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    水庫(kù)水體面積提取方法

    2022-02-15 07:13:34李亞琦余宇峰
    關(guān)鍵詞:像素點(diǎn)灰度水體

    李亞琦,余宇峰

    (河海大學(xué) 計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院,江蘇 南京 211100)

    0 引 言

    隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展,遙感影像的獲取變得越來(lái)越便捷,而遙感影像水體提取技術(shù)也在水文監(jiān)測(cè)、環(huán)境保護(hù)等方面得到了廣泛的應(yīng)用[1,2]。目前,較為常用的水體提取方法主要包括監(jiān)督方法和非監(jiān)督方法兩種類(lèi)型。監(jiān)督方法主要包括決策樹(shù)算法[3]、支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)[4]和深度學(xué)習(xí)方法[5],監(jiān)督方法主要通過(guò)對(duì)已標(biāo)注樣本的學(xué)習(xí)來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像中水體與非水體的分類(lèi),經(jīng)過(guò)對(duì)足夠多的樣本進(jìn)行學(xué)習(xí),監(jiān)督方法可以通過(guò)學(xué)習(xí)到的水體特征對(duì)圖像進(jìn)行水體提取。使用監(jiān)督方法進(jìn)行水體提取的效果良好,精度也比較高,但是要使用監(jiān)督法進(jìn)行遙感圖像的水體提取首先就需要獲得足夠多的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,而遙感圖像本身的像輻較大,這就為數(shù)據(jù)樣本的訓(xùn)練帶來(lái)了一些困難,而且在進(jìn)行數(shù)據(jù)樣本標(biāo)注時(shí)往往需要專(zhuān)業(yè)人員對(duì)遙感圖像進(jìn)行目視解譯,這種人工解譯的方法不僅需要大量的人力,也會(huì)花費(fèi)大量的時(shí)間。非監(jiān)督方法主要包括水體指數(shù)法[6,7]、波段閾值法[8,9]和譜間關(guān)系法[10]。非監(jiān)督方法計(jì)算簡(jiǎn)單,運(yùn)算速度快,但是在水體提取時(shí)容易受到水體陰影、植被等的影響,存在一定的誤提取現(xiàn)象,不能很好滿(mǎn)足水體提取的精度需求。

    針對(duì)上述水體提取方法存在的一些不足,本文提出一種基于遺傳算法和改進(jìn)Otsu算法的水體信息提取方法,并使用最大連通域算法對(duì)圖像中的水庫(kù)水體信息進(jìn)行提取。

    1 相關(guān)方法研究

    1.1 NDWI水體指數(shù)法

    NDWI水體指數(shù)法主要利用遙感圖像中水體在不同波段間反射率和吸收率的差異來(lái)凸顯水體信息,水體在近紅外波段的吸收率最強(qiáng)[11],反射率最弱,而在綠光波段的吸收率最弱,反射率最強(qiáng),植被則恰恰相反,NDWI水體指數(shù)法就利用這種差異,用綠光波段的DN值和近紅外波段的DN值進(jìn)行歸一化差值處理,從而區(qū)分出圖像中的水體與非水體。NDWI水體指數(shù)的計(jì)算公式為

    (1)

    其中,ρ(Green)表示綠光波段的反射率,ρ(NIR)表示近紅外波段的反射率。NDWI水體指數(shù)能夠有效抑制非水體光譜對(duì)水體提取的影響,使水體信息較明顯的區(qū)別于其它地物信息,有利于后續(xù)對(duì)水體的進(jìn)一步提取。

    1.2 Otsu算法

    Otsu算法又叫做大津法或最大類(lèi)間方差法,是日本學(xué)者大津(Nobuyuki Otsu)提出的一種求取全局閾值的算法,該算法計(jì)算簡(jiǎn)單且速度快,受到圖像亮度和對(duì)比度的影響較小。

    (2)

