聯合序列前向選擇算法（SFS）的特征選擇方法，以選擇適合牧草AGB估算模型的最優子集?！颈狙芯壳腥朦c】雖然目前國內外利用遙感平臺對生物量估算有了豐富的研究，但是使用手機現場采集的基礎數據結合遙感和機器學習方法估算原位牧草生物量的研究較少?！緮M解決的關鍵問題】本文基于手機超高分辨率真彩色圖像，探究植被指數和紋理特征在牧草生物量估算中的作用，并設計XGB-SFS特征選擇算法構建準確度較高的牧草生物量模型，感知牧草生物量，以期開拓新的思路，讓遙感技術走進普通民眾，支持農業信息化的發展。

1 材料與方法

1.1 研究區簡介

本文研究區位于內蒙古錫林郭勒盟錫林浩特市，地理坐標為44°16′N，116°36′E，海拔1 118 m（圖1-a）。該地區是距離首都北京最近的草原牧區，對整個華北平原生態起屏障作用，年均氣溫1—3℃，年均降水量150—400 mm，具有典型的溫帶大陸性季風氣候特征。錫林郭勒大草原是中國北方典型草原的代表，典型植被主要包括針茅草、羊草、冰草、隱子草等。

a：研究區地理位置；b：研究區樣方空間分布圖；c：智能手機設備拍攝的樣方圖像

a: Location of the study area; b: Experiment design; c: Quadrat image by smartphone

圖1 研究區

Fig. 1 Study area

1.2 數據采集及預處理

1.2.1 地上生物量測量 試驗于2019年6月19日進行，地面數據主要為地上生物量。試驗區內A、B、C 3個條帶每隔5 m設置一個0.25 m2的固定樣方共54個，樣方分布如圖1-b。在每個條帶內每隔10 m采集一次地上生物量數據，采集方法為在獲取高光譜數據和手機圖像數據之后，齊地割取樣方內所有牧草，除去粘附的土壤、雜物等，將其裝入密閉保鮮袋中，標號、稱重。由于試驗是在牧草返青期展開，樣方內的草有干草和鮮草，因此我們將樣方內干草和鮮草分開稱重并記錄。本文地上牧草生物量計算公式為：

AGB = 鮮草×0.3+干草 （1）

式中，0.3為溫性草原類鮮草轉為風干重折算系數，參考了《中國草地資源》[19]中相關的規定。干草是鮮草枯萎后殘留在地表的干物質，長期受到風吹日曬，因此本文將樣方內干草視為樣方內AGB的組成成分之一。

1.2.2 智能終端超高分辨率圖像獲取 本研究使用的智能終端設備為手機，1200萬像素分辨率。選擇晴朗無云天氣，在中午11：00—14：00對試驗區內樣方進行手機拍攝（圖1-c）。拍攝高度為垂直地面120 cm，樣方大小0.5 m×0.5 m，每個樣方內4個角點均插有木筷作為圖像進行中心投影校正的校準點，拍照時使手機鏡頭對準樣方中心點，平行地面進行拍攝，盡可能減少圖像幾何形變誤差。拍攝完成后對每幅圖像按照樣方大小進行裁剪，用于圖像的特征提取，提取的特征值為樣方內所有像素特征值的平均值。

1.3 特征提取

1.3.1 植被指數 依據前人研究，選取了24個與生物量相關的可見光植被指數，各項指數的計算公式如表1。

1.3.2 紋理特征 一幅手機圖像，不僅包含RGB光譜信息，由于有較高的分辨率（1 200萬像素），因此還包含豐富的紋理信息。紋理是一種常見的視覺現象，可用來描述不同覆蓋度、不同類型的地物變化，紋理（texture）特征是空間結構特征中非常重要，也是最常用的一種[30]，研究者們習慣用紋理來提取影像特征，補充光譜特征空間的不足。在高分辨率的紋理特征提取中，灰度共生矩陣（GLCM）[31]被廣泛運用。本文利用GLCM方法對R、G、B 3個波段進行8個紋理特征（均值、方差、同質性、對比度、相異性、信息熵、二階矩及相關性）提取，在計算圖像紋理時，對于計算窗口的選取，窗口過小會放大窗口內的差異，但保留了較高的空間分辨率，而窗口過大可能由于過度平滑紋理變化而無法有效提取紋理信息[32]。通過對比分析，本文最終選擇3×3計算窗口。提取的紋理特征如表2所示。

