小尺度样方植被覆盖度信息提取方法的探索

张蓓蓓

(大同市林业调查规划院，山西 大同 037044)

小尺度样方植被覆盖度信息提取方法的探索

张蓓蓓

(大同市林业调查规划院，山西 大同 037044)

笔者在传统照像法的基础上，探索性地用数码相机在小尺度样方内拍摄不同分辨率的数码像片，用图像处理软件Photoshop提取植被覆盖度信息，在遥感软件ENVI下用非监督分类的方法对提取结果进行再分类。同时，在原像片的基础上构建验证样本，并对植被覆盖度提取精度进行了评价。结果表明，Photoshop提取不同分辨率的植被覆盖度信息精度较高，总体精度80%以上，Kappa系数在0.6以上，利用Photoshop软件对植被覆盖度信息提取是一种可行的方法。

数码像片;植被覆盖度;分辨率;精度评价

植被覆盖度作为一个重要生态指标，在生物多样性、土地退化与恢复以及土壤侵蚀模型等研究中被广泛应用。在大尺度上用遥感影像提取植被覆盖度的方法已很普遍，但遥感影像的获取往往受到限制，而且所得到的信息是一个整体值，并未考虑区域差异性。在实际研究中最常用的是小尺度样方内的植被覆盖度，可是在大多情况下植被覆盖度是目估的。该方法简单，但掺杂主观因素太多，观测精度难以保证，且随着季节和植物生理周期的变化而变化。目估法测量植被覆盖度的人为差异甚至可能大于植被覆盖度本身的变化，这给植被覆盖度变化的动态分析带来很大困难。随着数码相机性能的提高和价格的下降，数码像片已经成为野外调查的常用资料，可以长久不失真地保存图片信息，在郁闭度测量、树轮分析中已被广泛应用。笔者在前人研究的基础上，在小尺度样方内对植被覆盖度提取精度及可行性做了进一步的研究，以期为今后的研究提供新的思路与方法。

1 研究方法

1.1 材料与方法

1 m2样方垂直投影区域5种分辨率的数码像片，图像处理软件选用Photoshop CS4，植被覆盖度提取精度用遥感软件ENVI 4.7，数据处理用Excel．

1.2 拍摄角度的选择

在使用数码相机拍摄过程中，相机镜头光轴与叶片所在平面夹角不同，会引起像片产生透视变形。笔者使用Photoshop的“自由变换”工具对图像进行拉伸，先画出1个正方形作为参考，把变形工具的4个角点作为参考点，以免拖动时产生偏差。这样可以认为是在等比例放大和缩小图像，最大限度地消除了透视变形对图像分析过程的影响。

1.3 植被区域的选取

在Photoshop CS4图像处理软件中打开植被图像(笔者在研究中设置容差范围“5～18”)，选区设置为“添加到选区”，再用“魔棒”工具选取图片中叶片部分，选择菜单下“选取相似”，这时整个图像区域内所有与选区图像信息一致的植被信息就被全部选取。如果对结果有疑问，可重新选择或反复按上面方法添加选区，直到结果符合实际为止。选择结束后打开“图像”菜单选取“直方图”工具，记录显示参数中的“像素”数值，作为计算系数。按照植被覆盖度定义，植被覆盖度等于选取植被区域像素个数/整幅图像素个数×100%．

1.4 图像的保存

以上操作结束后，新建一个图层，在其上把选区填充为黑色。然后用选择菜单下“反选”选择植被信息以外的所有区域，填充为白色。保存为*．tiff图像即可。此时的文件是一个植被区域为黑色、剩余区域为白色的图像。

1.5 分类流程与精度评价

在ENVI里打开*．tiff文件，用非监督分类里的IsoData方法把黑白图像分为两类，在原来数码像片图像的基础上构建验证样本。本文共设置了400个验证点，验证结果输出为*．txt文件，再用Excel软件打开软件对各时相分类精度进行相关分析和误差分析。

2 结果与分析

2.1 不同分辨率对植被覆盖度提取结果的影响

通过Photoshop CS4软件提取的植被覆盖图，见图1，图1-a为研究区数码像片，图1-b为利用Photoshop植被信息提取的结果图。

图1 植被覆盖图

对同一研究区5种分辨率下植被覆盖度进行测定，每幅图像3次重复。不同拍摄分辨率对叶面积测定的影响见表1.

