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    基于Sentinel-2水域面積遙感監(jiān)測 提供勘測地理信息

    2020-12-23 04:15:38黃閆兵
    中國科學(xué)探險 2020年4期

    黃閆兵

    摘要:衛(wèi)星遙感具有大范圍、同步、準(zhǔn)實時的技術(shù)優(yōu)勢,可準(zhǔn)確提取研究區(qū)水域位置、面積、密集度等提供勘測地理信息,是水域監(jiān)測的重要技術(shù)手段,可為水資源管理提供技術(shù)支撐和勘測地理信息服務(wù)。Sentinel-2數(shù)據(jù)作為同時擁有較高空間和時間分辨率的光學(xué)遙感數(shù)據(jù),而且又對外免費開放,非常適合作為大范圍水域面積監(jiān)測的遙感數(shù)據(jù)源。本文以Sentinel-2光學(xué)影像作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),利用面向?qū)ο蟮倪b感影像處理方法和歸一化差異水體指數(shù)(Normalized Difference Water Index, NDWI)來提取余姚市的水體信息,統(tǒng)計余姚市水域面積,探討基于面向?qū)ο蠓椒ǖ腟entinel-2數(shù)據(jù)在水體提取應(yīng)用中的效果。

    關(guān)鍵詞:遙感;水域面積;Sentinel-2;面向?qū)ο?/p>

    中圖分類號:TP79? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

    近幾十年來,遙感技術(shù)快速發(fā)展,廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、林業(yè)、地質(zhì)、勘測、地理、海洋、水文、氣象、測繪、環(huán)境保護(hù)和軍事偵察等眾多領(lǐng)域。利用不同分辨率的衛(wèi)星遙感影像,可以實現(xiàn)對地表水體的大范圍、快速監(jiān)測,為水體研究提供了比常規(guī)監(jiān)測手段效率更高的數(shù)據(jù)支持[1-2]。如今,地球周圍已有大量的不同國家和組織的遙感衛(wèi)星同時發(fā)揮著對地觀測作用,但是絕大部分的高分辨率衛(wèi)星都屬于商業(yè)衛(wèi)星,數(shù)據(jù)獲取需要花費一定的成本,而這其中既具有較高的時空分辨率,又對外免費開放的星載光學(xué)遙感數(shù)據(jù)源當(dāng)屬歐洲航天局的Sentinel-2系列衛(wèi)星。

    1? ? Sentinel-2數(shù)據(jù)概述

    Sentinel-2是歐洲航天局(ESA)的一項高分辨率、多光譜地球成像任務(wù),具有高重訪能力。Sentinel-2A于2015年發(fā)射升空,Sentinel-2B隨后于2017年發(fā)射升空。哨兵-2C和哨兵-2D正在建造中,將于2020年或2021年發(fā)射。

    哨兵2號衛(wèi)星由空中客車集團(tuán)國防和航天公司制造,使用AstroBus-L衛(wèi)星平臺,這是一個標(biāo)準(zhǔn)的歐洲空間標(biāo)準(zhǔn)合作組織(ECSS)兼容衛(wèi)星平臺。Sentinel-2衛(wèi)星攜帶多光譜成像儀(MSI),用于中分辨率陸地成像。

    1.1 衛(wèi)星參數(shù)

    Sentinel-2由兩顆位于同一太陽同步軌道上的極軌衛(wèi)星組成,相位相差180°。它的目的是監(jiān)測陸地表面的變化,它的寬條帶寬度(290公里)和高重訪時間(在赤道用一顆衛(wèi)星10天,在無云條件下用2顆衛(wèi)星5天,而在中緯度地區(qū)可以達(dá)到2~3天)將支持對地球表面變化進(jìn)行較高頻率的監(jiān)測。覆蓋范圍在南緯56°和北緯84°之間。

    1.2 傳感器參數(shù)

    Sentinel-2A搭載MSI光譜傳感器,數(shù)據(jù)具有13個光譜波段,涵蓋了440~2180 nm光譜范圍,從可見光波段(VIS)、近紅外波段(NIR)到短波紅外(SWIR),具有三個不同尺度的空間分辨率(10米、20米、60米)。其中10米分辨率的有四個波段,分別為近紅外波段(B08)、紅光波段(B04)、綠光波段(B03)和藍(lán)光波段(B02);20米分辨率包括四個植被紅邊波段(B05、B06、B7、B8a,該光譜波段是Sentinel-2衛(wèi)星獨有的)和兩個短波紅外(B11和B12),共六個波段,可以滿足土地覆蓋高級分類和地球物理參數(shù)反演等方面的需要。氣溶膠(B01)、水汽波段(B09)和卷云(B10)三個波段為60米分辨率,主要用于大氣校正和卷云篩選(B01用于氣溶膠檢索,B09用于水汽校正,B10用于卷云檢測)。

    2? ? 面向?qū)ο蟮挠跋裥畔⑻崛?/p>

    遙感影像中空間臨近且具有相似光譜信息的像元的集合被稱為對象。在面向?qū)ο蟮姆椒ㄖ?,每一個對象視為處理單元,具有相同的特征,通過充分利用光譜信息和空間信息,能夠有效減小誤差。同時,對象與單個像素相比具有更加豐富的語義信息,其中包括紋理、拓?fù)?、形狀等特征,并且能夠在分類中引入更豐富的專家知識(例如耕地、勘測地理、房屋建筑的形狀等),提高分類精度。

