基于Sentinel–2影像特征優化的于橋水庫水生植被提取

張佩瑩, 張方方, 李俊生, 謝婭, 張兵, 3

基于Sentinel–2影像特征優化的于橋水庫水生植被提取

張佩瑩1, 2, 張方方2,*, 李俊生2, 3, 謝婭2,4, 張兵1, 2, 3

1. 上海海洋大學信息學院, 上海 201306 2. 中國科學院空天信息創新研究院數字地球重點實驗室, 北京 100094 3. 中國科學院大學, 北京 100049 4. 中國地質大學, 北京, 100083

水生植被分布情況、結構和演變趨勢對濕地生態環境變具有重要的指示意義和科學研究價值?；赟entinel-2遙感數據, 綜合應用光譜信息、水體植被指數、最佳指數法(Optimal Index Factory,)計算的紋理特征, 結合隨機森林分類法, 構建特征優化后的隨機森林水生植被提取模型, 對于橋水庫進行水生植被提取。結果顯示: 該方法能有效的提取出水生植被, 總體精度為93.22%, Kappa系數為0.91。進一步與最大似然和支持向量機(SVM)方法進行對比分析, 結果表明本算法的總體精度分別提高了19.96%、8.53%, Kappa系數分別提高了0.25、0.11?；谒脖蝗晏崛〗Y果, 分析了于橋水庫的水生植被年內變化, 發現于橋水庫水生植被在五月份最繁盛, 隨后逐漸消減, 直至十月份基本消亡。實驗表明: 特征優化后的隨機森林分類法在Sentinel-2影像水生植被提取中具有較好的適用性。

隨機森林; 特征優化; 于橋水庫; 水生植被; 變化趨勢

0 前言

濕地被稱為“地球之腎”[1], 是極具生物多樣性的典型生態系統。作為濕地的重要構成要素, 水生植被的分布、結構、生物量及其演變是表征濕地環境變化和人類活動的綜合反應[2]。近年來, 伴隨著人類活動范圍和強度的持續增加, 濕地環境遭受到了不同程度的變化, 水生植被大面積縮小?？焖僬{查和掌握水生植被分布情況、結構和演變趨勢, 對深刻認識水生植被演變規律及影響具有重要的科學意義, 對指導濕地生態系統保護也具有重要的實用價值。

傳統的水生植被監測方法主要以人工調查法為主, 精度雖高, 但成本高、費時費力、監測覆蓋范圍小。衛星遙感監測具有速度快、周期短、范圍廣等特點, 已成為水生植被監測的有效手段。水生植被光譜與陸地植被光譜特征相似, 所以遙感水生植被提取方法也與一般性遙感信息提取方法類似, 主要可分為: 決策樹、非監督分類法和監督分類法。沉水植被、浮水植被、挺水植被也具有相似的光譜特征, 三者較難區分。專門針對水生植被的精細分類研究較少。張壽選等通過比值指數()和歸一化植被指數()建立決策樹分類模型, 將太湖的水體、漂葉植被和沉水植被進行分類[3], 該決策樹方法下成功地將水生植被進行分類, 但決策樹中分類特征的閾值大多是通過與影像同步的大量實測樣點訓練確定, 對于缺少實測樣點的影像, 難以獲取準確閾值[4], 可操作性困難。Dogan等[5]利用高空間分辨率的Quickbird影像, 運用迭代自組織數據分析(isodata)的非監督分類方法, 對安納托利亞中部莫干湖的水生植物進行了提取和制圖, 不同沉水植物分類精度為71.69%, 該方法解決了決策樹閾值不易確定, 難以獲取實測樣點的缺點, 卻發現即使利用較高的遙感影像, 非監督分類方法提取的水生植被分類精度都不高。王書玉等[6]為提高遙感影像的分類精度, 運用隨機森林(RF)監督算法對洪河濕地TM影像進行分析, 總體分類精度為88%, 但TM影像分辨率較低也影響了分類精度。