表1 植被指數計算公式

表2 紋理特征

1.4 研究方法

1.4.1 XGB-SFS特征選擇 在多特征參量建模過程中，敏感特征的選擇至關重要，好的特征選擇算法不僅可以減少特征維數還可以有效提升訓練模型效率[33]，并且篩選出便于理解特征和目標之間關系的重要性特征。因此有必要對提取的多特征參量進行特征選擇。本文利用XGBoost算法進行初始特征重要性排序，然后采用SFS算法依次選取當前排序得分最高的特征構建新的特征集合，剩余的特征繼續進行新一輪的排序、選擇。這樣通過迭代可以更加準確得到模型預測準確率最高的特征集合，即為最終特征選擇的最優子集。

為對比建模效果，本試驗將分為6組：（a）原始植被指數模型（RGBVIs）；（b）原始紋理特征模型（Textures）；（c）原始聯合植被指數-紋理特征模型（VI-Textures）；（d）XGB-SFS特征選擇植被指數模型（selected RGBVIs）；（e）XGB-SFS特征選擇紋理特征模型（selected Textures）；（f）XGB-SFS特征選擇聯合植被指數-紋理特征模型（selected VI- Textures）。

1.4.2 模型構建及精度驗證 本文特征構建過程中，選擇的底層模型是隨機森林回歸模型。隨機森林（Random Forest，RF）是一種非參數學習算法，構建模型速度快，由多棵決策樹集成，可以有效解決由數據量大造成的共線性以及過擬合等問題，可以用來很好地解決回歸和分類問題，該算法目前已經被廣泛應用于遙感領域[34-35]。

由于本文樣本數量不多，為保證模型穩定性和可靠性，在訓練過程中采用留一法交叉驗證（LOOCV）獲得預測結果。27個樣本數據，每次取其中26個樣本建模，1個做預測，如此反復27次得到27個預測結果與原始數據進行精度驗證。采用常用的決定系數（coefficient of determination，2）、均方根誤差（root mean square error，）、平均絕對誤差（mean absolute error，）來評價模型的擬合效果。一般來說2越高，和數值越小模型預測越準確。本文技術流程如圖2所示。

2 結果

2.1 XGB-SFS算法選擇結果

XGB-SFS算法選擇的特征數目和留一法交叉驗證的預測決定系數之間的關系表明，優選特征數目達到3之后2趨近于在一定范圍內變化，隨著特征的逐漸加入，模型的預測精度總體呈上升的趨勢，但不是特征數目越多預測2越高，當加入的特征達到一定數量時，預測2則穩定在一定范圍甚至出現下降現象（圖 3）。在這一步驟中，模型預測2最高處所對應的特征子集即為模型訓練的最優特征集合。在本次試驗中，植被指數訓練模型保留的特征數目為14，LOOCV預測2為0.73；紋理特征訓練模型保留的特征數目為12，LOOCV預測2為0.76；植被指數和紋理特征相結合的訓練模型保留的特征數目為11，LOOCV預測2為0.83，模型入選特征順序及數量見表3。

2.2 生物量估算

3組模型入選特征與牧草生物量之間的皮爾遜相關系數絕對值如圖4所示。入選的植被指數與牧草AGB之間的相關系數在0.24—0.85之間，均達到極顯著水平（＜0.01），其中除了、、外，其余植被指數特征與牧草AGB相關系數均大于0.6；入選的紋理特征與牧草AGB之間的相關系數在0.68—0.86之間，均達到極顯著水平（＜0.01）。

