基于多源多时相遥感影像的宁国前胡种植面积提取研究

史婷婷　张小波　张珂　郭兰萍　黄璐琦

[摘要]中药多种植在自然环境条件适宜而地形复杂的山区，种植地块分布零散，传统调查方法很难获得准确的种植面积。通过研究基于遥感的中药材种植面积提取方法，为中药资源保护和利用提供决策支持有着至关重要的意义。该文以安徽省宁国市前胡种植为例，分别以30 m 分辨率的Landsat8和16 m分辨率的国产“高分一号”（GF1）多光谱遥感影像为数据源，首先利用前胡在不同时相的影像光谱特征变化来提取宁国市耕地中的前胡种植区域，其次利用与前胡套种的山核桃幼林的纹理和光谱特征来提取宁国市林地中的前胡种植区域。结果表明：利用30 m和16 m空间分辨率影像提取的前胡种植面积分别为25 63543，24 58543亩（1亩≈667 m2）。与统计数据相比，16 m分辨率影像提取的结果精度较高。

[关键词]Landsat8 TM；GF1；宁国前胡；种植面积提取

[Abstract]The herbs used as the material for traditional Chinese medicine are always planted in the mountainous area where the natural environment is suitable As the mountain terrain is complex and the distribution of planting plots is scattered， the traditional survey method is difficult to obtain accurate planting area It is of great significance to provide decision support for the conservation and utilization of traditional Chinese medicine resources by studying the method of extraction of Chinese herbal medicine planting area based on remote sensing and realizing the dynamic monitoring and reserve estimation of Chinese herbal medicines In this paper， taking the Peucedanum praeruptorum planted area in Ningguo prefecture of Anhui province as an example， the multispectral remote sensing images that include Landsat8 with a 30 m resolution and Chinamade GF1 with a 16 m resolution were used as data source Since the spectral characteristics of P praeruptorum in the two periods are different from those of other crops， the changes of the images at two stages in the same year could be used to extract the P praeruptorum planted area intercropped in cultivated land Then the texture and spectral characteristics of young pecan trees were used to extract the P praeruptorum planted area intercropped in woodland The results showed that the extracted area of planted P praeruptorum with the original imagery of 30 m spatial resolution and 16 m spatial resolution was 25 63543，24 58543 mu， respectively

[Key words]Landsat8 TM； GF1； Peucedanum praeruptorum in Ningguo； planting area estimation

前胡是一種历史悠久，被广泛应用的常用药材[1]。中药前胡为伞形科前胡属植物白花前胡Peucedanum praeruptorum Dunn的干燥根，具有降气化痰、宣散风热等功效，主要分布于安徽、浙江、湖南、四川等地。安徽省宁国市前胡产量居全国之最，宁国市前胡种植面积的掌握对于全国前胡总量的控制具有举足轻重的作用。

传统中药资源调查一直采用收购量推算、人为主观估计和地面调查相结合，统计结果受主观因素的影响较大[23]。遥感技术具有宏观、动态、快速、准确等优势，决定了遥感技术能被快速应用于农业领域。目前遥感技术在农作物面积估测、单产估测和总产估测等各个环节中均有应用，并取得了较好的效果[47]。因此，将遥感技术手段应用于中药资源监测和调查是目前研究的重要内容。

本文分别利用Landsat8和国产“高分一号”（GF1）遥感影像，以遥感分类技术为手段，通过对影像数据的处理、分析、验证等操作，进行安徽宁国地区前胡种植面积的精确提取，并分析不同空间分辨率的遥感影像对提取结果的影响，以期为前胡资源调查和动态监测、产量估测及趋势预测等提供数据参考，为当地前胡产业的健康发展提供决策支持。endprint

1材料

11研究区域概况宁国市位于安徽省东南部，地势南高北低，东西山川起伏，为天目山山脉和黄山山脉的交汇处，属于皖南山区的红壤丘陵区，地势垂直差异明显，地貌类形多样。宁国市属于北亚热带湿润季风气候区，年平均温度154 ℃，无霜期226 d，年降雨量1 468 mm，日照时数1 989 h。宁国市是野生白花前胡的自然分布中心之一。

12数据选取及预处理由于宁国市前胡的栽培模式是包括大田栽培、与玉米套种、与山核桃套种、与茶树套种、与银杏树套种等，其中以大田栽培、与玉米套种和与山核桃套种3种模式为主。在土地利用方面，大田栽培和玉米套种模式均在耕地，而山核桃套种则是在林地。