    2.1 影像分割

    面向?qū)ο蟮挠跋穹治龇椒ㄌ幚淼幕締卧皇窍裨菍ο?,因而該分析方法可以綜合利用對象的光譜、紋理、幾何、形狀等信息。面向?qū)ο蟮挠跋穹治鍪滓h(huán)節(jié)是圖像分割,本文采用多尺度分割的方法[3],其分割準(zhǔn)則如下:

    其中,與分別表示顏色與形狀的權(quán)重,和分別表示顏色與形狀的異質(zhì)性指標(biāo)。

    其中為影像層的權(quán)重,為影像層的標(biāo)準(zhǔn)差,為影像數(shù)。

    其中,與分別代表兩者間的權(quán)重,而和分別代表平滑與緊密兩個子異質(zhì)性指標(biāo)。

    2.2 水體指數(shù)計算

    利用水體指數(shù)提取水體是一種簡單有效的遙感數(shù)據(jù)解譯手段,能夠?qū)崿F(xiàn)水體的自動提取。常用的水體指數(shù)包括:歸一化差異水體指數(shù)(Normalized Difference Water Index,NDWI)、改進(jìn)的歸一化差異水體指數(shù)MNDWI(Modified NDWI)、增強(qiáng)型水體指數(shù)EWI(Enhanced Water Index)和新型水體指數(shù)NWI(New Water Index)。上述幾種水體指數(shù)都屬于比值型指數(shù),在遙感影像多光譜波段內(nèi)尋找水體反射率最高的波段和反射率最低的波段,將反射率高的作為分子、反射率較低的作為分母,通過比值運算擴(kuò)大兩個波段的差距,然后再做歸一化處理,使其數(shù)值范圍控制在[-1,1]之間。

    本研究釆用歸一化差異水體指數(shù),NDWI作為有效表示水體信息的指標(biāo)之一,能夠?qū)τ跋裰械乃w信息起到很好的增強(qiáng)作用,該指數(shù)由Mcfeeters在1996年提出[4],是基于綠波段與近紅外波段的歸一化比值指數(shù)。其表達(dá)式為:

    其中,Green為影像綠波段的反射率,NIR為影像近紅外波段的反射率。

    3? ? 余姚市水域提取

    3.1 余姚市地理位置與概況

    余姚位于東經(jīng)120度至121度,北緯29度至30度。坐落于寧紹平原,地處美麗富庶的長江三角洲南翼,東與寧波市江北區(qū)、海曙區(qū)相鄰,南枕四明山,與奉化、嵊州接壤,西連上虞區(qū),北毗慈溪市,西北于錢塘江、杭州灣中心線與海鹽縣交界,是長三角重要的旅游城市,是浙江省特色先進(jìn)制造業(yè)基地和濱海生態(tài)保護(hù)區(qū)。

    3.2 數(shù)據(jù)處理

    利用2020年2月18日獲取的Sentinel-2 L1C影像進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,獲取浙江省余姚市的水域面積、位置等提供勘測地理信息,其數(shù)據(jù)處理流程如圖1所示,水體提取結(jié)果如圖2所示。

    3.3 結(jié)果分析

    通過對2020年2月18日浙江省余姚市水域遙感監(jiān)測專題圖(如圖2所示)分析表明:

    (1)余姚市水域的分布特點呈北部平原地區(qū)多池塘、條帶狀河流,南部山區(qū)多分散的水庫、湖泊。

    (2)余姚市水域面積約為53.3155平方公里,占總面積的2.569%。

    (3)Sentinel-2數(shù)據(jù)中最高為10 m分辨率,僅能提取出河流寬度大于20 m,面積超過1000平方米的池塘和湖泊,因此與真實的余姚市水域總面積是存在誤差的。

    4? ? 結(jié)論

    衛(wèi)星遙感具有大范圍、同步、準(zhǔn)實時的技術(shù)優(yōu)勢,可準(zhǔn)確提取研究區(qū)水域位置、面積、密集度等提供勘測地理信息,是水域監(jiān)測的重要技術(shù)手段,可為水資源管理提供技術(shù)支撐和勘測地理信息服務(wù)。歐洲航天局的Sentinel-2光學(xué)遙感影像作為可以免費下載的影像數(shù)據(jù)源,具有較高的時間和空間分辨率,非常適合進(jìn)行地表水體的監(jiān)測并提供勘測地理信息。

    參考文獻(xiàn)

    [1] 張超,彭道黎.基于遙感的水體信息提取技術(shù)研究進(jìn)展[J].河南農(nóng)業(yè)科學(xué),2013,42(6):16-20..

    [2] 洪亮,黃雅君,楊昆,等.復(fù)雜環(huán)境下高分二號遙感影像的城市地表水體提取[J].遙感學(xué)報,2019(5):871-882.

    [3] BENZ U C,HOFMANN P,WILLHAUCK G,et al.Multi-resolution, object-oriented fuzzy analysis of remote sensing data for GIS-ready information[J].ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing,2004,58(3-4):239-258.

    [4] 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.

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