基于MODIS數(shù)據(jù)的水體超分辨率制圖——以丹江口水庫(kù)為例

鄭東博， 凌 峰， 李曉冬， 張一行， 杜 耘

(1.中國(guó)科學(xué)院 測(cè)量與地球物理研究所， 武漢 430077； 2.中國(guó)科學(xué)院大學(xué)， 北京 100049)

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基于MODIS數(shù)據(jù)的水體超分辨率制圖
——以丹江口水庫(kù)為例

鄭東博1，2， 凌 峰1*， 李曉冬1， 張一行1，2， 杜 耘1

(1.中國(guó)科學(xué)院 測(cè)量與地球物理研究所， 武漢 430077； 2.中國(guó)科學(xué)院大學(xué)， 北京 100049)

遙感數(shù)據(jù)是提取水體信息的常用數(shù)據(jù)，實(shí)際應(yīng)用中，中、高分辨率空間數(shù)據(jù)能夠以較高精度提取水體信息，但由于時(shí)間分辨率較低，難以有效監(jiān)測(cè)水體的動(dòng)態(tài)變化過程.以MODIS(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer)為代表的低空間分辨率遙感數(shù)據(jù)時(shí)間分辨率高，在全球大范圍快速提取水體及水體動(dòng)態(tài)變化監(jiān)測(cè)中具有重要意義，但是受其空間分辨率較低的限制，提取的水體信息精度不高.針對(duì)該問題，該文提出了一種針對(duì)MODIS數(shù)據(jù)的水體超分辨率制圖方法.該方法首先利用MODIS數(shù)據(jù)MOD09Q1產(chǎn)品的1、2波段，通過線性混合像元分解，得到水體豐度圖；然后利用MODIS數(shù)據(jù)MOD09A1產(chǎn)品的2、4波段，計(jì)算得到水體歸一化指數(shù)，對(duì)水體豐度圖進(jìn)行后處理以減少混合像元分解誤差；最后以修正后的水體豐度圖為輸入，建立超分辨率制圖模型，從而得到最終的高空間分辨率水體分布圖.將上述方法應(yīng)用于丹江口水庫(kù)，并與利用Landsat-8/OLI數(shù)據(jù)提取的水體分布圖進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果表明，相對(duì)于傳統(tǒng)像元尺度的水體制圖結(jié)果而言，通過超分辨率制圖得到的水體制圖結(jié)果精度更高，不僅能夠更好的保留水體空間分布特征，提取的水體面積也更加準(zhǔn)確.基于MODIS數(shù)據(jù)利用超分辨率制圖方法對(duì)丹江口水庫(kù)進(jìn)行水體提取，完成了2014年12個(gè)月丹江口水體面積變化圖.超分辨率制圖可以獲得具有Landsat空間分辨率和MODIS時(shí)間分辨率的水體制圖結(jié)果，實(shí)現(xiàn)對(duì)丹江口水庫(kù)的高時(shí)空分辨率的水域變化監(jiān)測(cè).

超分辨率制圖； 水體提取； 空間相關(guān)性； 遙感； 丹江口水庫(kù)