境内前胡及主要作物的物候特点如下，前胡：（种子）4月出苗，5月初幼苗，8—9月花期，9—11月果期。玉米：5月初幼苗，植株高10～20 cm，6—10月花果期。山核桃：3—4月长出新叶，4—5月花期，5月初花期，6—9月果期，果实成熟9月。山核桃苗栽培8～10年后方能开花结果。茶：常绿植物，花果期8—11月。毛竹：常绿植物，极少开花。开花后植株即死亡。

因此，本文分2种情况进行前胡种植区域提取。在耕地上与玉米套种模式中，根据宁国市玉米和前胡的物候特点可以看到，在10月中下旬，玉米先于前胡收割，此时2种作物的生长期不重叠，因此利用前胡在10月生长期和次年1月收获期的影像差异与其他作物在此时期影像差异的不同，识别前胡的种植区域。因此本文选用2013年10月13日和2014年1月2日两期Landsat8影像和GF1影像，所用到的参考基准为WGS84，投影为UTM，这个时期避开了影像云层的影响，也与其他作物生长期和收获期错开。

在林地上与山核桃套种模式中，前胡只套种在山核桃幼林中，一旦山核桃长大、长密便不再套种前胡，根据这个特点，可以利用山核桃幼林在影像上的光谱特征和纹理特征提取前胡的种植区域。因此本文分别选取2013年10月13日的Landsat8影像和GF1影像作为数据源，进行宁国林地中前胡种植区域的提取。

数据预处理包括：投影转换、波段合成、辐射校正、几何纠正和影像裁剪。由于Landsat8热红外波段分辨率为120 m，不参与波段组合。以遥感影像为参照，对宁国市行政边界矢量数据进行坐标投影转换，以此结果得到AOI 掩膜，分别对2 期Landsat8影像和2期GF1影像进行裁剪。以宁国市地形图数据为基准，分别对4期影像进行几何精纠正。具体方法为：在遥感影像中选择路路交叉、河流分叉处等12个明显地物点作为地面控制点，应用3次多项式校正模型和最近邻距离重采样模型对 4期影像进行几何精校正，最终的定位精度在1个像元以内。

2结果

21遥感最佳波段组合通过地物在不同波段的差异性，可以有效识别地物。监督分类中训练样本的选取和非监督分类中类别的判定，都要利用目标地物与周围地物的色彩色调差异。但是，遥感影像上地物所呈现的色调特征除与不同的波段有关外，还与波段组合及其显色方式紧密相关。

最佳波段及波段组合选择一般要遵循以下原则：一是所选波段及波段组合的信息量大，二是所选波段组合相关性弱，三是在所选的波段及波段组合内，目标地物与其他地物具有较好的光谱可分离性。在实际应用中，选择的主要方法有相关系数矩阵、方差、最佳指数法（OIF）等。其中由美国查维茨提出的最佳指数法，计算方法简单，易于操作[8]。

OIF= 3i=1Si/3i=1|Rij|（1）

式中的 为第i个波段的标准差，为i，j 2个波段的相关系数。对多波段遥感影像数据，先计算其相关系数矩阵，再分别求出所有可能的3个波段组合对应的OIF。波段组合的3个波段间相关性越小，说明3个波段冗余度越小，所包含的信息量越大。OIF指数越大，说明该组合遥感图像包含的信息量越大，为最优波段组合[9]。

