一種利用TM影像自動提取細(xì)小水體的方法

楊樹文,薛重生,劉 濤,李軼鯤

1.中國地質(zhì)大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院,湖北武漢430074;2.蘭州交通大學(xué)數(shù)理與軟件工程學(xué)院,甘肅蘭州730070

一種利用TM影像自動提取細(xì)小水體的方法

楊樹文1,2,薛重生1,劉 濤2,李軼鯤2

1.中國地質(zhì)大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院,湖北武漢430074;2.蘭州交通大學(xué)數(shù)理與軟件工程學(xué)院,甘肅蘭州730070

提出一種利用TM影像自動提取山區(qū)細(xì)小水體的多波段譜間關(guān)系改進(jìn)方法。該方法在典型譜間關(guān)系法的基礎(chǔ)上,針對水體與陰影在藍(lán)綠光波段亮度值降低速率差異較大的特征,基于差值運(yùn)算,構(gòu)建新的多波段譜間關(guān)系水體提取模型。首先利用該模型將水體從其他地物及陰影中分離出來,然后基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)膨脹濾波算法進(jìn)行空洞填充和短線連接,最后通過圖像細(xì)化算法實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的細(xì)化。經(jīng)過試驗(yàn)比較表明,該方法克服了許多水體提取模型只能有效提取較大面積水體的缺點(diǎn),除了能夠?qū)ι絽^(qū)的細(xì)小水體進(jìn)行高精度自動提取外,還能夠有效地去除陰影等干擾信息。

多波段譜間關(guān)系法;水體;自動提取;膨脹濾波;圖像細(xì)化

1 引 言

從遙感影像中準(zhǔn)確、快速地提取水體信息已在水資源調(diào)查、監(jiān)測管理、土地分類、自然災(zāi)害評估及工程地質(zhì)調(diào)查等方面相繼得到應(yīng)用。水體遙感提取的研究開展較早,并已取得豐富的研究成果。目前水體提取方法很多,有多波段譜間關(guān)系法、水體指數(shù)法、決策樹法、圖像分類法、密度分割法、比值法、差值法及閾值法等,其中以多波段譜間關(guān)系法、水體指數(shù)法及決策樹法研究、應(yīng)用較多。針對水體在TM、AVHRR等遙感影像上的波譜特性,文獻(xiàn)[1-2]提出水體指數(shù)法NDWI;文獻(xiàn)[3-5]在進(jìn)一步研究的基礎(chǔ)上提出了水體指數(shù)法改進(jìn)模型MNDWI、EWI和NWI;文獻(xiàn)[6-9]利用多波段綜合的優(yōu)勢基于波段譜間關(guān)系提出了水體信息提取的多波段譜間關(guān)系法及其改進(jìn)方法;文獻(xiàn)[10-11]利用決策樹法從SPOT影像上成功地提取了水體信息。另外,文獻(xiàn)[12-13]基于圖像的紋理特征,使用灰度共生矩陣較為有效的提取了水系信息。

上述水體的提取方法大多在針對較大水體(湖泊、干流等)的提取上卓有成效,而針對山區(qū)、細(xì)小水體(水塘、細(xì)小支流)的提取效果并不理想,其原因主要在于山區(qū)地形陰影與水體光譜特征相近,造成水體與陰影的分離較為困難,不能有效地去除地形陰影。

通過大量試驗(yàn)研究,基于TM影像的多波段譜間關(guān)系法在山區(qū)、地形陰影較多地區(qū)提取水體信息更為準(zhǔn)確,提取的信息量更多,其原因在于該方法利用更多的波段參與運(yùn)算。本文在常用的多波段譜間關(guān)系法的基礎(chǔ)上,針對陰影與水體在藍(lán)綠光波段下降速率差異較大的特征,通過差值運(yùn)算,構(gòu)建新的多波段譜間關(guān)系模型,以華南山區(qū)細(xì)小河流為研究對象,成功地提取細(xì)小水體,較為理想地去除地形陰影。

