陳 亮張友靜何厚軍陳 楊

(1.黃河水利委員會(huì)信息中心,河南鄭州 450004;2.河海大學(xué)地球科學(xué)與工程學(xué)院,江蘇南京 210098)

基于混合像元分解的水體面積提取算法

陳 亮1,張友靜2,何厚軍1,陳 楊1

(1.黃河水利委員會(huì)信息中心,河南鄭州 450004;2.河海大學(xué)地球科學(xué)與工程學(xué)院,江蘇南京 210098)

為減小水體邊界混合像元對(duì)水體面積提取精度的影響,提出基于混合像元分解的水體面積提取改進(jìn)算法。以ALOS數(shù)據(jù)為例,利用混合像元線性分解模型獲得各像元水體豐度,結(jié)合閾值法和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)算法分別提取純凈水體像元和水體邊界像元;通過分析水體邊界像元的水體豐度構(gòu)成,提出水體邊界像元面積修正算法,實(shí)現(xiàn)水體面積修正。研究結(jié)果表明,與混合像元分解直接提取的水體面積相比,修正算法提取的水體面積精度最大提高6.7%,有效減小灘地水分對(duì)水體邊界像元水體豐度計(jì)算的影響。

水體面積提取;混合像元分解;面積修正算法

水體信息是進(jìn)行水資源調(diào)查評(píng)估、水資源規(guī)劃、水量調(diào)度、洪澇防災(zāi)減災(zāi)等的重要基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。利用遙感技術(shù)及時(shí)、準(zhǔn)確地獲取水體信息,對(duì)流域水資源利用和綜合治理具有重要意義。水體信息遙感提取技術(shù)研究起步較早,并取得了大量的研究成果。目前,水體提取方法較多,其中多波段譜間關(guān)系法、水體指數(shù)法、決策樹法等應(yīng)用較為廣泛[1]。楊樹文等[1]、杜云艷等[2]、汪金花等[3]根據(jù)水體的光譜特征,利用多光譜數(shù)據(jù)構(gòu)建了多波段譜間關(guān)系水體提取模型及其改進(jìn)模型;Mcfeeters[4]、徐涵秋[5]提出了歸一化水體指數(shù)法(NDWI)和差異水體指數(shù)法(MNDWI);王志輝等[6]、熊金國(guó)等[7]、夏雙等[8]通過分析不同水體提取指數(shù)的構(gòu)建原理,進(jìn)行最佳水體提取指數(shù)研究。為了實(shí)現(xiàn)水體提取的自動(dòng)化和精確化,胡曉東等[9]結(jié)合空間圖和波段譜的特征提出圖譜迭代反饋的自適應(yīng)水體信息提取方法;郁金康等[10]結(jié)合光譜特征和其他信息構(gòu)建決策樹水體提取模型,這些方法都取得了較好的效果。

上述水體提取方法都是基于像元的,沒有考慮混合像元問題。遙感影像無論空間分辨率達(dá)到多高,混合像元總是客觀存在,中低分辨率影像尤為嚴(yán)重[11]。已有學(xué)者針對(duì)該問題開展了研究,Sheng等[12]將混合像元分為水體和陸地,采用兩端元的線性混合模式進(jìn)行水體提取;張洪恩等[13]、王軍戰(zhàn)等[14]利用線性混合像元分解模型進(jìn)行水體提取。但是,湖泊、水庫(kù)、河流等水體邊界混合像元主要由灘地和水體組成,灘地水分在進(jìn)行像元分解時(shí)對(duì)水體豐度具有一定貢獻(xiàn)。然而灘地并不是像元分解模型的端元,灘地的水分含量遠(yuǎn)大于建筑用地或裸地等端元,水體邊界像元分解獲取的水體豐度值大于水體面積的實(shí)際百分比。因此,直接采用水體豐度作為水體邊界混合像元的面積進(jìn)行水體面積估算,對(duì)水體提取精度將產(chǎn)生影響。

筆者以ALOS影像為試驗(yàn)數(shù)據(jù),采用線性像元分解模型獲取水體豐度,根據(jù)水體邊界像元特點(diǎn)提出水體邊界像元面積修正算法,進(jìn)行水體邊界像元面積修正,提高水體提取精度。

1 研究數(shù)據(jù)及預(yù)處理

研究區(qū)位于河南省北部新鄉(xiāng)、鶴壁、安陽(yáng)三市交界處,主要地物類型包括林地、耕地、建設(shè)用地、水體、裸地等。研究區(qū)內(nèi)水體分布較多,規(guī)模和形態(tài)多樣。數(shù)據(jù)采用2009年4月9日ALOS數(shù)據(jù),包括空間分辨率為10 m的AVNIR-2多光譜數(shù)據(jù)和空間分辨率為2.5 m的PRISM全色數(shù)據(jù)。AVNIR-2多光譜數(shù)據(jù)含4個(gè)波段,分別為藍(lán)波段、綠波段、紅波段和近紅外波段。