    假設(shè)存在閾值K,這個(gè)閾值K將圖像分為兩部分,即灰度值大于等于K的部分和灰度值小于K的部分,將灰度值在0到K的部分作為A類(lèi),灰度值在K+1到L-1部分的作為B類(lèi),則這兩部分出現(xiàn)的概率分別為

    (3)

    A類(lèi)像素和B類(lèi)像素的灰度均值為

    (4)

    圖像總體灰度均值為

    (5)

    類(lèi)A和類(lèi)B的類(lèi)間方差為

    σ2=PA(μA-μ)2+PB(μB-μ)2

    (6)

    Otsu算法的原理就是遍歷所有的灰度值,找出使得σ2最大的灰度值作為K值,即最佳閾值,根據(jù)最佳閾值將圖像分為目標(biāo)像素和背景像素。但是當(dāng)圖像較大時(shí),需要遍歷的灰度值數(shù)量較多,計(jì)算效率就會(huì)降低,且Otsu算法對(duì)圖像噪聲較為敏感,會(huì)對(duì)最終的結(jié)果產(chǎn)生影響。

    2 水庫(kù)水體面積提取方法

    2.1 改進(jìn)的Otsu算法

    傳統(tǒng)的Otsu算法只考慮了灰度直方圖呈現(xiàn)單峰分布的圖像,當(dāng)圖像的灰度直方圖呈現(xiàn)雙峰或多峰分布時(shí),閾值分割的效果并不理想。通過(guò)對(duì)遙感圖像光譜特征和NDWI水體指數(shù)的研究,發(fā)現(xiàn)NDWI水體指數(shù)處理后的圖像灰度直方圖多呈現(xiàn)出雙峰分布的特征。為了使得Otsu算法更加適用于遙感圖像水體信息的提取,對(duì)Otsu算法進(jìn)行了改進(jìn),并使用遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化。

    為了使得Otsu算法更加適用于遙感圖像水體信息的提取,在計(jì)算最佳閾值時(shí),設(shè)置最佳閾值的數(shù)量為2,將計(jì)算出的兩個(gè)最佳閾值作為圖像分割的依據(jù)。在進(jìn)行圖像分割時(shí)并不直接利用最佳閾值,而是先采用滑動(dòng)窗口判斷窗口內(nèi)的像素點(diǎn),若窗口內(nèi)像素點(diǎn)的灰度值位于兩個(gè)最佳閾值之間,則該像素點(diǎn)不使用最佳閾值進(jìn)行分割,而是利用自適應(yīng)閾值分割算法進(jìn)行判斷。自適應(yīng)閾值分割算法更加適用于局部閾值分割,可以根據(jù)鄰域內(nèi)的像素點(diǎn)進(jìn)行分割。

    遺傳算法是模擬達(dá)爾文進(jìn)化的一種優(yōu)化算法,采用概率化的參數(shù)尋優(yōu)方法,可以自適應(yīng)進(jìn)行尋優(yōu)操作。使用遺傳算法訓(xùn)練改進(jìn)后的Otsu算法,基本思想就是將Otsu算法的類(lèi)間方差作為遺傳算法的適應(yīng)度函數(shù),類(lèi)間方差的值越大,適應(yīng)度越高,所取得的結(jié)果也就越好。首先將灰度值進(jìn)行編碼形成種群,再經(jīng)過(guò)選擇、交叉和變異操作,用適應(yīng)度函數(shù)來(lái)表示個(gè)體的優(yōu)劣程度。使用遺傳算法訓(xùn)練改進(jìn)的Otsu算法的具體步驟為:

    (1)將原始遙感圖像使用NDWI水體指數(shù)方法進(jìn)行處理,對(duì)處理后的圖像進(jìn)行灰度值計(jì)算,計(jì)算公式為:Grey=0.299*Red+0.587*Green+0.114*Blue, 其中,像素點(diǎn)的顏色由RGB(Red,Green,Blue)組成,Red表示紅色,Green表示綠色,Blue表示藍(lán)色。之后進(jìn)行灰度值編碼和種群初始化,對(duì)灰度值進(jìn)行二進(jìn)制編碼,形成R個(gè)初始種群;計(jì)算適應(yīng)度,將Otsu算法的最大類(lèi)間方差公式作為適應(yīng)度函數(shù),類(lèi)間方差越大,適應(yīng)度就越好;