2 水體自動提取算法模型

2.1 水體、陰影光譜特性分析

水體的反射率在可見光范圍內(nèi)總體上比較低,一般為4%～5%,并具有隨波長增大逐漸降低的特征,其反射率在藍(lán)綠光波段最高,在近紅外波段最低,幾乎完全吸收,因此水體在影像上呈暗色調(diào),水陸界線相對比較清楚,利用此特性和不同波譜間的水體光譜特征可以將水體提取出來。但同時由于陰影的灰度值與水體比較接近,造成一些陰影同時被誤提取出來。通過對研究區(qū)水體、陰影、植被及居民地等地物光譜特征的統(tǒng)計、分析,如表1、圖1所示,從中可發(fā)現(xiàn),在TM影像中水體具有波段2灰度值加波段3灰度值大于波段4加波段5灰度值的典型特點(diǎn)[14],同時在藍(lán)綠光波段,水體的亮度值降低較慢、陰影的亮度值下降較快的特點(diǎn)[9]。水體、陰影的這些光譜特性是從影像中分離、提取水體的重要依據(jù)和算法設(shè)計的基礎(chǔ)。

表1 水體及相關(guān)地類的典型光譜值(均值)Tab.1 Water and related land type spectrum typical value(mean)

圖1 水體及相關(guān)地類的典型光譜曲線Fig.1 Water and related land type typical spectral curve

2.2 多波段譜間關(guān)系算法

文獻(xiàn)[6]在分析 TM影像中水體與其他地物的光譜特性時,發(fā)現(xiàn)水體具有波段2灰度值加波段3灰度值大于波段4加波段5灰度值的特點(diǎn),據(jù)此提出的譜間關(guān)系算法模型為

文獻(xiàn)[8]在進(jìn)一步研究的基礎(chǔ)上,發(fā)現(xiàn) TM影像中水體還具有波段4灰度值與波段2灰度值的比值小于0.9的特性,提出了改進(jìn)的多波段譜間關(guān)系模型

文獻(xiàn)[9]在研究喜馬拉雅山南峰地區(qū)的水體提取方法時,發(fā)現(xiàn)在可見光范圍內(nèi)水體的亮度值下降較慢,陰影亮度值下降較快的特點(diǎn),同時在該地區(qū)具有波段3中河流的亮度值高于陰影但低于冰雪、沖擊物和冰水沉積物的特點(diǎn),據(jù)此提出了去除陰影和冰雪地貌的譜間關(guān)系改進(jìn)模型

其中,K、M、N分別是根據(jù)該地區(qū)研究對象光譜反射率經(jīng)反復(fù)試驗(yàn)設(shè)定的閾值。

這些算法模型的研究、應(yīng)用都較為有效地從TM影像上提取出湖泊、河流等面域較大的水體,并在一定程度上消除地形陰影的干擾。但是上述算法模型在提取河網(wǎng)密布、地形陰影極為發(fā)育的華南山區(qū)的水體時,不能有效地提取細(xì)小水體及去除地形陰影。

2.3 新構(gòu)建多波段譜間關(guān)系模型

筆者經(jīng)過大量的試驗(yàn)研究,在現(xiàn)有的多波段譜間關(guān)系算法模型的基礎(chǔ)上,依據(jù)水體、陰影在藍(lán)綠波段所具有的下降幅度差異較大的特征,基于差值運(yùn)算,構(gòu)建了新的多波段譜間關(guān)系模型,利用該模型可簡單、有效、準(zhǔn)確地提取水體及消除了陰影。該算法模型為

其中,N是根據(jù)試驗(yàn)獲取的華南山地地區(qū)的經(jīng)驗(yàn)性閾值。

新建模型是對譜間關(guān)系算法模型和差值運(yùn)算進(jìn)行深入分析的基礎(chǔ)上,從中得到啟發(fā)后發(fā)現(xiàn)的,是對文獻(xiàn)[9]方法的改進(jìn)。改進(jìn)方法的優(yōu)點(diǎn)在于:①文獻(xiàn)[9]基于邏輯“與”運(yùn)算(AND)構(gòu)建模型,而新建模型3次利用像元亮度值的差值運(yùn)算構(gòu)建了模型,實(shí)現(xiàn)水體、陰影等地物光譜值的增益和分離;②新建模型更簡捷、實(shí)用。對比、分析提取結(jié)果,論文方法具有:①對細(xì)小水體的提取更為有效,水體的連續(xù)程度更好;②更為有效地消除了地形陰影等的影響。

差值運(yùn)算是指兩幅同樣行、列數(shù)的圖像,對應(yīng)像元的亮度值相減,相減后的值反映了同一地物光譜反射率之間的差[15]。由于不同地物反射率差值不同,兩波段亮度值相減后,差值大的被突出出來[16]。對于某一像素點(diǎn) f(x,y),其差值運(yùn)算的定義為

