Vegetation coverage information extraction of mine dump slope in Wuhai City of Inner Mongolia based on visible vegetation index
-
摘要:目的利用可见光植被指数快速准确获取矿山排土场坡面植被盖度，为乌海矿区排土场坡面植被调查提供有效方法。方法选取乌海市典型矿山排土场，通过样方调查法、无人机遥感及可见光植被指数计算筛选适于研究区排土场坡面植被提取的可见光植被指数，并估算其植被盖度，试为排土场坡面植被盖度提取提供新方法。结果结果表明：（1）不同可见光植被指数提取植被效果存在一定差异，其中绿红比值指数（RGRI）和绿蓝比值指数（BGRI）的灰度图中越暗的部分代表植被指数越大，而其他常见可见光植被指数是越亮的部分代表植被指数越大。（2）研究区中不同可见光植被指数灰度图像特征值基本分布在[− 1，1]范围内，由蓝、绿波段构建的归一化绿蓝差异指数（NGBDI）和绿蓝比值指数（BGRI）的灰度图中植被与裸地像元值范围有较大重叠，即存在部分混淆。（3）常见可见光植被指数中，可见光波段差异植被指数（VDVI）可以快速准确提取研究区排土场坡面植被，通过人工目视解译及误差矩阵得到VDVI植被指数提取结果平均识别精度在93.4%，表明VDVI植被指数更加适用于乌海市矿山排土场坡面植被提取，优于其他常见可见光植被指数，利用该方法估算可得研究区坡面植被盖度约20.4%。结论可见光植被指数作为一种非监督分类方法，无需人工选择参考地物即可提取植被，可以作为矿山排土场坡面植被盖度调查的一种新方法，具有广阔的应用前景，同时研究表明VDVI植被指数在提取乌海市矿山排土场坡面植被盖度时具有较高提取精度，对指导当地矿山排土场植被恢复具有实际意义。Abstract:ObjectiveThis paper aims to use visible vegetation index to get the slope vegetation coverage of mine dump quickly and accurately, and to provide an effective method for the vegetation investigation of slope in Wuhai mining area, Inner Mongolia of northern China.MethodThis study selected one of the typical mine dumps in the Wuhai City to choose a suitable visible vegetation index for local research, estimate the dump vegetation coverage, and furthermore try to provide a new method for extracting the dump slope vegetation coverage by means of Quadrat survey, UAV remote sensing and visible vegetation index.Result(1) Different visible vegetation indexes had varied vegetation extraction effects. Among them, the darker part of red-green ratio index (RGRI) and blue-green ratio index (BGRI) represented the larger vegetation index, while the brighter part of other common visible vegetation indexes represented the larger vegetation index. (2) Gray image feature values of different visible vegetation indexes mainly distributed in range of [− 1, 1] in the research area. There was a big overlap of pixel value between vegetation and land in the gray image of normalized green-blue difference index (NGBDI) and BGRI constructed from blue and green bands, which means some partial confusion between them. (3) Visible-band difference vegetation index (VDVI) can extract slope vegetation quickly and accurately among common visible vegetation indices. The average recognition accuracy of VDVI vegetation index was 93.4% by manual visual interpretation and error matrix, showing that VDVI vegetation index could be more suitable for the vegetation extraction on the mine dump in Wuhai City, and was better than the vegetation index of other common visible light. The vegetation coverage of the study area was approximately 20.4% by this method.ConclusionVisible vegetation index, an unsupervised classified method, could be a new method for investigating vegetation coverage of mine dump slope without selecting reference features by people but extract slope vegetation coverage directly and has a broad application prospect. The study also indicates that VDVI shows higher extraction accuracy of extracting vegetation coverage of mine dump slope in the Wuhai City, which means a practical significance to guide the vegetation restoration in local mine dump.
