基于landsa影像的河道沉积物阈值提取方法研究

基于landsa影像的河道沉积物阈值提取方法研究

1多谱间法和水体指数法利用遥感技术对水资源进行研究、监测、湿地保护和民防救灾已成为一项重要的技术手段。从卫星遥感影像中提取水体信息已被许多学者研究,方法也较为成熟。利用遥感数据提取水体信息的方法主要有单波段阈值法、多波段谱间分析法和水体指数法。单波段阈值法操作简单,但识别精度较低,噪音较多。水体指数法有:NDWI、MNDWI、NWI等,这些方法可以很好地增强水体信息,并通过合适的阈值将水体提取出来,但不能去除阴影的影响,且阈值的确定较为繁琐。谱间关系法:(TM2+TM3)-(TM4+TM5)>T,可以去除阴影的影响,但在本研究中,由于水体和阴影在相应波段上的灰度值有交叉,而不能很好地确定阈值。针对上述方法在本研究中的不足,本文结合水体指数模型法,探讨了指数模型中阈值设定的其他方法,并通过对研究区内典型地物的灰度值进行分析,提出了加权灰度阈值的方法去除阴影以提取水体信息。2巢湖流域内水体多样性研究巢湖为中国五大淡水湖泊之一。位于安徽省中部(图1)。20世纪60年代初巢湖建闸,湖泊与长江水体交换能力大大减弱,吞吐功能丧失,最终演变成人工调节的半封闭水体。由于水利工程建设改变了原湖泊生态环境,加上汇水区经济、社会的快速发展、致使湖泊水质日趋恶化。“九五”、“十五”期间巢湖已被列为国家重点治理的“三河三湖”之一。对巢湖及流域内水质的检测和对其水文效应的研究是一项长期重要的任务。巢湖周边水体状况多种多样,沿湖河流众多,其中较大的河流有杭埠河、白石天河、派河、南淝河等,且分布不均,除此还有大量的水库、坑塘水面等。研究区的选择涵盖了区内水体的多样性研究,并有山体阴影对比区。样区a为南淝河的入湖口,河水中含有的物质多为城市生活用水和工业用水所带的污染物质;样区b和c为杭埠河的入湖口及圩田边缘沿湖的水体,杭埠河由大别山区流入巢湖,b和c样区水体中含有较多泥沙,另外c区水体还有人为因素和巢湖水体相互作用的特性;样区d为圩田内部中的水体,受人为影响大;样区e为含有山体阴影区。3测数据共享计划选用巢湖流域Landsat-5TM数据。该数据属于中国科学院对地观测与数字地球科学中心对地观测数据共享计划。研究区轨道号为P121R038,成像时间为2009年1月11日。选择了TM1～5、7波段,并对影像进行了辐射校正、正射校正等预处理,以降低由大气、地形等所引起的辐射误差。投影类型为UTM投影,椭球体和基准为WGS84,墨卡托区域(UTMZone)选北纬50区。4实验与研究4.1水体指数的归一化在可见光范围内,水体的反射率总体上比较低,不超过10%,一般为4%～5%,主要集中在蓝绿光波段,并随着波长的增大逐渐降低,其在影像上的光谱灰度值也随着波段的增加呈递减趋势。图2为研究区典型地物的波谱特征。归一化差分水体指数NDWI(NormalizedDifferenceWaterIndex)计算公式为:NDWI=(Green-NIR)/(Green+NIR)(1)其中:Green代表绿光波段,NIR代表近红外波段。在TM影像中分别为2、4波段。改进的归一化差异水体指数MNDWI(ModifiedNDWI)是徐涵秋在对Mcfeeters提出的NDWI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。计算公式为:MNDWI=(Green-MIR)/(Green+MIR)(2)其中:Green代表绿光波段;MIR代表中红外波段。在TM影像中,分别为2\,5波段。新型水体指数NWI(NewWaterIndex)是丁凤将第7波段应用于水体信息的提取,水体在波段4、5、7同时具有较低的反射率;并构建水体指数NWI,其计算公式为:NWI=Band1−(Band4+Band5+Band7)Band1+(Band4+Band5+Band7)⋅C(3)ΝWΙ=Band1-(Band4+Band5+Band7)Band1+(Band4+Band5+Band7)⋅C(3)其中:Band1、Band4、Band5和Band7分别代表TM/ETM+影像第1、4、5和第7波段的亮度值,C为一常数,本实验中C设为10。研究中运用各种水体指数可以很好地增强水体信息,并通过反复设定阈值,提取水体效果较好,但是均没有消除山体阴影的影响。如图3所示,图中第a、b、c、d列为平原水体的信息,第e列为山体阴影,而各水体指数模型对e中的阴影均没有很好地消除。