趙 芳，朱豐琪，馮仲科，丁 敏

(1. 北京林業(yè)大學(xué) 精準(zhǔn)林業(yè)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100083； 2. 山東省國(guó)土測(cè)繪院，山東 濟(jì)南 250013)

一、引 言

近年來(lái)，如何快速、準(zhǔn)確地從遙感影像中提取水體信息得到了廣泛研究，為土地分類、水資源調(diào)查、洪澇災(zāi)害的監(jiān)測(cè)及淹沒面積的估測(cè)等方面提供了一種重要的技術(shù)手段。該研究主要是通過分析水體的光譜值，利用水體在遙感影像中的特有的光譜特性以及空間特征信息(如紋理信息、形狀等)區(qū)別于其他地類、地物而進(jìn)行提取[1]。劉建波等[2]選用密度分割法，通過計(jì)算水面的像元數(shù)來(lái)統(tǒng)計(jì)水面面積；徐涵秋[3]對(duì)歸一化差異指數(shù)進(jìn)行了改進(jìn),采用MNDWI=(Green-MIR)/(Green+MIR)的方法來(lái)提取水體信息；都金康等[4]選用決策樹的方法逐步進(jìn)行譜間運(yùn)算提取水體信息；楊樹文等[5]提出針對(duì)水體和陰影在藍(lán)綠光波段的特征，構(gòu)建譜間關(guān)系來(lái)提取水體模型；李小曼等[6]采用譜間關(guān)系法結(jié)合最佳指數(shù)法(OIF)來(lái)提取水體信息；竇建方等[7]針對(duì)SAR圖像提取，利用水體的亮度和分布特征采用非線性濾波的方法提取水體。以上所研究的遙感影像數(shù)據(jù)源主要有Landsat TM、SPOT、MODIS以及SAR圖像等各種影像數(shù)據(jù)，其中對(duì)Landsat TM衛(wèi)星影像的水體提取的研究最為廣泛。雖然Landsat TM衛(wèi)星影像的波段數(shù)較多，光譜信息相對(duì)比較全面，但是空間分辨率較低。我國(guó)自主研制的資源三號(hào)衛(wèi)星影像空間分辨率卻得到大大提升，多光譜數(shù)據(jù)有4個(gè)波段(其中1、2、3波段是可見光波段(R、G、B)、第4波段是近紅外波段)，因此針對(duì)資源三號(hào)衛(wèi)星影像的光譜特性則需要尋求一種方法來(lái)快速、準(zhǔn)確地提取水體信息。

二、試驗(yàn)區(qū)及數(shù)據(jù)

本次試驗(yàn)數(shù)據(jù)為2012年2月19日山東省青島市膠南地區(qū)冬季的資源三號(hào)衛(wèi)星遙感影像，其范圍為東經(jīng)119°28′—119°53′，北緯35°35′—36°3′。該區(qū)域地形較復(fù)雜，地類繁多，水系分布較廣，主要以水庫(kù)和河流為主，零星還有若干水塘。影像為冬季影像，部分水系上有些冰面，在提取水體時(shí)，結(jié)冰的地方一并參與其中。正好驗(yàn)證結(jié)冰水體在遙感影像中是否能一起提取出來(lái)，見圖1。

圖1 研究區(qū)資源三號(hào)多光譜衛(wèi)星影像

資源三號(hào)衛(wèi)星是我國(guó)首顆高精度民用立體測(cè)繪衛(wèi)星，其影像數(shù)據(jù)成為一種新型遙感影像數(shù)據(jù)源，具有高空間分辨率、大動(dòng)態(tài)范圍以及具備立體成像能力等特點(diǎn)[8]，該影像數(shù)據(jù)主要有地面分辨率為2.1 m的全色正視影像數(shù)據(jù)，地面分辨率為3.6 m的全色前視、全色后視影像數(shù)據(jù)和地面分辨率為5.8 m的多光譜正視四組影像數(shù)據(jù)[9]。

三、水體的光譜機(jī)理

水體在可見光范圍內(nèi)反射率最高的是藍(lán)綠波段，最低的是近紅外波段，大部分的光都被吸收，所以在遙感影像中水體則大致表現(xiàn)為暗色[10]。但是在遙感影像圖中陰影部分的灰度值與水體非常接近，因此在提取水體時(shí)往往山區(qū)陰影和城區(qū)的建筑陰影都被提取出來(lái)。

對(duì)研究區(qū)的水體、耕地、居民地、山區(qū)以及山區(qū)陰影等地物進(jìn)行4個(gè)波段400個(gè)樣點(diǎn)的光譜值和紋理信息值進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)，統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖2所示。