-
Keywords:
- unmanned aerial vehicles /
- visible-bands /
- vegetation index /
- dump /
- Wuhai City
-
植被盖度是表征植被的重要参数，是反映生态环境状况和气候环境的重要指标，同时也能够在一定程度上反映植被的生长状态和生长趋势。目前植被盖度的提取方法主要分为地表实测和遥感测量两种[1]。地表实测方法包括：目测法、样方法、样线法等，易受到区域自然条件的限制，不适合调查较大范围的植被盖度。随着遥感技术的不断进步，卫星遥感已然成为监测和预测植被信息的有效的、重要的工具[2]，目前常见的方法包括高空遥感调查法、低空无人机调查法等。无人机遥感技术的出现从根本上克服了人工地表实测的局限性，提高了植被盖度信息提取的效率，降低了工作成本。同时无人机遥感技术因其灵活性大、可操作性强、图像数据分辨率高等优势弥补了高空遥感调查法存在的诸多不足，在植被盖度调查等方面得到了越来越广泛的应用[3-4]。
近年来已有学者利用无人机遥感技术对植被盖度提取开展了研究[5]，其中将无人机航拍影像波段进行组合构建植被指数的研究较为常见。因为植被指数作为地表植被状况的简单、有效和经验的度量[6]，可以有效地反映植被活力与植被信息，是遥感反演植被叶绿素含量、植被覆盖度、叶面积指数、生物量等生物物理与化学参数的重要技术手段[7]。目前大多数植被指数是基于近红外波段和可见光波段构建的，如常见的归一化差值植被指数（normalized difference vegetation index，NDVI）在植被研究中已有较多的应用[8-10]。但目前多数常见的无人机平台通常搭载可见光相机，难以获取可见光波段以外的近红外波段数据，为此众多国内外学者根据绿色植物在可见光波段的光谱特征，构建了多种可见光植被指数，并尝试利用无人机遥感影像和可见光植被指数进行植被信息提取、植被生物量估算等方面的研究[11-15]。如汪小钦等利用提出的可见光波段差异植被指数 （visible-band difference vegetation index，VDVI）对健康绿色植被信息进行了有效提取[11]。张正健等建立了生物量与多种可见光植被指数的回归模型并对比了不同植被指数模型的生物量估算精度的差异[16]。赵静等通过无人机获取玉米田间可见光图像并选取了差异植被指数VDVI、超绿指数（excess green index，EXG）和归一化绿蓝差异指数（normalized green-blue difference index，NGBDI）对植被覆盖度提取结果进行了分析和比较[17]。
目前基于可见光植被指数的植被盖度提取研究大多是在植物种类较多及生长状况良好的城市、森林、草原及农田等区域，而利用可见光植被指数在自然植被较为稀疏的西北干旱荒漠区开展的植被调查研究相对罕见[18]。同时该区域规划建设有我国重要的煤炭开采基地[19]，煤炭开采过程中形成的典型损毁类型—排土场所造成的土地占压、水土流失、气候污染等严重生态环境问题不断困扰着地区可持续发展，矿山排土场坡面植被盖度快速准确获取方法也展现出迫切的需求。本文选取西北干旱荒漠区典型煤炭开采城市乌海已开展人工植被恢复的典型矿山排土场为研究区，以无人机航拍影像为基础，探索通过多种常见可见光植被指数对矿山排土场坡面植被盖度进行提取，同时筛选提取精度较高的可见光植被指数用以推广应用。以期对当地排土场坡面植被调查提供参考。
1. 研究区概况
研究区位于乌海市海勃湾区东南部（图1），为人工植被恢复年限达2年的美方矿排土场西坡，排土场共8阶，地面堆积高度约150 m。地理坐标为106°54′51″ E，39°34′12″ N，海拔1 344 m。研究区气候干旱降水稀少，属暖温带大陆性气候，年均气温9.2 ℃，年均降水量162 mm，多年平均年蒸发量3 286 mm，接近年均降水的20倍。研究区植被主要为人工建植的草本植物，种类主要包括：紫花苜蓿（Medicago sativa ）、雾冰藜（Bassia dasyphylla）、碱蓬（Suaeda glauca）、沙打旺（Astragalus adsurgens）、狗尾草（Setaria viridis）、沙米（Agriophyllum squarrosum）等，平均盖度较低，生态环境脆弱。
2. 研究方法
2.1 数据获取和处理
2.1.1 航拍影像获取与处理
航拍无人机采用大疆Phantom 4 Advanced，影像传感器为1英寸CMOS，有效像素2 000万，相机焦距9 mm，最长飞行时间约30 min，最大可承受风速10 m/s，可以实时显示飞行高度和GPS信息。本试验航拍相对地面高度为150 m，地面分辨率可达到0.05 m。试验于2018年8月进行，选择适合无人机飞行的晴朗无风天气获取影像，航拍时间在正午附近，以减少因阴影对影像产生的影响。航拍过程中采用悬停定点拍摄，确保照片清晰准确。
2.1.2 影像合成
本试验利用Agisoft Photoscan 1.0.4软件对航拍影像进行拼接合成，并利用ENVI5.3软件对合成的影像进行校正和裁剪，最终可得到研究区排土场坡面正射影像图（图2）。
2.1.3 地面调查
本试验在排土场坡面上选取4个规格为5 m × 5 m的典型样方编号为A、B、C、D（图2），且4个样方分别选在植被盖度存在一定差异的区域。采用人工实地样方调查法对样方内的植被盖度进行计算，对样方内植被与非植被区域进行人工目视划分并记录，积累判别经验。同时利用无人机在所选取4个典型样方地面中心点的正上空相对坡面20 m的高度处进行悬停拍摄获取典型样方的航拍影像数据。人工实地样方调查数据作为无人机航拍影像人工目视解译的重要参考，可以使解译结果更真实地反映地面植被实际盖度状况。
2.2 可见光植被指数计算
目前常见的可见光植被指数主要是基于植被在绿波段反射性较强，在红波段和蓝波段反射性较弱；而裸地在绿波段反射性较弱的特性构建的。目前增强植被与裸地差异对植被区域进行提取的常见可见光植被指数及其形式，详见表1。
表 1 常见的可见光植被指数Table 1. Common vegetation indices of visible bands可见光植被指数
Visible vegetation index全称 Full name 计算公式 Equation 参考文献Reference NGRDI 归一化绿红差异指数
Normalized green-red difference index（G − R）/（G + R） [20] NGBDI 归一化绿蓝差异指数
Normalized green-blue difference index（G − B）/（G + B） [21] EXG 超绿指数
Excess green index2g − r − b [22] EXGR 超绿超红差异指数
Excess green minus excess red indexEXG − 1.4r − g [23] VEG 植被指数
Vegetation indexg/r0.67b0.33 [24] VDVI 可见光波段差异植被指数
Visible-band difference vegetation index（2G − R − B）/（2G + R + B） [11] RGRI 绿红比值指数