4.2水体指数阈值的提取利用常用的水体指数模型,研究构建了上述3种水体指数模型;并根据MNDWI和NDWI原理,用TM1代替了Green波段,构建模型MNDWI′=(TM1-TM5)/(TM1+TM5),运算后的数值均大于MNDWI\,NDWI\,NWI,并且水体的值最大。利用上述各方法提取水体时,需要反复实验,以确定最佳阈值,图3所示为利用几种水体指数模型并设定阈值二值化提取水体的结果图。第1行为原图像5个研究区,最后一列为含有较多山体阴影研究区;第2行为MNDWI模型单阈值提取结果;第3行为NDWI模型单阈值提取结果;第4行为NWI模型单阈值提取结果;第5行为自动阈值提取结果。研究认为对阈值的确定比较繁琐,希望通过指数之间的关系自动二值化提取水体信息,即自动阈值提取方法。根据NDWI和MNDWI水体指数原理和水体的光谱特征值可知:MNDWI模型所得的图像中,水体对应的数值应该大于NDWI运算中水体对应的数值,而其他地物呈负值则是小于;研究构建了模型:EITHER1IF$n5_mndwi>$n3_ndwiOR0OTHERWISE但实验结果显示有很多的水体漏提,巢湖水体水面就有很多漏提水体斑块。MNDWI′运算后的数值多数是大于零的数值,且水体经运算后的数值最大,研究运用模型:EITHER1IF$n1_nwi>$n3_mndwi′OR0OTHERWISE得到的结果如图3中第5行所示。表1所示为各水体指数阈值在图3对应样区提取的水体像元的个数。可以得出第5行的自动阈值提取效果较好,与MNDWI阈值提取相当,但没有抑制山体阴影信息。而第3、4行的阈值设定略高,使提取出的信息量减少。4.3分布特征分区的权值提取运用水体指数模型能够很好提取平原地区的水体,但是对于山区、丘陵地区,就会显出很大的弊端,因为山区阴影的灰度光谱特征和水体相似,如图2所示。由图3中第5列也可知,阴影也被当做水体信息提取出来。运用谱间关系法并对其设定阈值可以很好地消除阴影的影响。但本研究运用(TM2+TM3)-(TM4+TM5)>T,多次实验设定阈值,发现效果不佳,部分水体被去除或者只是去除了部分阴影。选取了大量的水体和阴影样本后发现,由于水体的浊清、深浅不同,水体的光谱灰度变化范围较大,清澈且较深的水体的光谱灰度值和阴影的灰度值有很大相同,只在第1、2波段的灰度值较阴影大,更有部分灰度值和阴影的灰度值交叉,而阴影样本的光谱灰度值较为稳定。根据对样本灰度值的分析,研究将第1波段参与了运算,提出了加权各波段的灰度值:将影像的第1、2、3、4、5、7波段分别赋予不同的权值,增加差异较大的灰度值,抑制差异较小的灰度值,增强水体与阴影的可分离性,同时设定阈值去除阴影并保留水体。研究分别对影像的第1、2、3、4、5、7波段赋予权值:1、0.9、0.8、0.3、0.2、0.1,然后将影像的各波段与相应的权值相乘并加和,此时影像中水体和阴影所对应的像元值得到增强,其差值也得到增强;可设定阈值去除阴影。研究构建模型:EITHER1IF($n4_yanjiuqu(1)+$n4_yanjiuqu(2)*0.9+$n4_yanjiuqu(3)*0.8+$n4_yanjiuqu(4)*0.3+$n4_yanjiuqu(5)*0.2+$n4_yanjiuqu(7)*0.1>110)OR0OTHERWISE图4为去除阴影的效果图。结果表明加权灰度阈值可以有效地去除山体阴影而不影响其他地物。利用水体指数模型和加权灰度阈值相结合,构建模型:EITHER1IF($n1_nwi>$n3_mndwi′AND$n5_yanjiuqu(1)+$n5_yanjiuqu(2)*0.9+$n5_yanjiuqu(3)*0.8+$n5_yanjiuqu(4)*0.3+$n5_yanjiuqu(5)*0.2+$n5_yanjiuqu(7)*0.1>110)OR0OTHERWISE提取结果如图5所示,表2为对应区域提取水体的像元个数。与表1“第5行”相对比也可知:a、b、c、d这4个样区提取出的像元个数分别减少了0、0、1、2个像元,而山体阴影样区e中提取出的像元个数减少了5220个像元;研究表明加权灰度阈值法可以有效地去除山体阴影而不影响其他地物。5水体指数模型单次散射法通过对研究区各水体指数原理和各典型地物的光谱特征值的分析,初步探讨了水体指数模型中确定二值化阈值的其他方法,提出了加权灰度阈值法。得出如下结论:(1)利用各水体指数模型之间的关系可以方便快速地二值化提取水体信息,并且提取结果优于各个水体指数模型单个阈值提取结果。(2)提出的加权灰度阈值法将影像的