于橋水庫是天津飲用水的唯一來源, 為保護天津市水源地和水生態安全, 構建完整的水生植物群落和保護生物多樣性, 動態監測水庫水生植被分布及其變化趨勢就顯得尤為重要。本研究以于橋水庫為研究區, 利用較高空間分辨率的Sentinel-2遙感數據, 選取遙感影像的光譜特征、水體植被指數、紋理特征, 構建基于特征優選的隨機森林方法提取于橋水庫水生植被。根據2020年3月到10月于橋水庫水生植被分布狀況, 了解水生植被生長變化趨勢, 為于橋水庫水環境治理提供數據支撐。

1 研究區與數據

1.1 研究區概況

于橋水庫位于天津市薊州區(39°56′—40°23′N, 117°26′—118°12′E), 坐落在州河出山口處, 屬薊運河流域州河段, 控制流域面積2060 km2, 總庫容15.59億m3, 是國家重點中型水庫之一。該水庫屬富營養型[7]水體, 夏季處于營養化初級階段, 秋季為藍藻水華頻發期, 冬季稍好。

1.2 數據及預處理

“Sentinel”系列衛星是歐洲哥白尼(Copernicus)計劃空間部分(GSC)的專用衛星系列, 由歐洲航天局(ESA)研制。Sentinel-2A/B衛星是歐空局哥白尼計劃中發射的第2組衛星, 其搭載的多光譜成像儀(MSI)載荷延續并擴展了Landsat系列衛星和SPOT系列衛星的對地觀測任務[8]。Sentinel-2衛星攜帶多光譜成像儀(MSI), 高度為786 km, 可覆蓋13個光譜波段, 幅寬達290 km。一顆衛星的重訪周期為10天, 兩顆衛星互補, 綜合重訪周期為5天。與TM、ETM+等影像相比, Sentinel-2系列衛星的高空間分辨率更適用于水生植被遙感分類的需求[9]。

本文所用影像為歐洲航空局官網(https://scihub. copernicus.eu/dhus/)下載, 結合于橋水生植被生長變化情況, 選取研究區2020年Sentinel-2 MSI沒有壞行、缺帶、斑點噪聲和耀斑且云量少的8景覆蓋于橋水庫的影像, 時間從3月到10月記錄了水生植被生長消亡全過程。以2020年5月19號的影像做提取效果分析, 結合8景影像水生植被提取結果做變化分析。數據列表如表2所示。數據已經過正射校正和幾何精校正, Sentinel-2A/B L2A影像已經進行過大氣校正, 采用SNAP軟件對影像重采樣為10米分辨率, 并對影像進行裁剪, 完成預處理過程。

圖1 研究區地理位置圖

Figure 1 Geographical map of the study area

表1 Sentinel-2A/B衛星數據主要參數

表2 Sentinel-2數據列表

2 研究方法

參考已有水生植被分類體系[10]并結合于橋水庫水生植被信息特征, 建立于橋水庫水生植被分類體系, 包含水體、灘地、水生植被包含挺水植物、浮水植物、沉水植物。選取影像光譜特征、水體植被指數、紋理特征相結合的特征優化隨機森林方法對研究區進行分類。采用最大似然和支持向量機(SVM)兩種方法與特征優化的隨機森林方法進行分類精度對比。分類流程圖如圖2所示。

