李燕燕

摘要：城市河道水體寬度較窄，易受建筑用地、陰影等信息干擾，使得利用高分辨率遙感提取城市河道水體岸線效果不佳。本文以GF-2衛(wèi)星融合影像為主要數(shù)據(jù)源，選取河北省兩處線狀水體為研究對(duì)象，依據(jù)GF-2衛(wèi)星影像各個(gè)波段地物的光譜特性，采用水體指數(shù)法，以及單波段閾值法與陰影水體指數(shù)相結(jié)合的方法提取水體信息。結(jié)合高分辨率影像目視解譯選取的樣本計(jì)算混淆矩陣，對(duì)上述方法提取的水體信息結(jié)果進(jìn)行精度評(píng)定及對(duì)比分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，水體指數(shù)法在建筑用地、陰影等與水體光譜特性較接近的區(qū)域誤提現(xiàn)象較嚴(yán)重;單波段閾值法易受城市建筑物陰影的影響，單波段閾值法與陰影水體指數(shù)相結(jié)合的方法可有效抑制建筑用地、陰影等干擾，提取完整水體信息，總體精度在90%以上。

關(guān)鍵詞：高分二號(hào)??水體提取??水體指數(shù)法??單波段閾值法??陰影水體指數(shù)

中圖分類號(hào)：P205?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A???文章編號(hào)：1672-3791（2022）07（b）-0000-00

地理國情，即以地球表層自然、生物和人文現(xiàn)象的空間變化和它們之間的相互關(guān)系、特征等為基本內(nèi)容，對(duì)構(gòu)成國家物質(zhì)基礎(chǔ)的各種條件因素進(jìn)行宏觀性、整體性、綜合性的調(diào)查、分析和描述。地表覆蓋是地理國情監(jiān)測(cè)的基礎(chǔ)，目前一般采用人工判讀繪制的方法，效率較低[1]。水體覆蓋采集的工作量很大，水體分布信息的準(zhǔn)確獲取對(duì)水資源調(diào)查、流域綜合治理、水利規(guī)劃、洪水監(jiān)測(cè)與災(zāi)害評(píng)估等領(lǐng)域具有重要意義。遙感影像具有直觀明了、宏觀性強(qiáng)的特點(diǎn)，能清楚地反映出區(qū)域或者整個(gè)流域的水體空間分布情況，利用遙感技術(shù)提取水體信息已成為一種趨勢(shì)。常用的水體提取方法主要有水體指數(shù)法、多波段譜間關(guān)系法、單波段閾值法、密度分割法及圖像分類法等。目前的水體提取研究主要是圍繞國外的中、高分辨率衛(wèi)星開展的。水體空間分布情況、衛(wèi)星影像分辨率及波段對(duì)水體提取方法的選擇有不同的需求[2]。城市內(nèi)的高層建筑、橋梁、樹木等的陰影現(xiàn)象較普遍，對(duì)水體信息提取造成干擾，并且城市河道水體一般較窄，從中、低分辨率遙感衛(wèi)星遙感影像中較難識(shí)別。GF-2衛(wèi)星數(shù)據(jù)在國土資源調(diào)查與監(jiān)測(cè)、城鄉(xiāng)規(guī)劃監(jiān)測(cè)、交通路網(wǎng)規(guī)劃、防災(zāi)救災(zāi)、環(huán)境監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域都將發(fā)揮重要的作用，但目前針對(duì)該數(shù)據(jù)的城市河道水體信息提取方法的適用性研究還相對(duì)較少。為此，該文利用單波段閾值法、水體指數(shù)法及單波段閾值法與陰影水體指數(shù)模型相結(jié)合的方法，分別對(duì)河北省兩處河道的GF-2衛(wèi)星融合影像進(jìn)行水體信息提取實(shí)驗(yàn)，并對(duì)三種方法的提取結(jié)果進(jìn)行對(duì)比和分析。

選取河北的某兩條河流為研究區(qū)域。其中，河流1長約1?700?m，水面平均寬約10?m，最窄處約4?m;河流2河段長約2?500?m，水面平均寬約23?m[3]。

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采用GF-2?PMS2?L1A級(jí)數(shù)據(jù)，包括1m全色影像及4m多光譜影像。多光譜影像的光譜范圍包括藍(lán)（0.45～0.52?μm）、綠（0.52～0.59?μm）、紅（0.63～0.69?μm）、近紅外（0.77～0.89?μm）四個(gè)波段。河流1和河流2研究區(qū)域的影像獲取時(shí)間分別為2020年9月2日及2020年9月3日。

