基于HJ-1 CCD光譜信息的水體識(shí)別方法研究

摘" 要：該研究利用環(huán)境一號(hào)衛(wèi)星（HJ-1）的CCD數(shù)據(jù)，采用3種不同的水體自動(dòng)識(shí)別方法，即歸一化水體指數(shù)（NDWI）、近紅外閾值法和監(jiān)督分類(lèi)法，對(duì)2012—2020年間松花湖的水體進(jìn)行識(shí)別和面積計(jì)算。該研究旨在評(píng)估各方法在水體面積變化檢測(cè)中的表現(xiàn)及適用性，通過(guò)對(duì)比這些方法在不同年份的應(yīng)用效果。結(jié)果表明，監(jiān)督分類(lèi)法在多數(shù)情況下能夠識(shí)別出更大的水體面積，顯示其在廣泛水體監(jiān)測(cè)中的優(yōu)越性。近紅外閾值法在特定年份也表現(xiàn)出較好的水體識(shí)別效果。該研究結(jié)果可以為HJ-1 CCD在水域監(jiān)測(cè)和災(zāi)害預(yù)防等方面提供重要的決策支持。

關(guān)鍵詞：環(huán)境一號(hào)衛(wèi)星；水體識(shí)別；NDWI；近紅外閾值法；監(jiān)督分類(lèi)法

中圖分類(lèi)號(hào)：TV122" " "文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " " " " 文章編號(hào)：2095-2945（2024）33-0026-04

Abstract： This research used CCD data from the Environment-1 Satellite （HJ-1） and three different automatic water body recognition methods： normalized water body index （NDWI）， near-infrared threshold method and supervised classification method to identify and calculate the water body of Songhua Lake between 2012 and 2020. The study aims to evaluate the performance and applicability of each method in detecting changes in water area. By comparing the application effects of these methods in different years， the results show that the supervisory classification method can identify larger water areas in most cases， showing its superiority in extensive water monitoring. The near-infrared threshold method also shows good water body recognition effect in specific years. The research results can provide important decision support for HJ-1 CCD in water monitoring and disaster prevention.

Keywords： Environment-1 satellite; water body recognition; NDWI; near-infrared threshold method; supervised classification method

松花江水系主要分布在吉林省和黑龍江省境內(nèi)[1]。松花江在吉林省段也稱(chēng)為西流松花江或第二松花江，長(zhǎng)約790 km，流域面積13.17萬(wàn)km2，是吉林省第一大河，被譽(yù)為吉林省的“母親河”[2]。松花江和嫩江一起孕育了廣闊富饒的松遼平原。松遼平原是我國(guó)重要的老工業(yè)基地和糧食主產(chǎn)區(qū)，松花江為吉林省國(guó)民經(jīng)濟(jì)的建設(shè)和發(fā)展，為工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和人民生活用水提供了豐富的水源。然而，西流松花江流域也是洪澇災(zāi)害發(fā)生較頻繁的地區(qū)[3]。據(jù)資料分析和統(tǒng)計(jì)，松花流域平均每2至3年就要發(fā)生一次嚴(yán)重的洪澇災(zāi)害[4]。松花湖是松花江水系上一個(gè)重要的調(diào)節(jié)水量的湖泊，同時(shí)也是重要的生態(tài)旅游資源，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)其水體變化具有重要的意義。

遙感衛(wèi)星已經(jīng)成為現(xiàn)代環(huán)境監(jiān)測(cè)與災(zāi)害管理中不可或缺的工具。特別是在水體監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，相較于傳統(tǒng)的地面監(jiān)測(cè)方法，衛(wèi)星遙感不僅能顯著節(jié)省人力與物力，還能避免信息的時(shí)間滯后性，提供更為實(shí)時(shí)與準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。隨著遙感數(shù)據(jù)源的多樣化以及空間與時(shí)間分辨率的提高，衛(wèi)星遙感在水體變化監(jiān)測(cè)上的精確度與效率亦日益增強(qiáng)。

在眾多衛(wèi)星平臺(tái)中，中國(guó)的環(huán)境一號(hào)衛(wèi)星（HJ-1）系列以其高效的數(shù)據(jù)獲取和優(yōu)良的光譜性能，特別適用于區(qū)域尺度的環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測(cè)。本研究基于環(huán)境一號(hào)衛(wèi)星的CCD數(shù)據(jù)，選取西流松花江上一個(gè)重要的湖泊松花湖為研究對(duì)象，探索并比較了歸一化水體指數(shù)（NDWI）、近紅外閾值法和監(jiān)督分類(lèi)法3種不同的水體識(shí)別技術(shù)。通過(guò)對(duì)這些方法在不同年份的應(yīng)用成效進(jìn)行對(duì)比分析，旨在識(shí)別出在特定環(huán)境條件下最適宜的水體監(jiān)測(cè)方法，為未來(lái)的環(huán)境監(jiān)測(cè)提供科學(xué)依據(jù)與技術(shù)指導(dǎo)。此外，本研究的成果也將有助于推動(dòng)遙感技術(shù)在環(huán)境保護(hù)和災(zāi)害預(yù)防領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。