圖2 分類流程圖

Figure 2 Classification flow chart

2.1 特征選取

基于水生植被光譜空間差異與物候特征的異同, 結合光譜特征、水體植被指數和紋理特征, 創建隨機森林的特征變量。

2.1.1 光譜特征分析

在水體遙感監測研究方面, Sentinel-2影像10米的可見光到近紅外波段及20 米的紅邊和短波紅外波段是進行內陸水體遙感研究的有效數據源之一[11]。通常利用中紅外波段、綠光波段和近紅外波段的光譜特征來區別沉水植被、挺水植被和浮水植被[12]。本文光譜特征選取參考研究[13-14], 藍、近紅、綠和紅四個波段在特征重要性選擇中占據最高, 并且多光譜遙感分類與影像空間分辨率有著密切的關系, 在適宜空間分辨率影像上進行分類能夠獲得更高的精度。高空間分辨率能有效地提高遙感識別地物的能力, 這四個波段的分辨率均為10米, 對影像的光譜分析更有優勢。灘地的光譜較其他地物差異性大, 提取難度也較小, 故抽取影像中水生植被和水體的一條光譜作為代表反射率光譜, 得到 4 種地物的代表反射率光譜如圖3所示。浮水植被和挺水植被在紅邊波段的反射率明顯高于水體和沉水植被, 光譜差異明顯, 尤其是第七波段(紅邊3)。已有研究表明[15], 水體與沉水植被在近紅外波段附近對光強烈吸收時, 浮葉類植被光譜出現明顯反射峰, 在“紅邊”波段783 nm處, 光譜差異最顯著。沉水植被與水體的差異性需構建指數來進一步區分。結合以上分析, 本文選取藍、綠、紅、近紅和紅邊3波段作為光譜特征選擇。

2.1.2 指數特征提取

(1)歸一化植被指數()廣泛應用于植被研究以及植物物候研究,它是植物生長狀態以及植被空間分布密度的最佳指標,與植被分布密度呈線性關系[16], 是反映植被長勢、覆蓋度及生物量的重要參數[17]。

圖3 浮水植被、沉水植被和水體的代表反射率光譜

Figure 3 Representative reflectance spectra of floating vegetation, submerged vegetation and water

(2)水體反射率在可見光到近紅外波段反射率較低, 而植被在近紅外波段反射率很高, 用綠光波段和近紅外波段反射率反差組歸一化水體指數()進行水體提取, 該水體指數可以很好地抑制植被[18], 加入該指數可以更好地區分沉水植被和水體。

(3)Villa[19]等提出的歸一化差異水生植被指數()可以提高新生和漂浮水生植被的遙感監測能力, 且可以降低背景噪聲對水生植被提取的影響。

(4)沉水植被與水體由于光譜特征相似, 在水生植被提取中容易混淆。放大圖3中的沉水植被和水體的反射率光譜如圖4所示。圖4光譜特征中顯示沉水植被和水體在500—700 nm和700—900 nm這２個波段范圍有明顯差異, 在綠光波段和紅光波段處有較強的吸收,形成兩個吸收谷,選擇Sentinel-2波段的705 nm“紅邊”波段與560 nm綠光波段進行波段組合, 采用歸一化指數的計算方式進行圖像變換, 利用沉水植被指數()來增強沉水植被類群與水體的光譜特征差異[10]。

選取常用的水體植被指數及沉水指數加入特征優選, 指數公式如表2所示。

2.1.3 紋理特征提取

紋理是指圖像在一定范圍內的小的、半周期的或有規律排列的形狀模式, 反映圖像的灰度分布模式和空間結構信息[22]。紋理特征能反映豐富的地物信息, 在中高分辨率影像分類中已被證實能提高影像分類的精度?；叶裙采仃嚰y理是一種高效的紋理特征提取方法, 在遙感圖像分類和植被信息提取中發揮著積極的作用。為了減少圖像信息冗余, 降低數據的維數, 采用最優指數因子()來建立最優紋理特征波段組合。波段的獨立性與各波段之間的相關系數成反比, 相關系數越低, 信息冗余越小, 獨立性越高, 圖像數據的標準差越大, 波段信息量越大[23]。其計算的數學公式如下:

