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    基于遙感影像的水體提取方法對(duì)比

    2015-02-22 11:41:22潘方博毛鵬磊胡乃勛
    河南科技 2015年22期
    關(guān)鍵詞:密云水庫(kù)波段水體

    潘方博 毛鵬磊 胡乃勛

    (鄭州大學(xué) 水利與環(huán)境學(xué)院,河南 鄭州 450000)

    水是生命之源,地球表面的水域如湖泊、河流、人工水庫(kù)、海等是必不可少的氣候平衡、水循環(huán)以及生態(tài)系統(tǒng)的平衡,對(duì)地球上的生命提供基礎(chǔ)資源。然而陸面水域,受影響的全球尺度的土地利用/覆蓋變化、氣候變化和意想不到的人類活動(dòng)的影響,導(dǎo)致水體不僅形態(tài)特征而且內(nèi)在生化成分也在發(fā)生變化。因此,全面、精確的地表水體的動(dòng)態(tài)分布方面的知識(shí)對(duì)于保護(hù)相關(guān)的水生生物多樣性至關(guān)重要。此外,淹沒(méi)區(qū)的時(shí)空變化的評(píng)估對(duì)于洪水和干旱的建模至關(guān)重要的,有助于保護(hù)濕地的庫(kù)存和農(nóng)產(chǎn)品。然而,由于陸地水體高度動(dòng)態(tài)和不均勻分布的特征,傳統(tǒng)的現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量方式無(wú)法用于此方面的研究[1]。但是,隨著遙感技術(shù)的發(fā)展,人們發(fā)現(xiàn)水體對(duì)于不同的光譜波段會(huì)表現(xiàn)出不同的反射特征,基于此各種水體指數(shù)應(yīng)運(yùn)而生,本文著重于主要探討遙感識(shí)別水體的機(jī)理,進(jìn)而對(duì)比各種水體指數(shù)的提取精度。

    1 研究區(qū)域

    密云水庫(kù)位于京郊密云縣城,水庫(kù)在潮河、白河兩河的主河道上,距北京約100km,是華北地區(qū)最大的水庫(kù)。建庫(kù)這多年來(lái),它為潮白河流域的防洪和北京市城市供水發(fā)揮了重要作用,以密云水庫(kù)為引水源,通向市區(qū)的京密引水渠為北京供水主動(dòng)脈,目前北京城鎮(zhèn)地表水供水量50%以上來(lái)自密云水庫(kù)。[2]但一方面,北京已連續(xù)干旱,水庫(kù)蓄水入不敷出,地下水位持續(xù)下降,平原區(qū)地下水埋深已超過(guò)20米。目前密云水庫(kù)蓄水10億方,僅能滿足一年的城市供水。雖然南水北調(diào)北京段已建成通水,但是北京市缺水狀態(tài)并沒(méi)有得到徹底緩解。另一方面,由于水庫(kù)上游地區(qū)為大陸性季風(fēng)氣候,降雨年內(nèi)分布不均,7、8月份占全年的70%,多為暴雨,但是近年來(lái)隨著厄爾尼諾現(xiàn)象影響,水庫(kù)上游來(lái)水持續(xù)減少,加上北京市人口持續(xù)上升,對(duì)水的需求也在逐漸增加,導(dǎo)致水體面積一直在減少。

    2 水體遙感識(shí)別機(jī)理

    在利用遙感數(shù)據(jù)和模型提取遙感專題信息時(shí),應(yīng)從簡(jiǎn)單到復(fù)雜,從單知識(shí)、單模型的應(yīng)用到多知識(shí)、多模型的集成應(yīng)用,從單數(shù)據(jù)的使用到多數(shù)據(jù)的綜合使用。但是遙感專題信息大都提取基于光譜知識(shí),因此光譜知識(shí)是遙感專題信息提取中最重要的知識(shí)。

