基于Landsat8影像的不同水質類型的水體提取

陳 民， 王 寧，方 利*， 王 永， 花 潔， 張學慶

(1.中國環境科學研究院,北京 100012；2.中國國土資源航空物探遙感中心,北京 100083)

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基于Landsat8影像的不同水質類型的水體提取

陳 民1， 王 寧2，方 利1*， 王 永1， 花 潔1， 張學慶1

(1.中國環境科學研究院,北京 100012；2.中國國土資源航空物探遙感中心,北京 100083)

以2015年Landsat8多光譜遙感影像作為基本信息源，在各地物光譜特征差異分析的基礎上，采用譜間關系法與閾值法，構建不同水質水體提取模型，并結合實地水質監測數據及污染源數據，對提取結果進行精度評價與分析。結果表明，基于該方法能將一般水體、富營養化水體與其他地物區別開來，可以準確有效地獲取不同水質的水體信息。

光譜特征；譜間關系法；閾值法；水質類型；水體提取

近年來，遙感憑借自身技術特點，廣泛用于水體信息的提取，已成為水資源監測、洪水災害評估以及濕地保護的關鍵技術。同時，基于遙感影像提取水體的方法比較多，如譜間關系法、水體指數法、植被指數法、密度分割法、決策分類法樹等。Shih[1]基于Landsat MSS數據，利用密度分割法與非監督分類法提取水體，2種方法獲取的結果差異為3%。Barton等[2]基于AVHRR影像數據，利用通道2與通道1比值運算提取水體并對洪水進行了監測。陸家駒等[3]采用閾值法、色度判別法、比率測算法從TM數據中獲取水體，得出比率測算法獲取結果更加精確，能識別其他方法無法識別的小水體。劉建波等[4]基于TM影像，利用密度分割法提取水體的分布范圍。高永光等[5]利用各地物光譜特征的差異性，建立模型，將居民地與水體及其他地物進行區分。萬顯榮等[6]提出基于種子點與連通性分析的半自動水體信息的提取方法，獲取了水體邊界范圍。楊忠恩等[7]基于NOAA-AVHRR數據，采用歸一化植被指數(NDVI)識別水體，并提出應用模糊數學的方法獲取混合像元中的水體面積。徐涵秋[8]利用歸一化差異水體指數(MNDWI)提取水體，解決了水體提取中難于消除陰影的問題。都金康等[9]在SPOT影像中用決策樹分類方法，有效地提取了山區中的水體。汪金花等[10]利用譜間關系法對水體及其他地物光譜特征進行分析，提出了適合山區水體的提取方法。

以上研究主要集中于單一水體的表面，并未深層次涉及到水體的水質，而且大部分都是通過設立1個閾值或1個模型來進行水體的提取。基于此，筆者根據不同水質類型(一般水體與富營養化水體)的光譜反射特征，利用譜間關系法與閾值法構建模型，進行不同水質水體信息的提取。

1 數據來源與研究方法

1.1 研究區與數據源黑龍江是中俄主要界河，水環境問題比較突出，并且黑龍江流域是我國的老工業基地，流域內石油化工、煤化工、制藥等重污染行業分布廣泛。研究區為黑龍江流域的中下游地區——同江區域，區域內主要河流為同江，是松花江與黑龍江的交匯，整體水質狀況一般，同時也有污染嚴重的支流與池塘。區域地形以平原為主，也有零星山體分布。

該研究選取Landsat OLI影像作為主要數據源，軌道號是114-27，其成像時間是2015年9月8日，云量較少，影像質量清晰。為確保數據質量，在水體提取前對影像進行了輻射定標和大氣校正，減少大氣和光照等引起的輻射誤差。同時采用同江區域實地監測的水質數據對研究結果進行驗證。圖1為研究區遙感影像處理后的標準假彩色合成圖像。

圖1 研究區假彩色合成圖像

1.2 研究方法基于同江區域不同水質類型的水體提取研究，首先收集和準備遙感影像數據、水質監測數據、污染源數據等數據源，并針對每一種數據做相應的標準化處理；其次根據不同水質類型(一般水體與富營養化水體)的光譜反射特征，結合譜間關系法與閾值法，構建不同水質水體提取模型；最后結合實地調研獲取的水質監測數據及污染源數據，對不同水質水體提取結果進行精度評價與分析。具體技術流程見圖2。

