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      一種面向?qū)ο蟮某鞘泻催b感提取指數(shù)

      2022-03-11 09:42:24徐兆豐袁宇欣
      地理空間信息 2022年1期
      關(guān)鍵詞:湖泊武漢市波段

      徐兆豐,袁宇欣,彭 浩,李 巖

      (1.武漢大學(xué) 遙感信息工程學(xué)院,湖北 武漢 430079;2.武漢大學(xué) 弘毅學(xué)堂,湖北 武漢 430072;3.武漢大學(xué) 測繪遙感信息工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,湖北 武漢 430079;4.內(nèi)蒙古電子信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院,內(nèi)蒙古 呼和浩特 010070)

      與非城市湖泊不同,城市湖泊位于城市內(nèi)部,各城市土地利用類型影響著城市湖泊的水質(zhì)[1]。城市湖泊變化研究對城市環(huán)境保護(hù)、土地資源規(guī)劃具有重要意義,而湖泊水體提取則是其中首要的研究環(huán)節(jié)。國內(nèi)眾多學(xué)者對湖泊提取進(jìn)行了研究,如LIAN F[2]等以時(shí)間序列MODIS數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源,采用漂浮藻類指數(shù)劃分水陸邊界,提取了2000-2010年鄱陽湖的水體面積;朱小強(qiáng)[3]提出了一種自動以0為閾值分割的新型水體指數(shù)——溫度植被水體指數(shù),用以探究艾比湖的年際和月際變化特征;曾忠平[4]等利用歸一化水體指數(shù)提取了武漢市1991年、1995年、2000年、2002年的湖泊水域面積信息,進(jìn)而分析了主城區(qū)湖泊水域變化和26個(gè)主要湖泊的發(fā)展演化特征;萬瑋[5]等基于CBERS和Landsat ETM+兩種遙感影像數(shù)據(jù),采用直接人工目視解譯的方法提取了2005-2006年青?!嗖馗咴娣e大于1 km2的湖泊;程朋根[6]等利用MNDWI指數(shù)結(jié)合GIS技術(shù)與人工目視解譯,選取20期Landsat TM/OLI遙感影像提取了1987-2016年武漢市的沙湖面積,并引入描述湖泊變化的指數(shù),進(jìn)而分析了湖泊面積變化特征和面積變化影響因素;淡永利[7]等利用歸一化差異水體指數(shù)(NDWI)提取了2000年、2005年、2010年武漢市中心城區(qū)的湖泊水體信息,進(jìn)而研究湖泊景觀的變化情況。

      通常,城市湖泊具有湖水面積較小,水位較淺,有機(jī)污染物和營養(yǎng)鹽含量較高[8],水體透明度低,湖底平坦,沉積淤泥較厚,底泥中有機(jī)質(zhì)、氮、磷等營養(yǎng)物質(zhì)豐富的特征。湖中水生植物以浮游藻類為主,大型水生植物較少,農(nóng)業(yè)施肥、農(nóng)藥和水上養(yǎng)殖對城市湖泊產(chǎn)生的污染也較少[9]。由于城市化進(jìn)程的影響,城市湖泊更脆弱更易受到影響,湖泊變化會更劇烈。其主要表現(xiàn)在湖泊數(shù)量和分布范圍、湖泊水量和湖泊水質(zhì)等方面,導(dǎo)致湖泊萎縮和湖水嚴(yán)重污染。目前針對城市湖泊提取的研究較少,大多是在水體提取結(jié)果的基礎(chǔ)上對湖泊進(jìn)行篩選。本文以武漢市中心城區(qū)為研究區(qū),分析了城市湖泊與江水的光譜特征,提出了一種面向?qū)ο蟮某鞘泻催b感提取指數(shù),實(shí)現(xiàn)了城市湖泊對象的一次性提取。

