掩模圖像生成時閾值取值的合理性探討

韓麗蓉

(1.青海大學(xué)地質(zhì)系，西寧 810016； 2.青藏高原北緣新生代資源環(huán)境重點實驗室，西寧 810016)

掩模圖像生成時閾值取值的合理性探討

韓麗蓉1,2

(1.青海大學(xué)地質(zhì)系，西寧 810016； 2.青藏高原北緣新生代資源環(huán)境重點實驗室，西寧 810016)

閾值取值是否合理對生成符合某種條件的二值及多值掩模圖像是否正確至關(guān)重要，而這項技術(shù)是去除干擾信息及提取有用信息的關(guān)鍵步驟?；诓煌拈撝担接懭绾闻袛嘣谏蓡我桓蓴_因素的二值掩模圖像時閾值是否合理的方法； 并以青海省天峻地區(qū)TM數(shù)據(jù)為例，利用閾值合理的多值掩模圖像得到無干擾信息的遙感圖像，進而提取了礦化蝕變異常信息，以實現(xiàn)閾值的合理性驗證。結(jié)果表明，當(dāng)利用多種干擾因素的二值及多值掩模圖像提取的非干擾區(qū)域一致時，則說明生成單一干擾因素的二值掩模圖像的閾值取值合理，各種干擾因素相互不重疊； 利用合理正確的多值掩模圖像才能更有效地剔除干擾及假異常信息，提取出真實可靠的礦化蝕變異常信息； 由于合理的閾值較多，應(yīng)結(jié)合多種地學(xué)資料才能獲得最優(yōu)閾值。

閾值； 掩模圖像； 干擾信息； 重疊； ERDAS

0 引言

利用衛(wèi)星圖像提取地表巖石蝕變異常信息時，由于受到各種因素的干擾[1-10]，可能會產(chǎn)生虛假異常信息，所以圖像預(yù)處理的關(guān)鍵是要生成符合某些條件的二值及多值掩模圖像，并利用掩模圖像去除干擾信息，提取蝕變異常信息； 而生成符合某些條件的二值及多值掩模圖像的方法，在以往的文獻中很少涉及。

筆者2013年在《國土資源遙感》中曾發(fā)表了《基于ERDAS的掩模圖像生成方法探討》一文，探討了在遙感圖像中同時存在植被、云和水體等多種地物干擾因素影響時，如何利用遙感軟件ERDAS的可視化編程Modeler模塊生成符合某些條件的二值及多值掩模圖像的方法，并應(yīng)用于青海省祁連地區(qū)TM數(shù)據(jù)干擾信息的去除及礦化蝕變異常信息提取的圖像預(yù)處理[1]。

但在實踐中發(fā)現(xiàn)，遙感圖像同時存在多種干擾因素時，利用生成的多種干擾因素的二值及多值掩模圖像提取的非干擾區(qū)域并不一致，主要原因是生成單一干擾因素的二值掩模圖像時，閾值取值不合理，各種干擾因素相互重疊，致使生成的多種干擾因素的二值及多值掩模圖像并不正確。所以，閾值取值是否合理對生成符合某種條件的二值及多值掩模圖像是否正確至關(guān)重要。鑒于此，本文基于不同的閾值，進行青海省天峻地區(qū)TM數(shù)據(jù)的干擾信息去除及礦化蝕變異常信息提取研究，探討如何判斷閾值取值是否合理的方法。

1 閾值合理性分析

1.1 二值掩模圖像

1.1.1 單一干擾因素

單一干擾因素主要包括植被、云和水體等。

1)植被。利用植被NDVI的閾值為0.21，得到植被二值掩模圖像，其屬性信息如表1所示。

表1 植被二值掩模圖像屬性信息

2)云。利用云在TM1波段的閾值為165，得到云二值掩模圖像，其屬性信息如表2所示。

表2 云二值掩模圖像屬性信息

3)水體。利用水體在波段比值(TM7/TM1)中的閾值為0.2，得到水體二值掩模圖像，其屬性信息如表3所示。

表3 水體二值掩模圖像屬性信息

1.1.2 多種干擾因素

利用上述單一干擾因素的二值掩模圖像，得到存在多種干擾因素的二值掩模圖像，其屬性信息如表4所示。

表4 多種干擾因素的二值掩模圖像屬性信息

利用存在多種干擾因素的二值掩模圖像，提取出的總干擾區(qū)域(17 182 033)不等于單一干擾因素植被、云和水體各二值掩模區(qū)域之和(3 227 368+18 446+13 954 157=17 199 971)，說明在生成單一干擾因素的二值掩模圖像時，閾值取值不合理，各種干擾因素相互重疊，在此基礎(chǔ)上提取出的多種干擾因素的總干擾區(qū)域及非干擾區(qū)域F都是不正確的，即存在多種干擾因素時提取的二值掩模圖像也是錯誤的。