圖4 沉水植被與水體的代表反射率光譜

Figure 4 Representative reflectance spectra of submerged vegetation and water

表3 常用水生植被遙感監測指數

本文使用基于灰度共生矩陣的方法提取影像的紋理特征。首先對原始影像進行主成分分析, 選取第1主成分進行紋理特征提取。設置滑動窗口大小為3*3, 步長為1, 灰度量化級別64, 利用灰度共生矩陣提取了個第1主成分的均值(Mean)、方差(Variance)、協同性(Homogeneity)、對比度(Contrast)、相異性(Dissimilarity)、信息熵(Entropy)、二階矩(Second Moment)和相關性(Correlation)共8個參數, 共得到8個紋理特征, 對于獲得的第1主成分下的8個紋理特征影像存為TIFF格式。在MATLAB (R2018b)軟件平臺下對該紋理影像計算值, 通過選取的最大值來獲得紋理特征的四個組合, 最終獲得均值、方差、對比度和相關性這四個紋理特征作為特征變量。

2.2 隨機森林分類算法

隨機森林由美國科學家Leo Breiman等人于2001年提出[24], 是一種集成學習算法, 具有對多元共線性不敏感, 無需對數據進行歸一化處理, 結果對缺失和非平衡的數據有較好的容忍度[25]等優點。它由多棵決策樹組成, 用多顆決策樹聯合預測提高模型的精度, 這些決策樹用對訓練樣本集隨機抽樣構造出的樣本集訓練得到。由于訓練樣本集由隨機抽樣構造, 由此成為隨機森林。隨機森林不僅對訓練樣本進行抽樣, 還對特征向量的分量隨機抽樣, 在訓練決策樹時, 每次尋找最佳分裂時只使用一部分抽樣的特征分量作為候選特征進行分裂。

經上述分析, 將光譜特征、水體植被指數、紋理特征總共13個作為隨機森林的特征變量總數(M)。隨機森林實現的基本步驟為: ①用Bootstrap抽樣方法從樣本訓練集中抽取個樣本, 剩余大約1/3樣本稱為包外(Out Of Bag,OOB)數據; ②從當前的樣本數據集的特征集合中隨機選擇個特征組成新的特征集合。訓練決策樹的每個節點時只使用隨機抽取的部分特征分量。③基尼系數()是一種不等性度量, 使用基尼系數)作為不純度量來度量對某類屬性測試輸出的兩組取值的差異性, 理想的劃分應該盡量使兩組中樣本輸出變量取值的差異性綜合達到最小, 即“純度”最大。分別計算隨機特征集合中所有屬性關于該樣本數據集的基尼系數, 并根據基尼系數確定最優特征切分點, 然后依據最優特征切分點將個樣本分配到子節點所對應的樣本子集中; ④分別對兩個子結點遞歸地調用步驟②③, 直至滿足算法停止條件。算法停止條件為節點中樣本個數或樣本集基尼系數小于給定閾值, 或者沒有更多特征可以分裂。如果子節點的基尼系數是小于父節點, 那么就會被分裂。當基尼系數為0時, 樹的分裂就會終止, 這就意味一類被分了出來; 本文設定隨機森林模型參數為100,等于的平方根為4, 閾值是節點中樣本個數為1或樣本集基尼指數為0。

3 影像分類結果與精度評價

3.1 于橋水庫分類結果

運行特征優化后的隨機森林模型, 經分類后處理得到研究區水生植被提取結果。

從結果顯示在基于特征優化下的隨機森林提取方法能夠將水生植被分離出來, 并且效果較好。在2020年5月, 于橋水庫出現大面積的沉水植被, 空間分布范圍主要在東岸及水庫中央位置, 并與水體交錯分布。部分挺水植被分布于水庫的北岸和東岸, 形狀較規整。浮水植被僅在水庫的北岸和東岸形成小面積斑塊。即使在水生植被生物量最高的5月, 浮葉植被的面積也較小, 零星分布在研究區邊緣。由于在水深較大、流速較快的水道中植被不易生長, 于橋水庫西岸的水生植被群落較少, 生物量較低。

