基于遙感影像的水體提取方法對(duì)比

潘方博 毛鵬磊 胡乃勛

（鄭州大學(xué) 水利與環(huán)境學(xué)院，河南 鄭州 450000）

水是生命之源，地球表面的水域如湖泊、河流、人工水庫(kù)、海等是必不可少的氣候平衡、水循環(huán)以及生態(tài)系統(tǒng)的平衡，對(duì)地球上的生命提供基礎(chǔ)資源。然而陸面水域，受影響的全球尺度的土地利用/覆蓋變化、氣候變化和意想不到的人類活動(dòng)的影響，導(dǎo)致水體不僅形態(tài)特征而且內(nèi)在生化成分也在發(fā)生變化。因此，全面、精確的地表水體的動(dòng)態(tài)分布方面的知識(shí)對(duì)于保護(hù)相關(guān)的水生生物多樣性至關(guān)重要。此外，淹沒(méi)區(qū)的時(shí)空變化的評(píng)估對(duì)于洪水和干旱的建模至關(guān)重要的，有助于保護(hù)濕地的庫(kù)存和農(nóng)產(chǎn)品。然而，由于陸地水體高度動(dòng)態(tài)和不均勻分布的特征，傳統(tǒng)的現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量方式無(wú)法用于此方面的研究[1]。但是，隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，人們發(fā)現(xiàn)水體對(duì)于不同的光譜波段會(huì)表現(xiàn)出不同的反射特征，基于此各種水體指數(shù)應(yīng)運(yùn)而生，本文著重于主要探討遙感識(shí)別水體的機(jī)理，進(jìn)而對(duì)比各種水體指數(shù)的提取精度。

1 研究區(qū)域

密云水庫(kù)位于京郊密云縣城，水庫(kù)在潮河、白河兩河的主河道上，距北京約100km，是華北地區(qū)最大的水庫(kù)。建庫(kù)這多年來(lái)，它為潮白河流域的防洪和北京市城市供水發(fā)揮了重要作用，以密云水庫(kù)為引水源，通向市區(qū)的京密引水渠為北京供水主動(dòng)脈，目前北京城鎮(zhèn)地表水供水量50%以上來(lái)自密云水庫(kù)。[2]但一方面，北京已連續(xù)干旱，水庫(kù)蓄水入不敷出，地下水位持續(xù)下降，平原區(qū)地下水埋深已超過(guò)20米。目前密云水庫(kù)蓄水10億方，僅能滿足一年的城市供水。雖然南水北調(diào)北京段已建成通水，但是北京市缺水狀態(tài)并沒(méi)有得到徹底緩解。另一方面，由于水庫(kù)上游地區(qū)為大陸性季風(fēng)氣候，降雨年內(nèi)分布不均，7、8月份占全年的70%，多為暴雨，但是近年來(lái)隨著厄爾尼諾現(xiàn)象影響，水庫(kù)上游來(lái)水持續(xù)減少，加上北京市人口持續(xù)上升，對(duì)水的需求也在逐漸增加，導(dǎo)致水體面積一直在減少。

2 水體遙感識(shí)別機(jī)理

在利用遙感數(shù)據(jù)和模型提取遙感專題信息時(shí)，應(yīng)從簡(jiǎn)單到復(fù)雜，從單知識(shí)、單模型的應(yīng)用到多知識(shí)、多模型的集成應(yīng)用，從單數(shù)據(jù)的使用到多數(shù)據(jù)的綜合使用。但是遙感專題信息大都提取基于光譜知識(shí)，因此光譜知識(shí)是遙感專題信息提取中最重要的知識(shí)。

衛(wèi)星遙感影像記載了地物對(duì)電磁波的反射信息及地物自身向外的輻射信息。相對(duì)于其他地物而言, 在大部分遙感傳感器的波長(zhǎng)范圍內(nèi), 水體總體呈現(xiàn)出較弱的反射率,具體表現(xiàn)為在可見(jiàn)光的波長(zhǎng)范圍里(480～580 nm, 相當(dāng)于TM /ETM +的Band 1和Band 2) , 其反射率約為4% ～5% ,到了580 nm處,則下降為2% ～3%; 當(dāng)波長(zhǎng)大于740 nm時(shí), 幾乎所有入射能量均被水體吸收 。清澈水在不同波段的反射率由高到低可近似表示為: 藍(lán)光> 綠光> 紅光> 近紅外> 中紅外。由于水體在近紅外及中紅外波段(740～2500nm, 相當(dāng)于TM /ETM +的Band 4, Band 5和Band 7) 具有強(qiáng)吸收的特點(diǎn)，而植物、土壤、建筑物等在這一波長(zhǎng)范圍內(nèi)則具有較高的反射性，因此這一波長(zhǎng)范圍可被用來(lái)區(qū)分水體與土壤、植被和建筑物等其他地物。本項(xiàng)目通過(guò)對(duì)典型地物進(jìn)行提取統(tǒng)計(jì)，得到各典型地物的亮度值的平均值，結(jié)果統(tǒng)計(jì)如下：

