基于光譜夾角的水體與城市信息區(qū)分研究

摘要：利用基于光譜夾角的方法來提取Landsat/TM影像中的水體與城市信息。研究發(fā)現(xiàn)，通過對(duì)TM影像的2—5波段進(jìn)行光譜夾角計(jì)算之后，再利用Angle2、Angle3以及Angle4進(jìn)行假彩色合成，合成后的影像減少了水體與城市之間的異物同譜現(xiàn)象，即有效減少了水體與城市信息提取過程中的相互干擾，從而增加了二者的區(qū)分度。

關(guān)鍵詞：遙感影像；TM；光譜夾角；水體分類；城市分類

中圖分類號(hào)：TP79 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：0439—8114（2012）19—4251—03

目前，遙感技術(shù)使得獲取海量地理信息數(shù)據(jù)成為現(xiàn)實(shí)。在遙感信息大爆炸的時(shí)代，真正有用的信息又相對(duì)較少，成為遙感技術(shù)發(fā)展的瓶頸，同時(shí)，提高遙感數(shù)據(jù)中有效信息提取效率也成為重要研究?jī)?nèi)容之一。遙感影像解譯是遙感數(shù)據(jù)挖掘的必要過程，也是一個(gè)復(fù)雜的認(rèn)知過程，對(duì)一個(gè)目標(biāo)的識(shí)別往往需要經(jīng)歷反復(fù)判讀才可以得到正確的結(jié)果[1]。由于遙感系統(tǒng)中固有的同物異譜、異物同譜現(xiàn)象，使得遙感影像解譯變得異常困難。

水體與陰影、城市建筑等地物存在典型的異物同譜現(xiàn)象，國內(nèi)外學(xué)者們開展了大量的關(guān)于水體提取的研究。周成虎等[2]提出了基于光譜知識(shí)的AVHRR影像的水體自動(dòng)提取識(shí)別模型，并將該模型應(yīng)用于太湖、淮河、渤海等地區(qū)，取得了較好的效果。Mcfeeters[3]提出了利用歸一化差異水體指數(shù)（NDWI）來抑制與水體無關(guān)的背景信息的方法，并且得到了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛認(rèn)同與應(yīng)用，該方法改善了無關(guān)信息對(duì)水體的干擾，但是在很多情況之下用NDWI提取的水體信息中還是有非水體信息（例如城市建筑）的存在。徐涵秋[4]在NDWI的基礎(chǔ)之上，提出利用改進(jìn)的歸一化差異水體指數(shù)（MNDWI）提取水體信息，該方法更好地提高了水體與城市建筑的區(qū)分度。姜騰龍等[5]利用光譜夾角方法對(duì)南京地區(qū)的ETM+數(shù)據(jù)進(jìn)行水體提取并得到了較好的結(jié)果。萬顯榮等[6]根據(jù)TM影像的光譜特征，提出了一種基于種子點(diǎn)與連通性分析的快速水體邊界提取方法，并應(yīng)用于湖北省荊州地區(qū)洪災(zāi)期間某區(qū)域的TM影像。李小曼等[7]提出了一種基于衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)的LBV變換與歸一化植被指數(shù)（NDVI）的遙感影像水體信息自動(dòng)提取的方法，該方法可以準(zhǔn)確地將水域與低密度覆蓋的水植混合體分開。

根據(jù)TM影像的特征，如果僅以地物光譜的反射率來進(jìn)行地物信息的快速提取，具有一定的局限性。因此，本研究試圖利用TM各波段的光譜特征差異，應(yīng)用光譜夾角的方法對(duì)TM影像中的城市和水體信息進(jìn)行提取，以改善TM影像中水體和城市的異物同譜干擾。

1 研究區(qū)域及數(shù)據(jù)特征

1.1 數(shù)據(jù)源及主要特征

Landsat是美國陸地探測(cè)衛(wèi)星系統(tǒng)，其中TM數(shù)據(jù)有7個(gè)波段，波長(zhǎng)范圍和分辨率如表1所示。利用TM數(shù)據(jù)進(jìn)行水體提取，主要是依據(jù)水體在各波段上光譜的不同特征以及其他地物與水體的區(qū)別，通過分析水體及背景地物的光譜值，利用單個(gè)波段或多個(gè)波段組合來提取TM影像中的水體信息[8]。

1.2 研究區(qū)概況

試驗(yàn)區(qū)為重慶市原始TM影像切割而來，僅保留試驗(yàn)區(qū)所需范圍，試驗(yàn)區(qū)相關(guān)信息為299 Rows×178 Columns×7 bands，大小為8 979 m×5 340 m，無云層遮蓋。主要地物有水體（嘉陵江）、道路、建筑物、植被以及陰影等。試驗(yàn)區(qū)以TM432合成假彩色影像。通過簡(jiǎn)要目視判讀可以看出，嘉陵江為湖水綠，道路為淺綠色，建筑物為綠色到墨綠色，植被為紅色到深紅色，如圖1所示。

1.3 水體的光譜特性

以水的反射光譜特征作為水體提取的理論基礎(chǔ)。根據(jù)水體反射光譜特征，傳感器所接收到的輻射包括水面反射光、懸浮物反射光、水底反射光和天空散射光。由于不同水體的水面性質(zhì)、水中懸浮物的性質(zhì)和含量、水深和水底特性不同，其反射光譜特征也存在差異。本研究主要針對(duì)水體與城市建筑物的區(qū)分。