1.2 多值掩模圖像

同樣利用上述單一干擾因素的二值掩模圖像，得到存在多種干擾因素的多值掩模圖像，其屬性信息如表5所示。

表5 多種干擾因素的多值掩模圖像屬性信息

存在多種干擾因素的多值掩模圖像中，提取出的植被區(qū)域(3 227 368)等于單一干擾因素時二值掩模圖像的植被區(qū)域(3 227 368)； 但提取出的云區(qū)域(508)不等于單一干擾因素時二值掩模圖像的云區(qū)域(18 446)； 提取出的水體區(qū)域(13 936 219)不等于單一干擾因素時二值掩模圖像的水體區(qū)域(13 954 157)； 提取出的總干擾(3 227 368+508+13 936 219=17 164 095)不等于單一干擾因素植被、云和水體二值掩模區(qū)域之和(3 227 368+18 446+13 954 157=17 199 971)，也不等于存在多種干擾因素的二值掩模圖像中提取出的總干擾(17 182 033)； 提取出的非干擾區(qū)域F(9 999 219)同樣不等于存在多種干擾因素的二值掩模圖像中提取出的非干擾區(qū)域(9 981 281)。這說明植被的NDVI 閾值取值合理，而云的TM1閾值及水體的(TM7/TM1)閾值取值都存在問題。

綜上所述，由于存在多種干擾因素時，各種干擾因素相互重疊，所以得到的存在單一干擾因素云和水體的二值掩模圖像與存在多種干擾因素的多值掩模圖像是錯誤的。

2 合理閾值優(yōu)選

2.1 第1種閾值取法

2.1.1 二值掩模圖像

1)單一干擾因素。依舊采用植被NDVI閾值為0.21，云TM1閾值為165，分別得到植被和云的二值掩模圖像，其屬性信息如表1和表2所示； 水體采用雙閾值，即(TM7/TM1)閾值為0.29且TM1閾值為60，得到水體二值掩模圖像，其屬性信息如表6所示。

表6 水體二值掩模圖像屬性信息

2) 多種干擾因素。利用上述單一干擾因素的二值掩模圖像，同樣得到具有多種干擾因素的二值掩模圖像，其屬性信息如表7所示。

表7 多種干擾因素的二值掩模圖像屬性信息

存在多種干擾因素的二值掩模圖像提取出的總干擾區(qū)域(17 184 167)等于單一干擾因素植被、云和水體二值掩模區(qū)域之和(3 227 368+18 446+13 938 353=17 184 167)，說明在生成單一干擾的二值掩模圖像時，閾值取值合理。同時存在多種干擾因素時，各種干擾因素相互不重疊，該閾值提取出的總干擾區(qū)域及非干擾區(qū)域F都是正確的。

2.1.2 多值掩模圖像

利用上述單一干擾因素的二值掩模圖像，同樣得到多值掩模圖像，其屬性信息如表8所示。

表8 多種干擾因素的多值掩模圖像屬性信息

存在多種干擾因素的多值掩模圖像提取出的植被區(qū)域(3 227 368)等于單一干擾因素植被二值掩模區(qū)域(3 227 368)； 提取出的云區(qū)域(18 446)等于單一干擾因素云二值掩模區(qū)域(18 446)； 提取出的水體區(qū)域(13 938 353)等于單一干擾因素水體二值掩模區(qū)域(13 938 353)； 提取出的總干擾(17 184 167)等于單一干擾因素植被、云和水體二值掩模區(qū)域之和(3 227 368+18 446+13 938 353=17 184 167)，也等于存在多種干擾因素的二值掩模圖像中提取出的總干擾區(qū)域(17184167)； 提取出的非干擾區(qū)域F(9 979 147)同樣等于存在多種干擾因素的二值掩模圖像中提取出的非干擾區(qū)域(9 979 147)。這說明第1種閾值取值合理，存在多種干擾因素時，各種干擾因素相互不重疊，得到的存在多種干擾因素的多值掩模圖像是正確的。

