■周歡 陳圣波

（吉林大學(xué)地球探測科學(xué)與技術(shù)學(xué)院吉林長春130026）

資源三號衛(wèi)星高郵湖地區(qū)水體自動提取

■周歡 陳圣波

（吉林大學(xué)地球探測科學(xué)與技術(shù)學(xué)院吉林長春130026）

針對不同遙感影像，提取水體的方法國內(nèi)外有很多研究。但對于我國自主研制的資源三號衛(wèi)星影像的研究目前并不多，其中能夠?qū)崿F(xiàn)自動提取的方法更是少之又少。本文運用資源三號衛(wèi)星多光譜影像數(shù)據(jù)計算歸一化水體指數(shù)（NDWI），結(jié)合C++、Qt和GDAL編程，實現(xiàn)水體自動提取。結(jié)果表明利用歸一化水體指數(shù)提取資源三號衛(wèi)星影像的水體有可行性，并且可通過編程實現(xiàn)主動提取。與目視解譯的圖像對比，精確度達(dá)82.71%。

資源三號衛(wèi)星 水體自動提取 歸一化水體指數(shù) 高郵湖

1　引言

利用遙感衛(wèi)星影像提取水體近年來被廣泛研究和應(yīng)用，如何快速、準(zhǔn)確地從遙感影像中提取水體信息，為土地分類、水資源調(diào)查、洪澇災(zāi)害的監(jiān)測及淹沒面積的估算等方面提供了重要的技術(shù)手段[1]。

歸納起來，水體提取的方法主要有三種，分別為單波段閾值法、譜間關(guān)系法和水體指數(shù)法。張哲等基于TM影像對洞庭湖水體運用短波紅外波段設(shè)定閾值提取，結(jié)果與目視判讀基本一致，但閾值設(shè)定受主觀影響較大[2]；汪金花等基于TM影像運用譜間關(guān)系建立水體光譜特征模型，對陡河水庫進行水體提取，總體效果較好，但由于構(gòu)建的光譜特征模型沒有定式而導(dǎo)致進行編程難度較大，不具有普遍性[3]；MCFEETERS基于MSS影像提出歸一化水體指數(shù)（NDWI），提取水體效果較好，雖然對于有較多建筑物的水體效果較差[4]，但該方法實現(xiàn)起來相對比較簡單。

因此，本文根據(jù)歸一化水體指數(shù)的方法，基于資源三號衛(wèi)星影像，對江蘇省揚州市高郵湖區(qū)域水體進行自動提取。

圖1　試驗區(qū)影像

2　試驗區(qū)及數(shù)據(jù)

2.1試驗區(qū)概況

高郵湖位于江蘇省高郵市，地處東經(jīng)119°06′～119°25′，北緯32°42′～33°41′，是全國第六大淡水湖、江蘇省第三大淡水湖。南北長約42公里，東西寬約25公里，跨江蘇、安徽兩省四地（高郵、寶應(yīng)、金湖和天長），水域面積為780平方公里。

2.2數(shù)據(jù)

資源三號（ZY～3）衛(wèi)星作為中國第一顆自主的民用高分辨率立體測繪衛(wèi)星，于2012年1月9日發(fā)射升空。其地面分辨率為2.1m的全色正視影像數(shù)據(jù)，地面分辨率為3.6m的全色前視、全色后視影像數(shù)據(jù)和地面分辨率為5.8m的多光譜正視四組影像數(shù)據(jù)，多光譜數(shù)據(jù)有4個波段（分別對應(yīng)可見光波段（R、G、B）和近紅外波段）。通過立體觀測，可以測制1:5萬比例尺地形圖，為國土資源、農(nóng)業(yè)、林業(yè)等領(lǐng)域提供服務(wù)。本文在高郵湖地區(qū)的資源三號多光譜影像進行幾何校正的基礎(chǔ)上，裁剪大小為3104 3360的影像作為用來研究自動提取水體的區(qū)域（如圖1）。