    (3)迭代操作,進(jìn)行多次迭代,直到適應(yīng)度滿(mǎn)足設(shè)定的最優(yōu)解;選擇最佳閾值,將滿(mǎn)足最優(yōu)解的兩個(gè)個(gè)體作為最優(yōu)個(gè)體,解碼兩個(gè)最優(yōu)個(gè)體求出對(duì)應(yīng)的灰度值K1和K2(K1

    (4)閾值分割,經(jīng)過(guò)NDWI水體指數(shù)處理過(guò)的圖像已經(jīng)能夠強(qiáng)化一部分水體特征,因此,灰度值小于K1或者灰度值大于K2的像素點(diǎn)可以直接進(jìn)行閾值分割。但是灰度值的K1和K2之間像素點(diǎn)可能會(huì)存在陰影和水體混雜在一起的情況,此時(shí)直接進(jìn)行閾值分割無(wú)法準(zhǔn)確的將水體和陰影區(qū)分開(kāi),因此,引入滑動(dòng)窗口和自適應(yīng)閾值算法進(jìn)行判斷;

    (5)設(shè)置M×M窗口的大小(本文設(shè)置M=3,即判斷該像素點(diǎn)周?chē)?個(gè)像素點(diǎn)),若窗口內(nèi)的像素點(diǎn)均為水體像素點(diǎn)或非水體像素點(diǎn),則將該像素點(diǎn)也判斷為水體像素點(diǎn)或非水體像素點(diǎn)。其它情況則保持像素點(diǎn)的灰度值不變,采用自適應(yīng)閾值算法進(jìn)行局部閾值判斷。自適應(yīng)閾值算法通過(guò)計(jì)算鄰域內(nèi)的高斯濾波確定閾值,可以根據(jù)圖像不同區(qū)域的特征進(jìn)行局部的閾值計(jì)算,更加適用于水體邊界的提取。

    遙感圖像的水體指數(shù)直方圖大多呈現(xiàn)雙峰分布,因此使用遺傳算法和最大類(lèi)間方差公式計(jì)算出的兩個(gè)閾值能夠更好體現(xiàn)出圖像中的水體特征,之后使用滑動(dòng)窗口遍歷圖像,進(jìn)一步區(qū)分水體和陰影,能夠很好改善誤提取和漏提取現(xiàn)象。最后使用自適應(yīng)閾值算法進(jìn)行局部閾值判斷,可以使水體邊界更加明顯。經(jīng)過(guò)改進(jìn)后的Otsu算法,考慮到了遙感影像中水體的光譜特征,更加適用于遙感圖像的水體信息提取,能夠更好區(qū)分水體和其它地物。經(jīng)過(guò)改進(jìn)后的Otsu算法,考慮到了遙感圖像中水體的光譜特征,更加適用于遙感圖像的水體信息提取,能夠更好區(qū)分水體和其它地物。

    2.2 水庫(kù)水體面積提取方法

    在一幅遙感影像中會(huì)包含很多的水體信息,如河流、塘壩等,如果要對(duì)水庫(kù)水體進(jìn)行面積提取,即使對(duì)水庫(kù)部分進(jìn)行截取,也會(huì)有很多其它的水體存在,為了能夠更加方便地研究水庫(kù)水體信息的變化,并且計(jì)算水庫(kù)水體面積提取的精度,本文采用最大連通域算法進(jìn)行水庫(kù)的水體提取。最大連通域算法是對(duì)二值圖像中的連通域進(jìn)行標(biāo)記的算法,將圖像中的水體信息作為目標(biāo)像素,把相鄰像素中具有相同像素值的像素點(diǎn)作為一個(gè)連通區(qū)域,每找到一個(gè)連通區(qū)域就對(duì)此連通區(qū)域賦予唯一的標(biāo)識(shí),最后對(duì)比所有連通區(qū)域中包含的像素個(gè)數(shù),找出最大的連通區(qū)域,即為水庫(kù)的水體信息。最大連通域算法處理圖像的具體過(guò)程如圖1所示,算法具體步驟為:

