基于landsam遥感影像的长江河口区水边线提取方法研究

基于landsam遥感影像的长江河口区水边线提取方法研究

现代长江河口的麻黄沙是重要的湿地。依靠遥感技术对九段沙的水边线信息以及潮沟信息进行深入研究,可以宏观、动态、同步监测研究区域的生态环境变化和资源开发利用,弥补常规观测方法的不足,对长江深水航道的开发利用、维护和整治有重要的指导意义。目前,从遥感影像上提取水边线的技术方式主要有目视解译和自动解译两种。目视解译要求解译人员有丰富的地学知识和目视判读的经验,劳动强度大,需要花费大量的人力物力,并且有很大的主观性,其水边线提取的效果很难保证。自动解译则是利用各种图像分割算法将水边线作为边缘检测出来。1研究区域和数据来源1.1生物多样性被破坏,生态功能退化九段沙位于长江和东海的交汇处的长江口深水航道的南面,是国家级湿地自然保护区。近年来,由于原引种的互花米草肆意繁殖,致使九段沙湿地的生物多样性被破坏,生态功能衰退。另外,由于长江水体污染日益严重,九段沙部分地区的水质已经恶化。依靠遥感影像对九段沙的水边线信息提取,可以利用其宏观、动态、同步观测的优势来监测九段沙区域内的生态环境及其资源的开发利用情况,对海岸带土地利用、航道治理、港口选址、护岸工程、环境保护、生态修复以及河口综合开发利用提供数据。1.2数据成像及研究进展采用LandSatTM5影像数据进行水边线提取。数据成像于2006年4月20日。主要采用图像分割和边缘检测相结合的方法进行水体提取研究。水边线提取技术流程如图1所示。2提取的水线2.1图像水陆分离基于图像分割技术的水边线提取的基本原理是利用图像分割技术使图像中的水陆分离,形成二值图像,然后利用imfill和bwareaopen函数对分割后的图像进行处理,最后选用适当的算子对图像进行边缘检测,提取水边线。2.1.1最佳分割阈值最大类间方差法又称为OTSU算法,该算法是在灰度直方图的基础上用最小二乘法原理推导出来的,具有统计意义上的最佳分割阈值。它的基本原理是以最佳阈值将图像的灰度直方图分割成两部分,取两部分之间的方差最大值,即分离性最大。最大类间方差法即使用最佳阈值对图像的灰度直方图进行分割,使分割的两部分之间的方差取到最大值,这也就意味着它们之间的分离性很大,容易提取水边线。2.1.2图像阈值全局阈值是把整幅图像中的灰度阈值看作是一个常数。采用阈值确定边界的最简单做法是在整个图像中将灰度阈值设置为常数,也就是全局阈值。如果背景的灰度值在整个图像中可合理的看做恒定,而且所有物体与背景都具有几乎相同的对比度,那么,只要选择了正确的阈值,使用一个固定的全局阈值,提取水边线一般会有较好的效果。2.1.3阈值分割模型因为图像中前景与背景之间的灰度分布为相互不重叠,在该前提下,可以实现对两类对象的阈值分割。此外还可以利用水文指数(NDWI)进行水边线提取。3结果与讨论3.1自适应阈值图像分割图的几种边缘检测算子为了方便比较,在原始图像中选择了一个比较小的同一区域,分别利用自适应阈值、全局阈值和迭代阈值进行图像分割。3种图像分割效果见图2。从图2中可以看出,迭代法和OTSU法的作用效果相似,都属于自动阈值选择法。而相对于其它两种方法,利用全局阈值进行图像分割得到的图像效果不佳,这是由于将整幅图像中灰度阈值设置为常数,主观因素较大。只有将阈值设置正确了,图像的分割效果才会好。图像分割效果的好坏,直接影响到边缘检测的效果。为了得到更好的效果图,先对二值图像进行填洞处理,然后利用bwareaopen函数去除图像中小于100的像素。在选用边缘检测算子对图像进行边缘检测时,采用的方法是比较各类算子的检测效果图来选取适当算子进行检测。自适应阈值图像分割图的几种边缘检测效果见图3。由图3可以看出,Prewitt算子和Roberts算子检测效果都有虚假的边缘,并且Prewitt算子检测效果图还有不连续的地方;Sobel算子检测造成许多宽的像素,因此在对自适应阈值分割的图像进行边缘检测时,应选用LOG算子。3.2各方法提取的水边线效果对比利用水文指数提取的水边线,水边线不平滑且周围有许多破碎地方,提取的水边线效果不如利用Matlab方法提取的效果好。相比Matlab采用的阈值法分割后利用各种边缘检测算子得到的边缘比较平顺,光滑,连贯,与实际结果一致,效果较好。4采用g算子并进行边缘检测利用LandsatTM遥感影像进行了水边线的提取技术研究。使用Matlab软件先对图像进行阈值分割使得水陆分离,然后再用Sobel或者LOG算子对图像进行边缘检测进而提取出水边线。用这种方法提取到的水边线,线体流畅、连续,算法简单、运算速度较快,但对噪声比较敏感,边缘定位不够准确,缺乏普遍适用性。而利用ENVI软件对水边线的提取,相对于