采用Landsat820131013影像为研究数据源，计算各波段的标准差和相关系数（表1）。

将表1中各波段的标准差、相关系数等数值带入公式（1）中计算，即可得出Landsat8TM各波段组合的OIF指数（表2）。

从表2中可以看出，波段组合256，456，567的OIF指数较高，均超过900，而地物提取最佳波段组合必须结合研究区地物光谱特征。从研究区的地物光谱曲线来看（图1），在蓝色（波段2）和绿色（波段3）波段内，地物光谱差异不大；在红色波段（波段4）内，目标地物前胡的光谱反射率差异明显增强，在近红外波段（波段5）内地物反射率存在明显差异。因而认为近红外波段为前胡种植面积提取的必选波段，即波段5。根据相关性小的选择原则，从可见光波段中（TM2，TM3，TM4），从中红外波段中（TM6，TM7）中各选择1个波段与波段组合提取前胡种植面积的最佳波段组合。结合各波段的标准差，各波段间相关系数和指数数据分析，在中红外波段内以TM6所含地物信息量最大，在可见光波段内以TM4信息量最大，因此选择TM4，TM5，TM6组合为Landsat8TM数据提取前胡种植面积遥感信息的最佳波段组合。高分一号（GF1）影像的波段最佳組合选择方法与Landsat8 TM影像的方法一致。通过计算，波段组合432的OIF指数最高，结合地物光谱特征看，波段432对于前胡种植区域提取优于其他组合。因此，选择432为GF1数据源影像提取前胡种植区域的最佳组合。

22典型地物分类Landsat8 影像中，通过目视解译方法可以有效地识别出林地、人工表面、耕地、水体四大类典型地物（图2）。

由于大田栽培和与玉米套种的前胡都是在耕地中，而与山核桃套种的前胡都是在林地中，为进一步进行前胡种植区域的提取，将林地、人工表面和水体三大类进行剔除，得到耕地区域；将水体、耕地和人工表面三大类进行剔除，得到林地区域（图3）。endprint

23耕地中前胡种植面积提取本文利用同一年前胡生长期影像和收获期影像进行变化检测，得到年内变化区域。由于在1 年内人工表面、林地、水体地等地物类型变化并不频繁，作物的生长变化最为显著，所以提取的变化区域主要为作物的种植区域。由前文分析可以知道前胡的变化与其他作物变化特征并不一致，以此来进行年内前胡种植区域的提取。

24林地中前胡种植面积提取通过实地调查可知，前胡只套种在山核桃幼林中，一旦山核桃长大、长密便不再套种前胡；而且几乎所有山核桃幼林都会套种前胡，因为套种前胡对山核桃成长有很多益处，比如防虫，松土，除草等，可以促进山核桃成长。因此，在林地中提取前胡只需把山核桃幼林的区域提取出来即为前胡种植区域。

在遥感影像上，山核桃幼林的纹理特征与光谱特征和其他林地有很大区别。因此，本文根据山核桃幼林的纹理特征和光谱特征进行山核桃幼林面积的提取，从而得到林地中前胡的种植面积。

25不同数据源遥感提取结果对比為了解影像的不同空间分辨率对前胡种植面积提取精度的影响，利用16 m空间分辨率的GF1影像为数据源，使用同样方法，对宁国市前胡种植面积进行提取。

利用30 m Landsat8TM影像为数据源，提取得到的前胡种植区域（图4）。前胡栽培面积在耕地中和林地中分别为15 019222，10 616208亩（1亩≈667 m2），总种植面积共为25 63543亩。

利用16 m GF1影像为数据源，提取得到的前胡种植区域（图5）。前胡栽培面积在耕地中和林地中分别为14 399222，10 186208亩，总种植面积共为24 58543亩。

3结论

本文以用30 m分辨率的Landsat8 TM和16 m分辨率的GF1多光谱遥感影像为数据源，分别研究了利用多时相遥感影像提取宁国市耕地中的前胡种植区域的方法和利用监督分类提取宁国市林地中前胡种植区域的方法。估算结果表明，使用30 m空间分辨率影像提取的前胡种植面积有25 63543亩，使用16 m空间分辨率影像提取的前胡种植面积为24 58543亩。宁国市2013年前胡种植的统计数据为21 400亩，与之相比，16 m空间分辨率的影像提出结果精度较高。该方法可为相关部门摸清前胡种植面积和空间分布情况、监管前胡种植、制定前胡产业政策提供决策支持。

由于前胡种植地块面积较小且分布零碎，导致30 m和16 m分辨率的影像提取精度还不够理想，因此在今后的研究中，可以从以下几方面进行提高前胡面积提取精度的研究。首先，采用米级甚至亚米级的超高分辨率的影像作为数据源来提高前胡面积提取精度；其次，由于本文方法需要人机交互，对样本选取的依赖性较强，如何能够更加智能化、更加稳定地提取前胡种植面积，有待进一步研究；再次，不同分类方法对种植面积的提取精度也有影响，因此通过对比不同分类方法的提取精度，得到提取前胡种植面积的最优方法，是进一步的研究工作。

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[责任编辑吕冬梅]endprint