基于彩色航空影像的水體提取與應用實現

陳香 袁景

摘 要：天津市第一次全國地理國情普查領導小組辦公室綜合考慮天津市在三維數字建模、城市水淹分析實際應用情況，編寫了《天津市第一次全國地理國情普查實施方案》，方案中明確地形地貌是此次普查的重要內容之一。根據天然水體在彩色航空影像上的表現特征，利用每個像素顏色的差別選取水體，將影像做柵格化和轉換SHP面的數據處理，從而提取水體的矢量范圍線，再經過濾除與分割，水體矢量線可直接應用于數字影像匹配DEM精細化處理和地理國情普查地表水系要素覆蓋。

關鍵詞：水體提取 影像柵格化 DEM精細化處理 地理國情普查

中圖分類號：P23 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2015）02（b）-0007-02

Based on the Color Aerial Images of Water Body Extraction

and Application Implementation

Chen Xiang Yuan Jing

（Tianjin Institute of Surveying and Mapping，Tianjin，300381，China）

Abstract：Tianjin First National Geographic circumstances leading group office in Tianjin in considering the three-dimensional digital modeling， urban flooding analysis of the actual application， the preparation of the“Tianjin First National Geographic situation Census plan”， the program clearly Terrain topography is an important part of the census.According to the features of natural water body on the color aerial images， using the difference of each pixel color to select water bodies， to process the image data of raster conversion and SHP conversion， so as to extract the vector range line of the water body， then through filtering and segmentation， water vector line can be directly applied to digital image matching DEM rmeticulous treatment and drainage elements coverage of geographic national condition survey.

Key Words：Water Body Extraction；Image to Raster Conversion；DEM Meticulous Treatment；Geographic National Condition Survey

遙感影像記載了地物對電磁波的反射信息及地物本身的熱輻射信息。各種地物由于其結構、組成及理化性質的差異，導致其對電磁波的反射及本身的熱輻射存在著差異。天然水體對0.4～2.5 μm電磁波的吸收明顯高于絕大多數其他地物。因而水體的總輻射水平低于其他地物，在彩色遙感影像上表現為暗色調[1]。

航空影像分辨率高，紋理豐富，能提供精確的邊緣信息，然而，不同水質、不同污染程度以及不同光照條件下的水體在可見光成像的航空影像上一般具有不同的顏色，即水體在可見光成像影像上的多義性給檢測帶來了困難[2]。

遙感影像的分類提取有基于影像像素層次的分類， 諸如：基于紋理特征的分類、模糊分類、神經網絡分類、專家系統分類和基于知識的分類等方法；有基于影像分析軟件eCongition的面向對象信息提取技術；有結合機載LiDAR數據與航空影像進行精細水體提取的方法。該文主要研究如何在RGB三波段的彩色航空影像提取水體，并將結果應用于數字高程模型（Digital Elevation Model， DEM）精細化處理，提高DEM制作生產效率。

1 水體提取

1.1 水體的提取方法

水體對近紅外波段具有很強的吸收性，而植被和干土壤等其他非水體地物在這一波段反射率較強， 對于RGBN四波段的彩色航空影像中近紅外波段而言，通過設定適當的閥值來區分水體與地物，能夠自動提取水體準確范圍。然而，對于多數的測繪單位而言，即便在航空攝影時的原始影像數據具有RGBN四個波段，由于受后期制作工藝和數據量的影響，往往僅利用RGB三個波段進行空三加密和正射影像圖的制作。這種大比例尺航空影像成果具有分辨率高、邊緣信息精確的特點，但是水體在復雜條件下可見光成像卻具有多義性，這就導致目前基于彩色航空影像很難利用軟件自動提取水體，而常規能夠采用的提取方式主要有兩種，一是恢復空三加密立體模型，在立體環境下采集獲得水體三維矢量范圍線，二是以航空影像成果為底圖，在測量軟件中手動跟蹤獲得水體二維矢量范圍線，但是，這兩種提取方式效率都較為低下，不適合大面積生產。如果采用大比例尺地形圖，確實可以實現水體范圍的快速提取，然而，地形圖水崖線的現勢性和時間節點卻極大地制約了其后期應用。

1.2 水體半自動選取

水體在航空影像上的成像多義性給全自動提取帶來了困難，而水體又具有在彩色遙感影像上表現為暗色調等特點，利用每個像素顏色的差別來半自動選取水體是比較現實可行，本文以最常用的魔棒工具選取水體為例，魔棒工具基本原理就是利用每個像素顏色的差別來創建選區，從而選取相似顏色區域，經常用在圖像中顏色比較單一或接近時做摳圖工具。彩色航空影像上水體的顏色相似程度以及與岸堤的顏色差異決定著在屬性欄上輸入容差值，容差越大選取的范圍就多，反之容差小選取的范圍就少。如果整個圖像中所有水體顏色相似，與堤岸顏色差異相近，屬性欄上的“連續”復選框不勾選，這樣會對所有水體進行全部選取效率較高；反之，勾選屬性欄上的“連續”復選框，不斷更改容差值，對水體進行單個選取。

