湖泊水體范圍遙感提取課程設計淺析

馮煉

摘 ?要：湖泊水體變化是世界面臨的湖泊環(huán)境問題，生態(tài)環(huán)境問題成為湖泊研究的重點。遙感技術作為快速、科學、大面積的監(jiān)測措施，在湖泊水體變化研究中被廣泛應用。從湖泊動態(tài)變化研究的背景、基本原理和方法、水體提取方法和精度驗證方法等幾方面介紹了遙感技術在湖泊水體變化研究中的應用。

關鍵詞：課程設計;湖泊水體;遙感技術;生態(tài)環(huán)境

中圖分類號：P237 ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A ? ? ? ? ? ? ? DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2015.14.134

1 ?研究背景

湖泊作為重要的國土資源，具有發(fā)展灌溉、提供工業(yè)和飲用水源、繁衍水生生物、溝通航運、改善區(qū)域生態(tài)環(huán)境和開發(fā)礦產(chǎn)等多種功能，在國民經(jīng)濟的發(fā)展中發(fā)揮著重要作用。本課程設計旨在針對具有一定的遙感原理與編程基礎的高年級本科生或碩士研究生，培養(yǎng)他們的遙感數(shù)據(jù)處理能力，并利用有效方法提取湖泊水體范圍，提高遙感數(shù)據(jù)分析能力。

2 ?基本原理與方法

最常用的水體提取方法是歸一化植被指數(shù)法NDVI（Normalized Difference Vegetation Index），計算公式為（Rnir-Rred）/（Rnir+Rred）。有許多研究使用了NDWI或它的改進形式，用以在遙感影像上區(qū)分陸地和水體（Xu，2006）。

3 ?本課程設計水體提取方法

在輻射傳輸模擬的基礎上，Hu（2009）提出了一種浮藻指數(shù)FAI（Floating Algae Index）。利用MODIS遙感影像獲取FAI的計算公式如下（Hu，2009）：

FAI=Rrc，859-R'rc，859. ? ? ? ? ? ? ?（1）

R'rc，859=Rrc，645+（Rrc，1 240-Rrc，645）（859-645）/（1 240-645）.（2）

在公式（1）（2）中，數(shù)字為MODIS的各個波段的中心波長，500 m分辨率的1 240 nm波段先需要用銳化的方法重采樣到500 m（跟1真彩色合成影像類似）。因為氣溶膠反射率在645～1 240 nm之間，隨著波長的增加呈近似線性衰減趨勢，基線減法可以視作是一種有效的大氣校正方法。

4 ?主要代碼

本實驗課程用到的編程工具是Interactive Data Language（IDL，交互式數(shù)據(jù)語言），它是一種陣列化、數(shù)值的和互動的編程語言，是遙感影像處理的重要工具。湖泊面積提取核心的代碼和注釋如下：

;645，859和1240三個波段數(shù)據(jù)讀取

read_hdf，hdf_file=MODIS_file，tag_name='CorrRefl_01'，data=Ref_645read_hdf，hdf_file=MODIS_file，tag_name='CorrRefl_02'，data=Ref_859

read_hdf，hdf_file=MODIS_file，tag_name='CorrRefl_03'，data=Ref_1240

width=（size（Ref_645））[1] & length=（size（Ref_645））[2]

;梯度gradient計算

radius=1

strucElem=SHIFT（DIST（2*radius+1），radius，radius） LE radius

morphImg=MORPH_GRADIENT（FAI_img，strucElem）

compute_hist，morphimg，1，hist_x，hist_y

;水體范圍提取

hist_x=hist_x[idx]

hist_y=hist_y[idx]

Water_idx=where（FAI_imgltThreshold，count）

water_area=bytarr（width，length）

water_area[idx]=255

;結果以png格式輸出

write_png，water_area.png，water_area，/order

5 ?精度驗證

HJ-1A/1B CCD數(shù)據(jù)具有高空間分辨率（30 m），可以將其提取的水體范圍視作近似“真實值”來驗證MODIS數(shù)據(jù)的提取結果。HJCCD的水體提取方法與MODIS類似，但由于其沒有短波紅外的設置，無法估算FAI，因此此處選用NDVI和梯度的方法來提取水邊界線。對相同日期MODIS和HJCCD影像提取的結果進行了疊加分析。HJ-1A/1B CCD數(shù)據(jù)較高的空間分辨率（30 m）使其獲取的結果能表達更多的細節(jié)特征。

6 ?結論與展望

本課程設計主要利用一種新的指數(shù)（FAI），實現(xiàn)了對內陸湖泊水體的自動提取。實驗中涉及到遙感數(shù)據(jù)的讀取、多波段計算、閾值分割等內容，有助于提高學生的遙感數(shù)據(jù)處理能力。利用空間分辨率數(shù)據(jù)對MODIS提取結果進行驗證，在一定程度上能培養(yǎng)學生對遙感數(shù)據(jù)的分析能力，并進一步鞏固遙感空間分辨率的相關知識。如果需要在此課程設計上加大難度，可以從遙感數(shù)據(jù)的批量處理著手，即從基于一景影像的處理到基于多景影像的批量化處理，而多時相的遙感分析結果是目前生態(tài)環(huán)境研究的重要數(shù)據(jù)支撐。

參考文獻

[1]Domenikiotis C，Loukas A，Dalezios N.R.The use of NOAA/AVHRR satellite data for monitoring andassessment of forest fires and floods[J].Natural Hazards and Earth System Science，2003，3（1/2）：115-128.

[2]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.

〔編輯：王霞〕

Shallow Analysis on the Design of Remote Sensing Extraction of Lake Water Body

Feng Lian

Abstract： The lake water body changes is the world is facing the lake environment question， the ecology environment question becomes the lake research key. Remote sensing technology， as a fast， scientific and large area monitoring measure， is widely used in the research of the changes of lake water body. From the background， basic principles and methods of dynamic changes of lakes， the methods of water body extraction and the methods of accuracy verification， the application of remote sensing technology in the research of lake water changes is introduced.

Key words： curriculum design; lake water body; remote sensing technology; ecological environment