      1 研究區(qū)概況和數(shù)據(jù)處理

      我國地域遼闊,湖泊眾多、類型多樣、分布廣泛、變化復(fù)雜,作為湖北省省會城市的武漢市更是具有“百湖之市”的美名[10]。武漢市內(nèi)湖泊種類豐富、數(shù)量眾多,湖泊資源極為豐富;但隨著現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,城市擴(kuò)張、人口增長,人們對于土地的需求也越來越大。長期以來武漢市多數(shù)湖泊遭到不同程度的填埋[11],人們對于湖泊資源過度、無序的開發(fā),使得武漢市湖泊面積、數(shù)量急劇減少,湖泊水資源受到了嚴(yán)重破壞;再加上全球氣候不斷惡化,武漢市湖泊正面臨湖泊環(huán)境惡劣、水資源大量損失的嚴(yán)峻形勢,可能會影響城市的生態(tài)環(huán)境平衡,進(jìn)而影響武漢市的可持續(xù)發(fā)展[12]。

      本文以武漢市中心城區(qū)的湖泊為研究對象,Landsat8系列原始遙感影像來源于美國地質(zhì)調(diào)查局網(wǎng)站(https://earthexplorer.usgs.gov/),武漢市行政規(guī)劃矢量范圍來源于武漢市自然資源規(guī)劃和信息中心。本文首先下載軌道號為132-039的L1T級別Landsat遙感影像,再利用ENVI5.3對影像進(jìn)行輻射定標(biāo)和大氣校正,最后導(dǎo)入ArcGIS10.3,通過武漢市行政規(guī)劃矢量文件裁剪生成武漢市中心城區(qū)影像。

      2 研究方法

      城市湖泊位于城市內(nèi)部,受人類生產(chǎn)活動影響較大,其水體流通性較差,水體自我凈化能力弱,通常存在一定程度的富營養(yǎng)化和黑臭污染現(xiàn)象,因此其在遙感影像中的水體透明度較低,亮度偏暗,與長江河流的亮色調(diào)呈較大反差。由于NDWI[13]等一般水體指數(shù)側(cè)重于在各類地物背景中提取水體,因此無法直接滿足城市湖泊研究中城市湖泊提取的需求。為了對城市湖泊進(jìn)行直接精確的提取,本文通過對武漢市中心城區(qū)影像進(jìn)行光譜特征分析,在面向?qū)ο笏枷氲幕A(chǔ)上提出了針對城市湖泊對象提取的指數(shù)模型。

      2.1 城市湖泊指數(shù)

      為了從遙感影像光譜特征差異的角度對城市湖泊與江水進(jìn)行區(qū)分,首先需要獲取實(shí)驗(yàn)影像中不同波段的光譜反射率,本文借助ENVI平臺快速獲取像素光譜的功能,對武漢市中心城區(qū)遙感影像中江水和城市湖泊進(jìn)行隨機(jī)采樣,得到若干江水像素點(diǎn)和城市湖泊像素點(diǎn)的坐標(biāo)和光譜信息,并分別進(jìn)行保存;然后分別繪制兩類水體的光譜響應(yīng)曲線(圖1),每條折線均對應(yīng)一個(gè)采樣點(diǎn)。圖1中的橫坐標(biāo)為Landsat8 OLI影像的波段序號,按順序分別對應(yīng)OLI傳感器的前7個(gè)波段,縱坐標(biāo)為經(jīng)過輻射定標(biāo)、大氣校正的光譜反射率,可以看出,在Y軸正方向上綠色折線整體位于藍(lán)色折線上方,說明長江漢江的光譜反射率整體大于中心城區(qū)湖泊,與影像里江水色調(diào)比中心城區(qū)湖泊亮的實(shí)際情況相符合。

      圖1 城市湖泊與江水的光譜曲線

      本文將采集的兩類水體的像素光譜值分別進(jìn)行平均,得到兩條平均光譜反射率曲線,如圖2所示,可以看出,它們在5、6、7波段即近紅外波段和兩個(gè)中紅外波段上光譜反射率相差無幾;而在3、4波段即綠、紅光波段差值較大,其中在紅光波段的反射率差值是最大的。

      圖2 江水與城市湖泊的平均光譜反射率曲線

      為了滿足從影像中提取水體的同時(shí),增強(qiáng)中心城區(qū)內(nèi)江河水體與城市湖泊水體之間的光譜差異,從而對兩類水體進(jìn)行區(qū)分,完成城市湖泊的一次性提取,本文根據(jù)二者的光譜曲線特征,提出了一個(gè)城市湖泊指數(shù)(ULI)。其計(jì)算公式為;