數(shù)據(jù)預(yù)處理主要包括大氣校正和幾何配準(zhǔn)。首先,將AVNIR-2多光譜數(shù)據(jù)亮度值轉(zhuǎn)換成輻射亮度,利用Envi軟件Flaash模塊進(jìn)行大氣校正獲取反射率影像,大氣校正模型主要參數(shù)設(shè)置如下:影像中心經(jīng)緯度及衛(wèi)星過境時(shí)間由頭文件獲取,衛(wèi)星高度為691.65 km,大氣模式選用中緯度夏季(Mid-Latitude Summer),氣溶膠模式選用農(nóng)村(Rural),大氣能見度為40 km。然后,以全色數(shù)據(jù)為參考數(shù)據(jù),利用二次多項(xiàng)式模型對(duì)多光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何配準(zhǔn),配準(zhǔn)均方根誤差小于2.5 m。

2 方 法

2.1 混合像元線性分解模型

混合像元分解是根據(jù)每一個(gè)像元在各波段的反射率來估算像元內(nèi)各地物的比例。在線性分解模型中,每一光譜波段中單一像元反射率可以表示為端元組分反射率與其豐度的線性組合。端元是組成混合像元的多種純凈地物像元,豐度是各端元在混合像元中所占的比例[15]。線性分解模型公式如下:

式中:γi——混合像元在第i波段的反射率;aij——第i波段第j端元組分的反射率;xj——第j端元組分的豐度;ei——第i波段的誤差;n——端元數(shù)。

采用主成分分析法確定端元:首先對(duì)多光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分變換獲取前2個(gè)主成分(PC1和PC2),再利用PC1和PC2構(gòu)建散點(diǎn)圖(圖1),散點(diǎn)圖的邊角區(qū)域一般是端元。如圖1所示,研究區(qū)內(nèi)含有3個(gè)端元,對(duì)比遙感影像3個(gè)端元分別為植被(含林地和耕地)、水體、建筑用地(含裸地)。

2.2 水體邊界像元面積修正

水體光學(xué)性質(zhì)復(fù)雜,不同水體因其懸浮粒子、浮游植物、黃色物質(zhì)、水深等不同導(dǎo)致其光譜特征存在差異[16-17],因而純凈水體像元的豐度值可能小于1。筆者采用閾值法對(duì)水體豐度圖進(jìn)行純凈水體像元提取。

水體混合像元表現(xiàn)在遙感影像上為水體邊界像元,即水體和陸地之間的邊界像元。如圖2所示,純凈水體向外一個(gè)像元為水體邊界像元,水體邊界像元向外一個(gè)像元為陸地像元。本文采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的膨脹算法對(duì)提取的純凈水體向外側(cè)膨脹一個(gè)像元得到包含純凈水體和水體邊界像元的圖像,將該圖像與純凈水體圖像進(jìn)行圖像求差實(shí)現(xiàn)水體邊界像元提取。

水體邊界像元主要由灘地和水體組成,而灘地由建設(shè)用地端元與水體端元組成。根據(jù)線性像元混合分解原理可知,水體邊界像元的豐度值由水體和灘地中水分兩部分組成(圖2),直接采用水體豐度值作為水體邊界像元的水體面積百分比將導(dǎo)致水體提取面積偏大。水體邊界像元中,混合像元分解的水體豐度x可以表示為

若x、Ss為已知,則式(2)變形可得到水體邊界像元面積修正公式:

由此可見,獲取Ss就可以求解Sw,由于Ss無法直接獲得,空間上越接近的灘地像元其性質(zhì)越相似,水分含量也越接近,假設(shè)水體邊界像元水分含量與其鄰近的灘地像元相等,采用8鄰域內(nèi)灘地像元的水體豐度均值代替。

水體邊界像元面積修正算法實(shí)現(xiàn)步驟如下:

a.標(biāo)定鄰近灘地像元。采用3×3窗口對(duì)水體邊界像元進(jìn)行8鄰域搜索,對(duì)灘地像元進(jìn)行標(biāo)定,將8鄰域內(nèi)非水體、非水體邊界的像元標(biāo)記為鄰近灘地像元。

b.計(jì)算Ss。計(jì)算水體邊界像元8鄰域?yàn)┑叵裨w豐度均值,并將均值記為Ss。

c.面積修正。將x、Ss分別代入式(3),對(duì)水體邊界像元進(jìn)行逐像元修正。

3 試驗(yàn)及結(jié)果分析

選取4處不同面積的典型水體進(jìn)行試驗(yàn)研究。根據(jù)端元選取結(jié)果,對(duì)4個(gè)多光譜波段的反射率影像進(jìn)行混合像元分解,獲得水體豐度圖,并提取純凈水體像元;將純凈水體像元做膨脹運(yùn)算得到水體邊界像元,利用水體邊界像元面積修正算法進(jìn)行水體邊界像元面積修正;水體面積為純凈像元和混合像元的水體面積之和,得到典型水體面積,如圖3所示。