    衛(wèi)星遙感影像記載了地物對(duì)電磁波的反射信息及地物自身向外的輻射信息。相對(duì)于其他地物而言, 在大部分遙感傳感器的波長(zhǎng)范圍內(nèi), 水體總體呈現(xiàn)出較弱的反射率,具體表現(xiàn)為在可見(jiàn)光的波長(zhǎng)范圍里(480~580 nm, 相當(dāng)于TM /ETM +的Band 1和Band 2) , 其反射率約為4% ~5% ,到了580 nm處,則下降為2% ~3%; 當(dāng)波長(zhǎng)大于740 nm時(shí), 幾乎所有入射能量均被水體吸收 。清澈水在不同波段的反射率由高到低可近似表示為: 藍(lán)光> 綠光> 紅光> 近紅外> 中紅外。由于水體在近紅外及中紅外波段(740~2500nm, 相當(dāng)于TM /ETM +的Band 4, Band 5和Band 7) 具有強(qiáng)吸收的特點(diǎn),而植物、土壤、建筑物等在這一波長(zhǎng)范圍內(nèi)則具有較高的反射性,因此這一波長(zhǎng)范圍可被用來(lái)區(qū)分水體與土壤、植被和建筑物等其他地物。本項(xiàng)目通過(guò)對(duì)典型地物進(jìn)行提取統(tǒng)計(jì),得到各典型地物的亮度值的平均值,結(jié)果統(tǒng)計(jì)如下:

    3 水體指數(shù)研究現(xiàn)狀

    目前從遙感影像上提取水體的方法大體上可以分為以下幾種:?jiǎn)尾ǘ畏?、多波段法、監(jiān)督分類法和決策樹法[3]。單波段法主要選取遙感影像中的近紅外波段并輔于閾值來(lái)提取水體,通過(guò)分析圖像各波段水陸交界處的地表反射率值,確定閾值來(lái)區(qū)分水體和其它地物。多波段法則主要利用多波段的優(yōu)勢(shì)綜合提取水體信息,并可分為譜間關(guān)系法和比值法。譜間關(guān)系法多為國(guó)內(nèi)外學(xué)者如周成虎院士等所采用[4]。比值法主要是采用各種水體指數(shù)進(jìn)行水體提取,水體指數(shù)方法有以下幾種:為了削弱植被土壤等非水體因素的影響,Mcfeeters提出了歸一化差異水體指數(shù)NDWI(Normalized Difference Water Index)[5],其在水體提取上有所改善,但在城區(qū)的水體提取中仍?shī)A雜大量的雜質(zhì)信息。徐涵秋在NDWI方法的基礎(chǔ)上,利用Landsat TM短波紅外波段(TM5)代替近紅外波段(TM4),提出了改進(jìn)歸一化差異水體指數(shù)MNDWI(Modified Normalized Difference Water Index)[6],MNDWI能夠減弱土壤和建筑物的影響,較好地提取水體信息。閆霈等利TM影像的綠光波段(TM2)近紅外波段(TM4) 和中紅外波段(TM5) 構(gòu)建了增強(qiáng)型水體指數(shù)EWI(Enhanced Water Index) [7]提取了半干旱地區(qū)的水系信息,但該指數(shù)的創(chuàng)建忽略了大氣因素的影響;此外,徐涵秋驗(yàn)證了無(wú)論遙感影像是否經(jīng)過(guò)大氣校正,都能很好地對(duì)水體進(jìn)行提取[8]。曹榮龍等人在分析水體、植被和土壤三種地物類型光譜特性的基礎(chǔ)上,構(gòu)建一種新的水體指數(shù)RNDWI(Revised Normalized Difference Water Index)[9],能夠剔除山體陰影的影響,并利用該指數(shù)準(zhǔn)確地提取密云水庫(kù)水陸邊界。丁鳳結(jié)合水體在近紅外和中紅外波段同時(shí)具有強(qiáng)吸收的特點(diǎn),提出NWI(New Water Index)[10] 新型水體指數(shù),NWI可以部分消除由太陽(yáng)高度角、地形、陰影和大氣條件等帶來(lái)的影響,其精度很高。肖艷芳等利用TM/ETM+影像的藍(lán)綠波段(TM1) 和中紅外波段(TM7) 構(gòu)造了一種新型水體指數(shù)NEW[11],該指數(shù)在不但能夠很好提取自然水體,還能夠可以消除地形差異的影響,從而解決了水體信息中含有陰影的問(wèn)題。