湖泊、水庫(kù)等大型水體與人類生產(chǎn)生活息息相關(guān)[1]，對(duì)流域生態(tài)環(huán)境、洪澇災(zāi)害以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展等方面都有著重要影響[2].快速準(zhǔn)確的水體監(jiān)測(cè)在洪澇災(zāi)害監(jiān)測(cè)評(píng)估、水土流失調(diào)查、水庫(kù)泥沙淤積調(diào)查以及水資源和水環(huán)境調(diào)查等方面都有著重要的意義.當(dāng)前，遙感技術(shù)已經(jīng)成為提取水體信息以及監(jiān)測(cè)水體動(dòng)態(tài)變化的主要手段.在實(shí)際應(yīng)用中，可以利用不同遙感數(shù)據(jù)來提取水體信息如SPOT5[3]、ALOS[4]、GF_1[5]等高空間分辨率遙感影像；Landsat TM， ETM，OLI[6]等中空間分辨率遙感影像；MODIS、FY3A/MERSI[7]等低空間分辨率高光譜遙感影像，水體制圖結(jié)果也與所采用遙感數(shù)據(jù)的時(shí)間、空間分辨率密切相關(guān).而其中Landsat數(shù)據(jù)是目前最為常用的中分辨率遙感數(shù)據(jù)，可以通過光譜分類、單波段閾值、多波段譜間關(guān)系、水體指數(shù)[8]等多種方法來進(jìn)行水體信息提取，例如，李均力等[9]利用Landsat TM數(shù)據(jù)，通過“全域-局部”分步迭代水體信息提取法，完成了大范圍的冰川湖泊制圖；Li等[10]基于Landsat數(shù)據(jù)比較了多種不同水體指數(shù)在長(zhǎng)江流域中游3個(gè)研究區(qū)的水體提取精度；吳川[11]等利用Landsat數(shù)據(jù)提取了2002至2011年的丹江口水庫(kù)水體變化信息；Lobo[12]利用Landsat數(shù)據(jù)分析1973至2013年淘金活動(dòng)對(duì)亞馬遜流域水體年際變化的影響.一般來說，利用 Landsat數(shù)據(jù)可以獲取較高空間分辨率的水體信息，但由于其時(shí)間分辨率較低(16 d)，加上受云的影響，難以進(jìn)行高時(shí)間精度的水體動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè).另外一種目前常用于水體提取的遙感數(shù)據(jù)是MODIS (Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer，中分辨率成像光譜儀)數(shù)據(jù)，相對(duì)于Landsat數(shù)據(jù)而言，MODIS數(shù)據(jù)具有時(shí)間分辨率高的優(yōu)點(diǎn)，可以滿足高時(shí)間分辨率的水體動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，但是，MODIS數(shù)據(jù)的空間分辨率較低(最高只有250 m)，導(dǎo)致水體制圖結(jié)果精度較差，極大限制了該數(shù)據(jù)的實(shí)際應(yīng)用[11，13].

考慮到高時(shí)間分辨率在水體信息提取中的重要性，很多學(xué)者提出了不同方法來提高M(jìn)ODIS數(shù)據(jù)的水體提取精度.Ma等[14]利用MODIS 數(shù)據(jù)第一波段和第二波段，通過設(shè)定反射率閾值，結(jié)合計(jì)算得到的植被覆蓋指數(shù)，提出了一種基于線性關(guān)系的水體混合像元分解方法；劉晨洲等[15]基于MODIS反射率數(shù)據(jù)，提出了一種改進(jìn)的線性混合像元分解方法來提高水體豐度計(jì)算精度；Sun等[16]綜合線性混合像元分解和決策樹算法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)MODIS數(shù)據(jù)的水體豐度提??；陳亮等[17]在混合像元分解基礎(chǔ)上，通過進(jìn)一步分析水體邊界像元的水體豐度特征，對(duì)水體邊界像元面積進(jìn)行修正，提高了水體面積的提取精度.利用上述混合像元分解方法，可以有效提取MODIS數(shù)據(jù)每個(gè)像元中的水體面積比例，較好地克服水體面積提取時(shí)由于數(shù)據(jù)空間分辨率低而導(dǎo)致的混合像元問題.但是，上述方法僅能獲取的水體豐度圖，而無法確定混合像元中水體的準(zhǔn)確空間分布，水體制圖結(jié)果仍然存在空間不確定性.

超分辨率制圖作為混合像元分解的后處理方法，能夠確定混合像元中亞像元的空間位置分布[18]，是解決混合像元分解結(jié)果空間不確定性的有效方法.該方法一般以遙感數(shù)據(jù)混合像元分解后得到的各地物豐度圖為輸入，結(jié)合地物的空間分布特征來獲取亞像元尺度上的高空間分辨率地物分類圖[19-20].超分辨率制圖在水體信息提取上也得到了一定的應(yīng)用，張洪恩等[21]在混合像元分解的基礎(chǔ)上，基于地物空間分布相關(guān)性，利用循環(huán)迭代方法實(shí)現(xiàn)了對(duì)湖泊的超分辨率制圖；Ling[22]和Gao等[23]在超分辨率制圖中引入DEM(Digital Elevation Model，數(shù)字高程模型)實(shí)現(xiàn)了水體邊界的高精度提?。籐i等[24]提出一種基于超分辨率制圖技術(shù)的離散粒子群優(yōu)化算法有效的提高了洪水災(zāi)害制圖的精度.但是，已有研究大都關(guān)注于超分辨制圖算法本身，而沒有考慮混合像元分解結(jié)果誤差對(duì)最終超分辨率制圖結(jié)果的影響，在很大程度上限制了超分辨率水體制圖的實(shí)際應(yīng)用效果.