Red-green ratio indexR/G [25] BGRI 绿蓝比值指数
Blue-green ratio indexB/G [26] 注：G. 绿光通道；R. 红光通道；B. 蓝光通道；g. 绿光通道标准化结果；r. 红光标准化结果；b. 蓝光标准化结果；Notes: G, green channel; R, red channel; B, blue channel; g, standardization of green channel; r, standardization of red channel; b, standardization of blue channel; g = G/(G + R + B)，r = R/(G + R + B)，b = B/(G + R + B). 可见光植被指数计算在ENVI5.3软件的波段运算工具中完成，其中G、R、B分别对应影像中的绿、红、蓝波段，g、r、b分别对应绿、红、蓝波段的标准化结果。将计算得到的灰度图像通过Otsu方法和双峰直方图法进行阈值分割[27-28]，得到影像中的植被区域。此外，通过对照实地调查样方的植被盖度数据与积累的判别经验，采用人工目视解译航拍影像的方式勾绘样方内植被覆盖区域，以此作为评价可见光植被指数提取效果参考图，同时以监督分类结果作为对比图对不同可见光植被指数的植被提取效果进行比较和筛选。
2.3 目视解译与监督分类
基于ENVI5.3软件对实地调查的4个典型样方中的3个样方（图3中的A-1、B-1、C-1）内的植被进行目视解译（图3中A-2、B-2、C-2）。无人机航拍时的悬停相对高度为20 m，图像实际地面分辨率较高，因此对照实际调查数据与积累的判别经验，利用ENVI5.3软件进行目视解译的植被面积可以真实地反映地面植被的实际盖度状况。在ENVI5.3中对样方影像进行最大似然监督分类结果如图3中的A-3、B-3、C-3所示。
![]()
图 3 目视解译与监督分类结果A-1、B-1、C-1分别为典型样方A、B、C的航拍原始图像；A-2、B-2、C-2分别为典型样方A、B、C的目视解译结果；A-3、B-3、C-3分别为典型样方A、B、C的最大似然监督分类结果。A-1, B-1, C-1 represent original images of quadrat A, B and C, respectively; A-2, B-2, C-2 represent visual interpretation results of quadrat A, B and C, respectively; A-3, B-3, C-3 represent maximum likelihood supervised classification calculating results of quadrat A, B and C, respectively.Figure 3. Results of visual interpretation and supervised classification2.4 精度分析及差异对比
以结合实地调查数据的目视解译图作为参考，将监督分类结果、不同可见光植被指数的植被分割结果进行对比检验，通过计算误差矩阵，得出植被提取精度。
通过选取样方内的典型植被和裸地代表区域，统计植被和非植被地物在红、绿、蓝3个波段中像元的统计特征值（平均值、标准差等）分析研究区排土场坡面植被与裸地在可见光不同波段的像元差异，从而分析不同可见光植被指数提取效果的差异。
2.5 植被盖度信息提取
利用植被识别精度较高的可见光植被指数对排土场坡面植被进行提取，在提取的成果图中，计算图像中植被的像元数量及总像元数量，对排土场坡面植被盖度进行估算。
3. 结果与分析
3.1 植被指数计算与分析
利用表1中的公式计算各可见光植被指数，得到灰度图像（图4），以样方A的计算结果为样例。可以看出不同可见光植被指数提取植被效果不同，各灰度图像间存在差异，但多数可见植被指数可以有效地将植被与非植被进行区分。其中RGRI和BGRI植被指数的灰度图中越暗的区域代表植被指数越大，而其余可见光植被指数灰度图中越亮的区域表示植被指数越大。从图4可以看出VDVI、EXGR等可见光植被指数提取结果中的植被部分较为明显，植被与非植被像元差异较大，而NGBDI、BGRI植被指数的提取结果中植被与非植被在某些区域发生了混淆，提取效果不佳。
为进一步分析各可见光植被指数的植被提取效果，对样方A无人机航拍影像中的植被和裸地分别选择15个具有代表性的感兴趣区统计红、绿、蓝3个可见光波段像元特征值，同时对各可见光植被指数灰度图像取相同的感兴趣区统计像元特征值，以此分析不同地物各波段的像元值差异和像元波动范围（表2）。
表 2 地物在红、绿、蓝波段及各可见光植被指数波段的像元值差异表Table 2. Differences in pixel values in red, green, blue bands and vegetation indices of land cover波段类型 Band type 植被 Vegetation 裸地 Bare land 均值 Mean 标准差 Standard deviation 均值 Mean 标准差 Standard deviation 红光波段像元值 Pixel value for red band 164.470 26.898 212.602 21.997 绿光波段像元值 Pixel value for green band 177.432 27.016 204.327 19.403 蓝光波段像元值 Pixel value for blue band 159.941 30.192 205.148 17.529 BGRI像元值 Pixel value for BGRI 0.900 0.083 1.006 0.042 EXG像元值 Pixel value for EXG 0.063 0.036 −0.015 0.006 EXGR像元值 Pixel value for EXGR −0.750 0.020 −0.821 0.013 NGBDI像元值 Pixel value for NGBDI 0.055 0.046 −0.003 0.020 NGRDI像元值 Pixel value for NGRDI 0.039 0.016 −0.019 0.015 RGRI像元值 Pixels value for RGRI 0.925 0.029 1.039 0.030 VDVI像元值 Pixel value for VDVI 0.046 0.026 −0.011 0.005 VEG像元值 Pixel value for VEG 1.093 0.045 0.973 0.009 由表2可以看出：（1）植被在可见光的绿光波段反射率最大，而裸地则在可见光的红光波段反射率最大；（2）植被与裸地的像元特征值范围在红光波段和蓝光波段有重叠但基本可忽略，而两种地物在绿光波段则呈现出较大部分的重叠，这表明两者易在绿光波段发生混淆造成错分现象，因此仅利用红光和绿光波段或仅利用绿光和蓝光波段构建的可见光植被指数对植被进行提取的结果可能相对较差，因此要综合利用可见光的3个波段；（3）植被在不同可见光植被指数灰度图像中的特征值范围主要在[− 1, 1]范围内，其中NGBDI和BGRI植被指数灰度图像中的植被与裸地像元特征值范围具有较大重叠，这说明仅由蓝光波段和绿光波段构建的BGRI和NGBDI植被指数在提取研究区排土场坡面植被方面表现较差，而其余可见光植被指数图像的植被与裸地像元特征值基本未重叠，能够有效地将植被进行提取。