    4 研究?jī)?nèi)容和技術(shù)現(xiàn)狀

    本文數(shù)據(jù)選用目前應(yīng)用最為廣泛的landsat系列衛(wèi)星的ETM+影像(所得圖像已經(jīng)過(guò)大氣校正、幾何校正和一些增強(qiáng)處理,可以直接使用)作為數(shù)據(jù)源來(lái)研究水體提取效果,其過(guò)境時(shí)間為2015年04月(path-123 row-32)。本文綜合總結(jié)的水體信息提取的方法,NDWI、MNDWI、NWI、EWI、RNDWI、NEW。

    使用ENVI 5.0的Band Math模塊分別按照各水體指數(shù)模型進(jìn)行運(yùn)算,并運(yùn)算后數(shù)據(jù)拉伸為-255—255的影像,利用ArcGIS10.2的Reclassified模塊對(duì)影像進(jìn)行二值處理;根據(jù)設(shè)置好的AOI將數(shù)據(jù)截取為密云庫(kù)區(qū)和城區(qū)水系兩部分,統(tǒng)計(jì)出庫(kù)區(qū)的像素值后根據(jù)分辨率計(jì)算出庫(kù)區(qū)的水域面積;對(duì)截取出的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,分析這幾種水體信息提取方法的優(yōu)劣性和現(xiàn)實(shí)性。

    水體指數(shù)模型創(chuàng)建的基本原理就是在多光譜波段內(nèi),將所研究地物最強(qiáng)反射波段置于分子,將最弱的置于分母,通過(guò)比值運(yùn)算進(jìn)一步擴(kuò)大二者的差距,使研究地物在新生成的影像上得到最大的亮度,而其它背景地物則普遍被抑制,從而達(dá)到突出研究地物的目的。水體指數(shù)模型通常采用歸一化處理,使其數(shù)值范圍統(tǒng)一到-1~1之間。水體指數(shù)模型利用比值計(jì)算快速提取水體信息。以下為NDWI、MNDWI、RNDWI、EWI、NWI、NEW 6種水體指數(shù)模型的計(jì)算公式:

    其中,C為拉伸系數(shù),這里一般取100,Band1為TM影像藍(lán)光波段, Band2為TM影像綠光波段,Band3為TM影像紅光波段,Band4為TM影像近紅外光波段,Band5為TM影像短紅外光波段,Band7為TM影像中紅外光波段[12]。

    將影像經(jīng)過(guò)大氣校正后,進(jìn)行波段運(yùn)算,從影像上顯示可知,水體指數(shù)NDWI提取精度很差,MNDWI、EWI、RNDWI、NWI、NEW 5種都能很好的提取水體,其影像結(jié)果如下:

    利用 NDWI、MNDWI、RNDWI、EWI、NWI、NEW 水體指數(shù)模型提取密云水庫(kù)水體,發(fā)現(xiàn)除MNDWI外的方法都能較準(zhǔn)確地提取水陸邊界。本研究通過(guò)目視解譯分辨率為2.5 m的高分二號(hào)影像,利用ArcGIS10.2軟件勾繪出水陸邊界,并統(tǒng)計(jì)水庫(kù)水面面積。把目視解譯面積值作為水庫(kù)水面面積的真值(這里我們以統(tǒng)計(jì)出的像元個(gè)數(shù)來(lái)計(jì)算面積,面積 = 像元個(gè)數(shù) * 900),分別計(jì)算上述6種方法的相對(duì)誤差((測(cè)量值-真值)/真值*100%),如表1。(注:本項(xiàng)目為了減免目視解譯時(shí)人為因素干擾,讓三名解譯人員分別分三次進(jìn)行目視解譯,然后對(duì)九個(gè)解譯值取平均,并將其作為最后的真值處理。)