表3 不同類型特征下XGB-SFS算法入選特征

圖2 技術流程圖

圖3 XGB-SFS優選特征數目與預測精度R2關系

圖4 入選特征和生物量之間的皮爾遜相關系數絕對值

基于隨機森林回歸建立的6組模型交叉驗證結果如圖5所示，對于僅包含植被指數的模型，XGB-SFS算法優選特征組合模型比未經過特征選擇的模型交叉驗證預測2提高0.04，交叉驗證降低16.19 g·m-2，交叉驗證下降18.73 g·m-2（圖5-a、d）；對于僅包含紋理特征的模型，XGB-SFS算法優選特征組合模型比未經過特征選擇的模型交叉驗證預測2提高0.02，交叉驗證降低4.97 g·m-2，交叉驗證下降5.31 g·m-2（圖5-b、e）；對于既包含植被指數又包含紋理特征的模型，XGB-SFS算法優選特征組合模型比未經過特征選擇的模型交叉驗證預測2提高0.1，交叉驗證降低28.18 g·m-2，交叉驗證下降30.3 g·m-2（圖5-c、f）；僅包含紋理特征的模型比僅包含植被指數特征的模型交叉驗證預測2高0.03，交叉驗證低3.77 g·m-2，交叉驗證低4.73 g·m-2（圖5-d、e）；既包含植被指數又包含紋理特征的模型比僅包含植被指數特征的模型交叉驗證預測2高0.1，交叉驗證低25.94 g·m-2，交叉驗證低25.46 g·m-2（圖5-d、f）；既包含植被指數又包含紋理特征的模型比僅包含紋理特征的模型交叉驗證預測2高0.07，交叉驗證低22.17 g·m-2，交叉驗證低20.73 g·m-2（圖5-e、f）。不同特征類型建立模型預測2與所用特征數量之間的關系（圖6）表明，進行特征選擇后的模型相比未進行特征選擇的模型建模特征數量有所減少，模型預測2有所提升。

圖7是基于XGB-SFS算法選擇的最優植被指數和紋理特征綜合模型預測的整個研究區內牧草生物量反演圖和插值圖。由圖 7-a可知，研究區啃食區牧草生物量在330 g·m-2以下，非啃食區牧草生物量在180—1 000 g·m-2之間。從本文數據獲取方式看，獲取的智能手機圖像離散但卻有規律覆蓋在選擇的牧場上。根據每張超高分辨率的手機圖像可以估算出相應的牧草生物量，但這些牧草生物量對于整個牧場來說仍然屬于離散狀態下的樣方尺度的數據。本試驗所選擇牧場地勢平坦，研究區內牧草類型基本相同，因此可通過尺度上推方法，估算整個研究區局域尺度的牧草生物量。圖7-b結果表明，研究區啃食區牧草生物量在400 g·m-2以下，非啃食區牧草生物量在200—1 200 g·m-2之間。通過對研究區內牧草生物量進行插值，可以更加快速、直觀、無損地掌握牧草長勢，實現對牧草的生長狀況進行實時監測和管理。

3 討論

大量研究采用植被指數和紋理特征進行生物量估算并取得較好結果[36-37]，但是從手機圖像中提取的可見光光譜信息和空間信息是否能夠應用于牧草生物量估算還未可知，因此本文設計了6組試驗分析了空-譜特征及其組合和XGB-SFS特征選擇算法對牧草生物量的估算能力，以精確反演牧草生物量并結合圖像插值實現空間分布制圖。

（a）原始植被指數模型，（b）原始紋理特征模型，（c）原始聯合植被指數-紋理特征模型，（d）XGB-SFS特征選擇植被指數模型，（e）XGB-SFS特征選擇紋理特征模型，（f）XGB-SFS特征選擇聯合植被指數-紋理特征模型。下同