3.2 阈值分割与植被指数选择
由以上各植被指数灰度图像可知NGBDI和BGRI两个指数表现较差，因此选取其余提取效果较好的EXG、EXGR、NGRDI、RGRI、VDVI、VEG共6种可见光植被指数的灰度图像进行阈值分割并验证提取精度。利用Otsu法和双峰直方图法分割可见光植被指数灰度图像中的植被区域，结果见图5。以目视解译结果作为参考图计算植被提取精度，以监督分类结果作为对比图，分析可见光植被指数提取效果。得到的精度评价如表3。
表 3 4种可见光植被指数分类结果精度评估Table 3. Accuracy evaluation of four kinds of vegetation indices of visible bands% 项目 Item EXG EXGR NGRDI VDVI 监督分类
Supervised
classificationOtsu法
Otsu method双峰直方图法
Histogram methodOtsu法
Otsu method双峰直方图法
Histogram methodOtsu法
Otsu method双峰直方图法
Histogram methodOtsu法
Otsu method双峰直方图法
Histogram method样方A Quadrat A 93.53 95.41 91.80 93.55 88.35 90.14 91.12 95.86 98.93 样方B Quadrat B 61.61 75.89 62.82 83.57 64.31 90.33 61.40 90.98 96.39 样方C Quadrat C 91.27 92.86 85.82 85.87 78.81 81.30 92.22 92.89 96.80 均值 Mean 82.14 88.05 80.15 87.66 77.16 87.26 81.58 93.24 97.37 ![]()
图 5 Otsu法和双峰直方图法分割结果对比图Figure 5. Comparison of different indices by Otsu and histogram threshold methods分析图5结果可知，EXG和VDVI植被指数的植被分割效果较好并与人工目视解译的参考结果较为接近，但两指数提取过程中均出现了一些将裸地错分为植被的现象。EXGR与NGRDI植被指数的分割效果相比于其他指数明显较低，在图中可看出灌溉水管被错分为了植被。对比监督分类结果与人工目视解译参考图可以得出，监督分类提取植被结果与目视解译结果接近，同时相比于常见的可见光植被指数的提取效果更佳，但在部分区域也存在一定错分现象，使得监督分类结果相比于参考结果较大。对比Otsu法和双峰直方图法的植被分割效果可以看出双峰直方图法错分情况较少，尤其是VDVI和EXG指数结果图中效果明显。
在提取VEG和RGRI两个指数图像中的植被过程中，因两指数的灰度直方图不具备双峰特征，且利用Otsu法分割效果较差，因此未在文中呈现两个指数的提取结果。表3为EXG、EXGR、NGRDI和VDVI4种可见光植被指数提取植被结果的精度评估统计。
从表3可以看出，各可见光植被指数中VDVI指数的识别精度最高，平均达到93.24%，EXG指数识别精度也较高，平均达到88.05%，而其他可见光植被指数识别精度相对较低，分割结果存在一定差异。同时对比提取精度可以明显看出：不同可见光植被指数对样方B的植被提取结果要普遍低于样方A和样方C，这在一定程度上说明对于植被盖度较高的样方，可见光植被指数的提取精度有所降低。对比双峰直方图与Otsu分割法也可以看出双峰直方图法的提取精度要普遍高于Otsu法，这可能是由于样方背景较为单调，不受到不同地物因素干扰，灰度图像呈现出较为理想的双峰特征。
根据上述结果认为VDVI指数的表现最佳。
3.3 提取方法适用性检验
为验证VDVI植被指数在提取排土场坡面植被方面的适用性和可靠性，本研究以与样方A、B、C同一时间开展地面调查和无人机航拍的样方D作为验证数据，通过上述方法提取植被信息的计算结果见图6，同时为验证VDVI植被指数提取结果的精度，以人工目视解译结果作为对照，对VDVI提取结果进行精度评估（表4）。
表 4 样方D精度评估表Table 4. Accuracy evaluation of quadrat D分类数据
Classification data双峰直方图法 Histogram method Otsu法 Otsu method 植被Vegetation 非植被
Non-vegetation行总和
Row total用户精度
User accuracy/%植被
Vegetation非植被
Non-vegetation行总和
Row total用户精度
User accuracy/%植被 Vegetation 516 240 25 318 541 558 95.32 385 202 11 971 397 173 96.99 非植被 Non-vegetation 84 415 747 313 831 728 89.85 215 453 760 660 976 113 77.93 列总和 Column total 600 655 772 631 1 373 286 600 655 772 631 1 373 286 生产者精度
Producer accuracy/%85.95 96.72 64.13 98.45 根据样方D精度评估结果，利用双峰直方图法对VDVI植被指数提取结果进行分类后，精度可达到92.01%，Kappa系数为0.8358，而利用Otsu法对VDVI植被指数提取结果进行分类后，精度可达到83.44%，Kappa系数为0.6503。基于以上的试验结果认为VDVI指数可用于提取研究区矿山排土场坡面植被，精度较高。
3.4 排土场坡面植被盖度提取
根据上述研究成果，利用VDVI植被指数对研究区矿山排土场坡面植被盖度进行提取，结果如图7。
![]()
图 7 排土场坡面植被分类结果图Figure 7. Classification results of slope in mine junkyard of the study area由图7可以看出，利用VDVI植被指数可以有效提取矿山排土场坡面植被，提取结果与实际情况相符，坡面植被盖度约20.4%。
4. 讨 论
（1）本文利用可见光植被指数对无人机航拍影像进行植被提取，与传统的地面人工实地调查相比明显提高了工作效率、降低了成本。本文选择西北干旱荒漠区矿山排土场坡面作为研究区可为当地矿山排土场坡面植被调查提供有效方法，也为无人机遥感在矿区开展调查研究展现了广阔的应用前景。本研究数据采集时间为夏季，可以明显分辨出植被区域，并且排土场坡面地物种类较为单一基本上仅包括植被和裸地状态，这可能导致本文的方法仍存在一定局限，尤其对于背景较为复杂的地区或不同季节的排土场坡面植被。但是可见光植被指数作为一种非监督分类方法，无需人工目视判别植被区域、选取训练样本进行监督分类过程，即可快速提取无人机航拍影像中的植被区域，且精度较高，在实际应用过程中仍具有较强的实用性和推广性。