圖5 假彩色衛星圖和水生植被提取結果圖

Figure 5 False color satellite image and aquatic vegetation extraction results

3.2 精度評價與分析

為比較模型的優劣, 對得到的水生植被分類結果進行精度評估。根據分類體系隨機選取測試樣本, 根據各分類類別占總研究區域的百分比隨機生成500個樣本點, 由于浮水植被及灘地所占比例較少, 適當增加具有代表性且分布廣泛的樣本進行訓練, 并使得選取的測試樣本盡量均勻地分布在研究區。通過人工目視解譯和往年實地考察經驗剔除錯誤測試樣本保證測試樣本的正確性。本文共選取了516個測試樣本, 其中包括173個水體樣本、171個沉水植被樣本、83個挺水植被樣本、53個浮水植被樣本、36個灘地樣本。通過計算分類后類別和真實類別之間的混淆矩陣包括單一類別精度、總體精度、制圖精度、用戶精度以及Kappa系數, 這一系列指標來評估分類結果, 結果如表3所示。

基于特征優選隨機森林分類結果中, 水體、挺水植被和沉水植被的用戶精度均在90%左右, 水體、挺水植被和沉水植被的生產者精度也均在90%以上, 浮水植被的用戶精度和制圖精度均為86.79%?？傮w上各分類的用戶精度和生產者精度都表現良好。沉水植被與水體由于光譜特征相似, 在水生植被提取中容易混淆。盡管圖4放大了兩者的差別, 但從實際光譜反射值看, 兩者差別甚微。從分類結果精度評價(表4)看, 誤分仍然較多, 主要是因為沉水植被完全沉入水中, 在水下不易探測, 其光譜受水體影響, 是植物葉片與水體混合的光譜, 與水體光譜相似, 從而使得分類時沉水植被易與水體混淆。水體漏分現象較少, 制圖精度高。挺水植被生長區域一般靠近岸邊, 和灘地交錯, 易受混合像元影響, 從而導致挺水植被與灘地之間出現錯分。浮水植被和挺水植被都在水面外, 都具有典型的植被光譜特征導致兩者錯分。

3.3 結果精度對比分析

為了進一步驗證特征優化后隨機森林的水生植被信息提取的效果及精度, 使用最大似然法和支持向量機(SVM)的方法對影像進行分類。運用ENVI進行最大似然法分類, 訓練樣本與特征優化后的隨機森林方法相同。支持向量機選擇徑向基核函數(RBF)用作SVM分類器中的內核函數, 調整懲罰系數值和核函數參數值,實現對濕地水生植被信息提取。

分3種方法得到各水生植被類型的生產者精度和用戶精度如表4所示。從表4中可以看出, 與基于最大似然和支持向量機方法分類結果相比, 基于特征優選的隨機森林方法分類結果中, 挺水植被、沉水植被、水體的用戶精度和制圖精度均有所提高。尤其是沉水植被的制圖精度相比其余兩種分類方法有了顯著提高。由于特征變量優選, 使得隨機森林提取時充分利用遙感影像信息, 結合了光譜特征、指數特征和紋理特征多方面進行分析。另一方面隨機性的引入, 使得隨機森林不容易陷入過擬合且具有很好的抗噪聲能力, 提高了提取精度。挺水植被與浮葉植被之間混合像元光譜相似, 存在一定的錯分現象?；谔卣鲀炦x的隨機森林方法在Sentinel-2影像于橋水庫分類中具有較高的分類精度, 總體分類精度達到90%以上; 基于特征優選的隨機森林方法能有效地區分沉水植被和浮水植被, 與最大似然的方法相比, 總體分類精度提高了19.96%, Kappa系數提高了0.25。與支持向量機方法相比, 總體分類精度提高了8.53%, Kappa系數提高了0.11。在Sentinel-2影像水生植被分類中具有較好的適用性。