3.1 紋理特征在牧草AGB估算中具有潛在重要性

對比單類型特征反演模型，基于空間紋理特征的估算模型要優于基于光譜植被指數估算模型，這是因為手機近距離拍攝相片不僅增強了牧草反射率信息，同樣增強了背景信息（如土壤）的光譜反射率，使得僅使用光譜信息建立的模型易受背景信息干擾，而具有高分辨率的紋理信息則取得較好的反演效果。由此可見，紋理特征在牧草AGB估算中具有潛在重要性。關于紋理特征與牧草生物量的關系，Sibanda等[38]研究表明，將紋理特征和紅邊導數相結合，可以為估算牧草AGB提供一種更為準確的方法，該研究還表明紋理模型在估算草地地上生物量方面優于紅邊植被指數，這與本文研究基本一致。

3.2 XGB-SFS算法可以提高建模精度，且入選特征增加了模型的可解釋性

對比特征選擇前后模型的估算精度，使用了XGB-SFS特征選擇算法之后參與建模特征數量減少，且建模效果要明顯好于未進行特征選擇的模型，且篩選出的特征與牧草生物量之間大多存在較高的相關性。本試驗植被指數模型和多類型特征模型入選的特征子集中，第一個重要特征都為紅邊波段或其衍生指數，這與已有相關研究結果[39-40]相一致，再次說明基于紅波段的方法可以廣泛應用于監測草地生長狀態和生物量等方面。本試驗紋理特征模型和多類型特征模型入選的特征子集中，3個波段構建的方差（）特征均入選，這與李明詩等[41]、Eckert等[42]研究結果相一致。

圖6 6組試驗建模精度與所用特征數量之間的關系

3.3 聯合空譜特征模型估算牧草AGB效果顯著

由于光譜特征提供了植被的顏色變化，紋理特征是獨立于色調，基于灰度空間進行植被空間信息辨別，在一定程度上彌補了基于植被指數建模的不足，將光譜和空間2種互補的信息一起估算牧草AGB，優化了本研究中牧草AGB估算的準確性，且優于其中任何一種單獨類型特征模型估算結果。這與陳鵬等[43]在估算馬鈴薯葉綠素含量中的結論一致。

圖7 基于XGB-SFS特征選擇的植被指數+紋理特征模型反演圖及插值圖

利用手機拍攝相片實現原位牧草生物量估算，為牧民實現掌上監測牧草長勢提供理論依據。然而目前借助手機相片進行牧草生物量估算的研究尚處于探索階段，研究仍存在一些不足。一般使用手機拍攝獲取數據時，手機鏡頭應保證與地面保持相同距離平行拍攝，但在實際應用中人為操作難免存在一定偏差，導致采集的數據參數不一致，如圖像拍攝的高度，因此還需進一步設計試驗，探究不同拍攝高度對牧草生物量估算結果的影響，從而更加合理設置手機拍攝高度和探究適合估算牧草生物量的高度范圍。另外，現在提倡空天地一體化監測作物長勢，然而手機拍攝的一幅相片獲取的樣方大小在1 m2左右，難以與航空、航天遙感數據的空間分辨率相匹配，從而影響一體化的研究進程，后續將設計不同樣方大小的試驗，驗證不同樣方大小對生物量估算的影響以及探索與航空數據相匹配的合適樣方大小。由于本文所使用的樣方數據受數量和空間限制，屬于小樣本集，雖然訓練過程采用了留一法交叉驗證訓練和測試反演模型來避免訓練模型出現過擬合現象，但不同樣本數量對模型精度的影響還有待探究。在今后的研究中可通過增加樣本數量、樣本采集時段及采集區域來獲取更多的訓練數據集，來驗證和提升本文結果的普適性和魯棒性。