（2）常见的无人机航拍所获取的数据空间分辨率较高可以达到厘米级，对于较小尺度的研究对象而言可以较为真实地反映地表状况。本文中无人机相对样方的飞行高度为20 m，因此所拍摄的影像基本可以反映地表植被状况，同时结合人工实地调查结果及经验进行目视解译得到的植被覆盖区域则可以代表实际样方植被盖度状况。但是工作量较大，不适于对大范围的植被进行人工目视解译。
（3）目前多数可见光植被指数在植被盖度提取方面的应用仍主要集中于植被生长良好且与周围地物差异较大的平原区农田、草地、林地等地物类型[29-30]，而在矿山排土场坡面上应用较少。由研究结果可以看出可见光植被指数同样适用于矿山排土场坡面的植被提取，其中VDVI植被指数的提取效果最佳，这与卞雪等[30]、朱孟等[31]的研究结论一致，而不同地物背景下VDVI能够表现出较好的植被提取效果可能与VDVI植被指数的公式结构相关，其计算公式充分体现了植被在可见光波段的反射特点并考虑了红、绿、蓝3个可见光波段的信息，因此效果更佳。但本研究中，在植被盖度较高的样方植被提取结果中VDVI植被指数提取精度有所下降，这与其他在平原区的农田、草地及林地等研究对象相比有所差异。这可能与研究地区的地物之间特征差异相关，现有研究中有学者将高密度农田中的棉花、玉米、葡萄进行区分和提取[32]，但本文对于排土场坡面的植被盖度较大样方的提取精度则较低。有研究者通过数字高程模型（digital elevation model，DEM）和归一化数字表面模型（normalized digital surface model，nDSM），利用VDVI指数建立了水生植被、草地、灌木、小乔木和乔木等不同植被的分类规则，总体分类精度达到92.08%[33]，可为本文后续提高提取精度研究提供参考。
（4）本研究中，经过VDVI植被指数提取后的灰度图像的直方图有时不具有双峰特征，这与郭震冬等[34]的研究存在类似的问题，针对这种情况本文选择Otsu法进行了阈值分割。在本研究中利用Otsu法分割可见光植被指数灰度图像时，VEG和RGRI两个植被指数分类效果较差，这可能是与两指数的图像直方图特征相关。Otsu法和双峰直方图法对是目前应用较多的阈值分割方法，但在不同地物背景下的植被与裸地的分割阈值并不一定是确定不变的，这可能与拍摄环境、光照条件、阴影、地物种类等因素有一定关系。本文中在提取精度结果显示双峰直方图相对Otsu法较大，这与卞雪等[30]研究中使用双峰直方图法在植被密度较低区域植被信息提取结果不理想的结论存在一定差异。
5. 结 论
本文通过人工实地样方调查、无人机遥感及可见光植被指数计算对乌海市典型人工恢复矿山排土场坡面植被盖度进行提取。主要结论如下：
（1）无人机遥感技术及可见光植被指数计算为乌海市矿山排土场坡面植被盖度调查提供了一种新方法。该方法作为一种非监督分类方法无需人工选择参考地物即可提取植被，效率较高，精度较大，为排土场植被调查研究提供了广阔的应用前景。
（2）研究区不同可见光植被指数灰度图像特征值基本分布在[− 1，1]范围内，其中由蓝、绿波段构建的NGBDI和BGRI植被指数提取结果中，植被与裸地像元特征值出现较大重叠，导致植被与裸地发生部分混淆，不适于研究区排土场坡面植被提取，其他常见可见光植被指数提取结果表现较好。
（3）常见的可见光植被指数中，VDVI植被指数在研究区坡面植被的总体植被识别精度最高，平均精度可达到93.24%，能够以较高的精度分离植被与非植被区域，可以作为矿山排土场无人机航拍影像植被信息提取的有效方法，利用该方法估算研究区矿山排土场坡面植被盖度约20.4%。
-
![]()
图 3 目视解译与监督分类结果
A-1、B-1、C-1分别为典型样方A、B、C的航拍原始图像；A-2、B-2、C-2分别为典型样方A、B、C的目视解译结果；A-3、B-3、C-3分别为典型样方A、B、C的最大似然监督分类结果。A-1, B-1, C-1 represent original images of quadrat A, B and C, respectively; A-2, B-2, C-2 represent visual interpretation results of quadrat A, B and C, respectively; A-3, B-3, C-3 represent maximum likelihood supervised classification calculating results of quadrat A, B and C, respectively.
Figure 3. Results of visual interpretation and supervised classification
![]()
图 5 Otsu法和双峰直方图法分割结果对比图
Figure 5. Comparison of different indices by Otsu and histogram threshold methods
![]()
图 7 排土场坡面植被分类结果图
Figure 7. Classification results of slope in mine junkyard of the study area
表 1 常见的可见光植被指数
Table 1 Common vegetation indices of visible bands
可见光植被指数
Visible vegetation index全称 Full name 计算公式 Equation 参考文献Reference NGRDI 归一化绿红差异指数
Normalized green-red difference index（G − R）/（G + R） [20] NGBDI 归一化绿蓝差异指数
Normalized green-blue difference index（G − B）/（G + B） [21] EXG 超绿指数
Excess green index2g − r − b [22] EXGR 超绿超红差异指数
Excess green minus excess red indexEXG − 1.4r − g [23] VEG 植被指数
Vegetation indexg/r0.67b0.33 [24] VDVI 可见光波段差异植被指数
Visible-band difference vegetation index（2G − R − B）/（2G + R + B） [11] RGRI 绿红比值指数
Red-green ratio indexR/G [25] BGRI 绿蓝比值指数
Blue-green ratio indexB/G [26] 注：G. 绿光通道；R. 红光通道；B. 蓝光通道；g. 绿光通道标准化结果；r. 红光标准化结果；b. 蓝光标准化结果；Notes: G, green channel; R, red channel; B, blue channel; g, standardization of green channel; r, standardization of red channel; b, standardization of blue channel; g = G/(G + R + B)，r = R/(G + R + B)，b = B/(G + R + B). 