表1 不同拍摄分辨率对叶面积测定的影响

方差分析表明，不同分辨率下测定结果之间差异不显著，说明市面上分辨率一般的普通相机就能满足测定要求。

2.2 精度评价

采用制图精度、用户精度、总体精度和Kappa系数对植被覆盖分类结果分别进行精度评价，总体精度的计算公式为:

式中:Pij——误差矩阵中第i行第j列的像元数量;

N——用于精度验证的总像元数。

Kappa系数的计算公式为:

式中:Pij——第i行第j列像元数量;

Pi——第i行像元数量;

Pj——为第j列像元数量。

为使结果具有可比性，采用同一训练样本数据进行分类，并用同一验证样本数据进行验证，见表2.

表2 不同分辨率基于ENVI的植被覆盖度精度验证

用ENVI软件对Photoshop植被信息提取结果进行精度验证，不同分辨率提取结果的总体精度均较高，都达到80%以上。Kappa系数也较高，达到0.6以上。分析原因可能是因为笔者只将研究类数分为2类，这就简化了计算过程。研究结果表明，用Photoshop提取植被覆盖度信息的方法是可行的，其中分辨率为3 000 pixel/m2×3 000 pixel/m2的植被覆盖度提取精度和影像总体分类精度均较高，说明分辨率越高提取精度也越高。

3 结论

该方法是在小尺度样方中提取植被覆盖度可行的办法，但对于植被高度较高、不能做到垂直投影摄像的地区会受到一定影响，特别是叶片重叠区，用软件是无法处理的。所以，该方法具有一定局限性。

该方法在研究较多样地时，要注意对样地照片进行编号，最好在摄像时就在研究区域上放入编号，以免因删除和修改照片而造成混淆。Photoshop操作的设置方法会对计算结果产生影响，容差可设范围为1～255，需要根据经验和情况设定。如，在做选取操作时，容差可设为3～18．Photoshop需要手动记录像素值，选区如果不保存，就需要重新选取来查看植被像素值。另外，Photoshop只能分成2类，可以满足提取植被覆盖度的要求。如果2类以上则Photoshop软件操作起来就会非常繁琐，很难做到。

笔者只是进行了一个探索性的实验，对精度评价的其它方法还有待尝试和完善，今后还需与生长季内植被覆盖度的动态变化信息进行对比研究。以日或周变化为单位，结合叶片长度和宽度的变化信息，模拟植被覆盖度动态变化。另外，本方法对不同拍摄角度的应用价值有待于进一步研究。

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Information Extraction Method of Vegetation Coverage in Small Scale

Zhang Beibei
(Datong Institute of Planning and Design Forestry Investigation，037044 Datong，China)

Based on the traditional photographic method，different resolution digital photos were got with digital camera in small scale to extract the vegetation coverage information with image processing software Photoshop and then the coverage information was classified farther by non-supervised classification with remote sensing software ENVI and the extraction accuracy of vegetation coverage was evaluated．The results showed that the extraction information accuracy of vegetation coverage was higher with Photoshop that the overall accuracy was more than 80%and Kappa coefficient was above 0.6，so Photoshop software was a suitable method for the vegetation coverage information extraction in small scale．

Digital photos;vegetation coverage;resolution;accuracy evaluation

Q948

A

1007-726X(2012)03-0018-03

2012-04-19

张蓓蓓(1975— )，女，山西浑源人，1996年毕业于山西大学，工程师。