表4 特征優化隨機森林混淆矩陣精度評價結果

3.4 變化分析

基于特征優化的隨機森林提取2020年3月到10月的于橋水庫水生植被(圖6), 以此檢驗提取方法的普適性以及2020年于橋水庫水生植被變化情況, 其中9月份在Sentinel-2的重返周期中, 由于天氣原因導致無法獲取該時間段良好的影像數據, 但不影響總體水生植被年內變化趨勢。通過對比圖中不同日期的提取結果發現: 沉水植被的生長趨勢是4月份開始生長, 在5月份時生長面積達到最大, 7月初基本消亡, 和于橋水庫的實際情況相吻合, 符合多年生沉水草本植物菹草的物候生長信息和變化趨勢。挺水漂葉植被在3月開始生長, 4月底的時候面積達到最大, 分布最廣。于橋水庫的水生植被在5月份最為繁盛, 隨后逐漸消減, 10月份時水生植被基本消亡。

表5 3種分類方法精度評價

圖6 2020年水生植被提取結果圖

Figure 6 Aquatic vegetation extraction result map in 2020

4 討論

于橋水庫面積分布最廣的水生植被是沉水植被, 其根莖生于泥里, 整個植株沉在水中, 由于受到冠層水深和蓋度的影響, 光譜反射率也會發生變化, 從而導致沉水植被的光學特性發生變化[12], 造成提取沉水植被時被錯分為水體的現象。浮水與挺水植被的大部分葉片均位于水面之上, 光譜反射率受水體環境影響較小, 具有典型的植被光譜特征, 不易造成與水體錯分。于橋水庫水生植物的自然分布與水的深度、透明度及水底基質狀況密切相關[26]。水庫東部水較淺、透明度大且水底多腐殖質淤泥, 使得水生植物群落組成種類豐富。而在水深較大且水流速度快的水庫西部, 鮮有水生植被。于橋水庫從沿岸淺水向中心深處呈現有規律的擴散分布, 依次為挺水植被、浮水植被及沉水植被。這主要和水生植被的生長環境有關, 結合水生植被水底深度分布[27]和于橋水庫實際水深, 沉水植被主要生長在水深 2 米左右到水面之間的范圍內, 浮水植被生長環境則較淺且在葉片水面上, 挺水植被生長在水深1 米左右。水庫中心深處和西部水深較大, 東部水深較小, 符合水生植被分布情況。本文中提取的于橋水庫水生植被分布情況與其他研究結果[10]相一致。因此, 于橋水庫水生植被提取分布特征從理論上也得到了證實。

于橋水庫2020年水生植被變化有如下趨勢: 從４月份開始水生植被(主要是沉水植被)面積快速增長, 至5月中旬生長最為繁盛, 水生植被生物量最高, 隨后迅速衰退, 6月后沉水植被大部分消亡, 直至10月, 水生植被基本消失。水生植被從生長到消亡的全過程基本都在于橋水庫的東部, 生物量較大的月份也會出現在水庫中央。水生植被生物量呈現空間、時間分布差異大的趨勢。菹草是于橋水庫分布最為廣泛的沉水植被, 菹草秋季發芽, 冬春生長, 4—5月開花結果, 夏季6月后逐漸衰退腐爛, 與提取沉水植被的變化趨勢基本一致。

水生植被分布及季節性變化對天津市于橋水庫濕地生態系統的保護與治理提供了參考。沉水植被和挺水植被主要處于漁業養殖區和護堤附近, 大量人工構建的漁具, 漁網, 水箱, 破壞了水庫水面的完整性, 導致沉水植被菹草在漁業養殖區大量爆發, 短時間內水質惡化給水產養殖業帶來重大損失[28], 通過合理規劃及控制漁業養殖區范圍可以有效調節水生植被分布從而改善于橋水庫水質。進一步可利用水生植被生長條件和變化分布, 對淹沒水位進行模擬分析, 通過比較模擬成像中的水體面積變化, 科學選擇淹沒水位, 在此基礎上, 對水陸格局進行控制, 選擇工程合理范圍, 在合理工程范圍內進行水陸格局的調整。水生植被的變化分布還可了解到不同季節的水位高程。在不同高程下對植物種群進行系統規劃, 通過對植物種群的篩選, 合理進行分區規劃, 真正達到植物對水體的凈化作用, 同時保持植物種群的可持續性。