針對(duì)上述問題，本文提出了一種針對(duì)MODIS數(shù)據(jù)的水體超分辨率制圖方法，該方法通過水體豐度圖進(jìn)行后處理以減少噪聲干擾，并通過建立一個(gè)考慮分解誤差影響的超分辨制圖模型，進(jìn)一步減小水體分解誤差的影響，從而有效提高最終的水體超分辨率制圖效果.

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)預(yù)處理

本文以丹江口水庫(kù)為研究區(qū)域，丹江口水庫(kù)位于地處漢江上游(32°36′N～33°48′N，110°59′E～111°49′E)，地處豫、鄂、陜?nèi)〗唤缣帲珊本硟?nèi)的漢江庫(kù)區(qū)和河南境內(nèi)的丹江庫(kù)區(qū)兩大部分組成，丹江口水庫(kù)水面最寬處東西距離超過20 km，最窄處不足300 m.丹江口水庫(kù)作為南水北調(diào)中線工程的水源地，其動(dòng)態(tài)變化對(duì)流域內(nèi)的航運(yùn)、水質(zhì)、農(nóng)業(yè)灌溉[25]、工業(yè)生產(chǎn)以及城市發(fā)展等方面都有著重要作用[26]，直接影響流域內(nèi)的可持續(xù)發(fā)展[27].

MODIS數(shù)據(jù)具時(shí)間分辨率高、獲取免費(fèi)和應(yīng)用廣泛的優(yōu)點(diǎn)，利用MODIS數(shù)據(jù)可以對(duì)水體進(jìn)行周期性的監(jiān)測(cè).通過美國(guó)地質(zhì)調(diào)查局官方網(wǎng)站(http://earthexplorer.usgs.gov/)獲取MODIS數(shù)據(jù)：選擇2014年度15幅MODIS Terra衛(wèi)星數(shù)據(jù)250 m地表反射率8 d合成產(chǎn)品(MOD09Q1，包括1、2波段)和500 m分辨率地表反射率8 d合成產(chǎn)品(MOD09A1，包括1～7波段)為待處理原始數(shù)據(jù).通過MRT(MODIS Reprojection Tool)工具將MODIS數(shù)據(jù)由Sinusoidal投影轉(zhuǎn)換為UTM投影(Universal Transverse Mercator Projection)，并利用最鄰近法將MODIS數(shù)據(jù)空間分辨率重采樣到240 m(目的是與空間分辨率為30 m的Landsat-8/OLI數(shù)據(jù)形成整數(shù)倍關(guān)系).為對(duì)超分辨率定位結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，選擇與2014年1月21日的MOD09Q1和MOD09A1的數(shù)據(jù)產(chǎn)品同時(shí)相的Landsat 8衛(wèi)星數(shù)據(jù)為驗(yàn)證數(shù)據(jù).通過美國(guó)地質(zhì)調(diào)查局官方網(wǎng)站(http://earthexplorer.usgs.gov/)獲取Landsat-8 /OLI數(shù)據(jù)，以丹江口區(qū)域?yàn)榛鶞?zhǔn)選取2014年1月21日LANDSAT-8/OLI數(shù)據(jù)中的9個(gè)波段作為研究區(qū)參考數(shù)據(jù)，其空間分辨率為30 m，投影為UTM.經(jīng)過投影轉(zhuǎn)換、配準(zhǔn)等預(yù)處理后的Landsat-8/OLI數(shù)據(jù)、MOD09Q1數(shù)據(jù)和MOD09A1數(shù)據(jù)如圖1所示.

