基于遥感图像的山地冰川识别方法对比Remote sensing image-based comparison of methods for mountain glacier identification
范慧颖,董武,康宝生,张大奇
摘要(Abstract)：
研究识别山地冰川面积对预测全球气候变化和洪水灾害具有重要意义。在总结国内外山地冰川识别方法的基础上,以各拉丹冬冰川及其周围冰川群作为研究对象,基于有关遥感数据对比分析了目前计算冰川面积的9种主要方法,包括比值法、雪盖指数法(NDSI)、非监督分类方法、监督分类方法、面向对象分类方法和神经网络分类方法,并基于混淆矩阵对这些分类方法进行了精度评价。结果表明:神经网络分类方法的总体分类精度为99.372%,比值法和NDSI的总体分类精度分别为99.370%和99.359%,最大似然分类方法、SVM分类方法和面向对象分类方法的总体分类精度均高于98%,最小距离分类方法的漏分率最高为34.51%,非监督分类方法的漏分率和错分率分别为11.07%和11.31%。试验结果表明:神经网络分类方法的整体冰川提取效果好,可以区分水体、积雪和冰;比值法和NDSI识别裸冰效果好,但无法区分水体和冰。最大似然分类方法、SVM和面向对象分类方法的整体冰川提取效果较好;最小距离分类方法容易将部分冰川区域漏分为非冰川区域;非监督分类方法容易错分冰川区和非冰川区。
关键词(KeyWords)： 遥感图像;山地冰川;识别;对比分析;深度学习
基金项目(Foundation): 国家自然科学基金项目(51769027)
作者(Author): 范慧颖,董武,康宝生,张大奇
DOI: 10.13928/j.cnki.wrahe.2020.05.006
参考文献(References)：
- [1] 刘时银,姚晓军,郭万钦,等.基于第二次冰川编目的中国冰川现状[J].地理学报,2015,70(1):3- 16.
- [2] 李忠勤,王飞腾,李慧林,等.长期冰川学观测引领大陆性和干旱区冰川变化与影响研究[J].中国科学院院刊,2018,33(12):112- 121.
- [3] 牟建新,李忠勤,张慧,等.全球冰川面积现状及近期变化——基于2017年发布的第6版Randolph冰川编目[J].冰川冻土,2018,40(2):238- 248.
- [4] 叶庆华,程维明,赵永利,等.青藏高原冰川变化遥感监测研究综述[J].地球信息科学学报,2016,18(7):920- 930.
- [5] IMMERZEEL W W,LUTZ A F,ANDRADE M.et al.Importance and vulnerability of the world′s water towers[J].Nature,2020,577:364- 369.
- [6] JACOB T,WAHR J,PFEFFER W T,et al.Recent contributions of glaciers and ice caps to sea level rise[J].Nature,2012,482(7386):514- 518.
- [7] SCAMBOS T A,BELL R E,ALLEY R B,et al.How much,how fast?:A science review and outlook for research on the instability of Antarctica\”s Thwaites Glacier in the 21st century[J].Global and Planetary Change,2017,153:16- 34.
- [8] ANDERSON B,LAWSON W,OWENS I.Response of Franz Josef Glacier Ka Roimata o Hine Hukatere to climate change[J].Global and Planetary Change,2008,63(1):1- 30.
- [9] KARGEL J S.Compositional controls on the geological behavior of Icy satellites,and a call for more lab data[C]//AGU Fall Meeting Abstracts.American Geophysical Union,Fall Meeting,2006,(2006):P42B-03.
- [10] 怀保娟,李忠勤,孙美平,等.多种遥感分类方法提取冰川边界探讨——以喀纳斯河源地区为例[J].干旱区研究,2013,30(2):372- 377.
- [11] 仲振维,叶庆华.纳木那尼峰地区冰川信息的综合提取方法[J].冰川冻土,2009,31(4):717- 724.
- [12] 刘梅.高山冰川遥感提取方法研究[J].测绘与空间地理信息,2017(10):145- 148.
- [13] 李成秀,杨太保,田洪阵,等.1990- 2011年西昆仑峰区冰川变化的遥感监测[J].地理科学进展,2013,32(4):548- 559.
- [14] 金姗姗,张永红,吴宏安.基于Landsat TM影像的冰川提取[J].测绘通报,2014(2):76- 79.
- [15] KACHOUIE N N,HUYBERS P,SCHWARTZMAN A.Localization of mountain glacier termini in Landsat multi-spectral images[J].Pattern Recognition Letters,2013,34(1):94- 106.
- [16] 赵军,付杰文,付鹏.雪盖指数法提取积雪范围信息的不确定性研究——以玛纳斯上游地区为例[J].遥感技术与应用,2014,29(2):293- 299.
- [17] 付鹏.不同信息源和方法提取积雪面积的比较研究[D].西安:西北师范大学,2012.
- [18] 张世强,卢健,刘时银.利用TM高光谱图像提取青藏高原喀喇昆仑山区现代冰川边界[J].武汉大学学报·信息科学版,2001,26(5):435- 440.
- [19] MACQUEEN J.Some methods for classification and analysis of multivariate observations[C]//LUCIEN M L C,NEYMAN J.Proceedings of Berkeley Symposium on Mathematical Statistics & Probability.Berkeley,California:University of California Press,1965:281-297.
- [20] 王高峰,张廷斌,张建平,等.遥感影像的冰川信息提取方法对比[J].地理空间信息,2010,8(3):43- 46.
- [21] SIDJAK R W.Glacier mapping of the Illecillewaet icefield,British Columbia,Canada,using Landsat TM and digital elevation data[J].International Journal of Remote Sensing,1999,20(2):273- 284.
- [22] 聂勇,张镱锂,刘林山,等.近30年珠穆朗玛峰国家自然保护区冰川变化的遥感监测[J].地理学报,2010,65(1):15- 30.
- [23] 张继平,刘林山,张镱锂,等.面向对象的极高海拔区水体及冰川信息提取——以珠穆朗玛峰国家级自然保护区核心区为例[J].地球信息科学学报,2011,12(4):517- 523.
- [24] 胡凡盛,杨太保,王晶,等.基于面向对象分类的马兰冰帽变化与气候响应[J].干旱区研究,2017,34(5):1018- 1026.
- [25] 党宇,张继贤,邓喀中,等.基于深度学习AlexNet的遥感影像地表覆盖分类评价研究[J].地球信息科学学报,2017,19(11):1530- 1537.
- [26] CHEN Y,LIN Z,ZHAO X,et al.Deep learning-based classification of hyperspectral data[J].IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing,2014,7(6):2094- 2107.
- [27] ZHAO W,DU S.Spectral-spatial feature extraction for hyperspectral image classification:A dimension reduction and deep learning ap-proach[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2016,54(8):4544- 4554.
- [28] MOU L,BRUZZONE L,ZHU X X.Learning spectral-spatial-temporal features via a recurrent convolutional neural network for change detection in multispectral imagery[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2019,57(2):924- 935.
- [29] 阚希,张永宏,曹庭,等.利用多光谱卫星遥感和深度学习方法进行青藏高原积雪判识[J].测绘学报,2016,45(10):1210- 1221.