2.2 第2種閾值取法

2.2.1 二值掩模圖像

1)單一干擾因素。依舊采用植被NDVI閾值為0.21，云TM1閾值為165，得到植被及云的二值掩模圖像，其屬性信息如表1和表2所示； 水體仍采用雙閾值，但設(shè)置(TM7/TM1)閾值為0.3且TM1閾值為50，得到水體二值掩模圖像，其屬性信息如表9所示。

表9 水體二值掩模圖像屬性信息

2)多種干擾因素。利用上述單一干擾因素的二值掩模圖像，同樣得到具有多種干擾因素的二值掩模圖像，其屬性信息如表10所示。

表10 多種干擾因素的二值掩模圖像屬性信息

存在多種干擾因素的二值掩模圖像提取出的總干擾區(qū)域(17 184 028)等于單一干擾因素植被、云和水體二值掩模區(qū)域之和(3 227 368+18 446+13 938 214=17 184 028)，說明在生成單一干擾的二值掩模圖像時，閾值取值合理。同時存在多種干擾因素的影響時，各種干擾因素相互不重疊，該閾值提取出的總干擾區(qū)域及非干擾區(qū)域F都是正確的。

2.2.2 多值掩模圖像

利用上述單一干擾因素的二值掩模圖像，同樣得到多值掩模圖像，其屬性信息如表11所示。

表11 多種干擾因素的多值掩模圖像屬性信息

存在多種干擾因素的多值掩模圖像提取出的植被區(qū)域(3 227 368)等于單一干擾因素植被二值掩模區(qū)域(3 227 368)； 提取出的云區(qū)域(18 446)等于單一干擾因素云二值掩模區(qū)域(18 446)； 提取出的水體區(qū)域(13 938 214)等于單一干擾因素水體二值掩模區(qū)域(13 938 214)； 提取出的總干擾(17 184 028)等于單一干擾因素植被、云和水體二值掩模區(qū)域之和(3 227 368+18 446+13 938 214=17 184 028)，也等于存在多種干擾因素的二值掩模圖像中提取出的總干擾區(qū)域(17 184 028)； 提取出的非干擾區(qū)域F(9 979 286)同樣等于存在多種干擾因素的二值掩模圖像中提取出的非干擾區(qū)域(9 979 286)。這說明第2種閾值取值合理，存在多種干擾因素時，各種干擾因素相互不重疊，所以得到的存在多種干擾因素的多值掩模圖像是正確的。

2.3 第3種閾值取法

2.3.1 二值掩模圖像

1)單一干擾因素。植被依舊采用NDVI閾值為0.21，但云采用TM1的閾值為170，而水體采用雙閾值，即(TM7/TM1)閾值為0.3且TM1閾值為60，分別得到植被、云及水體二值掩模圖像，其屬性信息如表1、表12及表13所示。

表12 云二值掩模圖像屬性信息

表13 水體二值掩模圖像屬性信息

2) 多種干擾因素。利用上述單一干擾因素的二值掩模圖像，同樣得到具有多種干擾因素的二值掩模圖像，其屬性信息如表14所示。

存在多種干擾因素的二值掩模圖像提取出的總干擾區(qū)域(17 184 023)等于單一干擾因素植被、云和水體二值掩模區(qū)域之和(3 227 368+17 714+13 938 941=17 184 023)，說明在生成單一干擾的二值掩模圖像時，閾值取值合理。同時存在多種干擾因素的影響時，各種干擾因素相互不重疊，該閾值提取出的總干擾區(qū)域及非干擾區(qū)域F都是正確的，所以得到的存在多種干擾因素的二值掩模圖像也是正確的。