2 模型與方法

2.1水體豐度提取

以MOD09Q1和MOD09A1數(shù)據(jù)為輸入，本文分別通過端元選取，光譜分解以及豐度修正后處理3個(gè)步驟獲取水體的豐度數(shù)據(jù).首先，采用人工選取端元感興趣區(qū)的方法在MOD09Q1數(shù)據(jù)中分別選取水體和非水體兩種圖像端元，獲得影像端元數(shù)據(jù)后，利用線性混合像元分解方法獲得水體以及非水地物的豐度圖，最后利用MOD09A1數(shù)據(jù)對(duì)豐度圖進(jìn)行后處理以減小誤差.

圖1 丹江口影像數(shù)據(jù)(a)丹江口庫(kù)區(qū)Landsat-8 /OLI數(shù)據(jù)第3波段(30 m)；(b)丹江口庫(kù)區(qū)MOD09Q1產(chǎn)品數(shù)據(jù)第2波段(240 m); (c)丹江口庫(kù)區(qū)MOD09A1產(chǎn)品數(shù)據(jù)第2波段(480 m)Fig.1 The image data in Panjiangkou Resenvoir(a) The third band of Landsat-8/OLI data in Danjiangkou Reservoir;(b) The second band of MOD09Q1 in Danjiangkou Reservoir;(c) The second band of MOD09A1 in Danjiangkou Reservoir

線性混合像元分解是混合像元分解領(lǐng)域應(yīng)用最為廣泛的方法[28]，其基本原理為：遙感圖像中的像元在某一光譜波段的反射率是由構(gòu)成該像元的每種基本地物(端元)反射率與該地物所占像元面積比例(豐度)為權(quán)重系數(shù)的線性組合，其公式表示如下：

(1)

其中，i=1，2，…，I，表示波段數(shù)，j=1，2，…，J，表示端元數(shù).ri為混合像元在第i個(gè)波段的反射率，aij為第i個(gè)波段第j個(gè)端元的反射率，xj為該像元第j個(gè)端元的豐度，ei為第i個(gè)波段的誤差.該方程受兩個(gè)條件約束：每個(gè)端元的豐度即xj介于0與1之間；混合像元內(nèi)各端元的豐度之和等于1.地物端元豐度通過限定最小二乘法求解[29-30].

利用混合像元分解得到水體和非水體的豐度圖如圖2(a)所示.圖2(a)中，在山體陰影處，水體豐度明顯大于0，這是由于輸入混合像元分解的MOD09Q1數(shù)據(jù)只有兩個(gè)波段信息，難以將反射率低的山體陰影與水體準(zhǔn)確區(qū)分開來.為了減輕水體豐度圖中山體陰影噪聲的影響，需要對(duì)混合像元分解得到的水體豐度圖進(jìn)行約束修正.

圖2 水體豐度圖與歸一化水體指數(shù)圖(a)基于混合像元分解得到水體豐度圖(240 m)；(b)基于MDOIDS數(shù)據(jù)的歸一化水體指數(shù)結(jié)果圖(480 m)；(c)在混合像元分解基礎(chǔ)上基于NDWI修正后的水體豐度圖(240 m)Fig.2 The water fraction and the NDWI(a) The water fraction based on linear spectral unmixing；(b) The NDWI based on MODIS data ;(c) The water fraction based on linear spectral unmixing and NDWI

2.2超分辨率制圖

根據(jù)超分辨率制圖模型中輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)的空間尺度關(guān)系，輸入的每一個(gè)低空間分辨率像元(m，n)對(duì)應(yīng)輸出結(jié)果中z×z的亞像元集合V，因此，低空間分辨率像元(m，n)中類別為c的亞像元所占粗像元的豐度可以表示為：

(2)

式中，xmn，v代表粗像元(m，n)中的第v個(gè)亞像元，當(dāng)xmn，v代表第c種地物時(shí)，φ(xv=c)=1，若代表其它地物，則φ(xv=c)=0.

(3)

豐度誤差Efraction可以用來表示原始影像和超分辨率制圖結(jié)果在地物豐度上的匹配程度，原始影像豐度和超分辨率制圖結(jié)果的地物豐度越接近，則Efraction的值越小.

地物的空間分布特征可以通過空間相關(guān)性Espatial來度量[32]：

(4)

(5)

(6)

其中，δ(xp，xq)代表亞像元xp與其周邊亞像元xq的空間相關(guān)關(guān)系，若兩者類別相同，δ(xp，xq)取值0，否則取1.w代表亞像元空間鄰域的大小.φn為距離權(quán)重函數(shù)，d(xp，xq)表示像元xp和xq之間的歐式距離.