      式中,R為紅光波段影像;NIR、MIR分別為近紅外、中紅外波段影像。水體在近紅外、中紅外波段的低反射率是水體區(qū)別于其他地物的主要依據(jù),中紅外波段對遙感圖像中易與水體混淆的陰影有良好的抑制作用,而城市湖泊和江水在紅光波段的光譜差異最大。

      ULI指數(shù)和MNDWI指數(shù)的提取結(jié)果如圖3所示,可以看出,采用ULI指數(shù)對影像進(jìn)行波段計(jì)算,得到的長江水體亮度最亮,背景地物最暗,湖泊亮度在長江水體、背景之間,呈灰亮色,該現(xiàn)象可初步證明ULI指數(shù)可同時(shí)對長江水體、湖泊水體、背景地物進(jìn)行一定程度上的區(qū)分;雖然MNDWI[14-16]指數(shù)很好地區(qū)分了水體和非水體背景,但長江水體和湖泊水體的色調(diào)相似且均為亮色調(diào),無法完成長江水體和城市湖泊之間的區(qū)分。對比兩種指數(shù)運(yùn)算結(jié)果發(fā)現(xiàn),MNDWI指數(shù)能將水體從背景中分離出來,但不能區(qū)分不同類型的水體;而在ULI指數(shù)的運(yùn)算結(jié)果中,湖泊水體的亮度比背景地物亮、比長江水體暗,這一特征使得對城市湖泊的直接提取成為可能。

      圖3 ULI與MNDWI指數(shù)運(yùn)算結(jié)果對比

      2.2 多尺度分割

      ULI指數(shù)區(qū)分城市湖泊與江水的原理主要是根據(jù)兩種水體整體上的光譜差異,即水體的混濁程度。倘若是一個(gè)水域面積較大的城市湖泊,湖泊中心區(qū)域的水質(zhì)與靠近岸邊的水質(zhì)有可能存在不同,靠近城市建成區(qū)一側(cè)的水體與相對遠(yuǎn)離的另一側(cè)水體之間顏色深淺也可能不一致。如果采用像素級別的地物分類,由于亮度低的水體像素更容易被作為湖泊提取出來,而亮度較高的水體像素將被剔除,這將使得面積較大且范圍內(nèi)部色調(diào)不一致的城市湖泊提取結(jié)果不完整。因此,在像素級別上單獨(dú)使用ULI指數(shù)提取完整的城市湖泊存在一定困難,本文采用面向?qū)ο蟮乃枷?,將以像素為最小單位的影像初步分割成像素簇組成的圖斑網(wǎng)狀結(jié)構(gòu),再根據(jù)分割后圖斑的平均光譜特征,結(jié)合ULI指數(shù)完成城市湖泊對象的提取。

      面向?qū)ο蠓诸惖乃枷胫饕菍τ跋襁M(jìn)行分割,使同質(zhì)像元組成大小不同的對象,從而實(shí)現(xiàn)較高層次的對象級遙感圖像分類和目標(biāo)地物提取[17]。利用對象內(nèi)部的標(biāo)準(zhǔn)差來表示對象內(nèi)部的同質(zhì)性,利用空間相關(guān)性來表示相鄰對象之間的異質(zhì)性,通過對象內(nèi)部同質(zhì)性和對象之間異質(zhì)性的綜合最佳組合來達(dá)到影像多尺度分割的目的[18]。在分割后的影像圖斑中選取樣本,再根據(jù)分類特征進(jìn)行監(jiān)督分類便可實(shí)現(xiàn)目標(biāo)對象的提取。

      在進(jìn)行多尺度分割時(shí),應(yīng)盡量保留湖泊邊緣細(xì)節(jié)分割的完整性,并使同一類水體(江水、湖泊)內(nèi)部分塊較少,這樣可在一定程度上避免如像素級分類時(shí)某一段長江水域色調(diào)偏深或某一區(qū)域湖水色調(diào)偏淺導(dǎo)致的分類錯(cuò)誤。

      2.3 精度評價(jià)

      為了對本文提取城市湖泊的方法進(jìn)行定量評估,本文采用準(zhǔn)確率指標(biāo)進(jìn)行評價(jià)。其計(jì)算公式為;