    表1 各種水體指數(shù)面積統(tǒng)計(jì)表

    基于表1和圖a、b、c、d、e、f、h可以看出,水體指數(shù)NDWI提取精度十分差,特別是對(duì)于水陸邊界較平緩,水體中懸浮質(zhì)太多的水體,水體指數(shù)NDWI對(duì)其水陸邊界的區(qū)分度很差,基本上不能用于解譯這種復(fù)雜水體的水陸邊界,因此在日常這種水體提取時(shí)可以不用考慮此方法;此外的5種水體指數(shù)MNDWI、RNDWI、EWI、NWI、NEW都能很好的提取水體,其精度都在95%以上,相比較于目視解譯精度而言基本上可以代替,它們精度的高低為NWI、EWI、RNDWI、MNDWI、NEW。

    5 結(jié)語(yǔ)

    通過(guò)對(duì)比,水體指數(shù)NWI對(duì)于復(fù)雜水體的提取精度很高,基本上可以代替目視解譯結(jié)果,除水體指數(shù)NDWI外的其它4種水體指數(shù)都能很好的提取水體。對(duì)遙感圖像進(jìn)行水體提取時(shí),由于水陸交界處水位較低,而且水中往往雜質(zhì)比較多,是該部分水體反射率發(fā)生變化,所以嚴(yán)重影響遙感影像中水體邊界的解譯[13],這也是目前遙感解譯所急需解決的問(wèn)題,各種水體指數(shù)對(duì)這種情況區(qū)分度都比較低;另外,在實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn),由于所處理的影像是5月份的,植被顏色比較深,其光譜特征和部分水體類似,因此在進(jìn)行水體指數(shù)運(yùn)算后,進(jìn)行閾值分析時(shí),無(wú)法避免會(huì)將其分類為水體。還有TM影像的分辨率為30 * 30,導(dǎo)致一些細(xì)小的河流無(wú)法提取。以后基于遙感影像的水體提取應(yīng)該以高光譜、高分辨率影像為基礎(chǔ),實(shí)現(xiàn)水體信息提取的智能化,自動(dòng)化。

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    [2] 左春剛,黃詩(shī)峰,楊海波,李小濤. 密云水庫(kù)水源地多時(shí)相遙感監(jiān)測(cè)與分析[J]. 中國(guó)水利水電科學(xué)研究院學(xué)報(bào).2007(03).

    [3] 吳際通,譚偉,喻理飛. 基于TM/ETM+ 影像的不同水體指數(shù)對(duì)比研究[J].測(cè)繪科學(xué).2013,38(4):193-195.

    [4] 杜云艷,周成虎.水體的遙感信息自動(dòng)提取方法.遙感學(xué)報(bào),1998,2(4):264~269.

    [5]McFeeters Sk.The use of the Normalized Difference Water Index (NDWI) in the delineation of open water features [J].International Journal of Remote Sensing.1996,17(7):1425-1432.

    [6] 徐涵秋. 利用改進(jìn)的歸一化差異水體指數(shù)(MNDWI)提取水體信息的研究[J].遙感學(xué)報(bào).2005,9(5):589-595.

    [7]閆霈,張友靜,張?jiān)?利用增強(qiáng)型水體指數(shù)(EWI)和GIS去噪音技術(shù)提取半干旱地區(qū)水體信息的研究[J].地理信息科學(xué),2008,10(6):776-780.

    [8]徐涵秋.從增強(qiáng)型水體指數(shù)分析遙感水體指數(shù)的創(chuàng)建[J].地理信息科學(xué).2008,10(6):776-780.

    [9]曹榮龍,李存軍,劉良云等.基于水體指數(shù)的密云水庫(kù)面積提取及變化檢測(cè)[J].測(cè)繪科學(xué).2008,33(2):158-160.

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