    (1)輸入二值圖像F={fij},fij表示像素點(diǎn)(i,j)的灰度值,設(shè)置初始COMP=1,COMP表示連通域的唯一標(biāo)識(shí),初始COMP=1表示圖像有一個(gè)初始連通域即圖像本身。假設(shè)目標(biāo)像素的灰度值為1,且初始圖像僅由灰度值為0或1的像素點(diǎn)組成;

    (2)對(duì)圖像中的像素點(diǎn)逐一掃描,當(dāng)fij=1時(shí),令COMP+1并令fij=COMP,對(duì)像素點(diǎn)(i,j)的8鄰域進(jìn)行順時(shí)針掃描,若有非0像素,則令該像素點(diǎn)的灰度值等于COMP,再以此像素點(diǎn)為中心進(jìn)行8鄰域掃描,即進(jìn)行深度優(yōu)先遍歷。當(dāng)一次深度優(yōu)先遍歷結(jié)束時(shí),該連通域的所有像素點(diǎn)的灰度值均為此時(shí)的COMP,即第COMP-1個(gè)連通域;當(dāng)fij=0時(shí),則跳過(guò)該像素點(diǎn),繼續(xù)掃描下一像素點(diǎn);

    (3)當(dāng)一個(gè)連通域遍歷結(jié)束后,回到初始的像素點(diǎn)(i,j)的下一個(gè)像素點(diǎn)即(i,j+1),繼續(xù)重復(fù)第(2)步的操作,直到所有的像素點(diǎn)都被遍歷到,即fij>1或fij=0;

    (4)當(dāng)找到所有的連通域后,計(jì)算每個(gè)連通域中像素點(diǎn)的個(gè)數(shù),即為連通域的大小,找到最大的連通域并進(jìn)行標(biāo)記,將非最大連通域內(nèi)的像素點(diǎn)的灰度值置0。

    圖1 最大連通域算法處理圖像的具體過(guò)程

    通過(guò)遍歷圖像中所有的像素點(diǎn),將每一個(gè)水體區(qū)域都進(jìn)行連通域的標(biāo)識(shí),最后找到連通域最大的水體區(qū)域,即為需要的目標(biāo)水庫(kù)的水體區(qū)域。

    2.3 水庫(kù)面積計(jì)算方法

    圖像水庫(kù)水體面積的計(jì)算方法主要是利用圖像中水體的像元數(shù)量和圖像的空間分辨率得到,首先對(duì)提取水體后的圖像進(jìn)行二值化處理,采用自適應(yīng)閾值算法計(jì)算圖像閾值,若像素點(diǎn)的灰度值大于閾值,則將其設(shè)為255,若小于閾值,則將其設(shè)為0,即使得圖像中像素點(diǎn)的灰度值僅包含0和255,其中0表示非水體像素點(diǎn),255表示水體像素點(diǎn)。對(duì)圖像進(jìn)行遍歷,統(tǒng)計(jì)水體像素點(diǎn)的個(gè)數(shù),記為t,則圖像中水體的面積計(jì)算公式為

    s=t·r2

    (7)