為了得到更加精確的水體提取信息，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行正射校正、輻射定標(biāo)、大氣校正及影像融合等預(yù)處理。影像預(yù)處理的流程如所圖1所示。

2.1??水體特征分析

水體因?qū)θ肷淠芰浚ㄌ柟猓┚哂袕?qiáng)吸收性，所以在大部分遙感傳感器的波長范圍內(nèi)，總體上呈現(xiàn)較弱的反射率，并具有隨著波長的增加而進(jìn)一步減弱的趨勢(shì)。具體表現(xiàn)為在可見光的波長范圍里（480～580?nm），其反射率約為4%～5%，但到了580?nm處，則下降為2%-3%;當(dāng)波長大于740?nm時(shí)，幾乎所有入射純水體的能量均被吸收。由于水體在近紅外及隨后的中紅外波段范圍內(nèi)（740～2?500?nm）所具有的強(qiáng)吸收特點(diǎn)，導(dǎo)致了清澈水在這一波長范圍內(nèi)幾乎無反射率，因此，這一波長范圍常被用來研究水陸分界、圈定水體范圍。但是隨著水體渾濁度（各種有機(jī)、無機(jī)物質(zhì)濃度）的增加，水體的反射率會(huì)有所變化。如水體泥沙含量的增加會(huì)導(dǎo)致反射率的提高，并使光譜曲線的反射峰往長波方向移動(dòng)[4]。

在GF-2衛(wèi)星多光譜相機(jī)拍攝的影像中，水體的紋理一般比較均勻、平滑，并在一定空間范圍內(nèi)，高程趨于平緩;水體形狀不一，但與周邊地表覆蓋類型光譜差異較大。城市中的湖泊、河流如果為正常水體，其在真彩色影像中展示的色彩為墨綠和綠色，在彩紅外影像中展示為黑色或藍(lán)黑色，通過目視判別，較易與其他地物進(jìn)行區(qū)分。而富營養(yǎng)化或黑臭水體呈現(xiàn)黑灰色，且很可能被浮萍覆蓋。被浮萍覆蓋的水體更是呈現(xiàn)亮色，更加易于區(qū)分。

2.2??單波段閾值法

單波段閾值法主要是利用水體在近紅外波段強(qiáng)吸收性，而干土壤及植被在該波段強(qiáng)反射性的特點(diǎn)，根據(jù)影像的灰度特征，經(jīng)過采樣確定其閾值，進(jìn)行水體的提取。GF-2影像數(shù)據(jù)提取模型如下：

式中，b4為經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理后的GF-2近紅外波段輻射亮度值，N為設(shè)定的提取水體的閾值。

2.3??水體指數(shù)法

歸一化差異水體指數(shù)（NDWI）法是依據(jù)水體信息在綠光波段及近紅外波段具有較強(qiáng)反射和吸收的特性，將二者的差及和做比值運(yùn)算，從而達(dá)到增強(qiáng)水體信息，抑制背景地物的效果，有效提取水體信息。基于GF-2影像數(shù)據(jù)的水體提取模型如下[5]：

式中，b2和b4分別為GF-2綠波段及近紅外波段的輻射亮度值。理論上可選取NDWI閾值為0，將水體信息與其他地物區(qū)分開來，但實(shí)際中應(yīng)根據(jù)采用的具體影像及研究區(qū)域選取合適的閾值。

2.4??陰影水體指數(shù)模型

基于上述方法提取出的水體信息結(jié)果往往摻雜城市建筑物、樹木等陰影，因此需要將陰影從提取出的暗區(qū)中分離出來。在單波段閾值法基礎(chǔ)上，根據(jù)GF-2的4個(gè)多波段光譜特征，構(gòu)建陰影水體指數(shù)（Shadow?Water?Index，SWI）模型[6]：

式中，SWI為陰影水體指數(shù)，b1，b2，b4分別為GF-2的綠、藍(lán)和近紅外波段，N為經(jīng)驗(yàn)性閾值，根據(jù)具體研究區(qū)域，設(shè)定陰影與水體分離的閾值。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