圖2 資源三號(hào)遙感影像中不同地類地物光譜均值曲線

圖2中顯示，水體和陰影的光譜值呈現(xiàn)Band1>Band2>Band3>Band4的特點(diǎn)。其中第4波段(即近紅外波段)中的水體和陰影的光譜值卻明顯低于其他地物，特別是水體為最低值。而其他地類在4個(gè)波段中光譜值的走勢(shì)相對(duì)比較平緩。依據(jù)以上地物的光譜均值和特性，本文采用不同的方法嘗試將影像中水體完整地提取出來(lái)。

四、試驗(yàn)與結(jié)果分析

1. 單波段閾值提取

根據(jù)資源三號(hào)多光譜影像4個(gè)波段的光譜特性，水體在近紅外波段(即Band4)能較好地與其他地物區(qū)分開。對(duì)近紅外波段作單波段閾值分析，根據(jù)水體對(duì)近紅外有很大吸收和反射近紅外最少的特征，水體的光譜值明顯低于其他地物。對(duì)研究區(qū)的數(shù)據(jù)進(jìn)行反復(fù)試驗(yàn)與比較分析，對(duì)近紅外波段單波段閾值提取分析，根據(jù)閾值二值法經(jīng)過反復(fù)試驗(yàn)，在閾值為152時(shí)，可以將水體提取出來(lái)，但是山區(qū)的陰影和城區(qū)的建筑物陰影卻隨之也提取出來(lái)。提取結(jié)果見圖3。從圖3中可以明顯看出研究區(qū)內(nèi)的大片水域、河流與零星水體都提取了出來(lái)。但是山區(qū)的陰影部分以及城區(qū)的建筑陰影等也隨之提取了出來(lái)，因此效果不佳?？梢妰H依據(jù)一個(gè)波段的特性不能正確地提取水體。

圖3 單波段閾值提取結(jié)果

2. 歸一化差異水體指數(shù)法

根據(jù)多光譜多波段的優(yōu)勢(shì)，1996 年McFeeter 提出了歸一化水體指數(shù)法NDWI(normalized difference water index)提取水體，公式為NDWI=(BGreen-BNIR)/(BGreen+BNIR)(BGreen為綠波波段，BNIR為近紅外波段)，該方法是通過將水體的最強(qiáng)反射波段與最弱反射波段進(jìn)行比值運(yùn)算，以擴(kuò)大它們之間的差距，抑制植被信息來(lái)提取水體[3]。

對(duì)研究區(qū)進(jìn)行NDWI法提取水體，結(jié)果見圖4。圖4中明顯顯示出許多噪音，這是因?yàn)槁懵兜耐寥?、道路和山區(qū)陰影及建筑物陰影都被提取了出來(lái)。NDWI法比較適用于植被覆蓋為主要地類的區(qū)域提取水體，而對(duì)于裸露土壤及陰影的區(qū)域，該方法效果不佳。

圖4 基于NDWI的水體提取二值影像圖

3. 譜間關(guān)系法

資源三號(hào)衛(wèi)星影像的多光譜數(shù)據(jù)雖然只有4個(gè)波段，但是不同的地物在這4個(gè)波段中也呈現(xiàn)不同的特點(diǎn)。根據(jù)水體在第2波段和第4波段的特征，運(yùn)用ERDAS軟件中的Operators命令，對(duì)第2波段和第4波段進(jìn)行相減的代數(shù)運(yùn)算(band2-band4)，結(jié)果如圖5所示。

由圖5(a)明顯可以看出，圖面中間的水庫(kù)及左下方的河流都可以提取出來(lái)，但是零星陰影也被提取出來(lái)。然后結(jié)合水體的采樣點(diǎn)的分析，對(duì)運(yùn)行band2-band4的結(jié)果進(jìn)行二值化表示，經(jīng)過反復(fù)試驗(yàn)比較，提取區(qū)間為142—174的水體部分。提取結(jié)果如圖5(b)所示。圖中較大面積的水域都提取出來(lái)了，但有些細(xì)小的水塘及河流等以混合像元形式存在的水體還是受到影響沒有完整地提取出來(lái)。但是該方法能較好地去除掉陰影區(qū)域。

圖5 譜間關(guān)系(band2-band4)提取水體圖

4. 最佳指數(shù)法

由以上幾種方法可見，較大面積的水體信息都能輕易提取出來(lái)。但是對(duì)于有陰影的區(qū)域以及細(xì)小水體不是誤提就是漏提，導(dǎo)致提取水體信息不正確、不完整。對(duì)于影像中地類交界的以混合像元形式存在的區(qū)域還存在一定的局限性，很難準(zhǔn)確地提取出來(lái)。那么根據(jù)波段間的相關(guān)性對(duì)最佳波段組合進(jìn)行影像增強(qiáng)來(lái)進(jìn)行提取。