    其中,s表示水庫(kù)水體面積,t為圖像中水體像元的個(gè)數(shù),r表示所用遙感圖像的空間分辨率。

    3 實(shí)驗(yàn)過(guò)程與結(jié)果分析

    3.1 數(shù)據(jù)獲取與數(shù)據(jù)預(yù)處理

    實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)使用Landsat-8OLI遙感影像,Landsat-8是Landsat系列的第八顆衛(wèi)星,其攜帶的OLI陸地成像儀含有9個(gè)波段,能獲取豐富的遙感圖像信息。其中Band 5 NIR(近紅外波段)的波長(zhǎng)范圍為0.845 μm~0.885 μm,Band 4 Red(紅波段),波長(zhǎng)范圍為0.630 μm~0.680 μm,Band 3 Green(綠波段)波長(zhǎng)范圍為0.525 μm~0.600 μm,本文使用ENVI5.3軟件將這3個(gè)波段進(jìn)行融合,得到標(biāo)準(zhǔn)假彩色圖像。標(biāo)準(zhǔn)假彩色圖像能夠更好區(qū)分出植被和水體,更加有利于水體信息的提取。之后使用ENVI5.3軟件對(duì)圖像進(jìn)行輻射定標(biāo)和大氣校正處理,輻射定標(biāo)用來(lái)將遙感影像的DN值轉(zhuǎn)換為反射率,大氣校正是為了消除或減小大氣分子和氣溶膠的散射與吸收對(duì)地物反射率的影響。使用NDWI水體指數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行初始水體提取,水體指數(shù)處理后的圖像水體與地物的區(qū)分更加明顯,更加有利于后續(xù)算法的處理。初始遙感圖像處理的基本流程如圖2所示。

    圖2 遙感圖像處理過(guò)程

    本文共進(jìn)行兩組實(shí)驗(yàn),分別選取石梁河水庫(kù)和小塔山水庫(kù)2018年8月的遙感影像,石梁河水庫(kù)總庫(kù)容5.31億m3,最大庫(kù)面積92 km2,是江蘇省內(nèi)最大的人工水庫(kù),小塔山水庫(kù)始建于1958年,庫(kù)容量3億m3,興利水位時(shí)的水域面積約為24 km2,是蘇北地區(qū)第二大人工湖。將遙感影像中包含的水庫(kù)的部分單獨(dú)截取出來(lái),進(jìn)行水體提取,圖像中包含水庫(kù)的全貌和其它的一些地物信息,這樣進(jìn)行水體提取時(shí)能夠更好獲得水庫(kù)的水體信息。

    3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

    對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分別使用NDWI水體指數(shù)法、譜間關(guān)系法、直方圖法、Otsu算法和基于遺傳算法的改進(jìn)Otsu算法(即本文方法)進(jìn)行水體提取,第一組實(shí)驗(yàn)使用石梁河水庫(kù)的遙感影像,水體提取結(jié)果對(duì)比如圖3所示,圖3(a)為使用ENVI軟件處理后的原始圖像,圖3(b)為使用NDWI水體指數(shù)法提取水體的結(jié)果,從圖中可看出,NDWI水體指數(shù)對(duì)大范圍的水體提取效果較好,但是細(xì)小的水體提取不夠準(zhǔn)確。圖3(c)為譜間關(guān)系法水體提取結(jié)果,圖中黑色部分為水體,此方法提取的水體邊界信息較為模糊,不能很好突出邊界信息,且結(jié)果中存在大量的噪聲。圖3(d)為直方圖法的水體提取結(jié)果,此方法在處理細(xì)小水體和水體陰影時(shí)效果不好。圖3(e)為Otsu算法水體提取結(jié)果,從圖中可以明顯看出,Otsu算法存在誤提取現(xiàn)象,無(wú)法將陰影和水體準(zhǔn)確的區(qū)分開(kāi)來(lái);圖3(f)為本文方法水體提取結(jié)果,從圖中可以看出,本文方法不僅可以準(zhǔn)確提取出水體信息,在水體邊緣的提取上要比其它兩種方法準(zhǔn)確,陰影和水體的區(qū)分也更加明確。從圖3中可看出,本文方法在水體提取上能夠取得良好的效果,在提取細(xì)節(jié)上要優(yōu)于其它幾種方法的提取效果,水體邊界的處理也更加精確,誤提取的現(xiàn)象也得到了明顯的改善。

