基于遥感影像水体提取算法的研究

1、河南科技138基于遥感影像水体提取算法的研究毛鹏磊 胡乃勋 潘方博(郑州大学水利与环境学院,河南 郑州 450000摘 要:随着遥感技术的发展与成熟,基于遥感影像的水体指数的计算方法也变得越来越多。此类方法全都采用不同地物光谱特征来区别水体及其它地物,操作起来不仅简单快捷,而且提取精度较高,得到了众多研究学者的广泛应用。本文主要介绍的方法有归一化水体指数NDWI、改进的归一化水体指数MNDWI、增强型水体指数EWI、修订型归一化水体指数RNDWI、新型水体指数NWI、新型水体指数NEW等,通过综合分析,比较各类方法的提取效果,借以研究水体提取的发展前景。关键词:水体指数;遥感影像;波段中图分类

2、号:P237;P332 文献标识码:A 文章编号:1003-5168(201511-138-02水作为维系生态系统稳定和健康的决定性因子,利用卫星遥感影像快速、准确地提取水体信息已经成为水体和湿地调查、研究与保护的重要手段。由于TM/ETM+影像具有较高的空间分辨率、波谱分辨率、丰富的信息量、较高的定位精度和相对较低的价格,综合考虑,将其作为水体提取的重要数据源之一。 随着空间技术的发展,通过遥感卫星影像快速、准确提取水域面积已经成为水资源调查、洪水灾害预测评估、水利规划和水资源动态监测的重要手段,近20多年来得到了广泛的研究,并逐渐成为遥感研究领域的重要分支之一1。基于遥感影像研究实现水域面

3、积提取的模型,主要可分为单波段法、比值法、谱间关系法、监督分类法。本文主要介绍几种比较常用的水体提取方法。1 遥感识别水体的机理遥感是通过传感器接收来自陆地表面的电磁辐射,进而反演地表参数的过程。太阳辐射经大气吸收、散射和反射后到达地物表面时,与地物之间有三种相互作用:一部分辐射被地物反射回大气,一部分被地物及地物中的成分所吸收,还有一部分辐射通过透射进入地物内部。而太阳辐射被反射、吸收和透射的比例会随着地物类型和条件的不同而变化,从而导致不同地物形成不同的光谱反射率。在可见光和近红外波段,水体与植被、城市和土壤等地物的光谱反射率存在差异,是目前利用可见光遥感数据提取水体的基本原理2。与此同时

4、,不同地物不同光谱分辨率的属性会引起“同物异谱”或者“异物同谱”现象的出现,给遥感解译带来诸多困难,而这也是目前解译遥感影像需要解决的关键问题。2 基于遥感影像的水体提取方法2.1 单波段法通过研究分析典型地物的光谱特征,可以得知水体在可见光至近红外波段对入射的太阳辐射几乎全部吸收,而其他地物不具备此种属性。因此可以利用水体的这一特性,对于水陆界限反映较好的遥感影像,选用对水体敏感的波段,并赋予其合适的阈值来提取相关水域面积信息3。但是,该方法所营造的模型简单,阴影形成的噪声比较严重,导致出现较多的漏提现象,属于水体提取发展早期的应用方法。2.2 谱间关系法谱间关系法是通过地物不同光谱之间的一

5、系列组合运算,来提取专题信息的算法,其提取水体的原理与植被指数法相同。谱间关系法提取水体精度较高,所提取的水体诸如水库和坑塘的轮廓基本上与目视解译一致。但此类方法使用起来较为复杂,且同一条件不能为所有地域通用,对于不同的地域需选用不同的判别条件4。2.3 比值法比值法是较为常用的地物提取方法,但是在水体提取方面,目前常用基于比值法改善而来的水体指数来区分水体与其他地物。下面我们介绍几种常用的水体指数。该指数是Mcfeeters5在1996年提出的,基于TM影像的绿光波段与近红外波段所构建形成的的归一化差异水体指数NDWI。与NDVI相比,它能有效地提取植被冠层的水分含量;在植被冠层受水分胁迫时

6、,NDWI指数能及时地响应,这对于旱情监测具有重要意义。该指数在水体提取上有所改善,但在城区的水体提取中仍夹杂大量的杂质信息,且对于水陆交界区地势较为平缓以及水质较为浑浊的区域,也无法正确区分水陆边界。其计算公式为:NDWI =(Band2-Band4/(Band2+Band4徐涵秋6在对M cfeeters提出的归一化差异水体指数分析的基础上,对构成该指数的波长组合进行了修改,提出了改进的归一化差异水体指数M NDWI,并分别将该指数在含不同水体类型的遥感影像进行了实验,大部分获得了比NDWI好的效果,特别是提取城镇范围内的水体。实验还发现M NDWI比NDWI更能够揭示水体微细特征,如悬浮