超分辨率制圖一般可以轉(zhuǎn)換為一個(gè)多目標(biāo)優(yōu)化問題，即高分辨率地物分類圖滿足地物豐度約束，同時(shí)保證地物空間相關(guān)性最大.根據(jù)上述分析，最終可以建立如下超分辨率制圖模型：

minE=Efraction+λ·Espatial.

(7)

其中，E表示總體優(yōu)化目標(biāo)，Efraction表示地物豐度目標(biāo)函數(shù)(公式3)，Espatial表示地物空間分布目標(biāo)函數(shù)(公式4)，λ為平衡參數(shù)[33].

2.3實(shí)驗(yàn)方法

基于MODIS數(shù)據(jù)的水體超分辨率制圖實(shí)驗(yàn)過程如圖3所示，具體可以概括為4步.

1) 將MOD09Q1和MOD09A1產(chǎn)品數(shù)據(jù)投影、重采樣；同時(shí)，基于TM數(shù)據(jù)，利用支持向量機(jī)分類法進(jìn)行監(jiān)督分類，將研究區(qū)域分為水體，裸地，草地，林地和城鎮(zhèn)5種地物類型，之后再將裸地，草地，林地和城鎮(zhèn)用地合并為非水地物，生成研究區(qū)的高空間分辨率水體分布圖.

2) 基于公式(1)對(duì)MOD09Q1數(shù)據(jù)的第1波段和第2波段進(jìn)行線性混合像元分解并得到整個(gè)研究區(qū)的水體豐度圖；基于MOD09A1的第2波段和第4波段進(jìn)行NDWI運(yùn)算，對(duì)水體豐度圖進(jìn)行修正，得到去除噪聲后的水體豐度圖.

3) 以步驟二提取的修正后的水體豐度圖作為輸入，利用公式(7)的超分辨制圖模型來確定混合像元中水體的空間位置，得到最終的高空間分辨率水體分布圖.

4) 基于MOD09Q1數(shù)據(jù)的第1和第2波段利用最大似然分類法直接生成水體提取結(jié)果圖，基于MOD09A1數(shù)據(jù)計(jì)算NDWI生成基于NDWI的水體提取圖(提取結(jié)果與閾值相關(guān)，此處以NDWI=0為例作為參考)；以Landsat-8 /OLI數(shù)據(jù)生成的高分辨率水體提取圖為參考，分別計(jì)算這兩種方法提取結(jié)果及超分辨率制圖模型提取結(jié)果的水體面積、面積精度、kappa系數(shù)和總體精度，進(jìn)行精度驗(yàn)證及比較.

圖3 基于超分辨率制圖技術(shù)的水體提取流程圖Fig.3 Water extraction flow chart based on Super-resolution Mapping