下载: 导出CSV
表 2 地物在红、绿、蓝波段及各可见光植被指数波段的像元值差异表
Table 2 Differences in pixel values in red, green, blue bands and vegetation indices of land cover
波段类型 Band type 植被 Vegetation 裸地 Bare land 均值 Mean 标准差 Standard deviation 均值 Mean 标准差 Standard deviation 红光波段像元值 Pixel value for red band 164.470 26.898 212.602 21.997 绿光波段像元值 Pixel value for green band 177.432 27.016 204.327 19.403 蓝光波段像元值 Pixel value for blue band 159.941 30.192 205.148 17.529 BGRI像元值 Pixel value for BGRI 0.900 0.083 1.006 0.042 EXG像元值 Pixel value for EXG 0.063 0.036 −0.015 0.006 EXGR像元值 Pixel value for EXGR −0.750 0.020 −0.821 0.013 NGBDI像元值 Pixel value for NGBDI 0.055 0.046 −0.003 0.020 NGRDI像元值 Pixel value for NGRDI 0.039 0.016 −0.019 0.015 RGRI像元值 Pixels value for RGRI 0.925 0.029 1.039 0.030 VDVI像元值 Pixel value for VDVI 0.046 0.026 −0.011 0.005 VEG像元值 Pixel value for VEG 1.093 0.045 0.973 0.009
下载: 导出CSV
表 3 4种可见光植被指数分类结果精度评估
Table 3 Accuracy evaluation of four kinds of vegetation indices of visible bands
% 项目 Item EXG EXGR NGRDI VDVI 监督分类
Supervised
classificationOtsu法
Otsu method双峰直方图法
Histogram methodOtsu法
Otsu method双峰直方图法
Histogram methodOtsu法
Otsu method双峰直方图法
Histogram methodOtsu法
Otsu method双峰直方图法
Histogram method样方A Quadrat A 93.53 95.41 91.80 93.55 88.35 90.14 91.12 95.86 98.93 样方B Quadrat B 61.61 75.89 62.82 83.57 64.31 90.33 61.40 90.98 96.39 样方C Quadrat C 91.27 92.86 85.82 85.87 78.81 81.30 92.22 92.89 96.80 均值 Mean 82.14 88.05 80.15 87.66 77.16 87.26 81.58 93.24 97.37
下载: 导出CSV
表 4 样方D精度评估表
Table 4 Accuracy evaluation of quadrat D
分类数据
Classification data双峰直方图法 Histogram method Otsu法 Otsu method 植被Vegetation 非植被
Non-vegetation行总和
Row total用户精度
User accuracy/%植被
Vegetation非植被
Non-vegetation行总和
Row total用户精度
User accuracy/%植被 Vegetation 516 240 25 318 541 558 95.32 385 202 11 971 397 173 96.99 非植被 Non-vegetation 84 415 747 313 831 728 89.85 215 453 760 660 976 113 77.93 列总和 Column total 600 655 772 631 1 373 286 600 655 772 631 1 373 286 生产者精度
Producer accuracy/%85.95 96.72 64.13 98.45
下载: 导出CSV
-
[1] 李登科, 范建忠, 王娟. 陕西省植被覆盖度变化特征及其成因[J]. 应用生态学报, 2010, 21(11):2896−2903. Li D K, Fan J Z, Wang J. Change characteristics and their causes of fractional vegetation coverage (FVC) in Shaanxi Province[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2010, 21(11): 2896−2903.
[2] Chen B, Xu G, Coops N C, et al. Changes in vegetation photosynthetic activity trends across the Asia-Pacific region over the last three decades[J]. Remote Sensing of Environment, 2014, 144: 28−41. doi: 10.1016/j.rse.2013.12.018
[3] 韩文霆, 邵国敏, 马代健, 等. 大田玉米作物系数无人机多光谱遥感估算方法[J]. 农业机械学报, 2018, 49(7):134−143. doi: 10.6041/j.issn.1000-1298.2018.07.017 Han W T, Shao G M, Ma D J, et al. Estimating method of crop coefficient of maize based on UAV multispectral remote sensing[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2018, 49(7): 134−143. doi: 10.6041/j.issn.1000-1298.2018.07.017
[4] 虞连玉, 蔡焕杰, 姚付启, 等. 植被指数反演冬小麦植被覆盖度的适用性研究[J]. 农业机械学报, 2015, 46(1):231−239. doi: 10.6041/j.issn.1000-1298.2015.01.033 Yu L Y, Cai H J, Yao F Q, et al. Applicability of vegetation indices to estimate fractional vegetation coverage[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2015, 46(1): 231−239. doi: 10.6041/j.issn.1000-1298.2015.01.033
[5] 孙刚, 黄文江, 陈鹏飞, 等. 轻小型无人机多光谱遥感技术应用进展[J]. 农业机械学报, 2018, 49(3):1−17. doi: 10.6041/j.issn.1000-1298.2018.03.001 Sun G, Huang W J, Chen P F, et al. Advances in UAV based multispectral remote sensing applications[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2018, 49(3): 1−17. doi: 10.6041/j.issn.1000-1298.2018.03.001
[6] 郭铌. 植被指数及其研究进展[J]. 干旱气象, 2003, 21(4):71−75. Guo N. Vegetation index and its advances[J]. Arid Meteorology, 2003, 21(4): 71−75.