3 水體指數(shù)研究現(xiàn)狀

目前從遙感影像上提取水體的方法大體上可以分為以下幾種：?jiǎn)尾ǘ畏?、多波段法、監(jiān)督分類法和決策樹法[3]。單波段法主要選取遙感影像中的近紅外波段并輔于閾值來(lái)提取水體，通過(guò)分析圖像各波段水陸交界處的地表反射率值，確定閾值來(lái)區(qū)分水體和其它地物。多波段法則主要利用多波段的優(yōu)勢(shì)綜合提取水體信息，并可分為譜間關(guān)系法和比值法。譜間關(guān)系法多為國(guó)內(nèi)外學(xué)者如周成虎院士等所采用[4]。比值法主要是采用各種水體指數(shù)進(jìn)行水體提取，水體指數(shù)方法有以下幾種：為了削弱植被土壤等非水體因素的影響，Mcfeeters提出了歸一化差異水體指數(shù)NDWI(Normalized Difference Water Index)[5]，其在水體提取上有所改善，但在城區(qū)的水體提取中仍?shī)A雜大量的雜質(zhì)信息。徐涵秋在NDWI方法的基礎(chǔ)上，利用Landsat TM短波紅外波段(TM5)代替近紅外波段(TM4)，提出了改進(jìn)歸一化差異水體指數(shù)MNDWI(Modified Normalized Difference Water Index)[6]，MNDWI能夠減弱土壤和建筑物的影響，較好地提取水體信息。閆霈等利TM影像的綠光波段(TM2)近紅外波段(TM4) 和中紅外波段(TM5) 構(gòu)建了增強(qiáng)型水體指數(shù)EWI(Enhanced Water Index) [7]提取了半干旱地區(qū)的水系信息，但該指數(shù)的創(chuàng)建忽略了大氣因素的影響；此外，徐涵秋驗(yàn)證了無(wú)論遙感影像是否經(jīng)過(guò)大氣校正，都能很好地對(duì)水體進(jìn)行提取[8]。曹榮龍等人在分析水體、植被和土壤三種地物類型光譜特性的基礎(chǔ)上，構(gòu)建一種新的水體指數(shù)RNDWI(Revised Normalized Difference Water Index)[9]，能夠剔除山體陰影的影響，并利用該指數(shù)準(zhǔn)確地提取密云水庫(kù)水陸邊界。丁鳳結(jié)合水體在近紅外和中紅外波段同時(shí)具有強(qiáng)吸收的特點(diǎn)，提出NWI(New Water Index)[10] 新型水體指數(shù)，NWI可以部分消除由太陽(yáng)高度角、地形、陰影和大氣條件等帶來(lái)的影響，其精度很高。肖艷芳等利用TM/ETM+影像的藍(lán)綠波段(TM1) 和中紅外波段(TM7) 構(gòu)造了一種新型水體指數(shù)NEW[11]，該指數(shù)在不但能夠很好提取自然水體，還能夠可以消除地形差異的影響,從而解決了水體信息中含有陰影的問(wèn)題。

4 研究?jī)?nèi)容和技術(shù)現(xiàn)狀

本文數(shù)據(jù)選用目前應(yīng)用最為廣泛的landsat系列衛(wèi)星的ETM+影像(所得圖像已經(jīng)過(guò)大氣校正、幾何校正和一些增強(qiáng)處理，可以直接使用)作為數(shù)據(jù)源來(lái)研究水體提取效果，其過(guò)境時(shí)間為2015年04月（path-123 row-32）。本文綜合總結(jié)的水體信息提取的方法，NDWI、MNDWI、NWI、EWI、RNDWI、NEW。

使用ENVI 5.0的Band Math模塊分別按照各水體指數(shù)模型進(jìn)行運(yùn)算，并運(yùn)算后數(shù)據(jù)拉伸為-255—255的影像，利用ArcGIS10.2的Reclassified模塊對(duì)影像進(jìn)行二值處理；根據(jù)設(shè)置好的AOI將數(shù)據(jù)截取為密云庫(kù)區(qū)和城區(qū)水系兩部分，統(tǒng)計(jì)出庫(kù)區(qū)的像素值后根據(jù)分辨率計(jì)算出庫(kù)區(qū)的水域面積；對(duì)截取出的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，分析這幾種水體信息提取方法的優(yōu)劣性和現(xiàn)實(shí)性。