    圖3 石梁河水庫(kù)水體提取效果對(duì)比

    第二組實(shí)驗(yàn)采用小塔山水庫(kù)2018年8月的遙感影像,提取結(jié)果對(duì)比如圖4所示,圖4(a)為小塔山水庫(kù)使用ENVI軟件處理后的原始遙感影像,相比于石梁河水庫(kù)的水體,小塔山水庫(kù)的水體與其它地物之間的光譜差異更小,提取難度也較大。圖4(b)為小塔山水庫(kù)NDWI水體指數(shù)的提取結(jié)果,從圖中可看出,NDWI水體指數(shù)法存在著陰影和水體模糊不清的情況,在水體邊界的提取上精度不高;圖4(c)為譜間關(guān)系法水體提取結(jié)果,其中黑色部分為水體,圖4(d)為直方圖法水體提取結(jié)果,從圖中可以看出,兩種方法都存在著誤提取現(xiàn)象,在細(xì)小水體和水體陰影的區(qū)分上不夠精確。圖4(e)為Otsu算法的提取結(jié)果,從圖中可看出,Otsu算法在水體邊界的提取上比NDWI水體指數(shù)法要更準(zhǔn)確更清晰,但是卻存在著一定的誤提取現(xiàn)象,將一些光譜特征近似水體的陰影部分也當(dāng)作水體提取出來(lái);圖4(f)為本文方法提取結(jié)果,從圖中可看出,在水體邊界的提取上比其它幾種方法都要好,能夠區(qū)分出光譜特征近似于水體的其它地物,提取的準(zhǔn)確度好于其它幾個(gè)算法。

    通過(guò)以上兩組實(shí)驗(yàn)可以看出本文提出的水體提取方法能夠滿(mǎn)足不同光譜特征的遙感影像,能夠適用于具有不同特征的水庫(kù),且提取的效果較好,可以滿(mǎn)足水庫(kù)的面積監(jiān)測(cè)、水體信息管理等方面的需求。

    圖4 小塔山水庫(kù)水體提取效果對(duì)比

    對(duì)兩組實(shí)驗(yàn)中本文方法提取的水體結(jié)果圖進(jìn)行水庫(kù)水體面積提取,使用本文2.2中的水庫(kù)水體面積提取方法提取水庫(kù)水體信息,使用最大連通域算法找出圖像中最大的連通域,此連通域即為水庫(kù)的水體面積,提取結(jié)果如圖5所示,從圖中可以看出,使用此方法進(jìn)行水庫(kù)水體面積提取的效果良好,能夠很好的將非水庫(kù)水體去除,清晰展現(xiàn)出水庫(kù)的水體邊界和水體面積信息,可以很方便的對(duì)水庫(kù)的水體面積和邊界的變化進(jìn)行比較分析。當(dāng)需要進(jìn)一步計(jì)算水庫(kù)的水體面積時(shí),可直接對(duì)水庫(kù)的水體像元數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。

    圖5 水庫(kù)水體提取結(jié)果

    對(duì)第一組實(shí)驗(yàn)石梁河水庫(kù)進(jìn)行水庫(kù)水體的面積計(jì)算,根據(jù)選用的遙感影像的成像時(shí)間,查閱石梁河水庫(kù)的水位數(shù)據(jù),得到所用遙感圖像成像時(shí)石梁河水庫(kù)的平均水位為23.97 m,再根據(jù)石梁河水庫(kù)的庫(kù)容曲線(xiàn)和對(duì)應(yīng)水庫(kù)面積的關(guān)系,計(jì)算出水庫(kù)的水體面積約為45.61 km2,將此面積作為水庫(kù)的實(shí)測(cè)面積,進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比和誤差計(jì)算。