圖2 技術流程

1.2.1光譜特征分析。

1.2.1.1水體的光譜特征。一般水體與其他地物區分最明顯的光譜波段是近紅外和中紅外波段，因為水體在這2個波段內反射能量少，具有較強的吸收特點，而非水體(植被、土壤等)在這2個波段內的吸收能量較小，反射率較高；尤其是在短波紅外波段一般水體的光譜反射率接近0。因此，可通過多光譜波段運算進行水體和其他地物的區分。

富營養化水體最主要的表現是藻類含量過多，藻類在影像中與水體形成混合像元，其在近紅外和中紅外波段具有強吸收的特點，尤其是在短波紅外波段上，因此富營養化水體在短波紅外波段的光譜反射率比其他地物(陰影)的低。葉綠素a是藻類植物中最豐富的色素，是反映水體富營養化的一個重要參數指標[11]。葉綠素在0.65～0.68 μm(紅光波段)具有較強的吸收特點，反射率較低。

1.2.1.2居民地的光譜特征。由于居民地的構成中建筑物占主體，所以光譜曲線有建筑物的特性，從綠光波段反射率開始呈下降趨勢，變化非常明顯[12]；而從綠光波段到近紅外波段之間，其吸收較強，反射率很低，很多地方反射率接近0，這與水體在近紅外波段光譜特征相似。因此，在提取水體時也可能把居民地誤提出來。

1.2.1.3陰影的光譜特征。陰影在可見光波段的反射特征主要由該陰影籠罩的地物反射特性決定，所以由于地形陰影的影響，使得近紅外和中紅外波段在山體陰面的反射能量非常低，從而造成它們在影像上呈現出和水體相似的明顯的色調，尤其是在中紅外波段陰影和水體的亮度值較接近[13]。因此，正確地區分水體與陰影是提取水體的關鍵所在。

1.2.2模型構建。

1.2.2.1一般水體的提取。分析了水體、陰影、居民地的光譜特征，提出以下解決陰影和居民地的干擾方法，從而構建一般水體提取模型。

(1)解決陰影的誤提。由于水體在綠光波段和紅光波段上其灰度值都大于陰影，所以將該2個波段相加可以增大兩者之間的差異；同時在近紅外和短波紅外波段上，陰影的灰度值一般都大于水體，所以將該2個波段相加，也可以增大這種差異。因此，基于Landsat8遙感影像可以通過設定兩者之間閾值來盡可能消除陰影的誤提，即(Band3+Band4)-(Band5 +Band6)>T1。

(2)解決居民地的誤提。由于居民地在短波紅外波段上其灰度值與水體和陰影的灰度值差異很大，因此，可通過設定短波紅外波段的灰度閾值來消除居民地的影響，即Band6

結合(1)、(2)分析，針對Landsat8遙感影像構建一般水體提取模型：

(Band3+Band4)-(Band5 +Band6)>T1且Band6

(1)

式中，T1、T2為閾值，根據不同成像時間及水質情況而變化，依據實際數據分析。

1.2.2.2富營養化水體的提取。在富營養化水體提取中同樣要剔除山體陰影的影響，富營養化水體與陰影的區別在于陰影光譜反射率從紅光波段到近紅外波段上升的速率遠大于富營養化水體，并且大多數陰影在中紅外波段的反射率比在紅色波段大。

因此，結合富富營養化水體在短波紅外波段的光譜反射率低，紅光波段、近紅外波段的比值及中紅外波段與紅色波段的比值，設置相應的閾值，構建富營養化水體的提取模型，即：

{Band4/Band5>T3或Band6/Band4

(2)

同樣，T3、T4、T5為閾值，根據實際數據及水質情況進行確定。

2 結果與分析

2.1 水體提取根據研究區的特點，結合公式(1)、(2)，取T1=5，T2=60，T3=0.98，T4=0.5，T5=43，對同江區域2015年9月的遙感影像數據進行一般水體、富營養化水體的提取。將一般水體結果、富營養化水體結果和研究區假彩色影像進行疊加，結果見圖3。