3.1??實(shí)驗(yàn)結(jié)果

基于GF-2影像，采用單波段閾值法、NDWI閾值法及單波段閾值法與SWI模型相結(jié)合的方法提取河流1和河流2?水體信息的結(jié)果如圖2和圖3所示：

（1）利用單波段閾值法提取河流水體信息時(shí)，分別設(shè)置閾值b4<650和b4<1050時(shí)為水體，由于水體與陰影在近紅外波段有交叉部分，提取結(jié)果中包含大量建筑物的陰影信息。

（2）利用NDWI法提取水體信息時(shí)，設(shè)置經(jīng)驗(yàn)閾值NDWI>0.18時(shí)為水體，能夠較好地提取出水體輪廓，提取結(jié)果中摻雜小面積的陰影信息。但是利用NDWI法提取洋河水體輪廓卻效果不佳，試驗(yàn)多個(gè)閾值后，提取結(jié)果中仍包含大量建筑物及其陰影信息。盡管在洋河假彩色合成影像中，水體呈現(xiàn)藍(lán)黑色，未見異常，但經(jīng)實(shí)地調(diào)研，發(fā)現(xiàn)研究范圍內(nèi)的洋河水質(zhì)較差，接近岸邊處水體呈現(xiàn)深灰色并有刺鼻氣味。水質(zhì)的變化引起了水體光譜特征的變化，進(jìn)而導(dǎo)致利用NDWI法提取水體信息效果不佳。

（3）基于單波段閾值法，并利用SWI模型去除陰影干擾，根據(jù)影像數(shù)據(jù)實(shí)際情況，分別設(shè)定閾值為900和780時(shí)，提取出的水體信息較好，基本與目視解譯結(jié)果一致。

3.2??精度驗(yàn)證

通過目視解譯，對(duì)應(yīng)研究區(qū)域，在quickbird影像上分別選取50個(gè)水體樣本和50個(gè)非水體樣本導(dǎo)入到兩幅影像中進(jìn)行精度評(píng)價(jià)。通過計(jì)算混淆矩陣，得到三種水體提取方法的精度，結(jié)果如表1所示。從精度評(píng)價(jià)的結(jié)果來看，單波段閾值法與SWI相結(jié)合的方法提取結(jié)果精度最高，兩個(gè)研究區(qū)域提取結(jié)果的總體精度均達(dá)到90%以上。對(duì)于永定河引水渠南支而言，NDWI法的提取精度要高于單波段閾值法;而對(duì)于河流2而言，NDWI法的提取精度最低。綜上，可以得出單波段閾值法與SWI相結(jié)合的方法在城市河道水體提取方面具有較好的適用性和優(yōu)勢(shì)性，可以為水利規(guī)劃、水環(huán)境監(jiān)測(cè)和災(zāi)害評(píng)估等工作提供一定的科學(xué)參考。

結(jié)論

該文基于GF-2衛(wèi)星融合影像，選取河北省河道寬度較窄的兩條河道為研究區(qū)域，分別采用單波段閾值法、歸一化差異水體指數(shù)法，以及單波段閾值法與陰影水體指數(shù)模型相結(jié)合的方法，提取研究區(qū)域的水體信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，利用單波段閾值法與陰影水體指數(shù)模型相結(jié)合的方法能夠抑制陰影信息的干擾，快速提取城市河道水體信息，總體精度在90%以上，能夠?yàn)槌鞘兴h(huán)境遙感研究和應(yīng)用提供一定的輔助和參考。通過實(shí)驗(yàn)，得到以下結(jié)論：

（1）通過對(duì)三種方法結(jié)果的比較分析，單波段閾值法提取結(jié)果中極易混淆陰影信息;NDWI法易受小面積陰影影響;在單波段閾值法基礎(chǔ)上，利用SWI模型可有效去除陰影信息，將水體與陰影分體，得到較好的水體信息提取結(jié)果。

（2）基于高分辨率衛(wèi)星遙感影像提取城市寬度較窄的河道信息具有可行性。將全色影像與多光譜影像融合，有助于城市細(xì)小河流岸線的提取。

（3）水體富營養(yǎng)化或黑臭時(shí)會(huì)引起水體的光譜特征發(fā)生變化，因此水體的水質(zhì)情況影響水體提取方法的適用性，還需進(jìn)一步研究針對(duì)非正常水體的提取方法。

參考文獻(xiàn)

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