1" 研究數(shù)據(jù)

本論文以環(huán)境衛(wèi)星CCD數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，環(huán)境一號(hào)系列衛(wèi)星包括2顆光學(xué)衛(wèi)星（HJ-1A和 HJ-1B星），它能夠大范圍、實(shí)時(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)地監(jiān)測(cè)環(huán)境和災(zāi)害[5]，環(huán)境一號(hào)衛(wèi)星主要參數(shù)見(jiàn)表1。衛(wèi)星自2008年以來(lái)一直在軌運(yùn)行，為全球環(huán)境保護(hù)和災(zāi)害管理提供了寶貴的數(shù)據(jù)資源。劉明月等[6]用環(huán)境一號(hào)衛(wèi)星CCD數(shù)據(jù)和Landsat OIL衛(wèi)星數(shù)據(jù)，對(duì)2013年松花江與嫩江交匯處的洪水進(jìn)行遙感監(jiān)測(cè)。

2" 研究方案

2.1" 研究框架

為了實(shí)現(xiàn)基于HJ-1 CCD光譜信息對(duì)松花湖水體識(shí)別的研究，本研究設(shè)計(jì)了如下研究框架（如圖1所示）。

第一步數(shù)據(jù)選?。韩@取沒(méi)有云覆蓋、數(shù)據(jù)質(zhì)量較好的HJ-1 CCD數(shù)據(jù)共6期。

第二步數(shù)據(jù)預(yù)處理：為了滿(mǎn)足基于光譜反射率對(duì)水體的識(shí)別，首先對(duì)環(huán)境衛(wèi)星CCD數(shù)據(jù)進(jìn)行了輻射定標(biāo)和大氣校正等預(yù)處理，隨后分別選取植被和水體像元查看校正前后的光譜曲線(xiàn)（如圖2、圖3所示），以驗(yàn)證預(yù)處理效果符合要求。

第三步水體自動(dòng)識(shí)別：本研究采用了3種自動(dòng)水體識(shí)別方法，分別是歸一化水體指數(shù)法、近紅外閾值法和監(jiān)督分類(lèi)方法，進(jìn)行水體識(shí)別并分別計(jì)算松花湖水域面積。

最后一步水體自動(dòng)識(shí)別方法評(píng)價(jià)：以人機(jī)交互目視解譯水體識(shí)別結(jié)果為真值，評(píng)價(jià)上述3種方法水體識(shí)別結(jié)果的準(zhǔn)確度，分析其精度和適用性。

2.2" 水體識(shí)別方法

2.2.1" 歸一化水體指數(shù)方法

歸一化水體指數(shù)（Normalized Difference Water Index， NDWI）通過(guò)地表水和其他地表物休的光譜特征的不同，在影像上將水體高亮顯示。本研究使用的歸一化水體指數(shù)方法，利用水體在近、中紅外波段吸收率更強(qiáng)的性質(zhì)，在綠光波段相對(duì)反射率較高，可以使水體數(shù)據(jù)更突出。NDWI的求解為

NDWI=（G-NIR）/（G+NIR） ，" （1）

式中：G代表綠波段的像素值，而NIR代表近紅外波段的像素值。

2.2.2" 近紅外閾值法

近紅外閾值法的主要依據(jù)是到近紅外波段水體的反射率非常低，能夠與其他地物波譜特征能區(qū)別，所以能區(qū)分出水體信息。近紅外閾值法的公式為

ρNIRlt;P ，" " " " " " " " （2）

當(dāng)近紅外反射率值小于P時(shí)，就認(rèn)為是水體。

2.2.3" 監(jiān)督分類(lèi)方法

監(jiān)督分類(lèi)方法是遙感影像常用的地物分類(lèi)方法，本研究目的是提取水體，而水體在遙感影像上的色調(diào)特征較易與其他地類(lèi)分開(kāi)，因此遙感影像分為水體和其地類(lèi)（城區(qū)和植被）。

3" 結(jié)果與分析

3.1" 提取結(jié)果

為了驗(yàn)證HJ-1A/B CCD水體識(shí)別方法效果，本研究是以松花湖為例，共用6期不同年份夏季7月數(shù)據(jù)，基于不同方法對(duì)水體進(jìn)行了提取。