將影像背景色設置為白色（RGB三個通道均為255），刪除選區內的水體，由于選取水體時設置了10至30的容差，因此需要重復1至3次刪除操作，確保選區內盡可能全部為白色像素，將結果另存為灰度模式影像。

2 水體范圍矢量化

2.1 影像柵格化處理

在ArcMap環境下，利用Spatial Analyst工具下柵格計算器對灰度影像進行柵格化處理，由于影像的水體表面可能存在水草、漁網以及曝光過度亮點等干擾信息，因此影像預處理后并不能將水體范圍內完全處理成白色，這時需要合理設置柵格計算器地圖代數表達式的閾值，盡可能的減少干擾信息對柵格影像計算結果的影響，如圖1所示為不同閾值柵格影像對比（左側閾值為245，右側閾值為255）。

2.2 柵格影像轉SHP面

利用ArcMap轉換工具下的柵格影像轉換為SHP面，將初步濾除干擾信息后的二值柵格影像轉換為對應SHP面文件。為了進一步減少干擾信息對所提取矢量結果的影響，依據測區實際情況，定義最小水面并統計面積，以此面積作為閾值濾除面積小于該值的無效面，得到準確的水體矢量范圍線。

3 DEM精細化處理

3.1 DEM定義

DEM是在一定范圍內通過規則格網點描述地面高程信息的數據集，用于反映區域地貌形態的空間分布；是地理國情普查中基礎數據成果的重要組成部分，由數字高程模型派生形成的坡度、坡向等數據是地形地貌統計分析的基礎。

3.2 DEM的匹配與預處理

利用數字影像匹配技術進行DEM數據采集是目前最常用的方法。采用計算機集群技術和先進的海量遙感圖像數據處理系統Pixel Grid完成，該系統可以通過多基線、多重匹配特征的全自動密集匹配DSM。然而，匹配完成后單模型DSM會存在邊緣像素高程值異常、連續水體的部分區域可能落在模型邊緣等情況，這些都會導致相鄰模型拼接后DSM塊出現明顯的“切痕”和高程異常區域，因此，需要開發程序對全部單模型DSM進行邊緣像素裁切處理；而對于模型邊緣水體異常值，則需要參考影像底圖和加密結合表，人工摳除異常值區域。

3.3 DEM精細化處理

自然水體表面多數是獨立閉合的，但也有中間存在“孤島”的情況，這時需要依托“孤島”把水體面分割為一個個獨立的閉合面，便于DEM精細化處理時保留“孤島”而只處理水體表面。

在DEM編輯模塊中導入水體SHP面，進入立體模式，為每一個獨立SHP面讀取水面高程，并將高程值賦予對應SHP面；在DEM編輯模式下采用批量置平操作，便可直接得到對水體進行DEM精細化處理的結果（如圖2所示）。

4 結語

基于彩色航空影像水體提取方法的處理對象為普通的真彩色航空影像圖，所使用軟件均為常用的遙感影像處理軟件和自主研發程序，便于在實際生產過程中廣泛應用；所提取的水體矢量范圍線與全自動匹配DSM具有相同時間節點，能夠滿足DEM精細化處理的精度要求，同時，也能提供地理國情普查地表水系覆蓋要素數據。該方法在水體堤岸無植被遮擋或覆蓋的情況下能夠取得很好的效果，特別適用于大面積鹽堿晾曬區、水產養殖區等區域的水體提取。

參考文獻

[1] 張勇，吉雅.濟南市遙感影像的水體信息提取方法研究[J].全球定位系統，2011（6）：54-57.

[2] 張永軍，吳磊，林立文，等.基于LiDAR數據和航空影像的水體自動提取[J].武漢大學學報：信息科學版，2010， 35（8）：936-940.

[3] 杜云艷，周成虎.水體的遙感信息自動提取方法[J].遙感學報，2007，32（8）： 663-666.

[4] 曾舉，李向新，王濤.水體的遙感信息自動提取方法[J].江西科學，2011，29（2）： 263-266.

[5] 吳賽，張秋文.基于MODIS遙感數據的水體提取方法及模型研究[J].計算機與數字工程，2005，33（7）：1-4.

[6] 李小曼，王剛，田杰.TM影像中水體提取方法的研究[J].西南農業大學學報， 2006，28（4）：580-582.