5 結論

本文結合光譜特征、水體植被指數和紋理特征, 構建于橋水庫特征優化的隨機森林分類方法, 結果顯示有較好的分類效果。進一步與最大似然和支持向量機方法進行精度比較, 本文方法在總體精度分別提高了19.96%、8.53%, Kappa系數分別提高了0.25、0.11, 分類精度都有明顯的提高。對于橋水庫水生植被分布及變化趨勢分析討論, 在本研究中, 于橋水庫水生植被生物量呈現空間、時間分布差異大的趨勢。

由于沉水植被生長環境的特殊性, 與水體在分類時易混淆。水生植被中挺水植被與浮葉的光譜信息相似易造成分類的不精確。在接下來的進一步研究中, 可結合更高分辨率影像的優勢, 以進一步提高水生植被分類的精度。

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Aquatic vegetation extraction of Yuqiao Reservoir Based on Sentinel – 2 image feature optimization

ZHANG Peiying1,2, ZHANG Fangfang2,*, LI Junsheng2,3, XIE Ya2,4, ZHANG Bing1,2,3

1. College of Information Technology, Shanghai Ocean University, Shanghai 201306, China 2. Key Laboratory of Digital Earth Science, Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China 3. College of Resources and Environment, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China 4. China University of Geosciences, Beijing 100083, China

The distribution, structure and evolution trend of aquatic vegetation have important directive significance and scientific research value for wetland ecological environment change.Based on Sentinel-2 remote sensing data, combined with spectral information, water and vegetation index, and texture features calculated by the Optimal Index Factory () method, using random forest classification method, it constructs a feature-optimized random forest aquatic vegetation extraction model and extracts aquatic vegetation from the Yuqiao Reservoir. The results show that the method can effectively extract aquatic vegetation, the overall accuracy is 93.22%, and kappa coefficient is 0.91. Compared with the maximum likelihood and support vector machine (SVM) methods, the results show that the overall accuracy of the algorithm is improved by 19.96% and 8.53% respectively, and the kappa coefficient is improved by 0.25 and 0.11 respectively. Based on the annual extraction results of aquatic vegetation, the annual variation of aquatic vegetation in Yuqiao reservoir is analyzed. It is found that the aquatic vegetation in Yuqiao reservoir is the most prosperous in May, and then gradually decreases until October. The experimental results show that the random forest classification method after feature optimization has good applicability in the extraction of aquatic vegetation based on Sentinel-2 images.

random forest; feature optimization; Yuqiao Reservoir; aquatic vegetation;changing trend

張佩瑩, 張方方, 李俊生, 等. 基于Sentinel-2影像特征優化的于橋水庫水生植被提取[J]. 生態科學, 2023, 42(1): 40–48.

ZHANG Peiying, ZHANG Fangfang, LI Junsheng, et al. Aquatic vegetation extraction of Yuqiao Reservoir Based on Sentinel – 2 image feature optimization[J]. Ecological Science, 2023, 42(1): 40–48.

10.14108/j.cnki.1008-8873.2023.01.005

X87; TP751

A

1008-8873(2023)01-040-09

2020-11-28;

2021-01-16

國家重點研發計劃項目(2021YFB3901202)；河南省科學院重大科研聚焦項目(210101007); 國家自然科學基金(41701402)

張佩瑩(1995—) , 女, 碩士研究生, 主要從事水環境遙感研究, E-mail:1578811512@qq.com

張方方, 男, 副研究員, 主要從事水環境遙感研究, E-mail: zhangff07@radi.ac.cn