4 結論

構建的單類型特征模型中，特征選擇前后，基于紋理特征的建模精度都比基于植被指數好。表明超高分辨率紋理特征在牧草生物量估算中具有一定作用。

相比單類型特征模型，聯合植被指數和紋理特征的“空-譜”融合特征估算牧草生物量表現最佳，表明聯合植被指數和紋理特征共同反演牧草生物量具有一定優勢。

構建的6組模型中，大多數經特征選擇后的模型精度大于未進行特征選擇模型，且參與建模的特征數量也有所下降，表明該算法可以通過反復訓練得到更為準確的特征排序，同時獲得基于原始特征的最優特征子集來提高模型預測精度。

以上研究證明了基于手機真彩色高分辨率圖像估算牧草生物量的可行性，今后可將研究對象推廣到其他草地類型及作物參數，完善草地生態監測體系，使遙感技術走進大眾用戶，為農業信息化發展提供新的思路和可能。

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Smart-Phone Application in Situ Grassland Biomass Estimation

TAO HaiYu, ZHANG AiWu, PANG HaiYang, KANG XiaoYan

Center for Geographic Environment Research and Education, Capital Normal University/Key Laboratory of 3D Information Acquisition and Application, Ministry of Education, Capital Normal University, Beijing 100048

【】Biomass is the material and energy basis of grassland ecosystem and the most basic ecological parameter. In the past, the quantitative grassland biomass retrieval based on aerospace and aerial remote sensing was too specialized to be popularized among herders. Therefore, this paper proposed a method for estimating grassland biomass by using true color images taken on the phone near the ground, and constructing a grassland biomass estimation model, which provided a theoretical basis and technical support for herders to easily, quickly and non-destructively grasp the growth of grassland in their own pasture. 【】 Firstly, the feature sets of grassland biomass estimation were constructed based on vegetation index, texture features and combined vegetation index and texture features by using the ultra-high resolution true color images of mobile phones. Secondly, in order to prevent dimensional disaster caused by excessive feature extraction, this paper proposed a feature selection algorithm (XGB-SFS) that combined XGBoost and sequence forward selection to perform feature selection and optimal subset construction. Finally, random forest regression and leave-one-out cross-validation were used to compare the biomass estimation effects of different feature sets to build models, and analyze the role of different types of features and XGB-SFS algorithm in grassland AGB estimation.【】 (1) Compared with the model constructed by single-type features, the estimation model based on spatial texture features (2= 0.76) was better than the estimation model based on spectral vegetation index (2= 0.73), indicating that texture features had a certain role in the ultra-high-resolution grassland AGB estimation; (2) Compared with the model after feature selection, the combined spatial spectrum multi-type feature construction model was superior to any single-type feature model (2= 0.83,= 127.57 g·m-2,= 81.25 g·m-2), indicating that multi-type feature construction model could improve the accuracy of grassland AGB estimation to a certain extent. (3) Comparing the models building before and after feature selection, the model after feature selection by estimating the AGB effect was significantly better than the model without feature selection, and there was a high correlation between the selected features and grassland biomass, indicating that XGB-SFS could reduce the data dimension and improve the accuracy of grassland AGB estimation.【】The ultra-high-resolution true color images of mobile phones could accurately estimate the grassland biomass. The XGB-SFS algorithm proposed in this paper could also select the features with high correlation with the grassland biomass from many features and improve the model estimation accuracy. Compared with the previous professional remote sensing quantitative inversion of grassland biomass, this method had the advantages of facing the public, low cost, and easy to use. The study combined the data collected on the phone with remote sensing and machine learning methods, which could open up new perspectives and support the development of agricultural informatization.

biomass; smart-phone; texture features; XGBoost; grassland

10.3864/j.issn.0578-1752.2021.05.006

2020-05-26；

2020-07-30

國家自然科學基金（42071303）、科技基礎資源調查項目（2019FY101304）

陶海玉，E-mail：hytao96@gmail.com。通信作者張愛武，E-mail：zhangaw98@163.com

（責任編輯 楊鑫浩）