3　水體自動提取方法

3.1歸一化水體指數(shù)（NDWI）

MCFEETERS于1996年基于歸一化植被指數(shù)（NDVI）提出了歸一化水體指數(shù)（NDWI），其表達(dá)式為：

選擇這兩個波段來進行比值運算是因為：（1）通過使用綠光波段使水體具有極大的反射率；（2）在近紅外波段，水體有極小的反射率；（3）利用陸地制備和土壤在近紅外波段的高反射率[4]。最終的運算結(jié)果中，水體為正值，而土壤和陸地植被為0或負(fù)值。

3.2水體自動提取

本文在Windows操作系統(tǒng)下，結(jié)合了C++、Qt和GDAL開發(fā)了水體提取程序[5,6]。其中，界面是在李民錄“使用RasterIO快速顯示圖像”的基礎(chǔ)上設(shè)計的[7]（如圖2）。

圖2　水體提取界面圖

在此界面的基礎(chǔ)上，根據(jù)流程圖（圖3）設(shè)計添加計算歸一化水體指數(shù)的算法，使程序可自動提取影像上的水體。最后將提取的結(jié)果轉(zhuǎn)成矢量圖，如圖4，藍(lán)色部分為水體，綠色部分為其他地物。

3.3結(jié)果

本文針對資源三號衛(wèi)星影像，使用歸一化水體指數(shù)（NDWI），進行水體自動提取算法研究。將矢量圖與原始影像對比，可以看出，原始影像中的水體大部分都已經(jīng)提取出來，提取的水體面積約為25.02km2。以原始影像對研究區(qū)的目視解譯結(jié)果作為參考，精確度達(dá)82.71%。說明利用歸一化水體指數(shù)方法，可以較好的在資源三號衛(wèi)星影像上提取水體。

圖3　水體提取流程圖

圖4　水體提取矢量圖

4　結(jié)論

目前，利用資源三號衛(wèi)星影像提取水體的方法研究并不多，其中自動提取的方法也很有限。本文通過編程，實現(xiàn)了用NDWI在資源三號影像上自動提取水體的算法。提取效果總體較好，但仍存在漏提和誤提的現(xiàn)象，精確度有待提高。

［1］趙芳，朱豐琪，馮仲科，等.運用資源三號衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)提取水體信息的方法研究 ［J］.測繪通報，2014，18:25～28.

［2］張哲，劉云鶴.基于 TM影像的水域提取方法研究 ［J］.地下水，2011，33 （5）:166～167.

［3］汪金花，張永彬，孔改紅.譜間關(guān)系法在水體特征提取中的應(yīng)用 ［J］.礦山測量，2001，4：30～32.

［4］McFeeters S K.The use of the Normalized Difference Water Index（NDWI）in the delineation of open water features［J］.International Journal of Remote Sensing，1996，17 （7）:1425～1432.

［5］Stephen Prata.C++Primer Plus［M］ （張海龍，袁國忠譯）.北京：人民郵電出版社，2012.

［6］王昀，陳浩，萬紅霞.基于Qt、GDAL處理遙感影像 GeoTIFF數(shù)據(jù)的應(yīng)用 ［J］.網(wǎng)絡(luò)新媒體，2012，1（5）:47～49.

［7］李民錄.（May 29，2012）"使用RasterIO快速顯示圖像"［Online］Available:http: //blog.csdn.net/liminlu0314/article/details/7613894 2015～04～04.

Automatic Water Extraction inGaoyouLakeRegion based on ZY～3 Imagery

ZhouHuan,ChenShengbo
Collegeof GeoExploration Science and Technology,Jilin University, Changchun130026,China

For different remote sensing images,there are various studies on the method of water extraction both in China and abroad.But theresearches for China's home～grown ZY～3 images are few,which automatic extractionis muchrarer.Inthis paper,ZY～3 multispectral image datais usedtocalculatetheNormalized DifferenceWater Index(NDWI), combied with C++,Qt and GDAL programming,to realize the automatic water extraction.Results show that using NDWI can extract water in ZY～3 imagery,and can realize the active extraction by programming. Comparedwithnakedinterpretationimage,theaccuracy isupto82.71%.

ZY～3;automatic water extraction;the Normalized DifferenceWaterIndex;GaoyouLake

P171.3[文獻碼]B

1000～405X（2016）～4～445～2

周歡（1990～），女，碩士研究生，研究方向為遙感地質(zhì)。

陳圣波（1967～），男，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向為遙感地質(zhì)。