從表1可以看出,混合像元分解直接提取的水體面積偏大,最大和最小誤差分別為11.1%和4.1%。采用水體邊界像元面積修正算法后,4處水體提取最大和最小誤差分別減小為4.4%和1.1%,精度分別提高了6.7%和3%。這是由于修正算法考慮了水體邊界像元灘地水分對(duì)混合像元水體豐度的貢獻(xiàn),有效削減灘地水分對(duì)水體豐度值的影響,明顯提高水體提取精度。但是修正算法提取的水體面積仍然偏大,因?yàn)槭聦?shí)上離水體近的灘地水分含量一般比離水體遠(yuǎn)的灘地水分含量大。

修正算法水體提取誤差的減小幅度存在一定差異。初步分析,水體提取誤差與水體面積及水體形態(tài)有關(guān)。水體面積越大,混合像元所占比例越小,提取誤差越小;當(dāng)湖泊面積大于100 km2時(shí),使用高分辨率數(shù)據(jù)提取水體誤差甚至可以減小到1%[13]。水體形態(tài)越復(fù)雜,混合像元數(shù)目越多,提取誤差也就越大。因此,該修正方法對(duì)面積較小且形態(tài)復(fù)雜的水體提取效果更佳。

4 結(jié) 語

在對(duì)水體邊界混合像元構(gòu)成進(jìn)行研究的基礎(chǔ)上,提出基于混合像元分解的水體邊界像元面積修正算法,并進(jìn)行水體面積提取。試驗(yàn)表明該方法操作簡(jiǎn)單易行,能夠明顯減小水體提取誤差。該算法雖然取得較好的效果,但是仍需進(jìn)一步優(yōu)化水體邊界混合像元灘地水分含量估算方法,并對(duì)混合像元分解提取水體誤差的影響因素進(jìn)行深入研究。

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為了對(duì)本校職業(yè)技術(shù)教育學(xué)碩士研究生課程設(shè)置的合理性進(jìn)行研究，筆者采用問卷調(diào)查及訪談的方法，隨機(jī)抽取了2015級(jí)、2016級(jí)和2017級(jí)研究生40名，其中32名為跨專業(yè)、無教育學(xué)學(xué)科學(xué)習(xí)背景。本次調(diào)查共發(fā)出40份問卷，回收40份，有效回收率100%。雖然本研究的樣本數(shù)量較少，但是天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué)作為中國(guó)第一所培養(yǎng)職教師資的高等師范院校有典型的代表性，加之職業(yè)技術(shù)教育學(xué)學(xué)科是本校的重點(diǎn)培育學(xué)科，在職業(yè)技術(shù)教育學(xué)碩士生培養(yǎng)方面具有別具一格的培養(yǎng)方式，因此該被試研究生在這種環(huán)境下學(xué)習(xí)，對(duì)判斷課程設(shè)置的合理性具有一定的發(fā)言權(quán)。

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Water body area extraction algorithm based on pixel unmixing

CHEN Liang1,ZHANG Youjing2,HE Houjun1,CHEN Yang1
(1.Information Center,Yellow River Conservancy Commission,Zhengzhou 450004,China; 2.College of Earth Sciences and Engineering,Hohai University,Nanjing 210098,China)

An improved algorithm for water body area extraction based on pixel unmixing is proposed in order to reduce the impact of water body boundary pixels on water body area extraction.A fraction image of water abundance was obtained with the linear pixel unmixing model using ALOS data.The threshold method and the mathematical morphology method were used to extract pure water and water body boundary pixels.Through analysis of the composition of water body boundary pixels,an area correction algorithm for water body boundary pixels is proposed to correct the water body area.The research results show that,compared with the linear pixel unmixing model,the proposed method can improve the accuracy of water body area extraction by 6.7%at most,and can reduce the impact of the water content of washlands on the calculation of water abundance of water body boundary pixels.

water body area extraction;pixel unmixing;area correction algorithm

TP751

:A

:1000-1980(2014)04-0346-05

10.3876/j.issn.1000-1980.2014.04.012

2013-02 27

水利部公益性行業(yè)專項(xiàng)(200901021)

陳亮(1983—),男,江蘇南通人,工程師,碩士,主要從事遙感與地理信息系統(tǒng)研究。E-mail:chlg564@163.com