7、沉积物的分布、水质的变化。另外,M NDWI可以很容易地区分阴影和水体, 解决了水体提取中难于消除阴影的难题。其公式为:MNDWI =(Band2-Band5/(Band2+Band5曹荣龙等7在水体、植被、建筑物等光谱信息的基础上,构建了修订型归一化水体指数RNDWI。RNDWI指数能够削弱混合像元因素的影响,更精确地提取水陆边界,甚至可以提取出狭窄条状水体,同时可消除山体阴影带来的影响。其公式为: RNDWI=(Band5-Band3/(Band5+Band3增强型水体指数(EWI是由闫霈等(20078利用ETM+影像的绿光波段( TM2 、近红外波段( TM4 和中红外波 139段( T

8、M5 构建了增强型水体指数ETM(Enhence Water Index ,提取了半干旱地区的水系信息,但该指数的创建忽略了大气因素的影响。其公式为:丁凤等人9通过仔细对比分析水体与其它地物的光谱特征,发现水体提取方面,尚有以下几个于以往研究中未被充分挖掘和利用的光谱特征:水体在蓝光波段的反射要高于绿光波段,以EWI 水体指数构建为例,若采用蓝光波段代替绿光波段,可以进一步扩大水体与其它地物的反差,且使得大部分水体的亮度值为正;在众多地物类型中,唯有水体具有如下特点,即水体在TM/ETM+影像的第4、5、7波段同时具有强烈的吸收,而植被、干土壤和建筑物等非水体地物在这几个波段范围内的反射则均高

9、于水体。引入水体的上述两个典型特征她们提出了一种可用于提取水体信息的新型水体指数NWI,其公式如下:N W I =(B a n d 1-B a n d 4-B a n d 5-B a n d 7/(B a n d1+ Band4+Band5+Band7注:Band1代表蓝光波段;Band2代表绿光波段;Band3代表红色波段;Band4代表近红外波;Band5代表短波红外波段;Band7代表中红外波段。3 发展趋势以上方法均属于利用不同地物的光谱特征、不同的波段进行运算,进而提取水体的范畴。随着程序设计技术的发展,一些好的算法思想逐渐被运用到水体的提取当中。如朱述龙等10运用 GVF S na

10、ke 算法提取水域的不规则边界,该算法采用种子点区域生长法,自动给出水域的初始边界,采用人机交互法设置内部约束力权值,然后运用GVF Snake 算法搜索水域的实际边界。该试验表明对于形状不规则的水域,交互式GVF Snake 算法也能方便、快速、准确地获取其边界。除此之外边缘提取算法也开始在水体提取中得到越来越广泛的应用。另外,基于稀疏性的线性高光谱混合像元分解方法进行水体提取,近年来也得到了广泛研究,但就目前而言,该技术仍不成熟,存在着诸多缺点。相应的,张绍泉11基于高光谱遥感影像稀疏解混的水域变化检测的研究,是以提高混合像元分解精度为目的,并应用于水域变化检测,取得了很好的效果。4 结语

11、目前,水体提取仍处于初步研究阶段,还有很大的发展空间。无论是直接使用原始影像像元亮度值,还是经过大气校正,水体在Landsat 数据的近红外和中红外波段均保持了其明显的、与众不同的特征,即在近红外波段、短红外波段和中红外波段同时具有强烈的吸收,而水体也由此得以与其它地物区分开来。需要指出的是,由于受遥感影像本身光谱分辨率和空间分辨率的限制以及“同物异谱”和“异物同谱”现象的影响,基于遥感数据的水体信息提取结果,带有误差无可避免。对此,可通过引入其它辅助数据、专家知识以及人工解译等手段,将错分像元进行修正;或者引入具有更高分辨率的新型遥感数据、移植和改进现有水体信息指数、研究新的提取方法以及对现

12、有的多种方法进行综合应用,实现水体信息提取精度的进一步提高。参考文献:1于欢,张树清,李晓峰,那晓东,孔博. 基于TM 影像的典型内陆淡水湿地水体提取研究J.遥感技术与应用,2008,23(3:310-315.2于瑞宏,朱超,刘廷玺.遥感技术在湖泊水体提取中的应用和展望J.全国水资源合理配置与优化调度及水环境污染防治技术专刊.3程磊,徐宗学,左德鹏,李林涛.基于Landsat TM 数据的黄土高原区水体识别方法研究J.北京师范大学学报(自然科学版,2010,46(3:424-430.4汪金花,张永彬,孔改红.谱间关系法在水体特征提取中的应用J.矿山测量,2004,(4:30-32.5McFee

13、ters 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(7:1425-1432.6 徐涵秋. 利用改进的归一化差异水体指数( MNDWI 提取水体信息的研究J.遥感学报,2005,9(5:589-595.7曹荣龙,李存军,刘良云,等.基于水体指数的密云水库面积提取及变化检测J.测绘科学,2008,33(2:158-160.8闫霈,张友静,张元.利用增强型水体指数(EWI和GIS 去噪音技术提取半干旱地区水体信息的研究J.地理信息科学,2