    圖像水庫(kù)水體面積的計(jì)算方法主要是利用圖像中水體的像元數(shù)量乘以圖像分辨率,Landsat-8的遙感影像分辨率為30 m,則一個(gè)像素點(diǎn)所表示的面積為900 m2,統(tǒng)計(jì)出圖像中水體像元的個(gè)數(shù),就可以得出圖像中的水庫(kù)水體面積,其結(jié)果對(duì)比見(jiàn)表1。從表1中可以看出,5種方法算得的面積的絕對(duì)誤差都在2 km2以?xún)?nèi),NDWI水體指數(shù)方法所提取的水庫(kù)面積的相對(duì)誤差為3.19%,譜間關(guān)系法和直方圖法所提取的水庫(kù)水體面積的相對(duì)誤差分別為1.2%和3.65%,Otsu算法提取的水庫(kù)水體面積的相對(duì)誤差為1.4%,本文方法提取的水庫(kù)水體面積的相對(duì)誤差僅為0.39%,相較于前幾種方法水庫(kù)水體面積計(jì)算的精度有明顯的提升。

    表1 石梁河水庫(kù)水體面積計(jì)算結(jié)果對(duì)比

    對(duì)第二組實(shí)驗(yàn)小塔山水庫(kù)進(jìn)行水庫(kù)水體面積計(jì)算,小塔山水庫(kù)的實(shí)測(cè)面積通過(guò)使用原始遙感影像進(jìn)行目視解譯獲取,使用ENVI軟件獲得水庫(kù)水體的面積約為21.69 km2,將此面積值作為水庫(kù)的實(shí)測(cè)面積。5種方法得出的面積值見(jiàn)表2,從表2中可看出,5種方法計(jì)算出的面積絕對(duì)誤差都在2 km2以?xún)?nèi),能夠滿(mǎn)足實(shí)際的需要,NDWI水體指數(shù)法計(jì)算出的面積值得相對(duì)誤差為5.98%,譜間關(guān)系法和直方圖法所提取的水庫(kù)水體面積的相對(duì)誤差分別為8.23%和7.46%,Otsu算法計(jì)算出的面積值相對(duì)誤差為3.12%,本文方法計(jì)算出的面積值相對(duì)誤差僅為0.36%,因此,本文方法在計(jì)算面積的準(zhǔn)確度上比其它幾種方法有較明顯的提升,能夠滿(mǎn)足實(shí)際應(yīng)用的需求。

    表2 小塔山水庫(kù)水體面積計(jì)算結(jié)果對(duì)比

    4 結(jié)束語(yǔ)

    本文通過(guò)對(duì)遙感影像的光譜特征進(jìn)行分析,提出一種基于遺傳算法和改進(jìn)Otsu算法的水體提取方法,并使用最大連通域算法提取水庫(kù)的水體信息。利用ENVI軟件對(duì)遙感影像進(jìn)行波段融合和預(yù)處理,使用NDWI水體指數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行初始水體提取,然后用遺傳算法優(yōu)化改進(jìn)Otsu算法,首先利用遺傳算法根據(jù)最大類(lèi)間方差公式計(jì)算出兩個(gè)最佳閾值,之后根據(jù)最佳閾值采用滑動(dòng)窗口遍歷圖像像素點(diǎn)進(jìn)行閾值判斷,再利用自適應(yīng)閾值算法進(jìn)行局部閾值分割,進(jìn)一步細(xì)化水體信息,最后采用最大連通域算法進(jìn)一步提取水庫(kù)水體信息,根據(jù)計(jì)算出的水庫(kù)面積判斷水庫(kù)水體提取精度。本文方法在水體邊界提取和去除陰影方面相比于水體指數(shù)法、譜間關(guān)系法、直方圖法和傳統(tǒng)的Otsu算法有很大的改善,能夠在很大程度上反應(yīng)出水庫(kù)的面積變化和邊界特征,并且無(wú)需進(jìn)行人工標(biāo)注,在提取精度和提取速度上都有很好的表現(xiàn)。

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