基于遙感的內(nèi)蒙古二連盆地古河道信息提取技術(shù)研究

劉澤東

摘 ?要 ?本文選取二連盆地9月份植被較發(fā)育的ETM+遙感影像為數(shù)據(jù)源，經(jīng)過ETM+741RGB假彩色合成后，利用監(jiān)督分類提取出水體信息，通過歸一化植被指數(shù)閾值分割提取出植被信息，通過歸一化鹽分指數(shù)閾值分割提取出土壤鹽漬化信息;然后將水體、植被、土壤鹽漬化分別賦予藍、綠、紅合成假彩色影像;最后根據(jù)古河道在影像上與正常區(qū)域在色調(diào)和形狀上的差異，在ETM+741假彩色合成影像上進行目視解譯，結(jié)合水體、植被、土壤鹽漬化RGB合成影像，通過目視解譯提取出研究區(qū)古河道信息。

關(guān)鍵詞 ?古河道; 信息提取; ETM+; 二連盆地; 遙感

中圖分類號：P627 ? ? ? ? ?文獻標識碼：A

Abstract： This paper selects the ETM + remote sensing image of the relatively developed vegetation in the Erlian Basin in September as the data source. After ETM + 741RGB pseudo-color synthesis， the water body information is extracted using supervised classification， and the vegetation information is extracted through the normalized vegetation index threshold segmentation. Yihua salinity index threshold segmentation extracts soil salinity information; then water， vegetation， and soil salinity are respectively given to blue， green， and red to create false color images; finally， according to ancient river channels， the image is in tone and shape with normal areas. The differences are visually interpreted on the ETM + 741 false-color composite image， combined with water， vegetation， and soil salinity RGB composite images， and the ancient river information in the study area is extracted through visual interpretation.

Keywords： Aucien river course; information extraction; ETM +; Erlian Basin; remote sensing

1 ?古河道遙感解譯標志

古河道獨有的屬性特征使其在遙感影像上的色調(diào)、色彩、結(jié)構(gòu)、紋理、影紋圖案等與周圍其他地物截然不同。如在色調(diào)上，由于古河道從結(jié)構(gòu)上分為地上部分和地下埋藏兩類，而大部分古河道屬于地下埋藏。因此在遙感圖像上，地上部分遺存的主要是水體，地下部分我們只能通過覆蓋在古河道上的一些地物光譜特征來提取古河道信息。古河道的間接標志包括土壤標志和植被標志，由其土壤和植被的波譜特征與周圍地物的顯著差異顯現(xiàn)出來。根據(jù)水體、植物、土壤的波譜特征，我們分析可知本區(qū)古河道的判譯標志在圖像的色調(diào)上與正常地區(qū)相比，影像色調(diào)呈暗灰色，粗帶狀、條帶狀分布。在形狀上，古河道在遙感影像上總體呈線性條帶狀、蛇曲線狀展布，而且受人類活動的影響，部分古河道有村莊、農(nóng)田等沿河道定向排列的分布特征。

本文中的古河道解譯，通過對ETM+741RGB假彩色合成影像的目視解譯，結(jié)合研究區(qū)土壤、水體、植被的波譜特征，再結(jié)合研究區(qū)歷史地理資料，確定了本區(qū)域古河道的解譯標志。

2 ?古河道專題信息提取

本文研究的對象古河道，結(jié)合研究區(qū)的地理特征，根據(jù)解譯標志，以目視解譯為主，植被和水體的特征為輔，提取古河道專題信息，由于二連盆地植被和水體都不發(fā)育，而植被和水體又是提取古河道的重要依據(jù)，因此選取9月份植被較發(fā)育ETM+圖像為數(shù)據(jù)源。

2.1 水體信息提取

本文將研究區(qū)的Landsat-7ETM+數(shù)據(jù)預處理后運用ENVI軟件采用監(jiān)督分類法提取二連盆地的水體信息。在分類處理中，將水體類型選擇62個樣本來確定分類特征。針對研究區(qū)假彩色合成圖像，依據(jù)顏色、陰影、形狀、紋理、大小、位置、圖型、相關(guān)布局等各種特征進行目視解譯。