水體的反射率總體上比較低。在可見光的波長(zhǎng)范圍（480～580 nm）內(nèi)其反射率為4%～5%，波長(zhǎng)為580 nm時(shí)則下降為2%～3%；當(dāng)波長(zhǎng)大于740 nm時(shí)，幾乎所有入射純水體的能量均被吸收[9]。水體具有低反射、強(qiáng)吸收的特性，但在光譜區(qū)較短的譜段上分子散射性較強(qiáng)，故水體通常表現(xiàn)為暗色調(diào)[10]，而城市建筑物和水體在綠光和近紅外波段的波譜特征幾乎一致，因此，僅從波譜反射率來區(qū)分地物具有很大的局限性。

2 數(shù)據(jù)處理

信息量的大小與波段有關(guān)，一般紅外波段（包括近紅外、中紅外、熱紅外）的信息量大于可見光波段的信息量，且TM5信息量最大，TM2信息量最小[7]。水體從近紅外波段（即TM5）開始，其反射能量降低，幾乎為全吸收體，故表現(xiàn)為暗色調(diào)。獲取TM1～TM7各波段反射率圖，然后利用各波段中心波長(zhǎng)進(jìn)行光譜夾角的計(jì)算。

2.1 光譜夾角的計(jì)算

光譜夾角是以一個(gè)波段的光譜值為頂點(diǎn)，與其他兩個(gè)波段的光譜值所形成的夾角[8]。以TM數(shù)據(jù)為例，定義Angle2表示TM2與TM1、TM3的光譜值形成的夾角，其光譜夾角的計(jì)算公式為：

Angle2=cos—1（ρ2—ρ1）/■+

cos—1（ρ2—ρ3）/■

式中，L1、L2、L3分別表示TM1、TM2、TM3的中心波長(zhǎng)；ρ1、ρ2、ρ3分別表示TM1、TM2、TM3的反射率值。光譜夾角旨在擴(kuò)大地物之間的光譜差異，可以是相鄰波段間光譜值形成的夾角，也可以是非相鄰波段間光譜值形成的夾角，不同波段形成的夾角包含著不同波段的光譜信息。另外，還可以對(duì)光譜角再求其夾角，或者光譜角夾角的夾角，依次類推，迭代次數(shù)越高的地物光譜之間的差異越明顯[5]。依次對(duì)TM數(shù)據(jù)中光譜夾角Angle2、Angle3、Angle4和Angle5進(jìn)行計(jì)算，結(jié)果見圖2。

2.2 光譜夾角影像的合成

將圖2中的4幅影像合成。根據(jù)實(shí)驗(yàn)得到，利用Angle2、Angle3以及Angle4進(jìn)行假彩色合成效果最優(yōu)，如圖3所示。由圖3可以看出，光譜夾角擴(kuò)大了水體與其他地物之間的光譜差異。利用光譜夾角有效區(qū)分了水體與陰影，并在一定程度上剔除了陰影。原始TM影像中水體、道路、建筑物都偏向綠色，通過計(jì)算機(jī)快速分類無法將水體和城市有效區(qū)分，而在合成影像中它們的差異十分明顯，分別為紫紅色、藍(lán)紫色和綠色。

2.3 基于光譜夾角的水體與城市信息提取

由圖3可以看出，該方法已經(jīng)加大了城市和水體的區(qū)分度，但是還需要驗(yàn)證該方法合成出來的數(shù)據(jù)是否有助于計(jì)算機(jī)快速分類。本研究使用ENVI軟件在原始圖像和光譜夾角計(jì)算合成圖基礎(chǔ)上以相同AOI數(shù)據(jù)區(qū)域來進(jìn)行馬氏距離、最小距離、最大似然分類。分類后以信息含量較為豐富的特征區(qū)域作為細(xì)節(jié)對(duì)比。其中，橋梁、河流基本輪廓與原始圖像的對(duì)比尤為突出。對(duì)比結(jié)果如圖4所示。

對(duì)兩種處理方法的分類結(jié)果進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn)，光譜夾角計(jì)算后的合成圖其分類后結(jié)果更接近原始圖像的真實(shí)地物情況。利用混淆矩陣來對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行精度驗(yàn)證，在進(jìn)行混淆矩陣驗(yàn)證過程中使用的是感興趣區(qū)（驗(yàn)證樣本區(qū)）作為真實(shí)參考源，經(jīng)光譜夾角計(jì)算后合成的圖像分類精度如表2所示。將表2中的數(shù)據(jù)與原始圖像分類最優(yōu)結(jié)果進(jìn)行比較（原始圖像分類精度驗(yàn)證最優(yōu)結(jié)果為最小距離分類方法：總體分類精度為75.2%，Kappa系數(shù)為0.577 3），綜合以上數(shù)據(jù)可以得知，通過光譜夾角計(jì)算之后的合成圖像提高了水體和城市的區(qū)分度，并有效提高了圖像分類的精度。

3 結(jié)論

通過對(duì)TM影像的光譜夾角計(jì)算，加大了遙感影像中的水體和城市的區(qū)分度，減少了二者異物同譜的相互影響，彌補(bǔ)了單純的地物反射率區(qū)分地物的不足。利用地物光譜夾角和反射率的差異，進(jìn)行城市和水體信息提取，取得了較好的結(jié)果。

該方法可以作為遙感信息自動(dòng)化提取的切入點(diǎn)，充分利用光譜夾角和光譜差異的特點(diǎn)，可以解決更多由于異物同譜現(xiàn)象阻礙計(jì)算機(jī)自動(dòng)化提取信息的發(fā)展問題。本研究?jī)H以嘉陵江部分區(qū)域進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，還需要在不同區(qū)域、不同時(shí)相、不同傳感器等方面進(jìn)行研究，并深入研究光譜夾角與各地物光譜信息之間的特征關(guān)系，以期提高衛(wèi)星遙感影像計(jì)算機(jī)解譯的精度。

參考文獻(xiàn)：

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