TM影像中(B2+B3)-(B4+B5)可增大水體與陰影及其他地類間光譜值的差異,計算結(jié)果是水體及部分陰影的灰度值為正值,其他地類灰度值為負(fù)值,從而可將水體與其他地類及大部分陰影中分離出來;水體與陰影在藍(lán)綠光波段的差異性利用差值運(yùn)算(B1-B2)增益出來;再次利用差值運(yùn)算,將(B2+B3)-(B4+B5)運(yùn)算中未分離出來的陰影提取出來,通過試驗(yàn)設(shè)定合適的閾值就可最終實(shí)現(xiàn)水體準(zhǔn)確、快速地自動提取。

2.4 水體提取后處理

2.4.1 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的膨脹濾波

利用新建的算法模型可快速、準(zhǔn)確地提取水體,但是部分細(xì)小水體(如溪流等)由于河床地形復(fù)雜、溪水從石縫中穿流及水草發(fā)育等原因,提取出來的部分細(xì)小水體往往呈斷線狀。筆者對比研究了種子點(diǎn)擴(kuò)散算法[17]、基于形態(tài)學(xué)的膨脹濾波等算法[18-19],發(fā)現(xiàn)基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的膨脹濾波算法可較為有效地解決空洞及細(xì)小水體的短線連接問題。

數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)是由文獻(xiàn)[20]提出的一種以形態(tài)為基礎(chǔ)對圖像進(jìn)行分析處理的數(shù)學(xué)模型。基于形態(tài)學(xué)的濾波算法目前被廣泛應(yīng)用于圖像處理,其中基于形態(tài)學(xué)的膨脹濾波算法可填平圖像中小孔和彌合小裂縫[21]。本文采用典型的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)膨脹算法,其定義如下:

設(shè) f(s,t)是輸入圖像,b(x,y)為結(jié)構(gòu)元素。用結(jié)構(gòu)元素b對輸入圖像f進(jìn)行灰度膨脹的定義為

其中,Df和Db分別是f和b的定義域。

2.4.2 二值圖像細(xì)化

水體經(jīng)過膨脹算法處理后達(dá)到了空洞填充、部分?jǐn)嗑€連接的目的,然后需對細(xì)小水體(非主干河流)進(jìn)行細(xì)化處理,以提取細(xì)小水體的中心線。

圖像細(xì)化是在不影響原圖像拓?fù)溥B接關(guān)系下,將寬度大于一個像素的圖形線條轉(zhuǎn)變?yōu)閱蜗袼貙捑€條的處理過程[22]。目前可用于二值圖像細(xì)化的算法有基于形態(tài)學(xué)的侵蝕算法、Pavlidis算法、Hilditch算法、Rosenfeld算法、OPTA算法和Zhang快速并行細(xì)化算法等。其中,Pavlidis細(xì)化算法通過并行和串行混合處理來“剝”去不符合模式的邊緣像元[23],該算法具有比“經(jīng)典“法大大減少了模式比較次數(shù),提高效率的特征,并且該算法細(xì)化后的圖像基本保持原圖像的信息,對一些雜質(zhì)的去除有明顯的作用,沒有細(xì)小短枝的產(chǎn)生[24],因此,試驗(yàn)以 Pavlidis算法為基礎(chǔ)設(shè)計了代碼。在程序中2次采用S/L≤A的方法將線狀河流與其他水體分開、非主干河流與主干河流分開,以免出現(xiàn)將面狀河流一并細(xì)化的問題,執(zhí)行細(xì)化處理的目標(biāo)是非主干河流,即細(xì)小水體。其中, S是水體面積,L是水體周長,A是閾值。而較寬河流、水塘及湖泊等面狀水體,采用的方法是在提取的柵格影像上利用改進(jìn)的邊緣追蹤算法實(shí)現(xiàn)矢量化和拓?fù)渲亟ā?/p>

另外,圖像細(xì)化后會出現(xiàn)一些毛刺,針對毛刺一端為端點(diǎn),另一端為三叉點(diǎn)或端點(diǎn),且通常毛刺是很短的特點(diǎn),采用邊緣追蹤算法(Canny算法)實(shí)現(xiàn)毛刺的去除和部分間隔較大斷線的連接。

3 試驗(yàn)及其結(jié)果分析

試驗(yàn)以甌江上游支流小溪溪谷地區(qū)為例,該地區(qū)位于浙江省景寧畬族自治縣沙灣鎮(zhèn)附近,山巒疊峰,群峰林立,水系發(fā)育,屬典型的華南山地景觀。試驗(yàn)采用Landsat ETM+1—7波段30 m單波段數(shù)據(jù)(該圖像獲取于2001-10-21),同時以該地區(qū)15 m的全色波段數(shù)據(jù)作為輔助驗(yàn)證資料。