3.1.1" NDWI提取結(jié)果

借助遙感專(zhuān)業(yè)處理軟件ENVI采用NDWI指數(shù)法，得到水體識(shí)別結(jié)果，如圖4所示，白色代表水體，黑色代表非水體。

3.1.2" 近紅外提取結(jié)果

同樣借助遙感專(zhuān)業(yè)處理軟件ENVI采用近紅外閾值法，得到水體識(shí)別結(jié)果，如圖5所示，白色代表水體，黑色代表非水體。

3.1.3" 監(jiān)督分類(lèi)提取結(jié)果

通過(guò)ENVI監(jiān)督分類(lèi)工具，將水體作為一類(lèi)，其他地類(lèi)概括分為植被和城區(qū)2類(lèi)。分類(lèi)結(jié)果如圖6所示，圖中白框內(nèi)區(qū)域代表水體。

3.2" 對(duì)比分析

本研究基于NDWI法、近紅外法和監(jiān)督分類(lèi)法對(duì)6期不同年份的7月份松花湖水體進(jìn)行了識(shí)別，并分別計(jì)算水域面積。為了對(duì)比分析這3種自動(dòng)水體識(shí)別方法的準(zhǔn)確性，本研究以傳統(tǒng)的目視解譯法計(jì)算的水體面積并作為真值，利用偏差和均方根誤差作為研究評(píng)價(jià)指標(biāo)。統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表2，可以看出，監(jiān)督分類(lèi)方法與目視解譯方法的偏差和均方根誤差最小。

結(jié)果表明，監(jiān)督分類(lèi)法在識(shí)別水體面積方面通常能提供更廣泛的覆蓋，特別是在大范圍的水體監(jiān)測(cè)中顯示出較高的精度和可靠性。例如，監(jiān)督分類(lèi)法在2012年識(shí)別的水體面積遠(yuǎn)超過(guò)其他2種方法，顯示其在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)的優(yōu)勢(shì)。

在具體數(shù)值方面，基于NDWI法、近紅外法和監(jiān)督分類(lèi)法的水體面積統(tǒng)計(jì)結(jié)果與目視解譯法（作為基準(zhǔn)）的比較顯示出不同程度的偏差和誤差。其中，監(jiān)督分類(lèi)法的偏差和RMSE都相對(duì)較小，表明其在水體監(jiān)測(cè)中具有較高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。具體而言，監(jiān)督分類(lèi)法的均方根誤差在所有方法中最低，強(qiáng)調(diào)了其作為精確水體識(shí)別技術(shù)的適用性。

4" 結(jié)論

根據(jù)從2012年至2020年間松花湖水體面積變化的研究數(shù)據(jù)，通過(guò)比較歸一化水體指數(shù)（NDWI）、近紅外閾值法和監(jiān)督分類(lèi)法3種水體識(shí)別技術(shù)，本研究利用偏差和均方根誤差（RMSE）進(jìn)行了精確的分析比較。監(jiān)督分類(lèi)法與目視解譯法的偏差和均方根誤差最小。

總結(jié)來(lái)說(shuō)，選擇適當(dāng)?shù)乃w識(shí)別方法應(yīng)充分考慮監(jiān)測(cè)的具體環(huán)境和需求。監(jiān)督分類(lèi)法因其優(yōu)越的性能，在廣泛的水體監(jiān)測(cè)項(xiàng)目中推薦使用。本研究的發(fā)現(xiàn)對(duì)于指導(dǎo)未來(lái)的環(huán)境監(jiān)測(cè)和資源管理具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

參考文獻(xiàn)：

[1] 龐博，劉刊，賈文.關(guān)于松花江流域地貌特征及劃分的討論[J].地理科學(xué)研究，2021，10（3）：290-294.

[2] 閆涵，趙靚.吉林省松花江河道岸線(xiàn)保護(hù)與利用規(guī)劃編制探討[J].東北水利水電，2021，39（12）：4-5，14.

[3] 李成林，廖衛(wèi)紅，張?zhí)O蘋(píng)，等.第二松花江流域暴雨洪水演變規(guī)律分析[J].中國(guó)簽批村水利水電，2017（12）：75-80.

[4] 東北地區(qū)1995年大洪水[EB/OL].[2022-10-31].http：//www.slwr.gov.cn/wxzl/38905.jhtml.

[5] 王秋燕，陳仁喜，徐佳，等.環(huán)境一號(hào)衛(wèi)星影像中水體信息提取方法研究[J].科學(xué)技術(shù)與工程，2012，12（13）：3051-3056.

[6] 劉明月，賈明明，王宗明，等.2013年松花江與嫩江交匯段洪水遙感監(jiān)測(cè)[J].濕地科學(xué)，2015，13（4）：456-465.