3 結(jié)果分析

利用Landsat-8 /OLI遙感影像得到的丹江口水庫(kù)水體和非水地物分類圖如圖4(a)所示，利用MOD09Q1產(chǎn)品得到240 m分辨率的水體分布圖如圖4(b)所示的.從圖4(b)可見，MOD09Q1產(chǎn)品直接分類結(jié)果相比參考圖4(a)而言，水體邊界部分鋸齒狀很明顯，線狀水體的空間連接性難以保持，這是因?yàn)樽畲笏迫环ㄊ腔谙裨叨鹊姆诸惙椒ǎ荒艽_定像元尺度(240 m分辨率)內(nèi)亞像元尺度的水體或非水體像元位置；同時(shí)，圖4(b)中一部分非水體像元被錯(cuò)分為水體，造成這一現(xiàn)象的原因是山體陰影和水體在MOD09Q1波段上反射率數(shù)值近似，導(dǎo)致山體陰影很難和水體分開.基于MOD09A1產(chǎn)品水體歸一化指數(shù)NDWI提取的水體分布結(jié)果(480 m分辨率)如圖4(c)所示，相比參考圖4(a)，其非水體部分的山體陰影與水體能夠更為準(zhǔn)確的得到區(qū)分，說明NDWI可以更為有效地區(qū)分水體和非水體；但是，圖4(c)中提取的水體分布出現(xiàn)了大范圍漏分，水體的空間連通性依然很差；造成這一現(xiàn)象的原因是MOD09A1的空間分辨率只有480 m，基于該數(shù)據(jù)得到的像元尺度的水體分布受混合像元影響更嚴(yán)重.利用線性混合像元分解得到的原始水體豐度圖(如圖2(a)所示)，直接進(jìn)行超分辨率制圖，可以得到如圖4(d)所示的水體分布圖(30 m分辨率)，相比較參考圖，雖然其鋸齒狀水體邊界得到了明顯平滑，線狀水體空間連接性保持得更好，但由于其只利用了MOD09Q1中兩個(gè)波段的光譜信息，導(dǎo)致山體陰影與水體仍然難以區(qū)分，結(jié)果誤差較大.相對(duì)而言，利用修正后的水體豐度圖(如圖2(b)所示)作為超分辨率制圖模型的輸入數(shù)據(jù)，可以得到如圖4(e)所示的高分辨率水體分布圖(30 m分辨率)，同圖4(b)、圖4(c)及圖4(d)相比，圖4(e)所示結(jié)果中保留了更多的空間細(xì)節(jié)信息，水體的空間連接性保持更為完整，邊界更加平滑，并且由于山體陰影造成的噪聲得到了明顯壓制，空間分布特征更加接近參考圖4(a).

以Landsat-8 /OLI水體分布參考圖、MOD09Q1直接分類水體圖、MOD09A1數(shù)據(jù)NDWI提取水體圖和超分辨率制圖得到的2幅水體圖為基準(zhǔn)，分別選取如圖4(a)中方框所示的3個(gè)300×300個(gè)像元的區(qū)域進(jìn)行進(jìn)一步對(duì)比(如圖5所示).從圖5可以看出，MODIS原始圖像直接分類結(jié)果和基于NDWI提取的結(jié)果水體邊界線鋸齒狀比較明顯，而超分辨率制圖所得的水體邊界較平滑，更接近參考圖水體邊界.對(duì)于大面積斑塊區(qū)域A而言，各種方法的水體提取結(jié)果都與參考圖比較相似，但超分辨率制圖結(jié)果能夠保留更多的空間細(xì)節(jié)信息；對(duì)于

線狀斑塊區(qū)域B而言，超分辨率制圖結(jié)果能夠更好地保持水體的空間連接性；而對(duì)大面積斑塊和線狀斑塊并存的區(qū)域C而言，超分辨率制圖結(jié)果不僅能夠消除粗像元提取方法結(jié)果中鋸齒狀水體邊界，使水體邊界保持空間平滑，保持更好的空間連接性.綜合比較不同方法水體提取結(jié)果，本文方法的結(jié)果最接近參考圖.

(a)Landsat-8 /OLI數(shù)據(jù)水體邊界參考圖(30 m)，(b)MOD09Q1產(chǎn)品數(shù)據(jù)直接分類結(jié)果圖(240 m)，(c)MOD09A1產(chǎn)品數(shù)據(jù)NDWI分類結(jié)果圖(480 m)，(d)未經(jīng)過NDWI約束超分辨率制圖結(jié)果圖(30 m)，(e)NDWI約束超分辨制圖結(jié)果圖(30 m)圖4 分類結(jié)果與制圖結(jié)果圖Fig.4 The result maps

圖5 分區(qū)域?qū)Ρ葓DFig.5 Subregional comparison chart

不同方法所得結(jié)果的精度計(jì)算結(jié)果如表1所示，從表中可以看出，本文提出的超分辨率水體制圖方法在kappa系數(shù)、面積精度和總體精度(因本例中只有水體和非水體兩種地物，故各種分類方法的總體精度結(jié)果都較高，又因圖像中純像元多，混合像元偏少，超分辨率制圖只能改善混合像元邊界的定位精度，故總體精度提升幅度不高)上均最高，表明了該方法的有效性.