最佳波段組合的選取，主要是依據(jù)各個(gè)波段的標(biāo)準(zhǔn)差及相關(guān)系數(shù)與波段組合的信息量之間的關(guān)系以及光譜的差異性等特點(diǎn)[11]。早在1982年，美國(guó)的查維茨提出的最佳指數(shù)法(OIF)[12]

(1)

式中，Si為第i個(gè)波段的標(biāo)準(zhǔn)差；Rij為i、j兩波段的相關(guān)系數(shù)。

波段的標(biāo)準(zhǔn)差越大說明該波段的信息量比較大；反之則說明該波段的影像信息的獨(dú)立性越高。對(duì)影像的四個(gè)波段作相關(guān)分析，結(jié)果如表1、表2所示。然后根據(jù)式(1)分別計(jì)算了4個(gè)波段的4種組合的最佳指數(shù)結(jié)果，結(jié)果如表3所示。

表1 各個(gè)波段均方差統(tǒng)計(jì)值表

表2 各個(gè)波段之間的相關(guān)性

表3 各個(gè)波段的最佳指數(shù)計(jì)算統(tǒng)計(jì)表

通過對(duì)影像的4個(gè)波段進(jìn)行最佳指數(shù)計(jì)算，從表3的計(jì)算結(jié)果明顯可以看出，數(shù)值較高的為134組合，但是其他3個(gè)組合的值也相差不大。結(jié)合資源三號(hào)衛(wèi)星影像中水體在各個(gè)波段的光譜特性，經(jīng)過反復(fù)比較，最終確定134組合為最佳波段組合。

通過構(gòu)建HIS彩色空間的方法對(duì)影像進(jìn)行增強(qiáng)。將波段4、3、1分別賦為R、G、B轉(zhuǎn)換到HIS彩色空間。得到IHS新影像，分別查看I、H、S的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，結(jié)果如表4所示。

表4 影像HIS的均值和標(biāo)準(zhǔn)差

結(jié)合得到的HIS新影像及I、H、S所對(duì)應(yīng)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，構(gòu)建以下模型方程組來(lái)對(duì)細(xì)小水體進(jìn)行提取

(2)

經(jīng)過反復(fù)試驗(yàn)，對(duì)提取的效果進(jìn)行比較，最終確定kI=1.6，kH=0.88，kS=1.1。提取結(jié)果如圖6(a)所示。

此方法對(duì)于細(xì)小的水體提取較好，但是對(duì)于大面積的水體提取時(shí)，特別是本次研究影像帶有冰面的水庫(kù)地區(qū)會(huì)有缺失，如圖6(a)中圓圈的部分。結(jié)合具有譜間關(guān)系式band2-band4所提取出的大面積水域結(jié)果，與通過OIF法提取的細(xì)小部分的水體，將這兩種方法得到的結(jié)果進(jìn)行掩膜，合并后得到最終結(jié)果能較完整地提取出水體信息。結(jié)果如圖6(b)所示。

圖6 OIF綜合法提取水體

5. 精度評(píng)價(jià)

本文分別采用了單波段閾值法、歸一化差異指數(shù)法、譜間關(guān)系法以及OIF綜合法分別對(duì)資源三號(hào)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行了提取水體信息的試驗(yàn)。以原始影像研究區(qū)內(nèi)的目視解譯結(jié)果為參考標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)研究區(qū)的水體面積進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得到水體面積約為13.49 km2，分別對(duì)以上幾種提取水體信息的方法進(jìn)行比較，結(jié)果見表5。

由表5可以看出，提取出水體的面積值與目視解譯最為相近的為OIF綜合法，提取出的水體信息面積的相對(duì)誤差為8.96%。而歸一化差異指數(shù)法效果最差，提取出的水體面積是正常水體面積的3倍之多。而譜間關(guān)系法則漏提水體，提取出的面積少了18.23%。

表5 提取水體面積比較表

五、結(jié)束語(yǔ)

通過本次試驗(yàn)驗(yàn)證，以資源三號(hào)衛(wèi)星影像為數(shù)據(jù)源來(lái)進(jìn)行水體信息提取，雖然影像只有4個(gè)波段，但是僅用一種方法無(wú)法將水體信息完整無(wú)誤地提取出來(lái)，山區(qū)陰影和城市建筑陰影等各種因素難以與水體區(qū)分開來(lái)。面對(duì)不同的地區(qū)、不同時(shí)相，特別是針對(duì)不同的數(shù)據(jù)源提取方法更是不同，因此需要多種方法相結(jié)合的方式才能較完整地提取出水體信息。

本文針對(duì)資源三號(hào)遙感影像，利用譜間關(guān)系法和OIF法相結(jié)合可以較完整地提取出水體信息。避開了山區(qū)陰影和城區(qū)建筑陰影的錯(cuò)誤提取，加強(qiáng)了對(duì)細(xì)小河流及水域的提取，與其他方法相比較具有較高的完整度與精確度。

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