2.3.2 多值掩模圖像

利用上述單一干擾因素的二值掩模圖像，同樣得到多值掩模圖像，其屬性信息如表15所示。

表15 多種干擾因素的多值掩模圖像屬性信息

存在多種干擾因素的多值掩模圖像提取出的植被區(qū)域(3 227 368)等于單一干擾因素植被二值掩模區(qū)域(3 227 368)； 提取出的云區(qū)域(17 714)等于單一干擾因素云二值掩模區(qū)域(17 714)； 提取出的水體區(qū)域(13 938 941)等于單一干擾因素水體二值掩模區(qū)域(13 938 941)； 提取出的總干擾區(qū)域(17 184 023)等于單一干擾因素植被、云和水體二值掩模區(qū)域之和(3 227 368+17 714+13 938 941=17 184 023)，也等于存在多種干擾因素的二值掩模圖像中提取出的總干擾區(qū)域(17 184 023)； 提取出的非干擾區(qū)域F(9 979 291)等于存在多種干擾因素的二值掩模圖像中提取出的非干擾區(qū)域(9 979 291)。這說明第3種閾值取值合理，存在多種干擾因素時，各種干擾因素相互不重疊，所以得到的存在多種干擾因素的多值掩模圖像也是正確的。

2.4 合理閾值優(yōu)選分析

3種合理閾值的取值中，哪一種閾值取值方法更符合實際呢？因為云在TM1波段中灰度值很大，而且云在TM1波段中的灰度值大于在TM7波段中的灰度值，所以水體閾值(TM7/TM1)<1的條件中就包含了部分云的區(qū)域，造成云區(qū)域與水體區(qū)域重疊； 而水體在TM1波段中灰度值很小，所以在水體閾值(TM7/TM1)<1的條件中，還需增加一個條件，即TM1小于一定閾值的灰度值，這樣才能避免云區(qū)域與水體區(qū)域的重疊。故初步認為第2種合理的閾值取法，即植被閾值為NDVI>0.21； 云閾值為TM1>165； 水體閾值為(TM7/TM1)<0.3而且TM1<50時生成的多值掩模圖像提取出的非干擾區(qū)域F(9 979 286)最合理。但為了更有效地驗證上述閾值的合理性，優(yōu)選出與實際情況最相符的閾值取值，還需要進一步結(jié)合該地區(qū)的物探、化探及地質(zhì)構(gòu)造等多種地學(xué)資料，與剔除假異常后的礦化蝕變異常信息提取結(jié)果對比驗證。

3 閾值合理性驗證

本文提出了3種閾值取值合理的二值及多值掩模圖像，為了驗證哪一種閾值取值得到的二值及多值掩模圖像與實際情況更相符，利用上述3種閾值對原始TM 圖像進行掩模運算，有效去除植被、云和水體等3種干擾信息，在獲得高質(zhì)量掩模圖像的基礎(chǔ)上，進一步利用主成分分析法提取礦化蝕變異常信息[1]，并與實際地質(zhì)資料比較分析，優(yōu)選出最符合實際的閾值取值。

3.1 TM 圖像的礦化蝕變異常信息提取

選用2001年獲取的青海省天峻地區(qū)TM圖像利用上述閾值進行對比實驗，使用原始TM圖像和經(jīng)多值掩模圖像處理去除干擾信息后的TM圖像(包括上述4種閾值取值)，利用TM1，3，4，5和TM1，4，5，7波段分別采用主成分分析法提取含鐵染及含羥基蝕變礦物，分別提取第3主分量(PC3)代表鐵染和羥基蝕變異常信息的主分量。

3.2 礦化蝕變異常信息提取效果對比

采用PC3Fe(R)，PC3OH(G)，TM7(B)假彩色合成方法，提取研究區(qū)礦化蝕變異常信息，提取結(jié)果如圖1所示。

(a) 基于原始影像 (b) 基于不合理閾值(c) 基于第1種合理閾值

(d) 基于第2種合理閾值 (e) 基于第3種合理閾值

圖1 礦化蝕變異常信息提取結(jié)果對比

比較圖1中的5幅圖像可以發(fā)現(xiàn)，在基于原始TM圖像的提取結(jié)果(圖1(a))和基于不合理閾值掩模處理后的提取結(jié)果(圖1(b))中有大量偏紅色的鐵染蝕變異常信息及偏綠色的羥基蝕變異常信息，而在利用合理閾值掩模處理后的提取結(jié)果(圖1(c)—(e))中，鐵染及羥基蝕變異常信息分布范圍比圖1(a)和(b)中都小，說明前2種結(jié)果中存在大量虛假的鐵染及羥基蝕變異常信息； 而后3者均可在提取的礦化蝕變異常信息中有效地剔除虛假異常信息。