水體提取的試驗(yàn)流程為:①影像預(yù)處理,包括對原始Landsat ETM+的1—7波段進(jìn)行大氣校正處理、圖像融合等;②目標(biāo)水體信息自動提取;③后處理,包括對提取的水體影像進(jìn)行形態(tài)學(xué)膨脹濾波和二值圖像細(xì)化等處理。

試驗(yàn)數(shù)據(jù)處理及自動提取處理都是在基于ENVI+IDL自主研發(fā)的遙感解譯信息系統(tǒng)下進(jìn)行的。影像預(yù)處理為常規(guī)處理,文中不再細(xì)述。

3.1 水體提取及后處理

基于在研的遙感解譯系統(tǒng),首先進(jìn)行水體提取試驗(yàn)。圖2～圖6是進(jìn)行局部細(xì)小水體自動提取及后處理試驗(yàn)結(jié)果截圖(400×400像素)。其中,圖2是為了對比、驗(yàn)證提取結(jié)果合成的目標(biāo)區(qū)域的ETM+543假彩色圖像(近似真彩色)。圖3是基于目前使用較多的NDWI水體提取指數(shù)自動提取的結(jié)果,根據(jù)試驗(yàn)比較,給定的經(jīng)驗(yàn)閾值≥0.2。該算法對細(xì)小支流(圖3左上角、右下角)的提取效果不理想,且對部分地形陰影難以去除(圖3河流下方白色點(diǎn))。圖4是基于文獻(xiàn)[8]提出的譜間關(guān)系改進(jìn)算法自動提取的結(jié)果,給定的經(jīng)驗(yàn)閾值≥30和≤0.9,該算法對細(xì)小水體的提取效果較好,但提取結(jié)果中仍保留了較多的陰影噪聲(圖4中白色孤點(diǎn)),難以去除。圖5是基于文獻(xiàn)[9]提出的改進(jìn)算法自動提取的結(jié)果,給定的經(jīng)驗(yàn)閾值是<15。該算法對植被不發(fā)育的高山地區(qū)水體提取效果較好,但對植被發(fā)育、地形復(fù)雜、陰影發(fā)育的華南山區(qū)細(xì)小水體的提取效果并不理想,且提取結(jié)果中仍存在大量的陰影噪聲難以去除(圖5中白色孤點(diǎn))。圖6是基于本文新建模型提取的結(jié)果,給定的閾值≥17,從提取結(jié)果看,該算法既很好地提取了細(xì)小水體又基本消除了陰影的影響。

圖2 TM543合成影像Fig.2 TM543 composite images

圖3 NDWI方法提取的水體結(jié)果Fig.3 Result of extraction using NDWI

圖4 文獻(xiàn)[8]方法的提取結(jié)果Fig.4 Result of extraction using reference[8]

圖5 文獻(xiàn)[9]方法提取結(jié)果Fig.5 Result of extraction using reference[9]

圖6 本文算法的提取結(jié)果Fig.6 Result of extraction using the method of this paper

進(jìn)一步的試驗(yàn)包括對已提取的水體進(jìn)行形態(tài)學(xué)膨脹濾波和二值圖像細(xì)化等處理。圖7是對圖6提取的結(jié)果進(jìn)行數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)膨脹處理,采用的是5×5的算子,初始半徑為3,迭代半徑為6。圖8是對圖7的膨脹處理結(jié)果進(jìn)行細(xì)化后的結(jié)果。其中,膨脹濾波和細(xì)化算法都要進(jìn)行交叉迭代處理,文中試驗(yàn)為3次迭代。

3.2 提取結(jié)果驗(yàn)證

為了檢驗(yàn)算法提取的結(jié)果,將提取結(jié)果轉(zhuǎn)為矢量數(shù)據(jù)后疊加在合成的彩色影像上,進(jìn)行對比試驗(yàn),可清楚檢測水體提取效果。圖9是將圖8細(xì)化后的細(xì)小水體(線狀)疊加在ETM+543合成影像上,可發(fā)現(xiàn)提取結(jié)果與影像水體地圖基本吻合,但在部分尖銳彎角處有取直現(xiàn)象,對比圖6,該問題出在膨脹和細(xì)化處理算法上。圖10是將較大支流(面狀)疊加在ETM+543+8融合影像上(融合后圖像空間分辨率為15 m),可檢測出河流的提取情況,部分河段河面呈畸形面狀,應(yīng)是將含水豐富的河床沉積物誤提所致。另外,提取結(jié)果中仍保留極小量散點(diǎn),通過對比分析,這些散點(diǎn)源是陰影和地物。