[7] 罗亚, 徐建华, 岳文泽, 等. 植被指数在城市绿地信息提取中的比较研究[J]. 遥感技术与应用, 2006, 21(3):212−219. doi: 10.3969/j.issn.1004-0323.2006.03.008 Luo Y, Xu J H, Yue W Z, et al. A comparative study of extracting urban vegetation information by vegetation indices from thematic mapper images[J]. Remote Sensing Technology and Application, 2006, 21(3): 212−219. doi: 10.3969/j.issn.1004-0323.2006.03.008
[8] Groten S M E. NDVI:crop monitoring and early yield assessment of Burkina Faso[J]. Title Remote Sensing, 1993, 14(8): 1495−1515. doi: 10.1080/01431169308953983
[9] Neigh C S R, Tucker C J, Townshend J R G. North American vegetation dynamics observed with multi-resolution satellite data[J]. Remote Sensing of Environment, 2008, 112(4): 1749−1772.
[10] Piao S, Nan H, Hunting F C, et al. Evidence for a weakening relationship between inter annual temperature variability and northern vegetation activity[J/OL]. Nature Communications, 2014, 5: 5018 [2019−09−13]. https://www.nature.com/articles/ncomms6018.
[11] 汪小钦, 王苗苗, 王绍强, 等. 基于可见光波段无人机遥感的植被信息提取[J]. 农业工程学报, 2015, 31(5):152−159. doi: 10.3969/j.issn.1002-6819.2015.05.022 Wang X Q, Wang M M, Wang S Q, et al. Extraction of vegetation information from visible unmanned aerial vehicle images[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2015, 31(5): 152−159. doi: 10.3969/j.issn.1002-6819.2015.05.022
[12] 毛智慧, 邓磊, 贺英, 等. 利用色调—亮度彩色分量的可见光植被指数[J]. 中国图象图形学报, 2017, 22(11):1602−1610. Mao Z H, Deng L, He Y, et al. Vegetation index for visible-light true-color image using hue and lightness color channels[J]. Journal of Image and Graphics, 2017, 22(11): 1602−1610.
[13] 周勇兵, 朱永清. 基于可见光波段的城市航空影像植被提取[J]. 绿色科技, 2016(16):247−250. doi: 10.3969/j.issn.1674-9944.2016.16.097 Zhou Y B, Zhu Y Q. Vegetation extraction in urban aerial image on the basis of visible light wave[J]. Journal of Green Science and Technology, 2016(16): 247−250. doi: 10.3969/j.issn.1674-9944.2016.16.097
[14] 邓继忠, 任高生, 兰玉彬, 等. 基于可见光波段的无人机超低空遥感图像处理[J]. 华南农业大学学报, 2016, 37(6):16−22. doi: 10.7671/j.issn.1001-411X.2016.06.003 Deng J Z, Ren G S, Lan Y B, et al. Low altitude unmanned aerial vehicle remote sensing image processing based on visible band[J]. Journal of South China Agricultural University, 2016, 37(6): 16−22. doi: 10.7671/j.issn.1001-411X.2016.06.003
[15] 丁雷龙, 李强子, 杜鑫, 等. 基于无人机图像颜色指数的植被识别[J]. 国土资源遥感, 2016, 28(1):78−86. doi: 10.6046/gtzyyg.2017.01.12 Ding L L, Li Q Z, Du X, et al. Vegetation extraction method based on color indices from UAV images[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2016, 28(1): 78−86. doi: 10.6046/gtzyyg.2017.01.12
[16] 张正健, 李爱农, 边金虎, 等. 基于无人机影像可见光植被指数的若尔盖草地地上生物量估算研究[J]. 遥感技术与应用, 2016, 31(1):51−62. Zhang Z J, Li A N, Bian J H, et al. Estimating aboveground biomass of grassland in zoige by visible vegetation index derived from unmanned aerial vehicle image[J]. Remote Sensing Technology and Application, 2016, 31(1): 51−62.
[17] 赵静, 杨焕波, 兰玉彬, 等. 基于无人机可见光图像的夏季玉米植被覆盖度提取方法[J]. 农业机械学报, 2019, 50(5):232−240. doi: 10.6041/j.issn.1000-1298.2019.05.027 Zhao J, Yang H B, Lan Y B, et al. Extraction method of summer corn vegetation coverage based on visible light image of unmanned aerial vehicle[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2019, 50(5): 232−240. doi: 10.6041/j.issn.1000-1298.2019.05.027
[18] 张泽民, 吕昌河, 谢苗苗, 等. 基于WorldView 2影像的矿区植被重建效果评估[J]. 生态学报, 2018, 38(4):1301−1310. Zhang Z M, Lü C H, Xie M M, et al. Evaluation of vegetation restoration effects in mining areas based on WorldView 2 images[J]. Acta Ecologica Sinica, 2018, 38(4): 1301−1310.
[19] 赵廷宁, 张玉秀, 曹兵, 等. 西北干旱荒漠区煤炭基地生态安全保障技术[J]. 水土保持学报, 2018, 32(1):1−5. Zhao T N, Zhang Y X, Cao B, et al. Eco-security technology for coal mining bases in the northwestern arid desert regions in China[J]. Journal of Soil and Water Conservation, 2018, 32(1): 1−5.