水體指數(shù)模型創(chuàng)建的基本原理就是在多光譜波段內(nèi)，將所研究地物最強(qiáng)反射波段置于分子，將最弱的置于分母，通過(guò)比值運(yùn)算進(jìn)一步擴(kuò)大二者的差距,使研究地物在新生成的影像上得到最大的亮度,而其它背景地物則普遍被抑制,從而達(dá)到突出研究地物的目的。水體指數(shù)模型通常采用歸一化處理,使其數(shù)值范圍統(tǒng)一到-1～1之間。水體指數(shù)模型利用比值計(jì)算快速提取水體信息。以下為NDWI、MNDWI、RNDWI、EWI、NWI、NEW 6種水體指數(shù)模型的計(jì)算公式：

其中，C為拉伸系數(shù)，這里一般取100，Band1為TM影像藍(lán)光波段， Band2為TM影像綠光波段，Band3為TM影像紅光波段，Band4為TM影像近紅外光波段，Band5為TM影像短紅外光波段，Band7為TM影像中紅外光波段[12]。

將影像經(jīng)過(guò)大氣校正后，進(jìn)行波段運(yùn)算，從影像上顯示可知，水體指數(shù)NDWI提取精度很差，MNDWI、EWI、RNDWI、NWI、NEW 5種都能很好的提取水體，其影像結(jié)果如下：

利用 NDWI、MNDWI、RNDWI、EWI、NWI、NEW 水體指數(shù)模型提取密云水庫(kù)水體，發(fā)現(xiàn)除MNDWI外的方法都能較準(zhǔn)確地提取水陸邊界。本研究通過(guò)目視解譯分辨率為2.5 m的高分二號(hào)影像，利用ArcGIS10.2軟件勾繪出水陸邊界，并統(tǒng)計(jì)水庫(kù)水面面積。把目視解譯面積值作為水庫(kù)水面面積的真值（這里我們以統(tǒng)計(jì)出的像元個(gè)數(shù)來(lái)計(jì)算面積，面積 = 像元個(gè)數(shù) * 900），分別計(jì)算上述6種方法的相對(duì)誤差（（測(cè)量值-真值）/真值*100%），如表1。（注：本項(xiàng)目為了減免目視解譯時(shí)人為因素干擾，讓三名解譯人員分別分三次進(jìn)行目視解譯，然后對(duì)九個(gè)解譯值取平均，并將其作為最后的真值處理。）

表1 各種水體指數(shù)面積統(tǒng)計(jì)表

基于表1和圖a、b、c、d、e、f、h可以看出，水體指數(shù)NDWI提取精度十分差，特別是對(duì)于水陸邊界較平緩，水體中懸浮質(zhì)太多的水體，水體指數(shù)NDWI對(duì)其水陸邊界的區(qū)分度很差，基本上不能用于解譯這種復(fù)雜水體的水陸邊界，因此在日常這種水體提取時(shí)可以不用考慮此方法；此外的5種水體指數(shù)MNDWI、RNDWI、EWI、NWI、NEW都能很好的提取水體，其精度都在95%以上，相比較于目視解譯精度而言基本上可以代替，它們精度的高低為NWI、EWI、RNDWI、MNDWI、NEW。

5 結(jié)語(yǔ)

通過(guò)對(duì)比，水體指數(shù)NWI對(duì)于復(fù)雜水體的提取精度很高，基本上可以代替目視解譯結(jié)果，除水體指數(shù)NDWI外的其它4種水體指數(shù)都能很好的提取水體。對(duì)遙感圖像進(jìn)行水體提取時(shí)，由于水陸交界處水位較低，而且水中往往雜質(zhì)比較多，是該部分水體反射率發(fā)生變化，所以嚴(yán)重影響遙感影像中水體邊界的解譯[13]，這也是目前遙感解譯所急需解決的問(wèn)題，各種水體指數(shù)對(duì)這種情況區(qū)分度都比較低；另外，在實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，由于所處理的影像是5月份的，植被顏色比較深，其光譜特征和部分水體類似，因此在進(jìn)行水體指數(shù)運(yùn)算后，進(jìn)行閾值分析時(shí)，無(wú)法避免會(huì)將其分類為水體。還有TM影像的分辨率為30 * 30，導(dǎo)致一些細(xì)小的河流無(wú)法提取。以后基于遙感影像的水體提取應(yīng)該以高光譜、高分辨率影像為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)水體信息提取的智能化，自動(dòng)化。

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