進一步通過與該地區(qū)的物探、化探和地質(zhì)構(gòu)造等多種地學(xué)資料進行對比，第2種合理的閾值取法與實際情況更相符，能更有效地剔除虛假異常信息，提取真實可靠的礦化蝕變異常信息。但該閾值僅在青海省天峻地區(qū)TM數(shù)據(jù)干擾信息的去除及礦化蝕變異常信息的提取中適用。在不同地區(qū)的遙感圖像預(yù)處理中，其閾值的合理取法必須與該地區(qū)的物探、化探及地質(zhì)構(gòu)造等多種地學(xué)資料相結(jié)合，才能得出與實際情況最相符的閾值取法。

4 結(jié)論

1)閾值的選取是否合理對生成符合某種條件的二值及多值掩模圖像是否正確至關(guān)重要。如果在生成單一干擾因素的二值掩模圖像時，閾值取值合理，則各種干擾因素影響范圍相互不重疊，利用多種干擾因素的二值及多值掩模圖像提取的干擾區(qū)域相一致，二值及多值掩模圖像才是正確的，而且這項技術(shù)是去除干擾信息及提取有用信息的關(guān)鍵步驟。

2)利用生成的多值掩模圖像去除干擾地物時，合理的閾值有多種選擇，應(yīng)結(jié)合該地區(qū)的物探、化探和地質(zhì)構(gòu)造等多種地學(xué)資料進行對比，以排除可能出現(xiàn)的假異常。

3)利用本文改進的第2種合理的閾值取法生成的多值掩模圖像應(yīng)用于青海省天峻地區(qū)TM數(shù)據(jù)礦化蝕變異常信息提取，可有效地去除干擾信息，剔除假異常信息，為礦化蝕變異常信息提取提供高質(zhì)量的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

[1] 韓麗蓉.基于ERDAS的掩模圖像生成方法探討[J].國土資源遙感,2013,25(2):81-86.doi:10.6046/gtzyyg.2013.02.15. Han L R.Discussion on the method of forming mask image based on ERDAS[J].Remote Sensing for Land and Resources,2013,25(2):81-86.doi:10.6046/gtzyyg.2013.02.15.

[2] 王頔,趙志芳,王瑞雪,等.遙感礦化蝕變分帶弱信息增強提取方法研究——以普朗斑巖型銅礦區(qū)為例[J].國土資源遙感,2015,27(2):146-153.doi:10.6046/gtzyyg.2015.02.23. Wang D,Zhao Z F,Wang R X,et al.Research on enhanced extraction method for weak information of remote sensing mineralization alteration zoning:A case study of the Pulang porphyry copper deposit[J].Remote Sensing for Land and Resources,2015,27(2):146-153.doi:10.6046/gtzyyg.2015.02.23.

[3] 金謀順,王輝,張微,等.高分辨率遙感數(shù)據(jù)鐵染異常提取方法及其應(yīng)用[J].國土資源遙感,2015,27(3):122-127.doi:10.6046/gtzyyg.2015.03.20. Jin M S,Wang H,Zhang W,et al.Method for extraction of ferric contamination anomaly from high-resolution remote sensing data and its applications[J].Remote Sensing for Land and Resources,2015,27(3):122-127.doi:10.6046/gtzyyg.2015.03.20.

[4] 張焜,李宗仁,馬世斌.基于ZY-102C星數(shù)據(jù)的遙感地質(zhì)解譯——以塔吉克斯坦帕米爾地區(qū)為例[J].國土資源遙感,2015,27(3):144-153.doi:10.6046/gtzyyg.2015.03.23. Zhang K,Li Z R,Ma S B.Remote sensing geological interpretation based on ZY-1 02C satellite images:A case study of Pamir area,Tajikistan[J].Remote Sensing for Land and Resources,2015,27(3):144-153.doi:10.6046/gtzyyg.2015.03.23.

[5] 況忠,黃欣欣,況順達,等.貴州弱礦化蝕變遙感信息的分布特征[J].國土資源遙感,2014,26(2):140-147.doi:10.6046/gtzyyg.2014.02.23. Kuang Z,Huang X X,Kuang S D,et al.Distribution characteristics of remote sensing information on weak mineralization and alteration in Guizhou[J].Remote Sensing for Land and Resources,2014,26(2):140-147.doi:10.6046/gtzyyg.2014.02.23.