圖7 形態(tài)學(xué)的膨脹算法處理結(jié)果Fig.7 Result of the expansion of morphological algorithms

圖8 細(xì)化處理后的結(jié)果Fig.8 Result of the thinning algorithm

圖9 細(xì)小線狀河流疊加驗(yàn)證效果Fig.9 Extraction result of small rivers and original image superposition

圖10 面狀支流疊加驗(yàn)證效果Fig.10 Extraction result of wide branch and original image superposition

圖11、圖12分別是試驗(yàn)區(qū)全景影像和全景水體提取結(jié)果。在缺乏實(shí)測數(shù)據(jù)情況下,通過分析目前的量化統(tǒng)計方法的實(shí)用性缺陷,論文對全景圖像水體提取結(jié)果進(jìn)行了目視匹配檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果認(rèn)為吻合度高,誤提、漏提水體信息少,優(yōu)于其他方法提取結(jié)果,達(dá)到了軟件設(shè)計的要求。

圖11 ETM全景影像Fig.11 ETM panoramic image

圖12 全景影像水體信息提取結(jié)果Fig.12 Extraction result of water of panoramic image

4 結(jié)論與建議

針對山區(qū)陰影發(fā)育、細(xì)小水體提取較難的問題,論文提出了一種多波段譜間關(guān)系法的改進(jìn)模型,并以TM影像為數(shù)據(jù)源,通過試驗(yàn)驗(yàn)證,成功地提取了華南山區(qū)的細(xì)小水體。該算法模型簡單易操作,在實(shí)際應(yīng)用中只需根據(jù)研究地區(qū)的光譜差異設(shè)定一個經(jīng)驗(yàn)性閾值(N)。

本研究的不足之處在于,一是水體提取試驗(yàn)中閾值的確定是通過分類地物光譜值的統(tǒng)計獲取的,有待研究閾值自動計算方法,如人工智能、機(jī)器自學(xué)習(xí)等方法;二是試驗(yàn)中采用的形態(tài)學(xué)膨脹濾波算法和二值圖像細(xì)化算法都是常用的典型算法,雖然具有較高的處理效率和較好的處理效果,但缺乏針對性,因此處理的結(jié)果在細(xì)小水系密布、水體間歇斷續(xù)等局部不理想,對這些算法有待進(jìn)一步改進(jìn);三是對提取結(jié)果的驗(yàn)證量化不足,有待在目前利用混淆矩陣等量化計算的基礎(chǔ)上研究針對性更強(qiáng)、實(shí)用性更好的驗(yàn)證統(tǒng)計方法。

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(責(zé)任編輯:叢樹平)

A Method of Small Water Information Automatic Extraction from TM Remote Sensing Images

Y ANG Shuwen1,2,XUE Chongsheng1,LIU Tao2,LI Y ikun2
1.Faculty of Earth Science,Geosciences University of China,Wuhan 430074,China;2.School of Mathematics,Physics and Software Engineering,Lanzhou Jiaotong University,Lanzhou 730070,China

Since the decrease rate of bright values of water body and shadow in blue-green bands are significantly different,the proposed approach build a novel water body extraction model of multi-band spectral relationship based on difference operation.Firstly,the approach utilizes the new model to extract water body among various ground objects and shadows.Secondly,the approach fills empty holes and connects short lines based on dilation filtering algorithm of mathematical morphology.Thirdly,the approach utilizes binary image thinning algorithm to thin the extracted water bodies.The analysis and comparison of experimental results show that the proposed approach overcomes the major shortcoming of many water body extraction approaches,which are only able to extract large water bodies.In summary,the approach is able to automatically extract small water bodies of hilly area with high precision.Moreover,it is able to effectively remove interference information such as shadows.

model of multi-band spectral relationship;water bodies;automatic extraction;fill filter;mage thinning

YANG Shuwen(1975—),male,PhD candidate,majors in remote sensing images processing, target detection/extraction.

E-mail:yangshuwen@mail.lzjtu.cn;ysw040966@163. com

1001-1595(2010)06-0611-07

P237

A

國家自然科學(xué)基金(40871208);中鐵第四勘察設(shè)計院集團(tuán)有限公司基金(2009D-1)

2010-02-08

2010-04-06

楊樹文(1975—),男,博士生,主要研究方向?yàn)檫b感數(shù)字圖像處理和遙感信息檢測及提取。