[20] Gitelson A A, Kaufman Y J, Stark R, et al. Novel algorithms for remote estimation of vegetation fraction[J]. Remote Sensing of Environment, 2002, 80(1): 76−87. doi: 10.1016/S0034-4257(01)00289-9
[21] Hunt E R, Cavigelli M, Daughtry C S T, et al. Evaluation of digital photography from model aircraft for remote sensing of crop biomass and nitrogen status[J]. Precision Agriculture, 2005, 6(4): 359−378. doi: 10.1007/s11119-005-2324-5
[22] Woebbecke D M, Meyer G E, Von Bargen K, et al. Color indices for weed identification under various soil, residue, and lighting conditions[J]. Transactions of the ASAE, 1995, 38(1): 259−269. doi: 10.13031/2013.27838
[23] 孙国祥, 汪小旵, 闫婷婷, 等. 基于机器视觉的植物群体生长参数反演方法[J]. 农业工程学报, 2014, 30(20):187−195. doi: 10.3969/j.issn.1002-6819.2014.20.023 Sun G X, Wang X C, Yan T T, et al. Inversion method of flora growth parameters based on machine vision[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2014, 30(20): 187−195. doi: 10.3969/j.issn.1002-6819.2014.20.023
[24] Hague T, Tillett N D, Wheeler H. Automated crop and weed monitoring in widely spaced cereals[J]. Precision Agriculture, 2006, 7(1): 21−32. doi: 10.1007/s11119-005-6787-1
[25] Verrelst J, Schaepman M E, Koetz B, et al. Angular sensitivity analysis of vegetation indices derived from CHRIS/PROBA data[J]. Remote Sensing of Environment, 2008, 112(5): 2341−2353. doi: 10.1016/j.rse.2007.11.001
[26] Sellaro R, Crepy M, Trupkin S A, et al. Cryptochrome as a sensor of the blue/green ratio of natural radiation in Arabidopsis[J]. Plant Physiology, 2010, 154(1): 401−409. doi: 10.1104/pp.110.160820
[27] Otsu N. A threshold selection method from gray-level histograms[J]. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 1979, 9(1): 62−66. doi: 10.1109/TSMC.1979.4310076
[28] 李了了, 邓善熙, 丁兴号. 基于大津法的图像分块二值化算法[J]. 微计算机信息, 2005, 21(24):76−77. doi: 10.3969/j.issn.1008-0570.2005.24.027 Li L L, Deng S X, Ding X H. Binarization algorithm based on image partition derived from Da-jin Method[J]. Control and Automation, 2005, 21(24): 76−77. doi: 10.3969/j.issn.1008-0570.2005.24.027
[29] 闫利, 莫楠, 费亮, 等. 倾斜影像整体变分模型阴影检测算法改进[J]. 遥感信息, 2017, 32(2):54−59. doi: 10.3969/j.issn.1000-3177.2017.02.009 Yan L, Mo N, Fei L, et al. Improved shadow detection algorithm based on total variation model using oblique images[J]. Remote Sensing Information, 2017, 32(2): 54−59. doi: 10.3969/j.issn.1000-3177.2017.02.009
[30] 卞雪, 马群宇, 刘楚烨, 等. 基于低空可见光谱的植被覆盖率计算[J]. 水土保持通报, 2017, 37(5):270−275. Bian X, Ma Q Y, Liu C Y, et al. Vegetation coverage calculation based on low altitude visible spectrum[J]. Bulletin of Soil and Water Conservation, 2017, 37(5): 270−275.
[31] 朱孟, 周忠发, 赵馨, 等. 基于无人机遥感的喀斯特高原峡谷区火龙果单株识别提取方法[J]. 热带地理, 2019, 39(4):502−511. Zhu M, Zhou Z F, Zhao X, et al. Recognition and extraction method of single dragon fruit plant in plateau-canyon areas based on UAV remote sensing[J]. Tropical Geography, 2019, 39(4): 502−511.
[32] 郭鹏, 武法东, 戴建国, 等. 基于无人机可见光影像的农田作物分类方法比较[J]. 农业工程学报, 2017, 33(13):112−119. doi: 10.11975/j.issn.1002-6819.2017.13.015 Guo P, Wu F D, Dai J G, et al. Comparison of farmland crop classification methods based on visible light images of unmanned aerial vehicles[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2017, 33(13): 112−119. doi: 10.11975/j.issn.1002-6819.2017.13.015
[33] 李莹, 于海洋, 王燕, 等. 基于无人机重建点云与影像的城市植被分类[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(1):149−155. doi: 10.6046/gtzyyg.2019.01.20 Li Y, Yu H Y, Wang Y, et al. Classification of urban vegetation based on unmanned aerial vehicle reconstruction point cloud and image[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2019, 31(1): 149−155. doi: 10.6046/gtzyyg.2019.01.20
[34] 郭震冬, 顾正东, 许盛, 等. 利用无人机技术进行社区植被覆盖率调查[J]. 北京测绘, 2017(5):88−91. Guo Z D, Gu Z D, Xu S, et al. The design and function development of the rural land ownership data processing software[J]. Beijing Surveying and Mapping, 2017(5): 88−91.
-
期刊类型引用(3)
1. 张欢欢，范挺秀，高双成，范丙友，史国安. 2个牡丹切花品种核型、花药形态与花粉特性的比较. 浙江农业学报. 2025(02): 329-337 . 
百度学术
2. 孙榕泽，宋焕芝，蒋珈琦，于晓南. 三倍体芍药品种染色体制片优化和核型分析. 河北农业大学学报. 2024(03): 46-55 . 百度学术
3. 段英姿，客绍英，王晓英，张胜珍，马艳芝. 15个油用紫斑牡丹品种核型及亲缘关系分析. 种子. 2023(07): 96-104 . 百度学术
其他类型引用(0)
计量
- 文章访问数: 2069
- HTML全文浏览量: 873
- PDF下载量: 93
- 被引次数: 3