      式中,At、Ap分別為湖泊的面積真值和本文方法提取的湖泊預(yù)測面積;AI為At和Ap重疊范圍的湖泊面積,即正確提取的湖泊面積。

      3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

      3.1 武漢市中心城區(qū)湖泊空間分布

      本文以ULI指數(shù)、紅光波段、綠光波段的組合為分類特征,對多尺度分割后的影像進(jìn)行對象分類。武漢市中心城區(qū)的城市湖泊提取結(jié)果如圖4所示,可以看出,整體上城市湖泊提取結(jié)果良好,水體從影像背景中提取出來,色調(diào)較亮的長江水體也被成功剔除,沒有出現(xiàn)在像素級分類時(shí)一個(gè)湖泊內(nèi)部分湖水被錯(cuò)分為長江水體以及長江邊緣像素被誤分為城市湖泊水體的現(xiàn)象。

      圖4 武漢市中心城區(qū)湖泊提取結(jié)果

      此外,本文采用MNDWI指數(shù)、紅光波段、綠光波段的組合對相同分割條件下的武漢市中心城區(qū)湖泊進(jìn)行提取,并將提取結(jié)果與本文城市湖泊提取方法的結(jié)果進(jìn)行對比。人工勾繪得到中心城區(qū)湖泊總面積的真值為75.007 6 km2,分別統(tǒng)計(jì)兩種特征組合提取的湖泊面積,并疊加分析得到兩種方法正確提取和錯(cuò)誤提取的湖泊面積,進(jìn)而計(jì)算得到湖泊提取精度,如表1所示,可以看出,ULI指數(shù)的提取精度更高,且MNDWI指數(shù)存在將江水誤提為湖泊的現(xiàn)象。MNDWI指數(shù)提取湖泊部分結(jié)果如圖5所示。

      圖5 MNDWI指數(shù)提取湖泊部分結(jié)果

      表1 城市湖泊提取精度對比

      3.2 湖泊提取精度分析

      本文對武漢市中心城區(qū)的經(jīng)典湖泊——東湖、沙湖的提取結(jié)果進(jìn)行精度評價(jià),如圖6所示,其中藍(lán)色線為本文方法提取的湖泊范圍,紅色線為人工繪制的對應(yīng)真值。本文分別統(tǒng)計(jì)湖泊真值和提取面積,并通過疊加分析獲取正確提取的湖泊面積,計(jì)算單個(gè)湖泊提取的準(zhǔn)確度,結(jié)果如表2所示,可以看出,沙湖和東湖的提取準(zhǔn)確率均達(dá)到97%以上,驗(yàn)證了本文方法的有效性。

      圖6 東湖和沙湖提取結(jié)果

      表2 單個(gè)湖泊的提取精度

      本文方法實(shí)現(xiàn)了城市湖泊的一次性提取,同時(shí)能保持較高的提取精度。由沙湖提取結(jié)果與真值的對比可知,沙湖上方的沙湖大橋遮擋住了部分湖泊面積,繪制真值時(shí)沒有計(jì)算橋下的湖泊面積,因此沙湖提取的準(zhǔn)確率應(yīng)比實(shí)際計(jì)算值更高。

      4 結(jié) 語

      本文以武漢市中心城區(qū)為研究區(qū),根據(jù)城市湖泊的光譜特征,提出了ULI指數(shù),并結(jié)合面向?qū)ο蟮乃枷敕椒?,?shí)現(xiàn)了城市湖泊對象的直接提取。與手繪地面真值進(jìn)行精度評價(jià)對比,結(jié)果表明,本文方法取得了97%以上的提取準(zhǔn)確率。目前,我國各大城市均處于快速發(fā)展時(shí)期,城市規(guī)模繼續(xù)擴(kuò)張,人口仍在增加[19],城市湖泊水資源面臨著更加嚴(yán)峻的考驗(yàn)。希望本文成果能為城市湖泊保護(hù)提供一定的技術(shù)支撐??紤]到城市湖泊可能存在不同程度的富營養(yǎng)化影響,未來的研究計(jì)劃通過高光譜遙感影像進(jìn)一步研究湖泊的水質(zhì)變化。

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