[6] 劉松,邢學(xué)文,張強,等.祁連山凍土帶天然氣水合物遙感探測數(shù)據(jù)分析與評價[J].國土資源遙感,2014,26(3):106-112.doi:10.6046/gtzyyg.2014.03.17. Liu S,Xing X W,Zhang Q,et al.Gas hydrate detection and assessment with remote sensing data of permafrost in the Qilian Mountain[J].Remote Sensing for Land and Resources,2014,26(3):106-112.doi:10.6046/gtzyyg.2014.03.17.

[7] 劉丙新,李穎,高超.基于機載多光譜遙感數(shù)據(jù)的溢油信息提取方法[J].國土資源遙感,2014,26(1):42-46.doi:10.6046/gtzyyg.2014.01.08. Liu B X,Li Y,Gao C.Method for oil spill information extraction from airborne multispectral imagery[J].Remote Sensing for Land and Resources,2014,26(1):42-46.doi:10.6046/gtzyyg.2014.01.08.

[8] 楊莎莎,王功文,陳永清,等.基于遙感信息提取技術(shù)的泰國銅金礦成礦預(yù)測[J].地質(zhì)通報,2015,34(4):780-785. Yang S S,Wang G W,Chen Y Q,et al.Prediction and assessment of copper and gold resources based on information extracted from remote sensing images in Thailand[J].Geological Bulletin of China,2015,34(4):780-785.

[9] 董麗娜,張微,王雪,等.江西盛源火山盆地遙感地質(zhì)解譯與鈾礦找礦前景分析[J].國土資源遙感,2015,27(4):102-108.doi:10.6046/gtzyyg.2015.04.16. Dong L N,Zhang W,Wang X,et al.Remote sensing geological interpretation and uranium prospecting perspective analysis of Shengyuan volcanic basin in Jiangxi Province[J].Remote Sensing for Land and Resources,2015,27(4):102-108.doi:10.6046/gtzyyg.2015.04.16.

[10]劉娟,蔡演軍,王瑾.青海湖流域土壤遙感分類[J].國土資源遙感,2014,26(1):57-62.doi:10.6046/gtzyyg.2014.01.11. Liu J,Cai Y J,Wang J.Soil classification of Qinghai Lake basin based on remote sensing[J].Remote Sensing for Land and Resources,2014,26(1):57-62.doi:10.6046/gtzyyg.2014.01.11.

(責(zé)任編輯： 陳理)

A discussion on the rationality of the threshold value in forming mask image

HAN Lirong1,2

(1.DepartmentofGeologicalEngineering,QinghaiUniversity,Xining810016,China； 2.KeyLaboratoryofCenozoicResourcesandEnvironmentalinNorthMarginoftheTibetanPlateau,Xining810016,China)

The problem whether the threshold value is reasonable is very important to the binary or multi mask image formed under the condition of multi-interference information, and it is really the key to delete the interference information and extract the useful information. In this paper, the author discussed the problem as to whether the method is reasonable or not in judging the threshold value under the condition of forming binary mask image with single interference factor based on different thresholds and deleting interference information based on multi-value masking image with reasonable threshold, with the purpose of extracting the alteration information. The results show that, if the same non- interfering regions can be extracted based on the binary or multi mask image with multi-interference information, the threshold value is reasonable in forming binary mask image with single interference factor, the multi-interference information will underlap each other, the interference information or the false information can be deleted and the true alteration information can be extracted based on the true multi mask image.

threshold； mask image； interference information； overlap； ERDAS

10.6046/gtzyyg.2017.02.04

韓麗蓉.掩模圖像生成時閾值取值的合理性探討[J].國土資源遙感,2017,29(2)：22-28.(Han L R.A discus-sion on the rationality of the threshold value in forming mask image[J].Remote Sensing for Land and Resources,2017,29(2)：22-28.)

2015-12-22；

2016-01-25

韓麗蓉(1967-)，女，教授，主要研究方向為遙感及地理信息系統(tǒng)。Email: 1146533574@qq.com。

TP 79

A

1001-070X(2017)02-0022-07