從分類處理的結(jié)果來看，效果良好，總體精度達78.97%，Kappa系數(shù)達77.94%。這說明本次數(shù)據(jù)處理所提取的水體信息比較準確，這也進一步提高了提取古河道信息的準確度。

2.2 植被信息提取

本文采用NDVI植被指數(shù)進行植被信息提取。該指數(shù)利用紅光波段（0.63-0.69μm） 和紅外波段（0.76-0.90μm） 的不同組合進行植被研究，涵蓋了大部分的植被信息，并且能消除各種外在干擾因素的影響[1，4]。因此，NDVI植被指數(shù)能夠很好地反映綠色植物的生長狀況、發(fā)育程度、植被覆蓋密度、空間分布情況等特征。

本次對二連盆地提取NDVI植被指數(shù)信息，確定其閾值為0.003，即NDVI≧0.003的像元為植被，NDVI﹤0.003的像元為非植被。植被信息提取處理結(jié)果見圖2，圖中綠色區(qū)域為植被區(qū)。

2.3 土壤鹽漬化信息提取

二連盆地土壤鹽漬化比較嚴重。本次土壤鹽堿化信息提取結(jié)合地物的波譜特征進行處理。在假彩色合成影像上，重度鹽漬化呈藍白色，輕度鹽漬化呈暗紅色或灰黑色，與周圍其他地物在色調(diào)、色彩上呈現(xiàn)明顯差異。本次研究運用歸一化鹽分指數(shù)（NDSI）閾值分割提取土壤鹽漬化信息。本次處理確定閾值為1，即NDSI≧1的像元為鹽漬化土壤， NDSI﹤1的像元為非鹽漬化土壤。土壤鹽漬化信息提取處理結(jié)果見圖3，圖中紅色區(qū)域為土壤鹽漬化區(qū)域。

2.4 植被水體土壤鹽漬化信息RGB合成

將上述分別提取的二連盆地水體信息、植被信息、鹽漬化信息分別賦予藍色、綠色、紅色進行RGB影像合成。合成后結(jié)果如圖4所示：

2.5 目視解譯提取古河道信息

目視解譯是解譯技術(shù)人員根據(jù)專業(yè)知識和影像特征，通過大腦分析、推理、判斷，直接在影像中獲取目標地物信息的過程[2，3]。在水體、植被、鹽漬化提取后，結(jié)合判譯標志，通過目視解譯提取古河道信息。通過與正常區(qū)域的色調(diào)進行對比，古河道區(qū)域的影像色調(diào)呈暗灰色，且呈粗帶狀分布。在其形狀和紋理特征上看，古河道區(qū)域的影像特征大體呈蛇曲形線狀展布。古河道信息提取如圖5所示（圖中藍色區(qū)域為古河道）：

3 ?結(jié)論

本文以內(nèi)蒙古二連盆地為研究區(qū)，分別對研究區(qū)的ETM影像進行監(jiān)督分類處理、歸一化植被指數(shù)閾值分割、歸一化鹽分指數(shù)閾值分割，分別提取研究區(qū)的水體信息、植被信息、鹽漬化信息。然后對上述處理的植被、水體和土壤鹽漬化信息進行RGB假彩色合成，最后根據(jù)古河道在影像上與正常區(qū)域在色調(diào)和形狀上的差異，在ETM+741假彩色合成影像上進行目視解譯，提取出二連盆地的古河道信息。

參考文獻/References

[1] 袁金國.遙感圖像數(shù)字處理[M].北京：中國環(huán)境科學出版社，2006.

[2]梅安新，彭望琭，秦其明等.遙感導論[M].北京：高等教育出版社，2001：122-123.

[3] ?陳述彭，遙感信息機理研究[M]. 科學出版社，1998.

[4] 田慶久，閔祥軍.植被指數(shù)研究進展.地球科學進展，1998，13（4）：327-333.

[5] ?朱庭蕓.灌區(qū)土壤鹽漬化防治[M].北京：農(nóng)業(yè)出版社， 1992. 32-38.