表1 研究區(qū)水體提取精度評(píng)價(jià)表

基于MODIS數(shù)據(jù)利用超分辨率制圖方法對(duì)丹江口水庫(kù)進(jìn)行水體提取，得到2014年12 mon的丹江口水體面積變化圖(如圖6所示).從圖中可以得出水域面積在4月份面積最小，之后水域面積增加，到12月份面積最大，符合丹江口水庫(kù)水域面積月際變化趨勢(shì)[11，34].

利用超分辨率制圖可以獲得具有Landsat空間分辨率和MODIS時(shí)間分辨率的水體制圖結(jié)果，實(shí)現(xiàn)丹江口水庫(kù)的高時(shí)空分辨率的水域變化監(jiān)測(cè).

圖6 研究區(qū)水體面積變化Fig.6 The water areas change of Danjiangkou Reservoir

4 結(jié)論

針對(duì)MODIS數(shù)據(jù)在水體信息提取時(shí)，由于空間分辨率較低而造成結(jié)果精度不高的問題，本文提出了一種新的超分辨率制圖方法.該方法首先利用MOD09Q1產(chǎn)品得到水體豐度圖；然后利用MOD09A1產(chǎn)品來對(duì)水體豐度圖進(jìn)行修正，以減少水體豐度圖中的噪聲；最后將修正后的水體豐度圖輸入超分辨率制圖模型，得到最終的高空間分辨率水體分布圖.以丹江口水庫(kù)為研究區(qū)，通過與最大似然分類和NDWI提取的水體分布結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，表明本文提出的超分辨率制圖方法不僅能夠使提取的水體邊界更加平滑，保留更多的空間細(xì)節(jié)信息，同時(shí)能夠有效地區(qū)分山體陰影，而且提取的水體面積和制圖精度高于傳統(tǒng)方法.超分辨率制圖可以獲得具有Landsat空間分辨率和MODIS時(shí)間分辨率的水體制圖結(jié)果，實(shí)現(xiàn)丹江口水庫(kù)的高時(shí)空分辨率的水域變化監(jiān)測(cè)，具有在時(shí)間序列檢測(cè)水域面積變化的優(yōu)勢(shì).

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Super-resolution mapping of the water body based on MODIS Data——a case study of Danjiangkou Reservoir

ZHENG Dongbo1,2, LING Feng1, LI Xiaodong1, ZHANG Yihang1,2, DU Yun1

(1.Institute of Geodesy and Geophysics of Chinese Academy of Science, Wuhan 430077;2.University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100047)

Remote Sensing images have been widely used for water body mapping. High spatial resolution images can map water body with a high accuracy; however, its low temporal resolution makes it unable to monitor the dynamic change of water bodies effectively. High temporal resolution Remote Sensing imagery, such as MODIS (Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer), is important for rapid water bodies monitoring in global range. However, it is generally difficult to obtain water body boundaries precisely due to the low spatial resolution. To address this problem, in the current work, a water extraction method is proposed from MODIS imagery based on super-resolution mapping. Firstly, the water fraction image was estimated by linear mixing using the 1stand 2ndbands of MODIS. Then, the fraction noise caused by hill-shadow is reduced through the Normalized Difference Water Index (NDWI), which is produced from the 2ndand 4thbands. Finally, with the revised water fraction image as input, the final high spatial resolution water body map was generated. Taking the Danjiangkou Reservoir area as an example, the proposed method was assessed by comparison with traditional pixel-based mapping methods. The results show that more detailed spatial information and accurate area of water body are obtained in the water body map extracted from the super-resolution mapping algorithm. The water area changing graph of Danjiangkou reservoir in 2014 is completed based on MODIS data with the above method. These indicate that super-resolution mapping is able to generate water mapping results with a spatial resolution of Landsat and time resolution of MODIS and achieve the goal of monitoring changes of Danjiangkou Reservoir in high spatial and temporal resolution.

super-resolution; water extraction; spatial correlation; Remote Sensing; Danjiangkou Reservoir

2016-03-24.

國(guó)家自然科學(xué)基金青年基金項(xiàng)目( 41301398)；湖北省杰出青年基金項(xiàng)目(2013CFA031)；中國(guó)科學(xué)院測(cè)量與地球物理研究所方向項(xiàng)目子課題(Y409123012).

1000-1190(2016)04-0624-09

P33；P237

A

*通訊聯(lián)系人. E-mail: lingf@whigg.ac.cn.