圖3 2015年研究區水體信息提取

圖3中藍色部分為一般水體，紅色部分為富營養化水體。從圖中可以看出陰影和居民地的影響基本上消除，水體輪廓清晰，取得了好的提取效果；同時一些細小的和河道較窄的富營養化水體也被提取出來，而且水陸交界處的信息也得到了較好的反映。

2.2 精度評價將所有水體提取結果疊加同江行政區劃圖，可以看出同江區域富營養化水體主要分布在同江河流的中下游，包括清河鄉、三村鎮、街津口赫哲族鄉、臨江鎮等鄉鎮；同時，分析同江中下游河段的污染源數據，發現富營養化污染水體這一帶主要集中在農場、牧場、畜禽養殖場等周邊，間接證明了提取結果的準確性。

為了進一步驗證不同水質類型水體提取的可行性，一方面選擇高分一號衛星影像數據作為底圖，選取13 254個水體像元，利用人機交互的方式進行驗證，結果表明92.24%的水體提取正確；另一方面在研究區選取了159個水體采樣點，監測其葉綠素、總磷、總氮、透明度、高錳酸鹽指數等富營養化主要表現的指標，結果表明141個采樣點是富營養化水體，準確率達88.68%。

3 結論

利用譜間關系法與閾值法構建不同水質類型的水體提取模型，以Landsat8多光譜遙感影像作為基本信息源，對黑龍江中下游同江區域不同水質的水體進行提取，并將提取結果與實地監測結果進行對比，分析影像提取的精度。結果表明，基于Landsat8遙感影像的不同水質水體提取效果總體較好，絕大部分河流、水庫和坑塘的輪廓與目視判讀基本一致，同時有效地避免了陰影和居民地對水體的干擾，但仍然存在影像中黑色部分的泥濘道路被誤提的情況，有待進一步處理；對富營養化水體的提取精度較高，可應用于水質污染的判別，應用前景較為廣闊，但由于水質分布不均勻，在閾值的選擇上需要大量試驗，其科學性有待進一步驗證。

[1] SHIH S F.Comparison of ELAS classifications and density slicing Landsat data for water surface are assessment[J].Hydrologic applications of space technology,1985,160:91-97.

[2] BARTON I J, BATHOLS J M. Monitoring floods with AVHRR[J].Remote sensing of envorinment,1989,30(1):89-94.

[3] 陸家駒,李士鴻.TM資料水體識別技術的改進[J].環境遙感,1992,7(1):17-22.

[4] 劉建波,戴昌達.TM圖象在大型水庫庫情監測管理中的應用[J].環境遙感,1996,11(1):54-58.

[5] 高永光,祝民強,朱驥，等.贛中紅壤區TM圖像的居民地信息自動提取專家模式研究[J].國土資源遙感，2002,54(4):67-69.

[6] 萬顯榮,舒寧,鄭建生.一種基于種子點與連通性分析的快速水體邊界提取方法[J].國土資源遙感,2000,46(4):44-49.

[7] 楊忠恩,駱劍承,徐鵬煒，等.利用NOAA-AVHRR資料提取水體信息的初步研究[J].遙感技術與應用,1995,10(1):25-29.

[8] 徐涵秋.利用改進的歸一化差異水體指數(MNDWI)提取水體信息的研究[J].遙感學報,2005,9(5):589-595.

[9] 都金康,黃永勝,馮學智，等.SPOT衛星影像的水體提取方法及分類研究[J].遙感學報,2001,5(3):214-219.

[10] 汪金花,張永彬,孔改紅.譜間關系法在水體特征提取中的應用[J].礦山測量,2004,12(4):30-32.

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[12] 儲美華.遙感影像的高光譜特征研究[D].濟南：山東科技大學,2007:125.

[13] 江暉.水體信息自動提取遙感研究：以麗江地區為例[D].北京：中國地質大學(北京),2006:11.

Extraction of Water Body with Different Water Quality Types Based on Landsat8 Image

CHEN Min1, WANG Ning2, FANG Li1*et al (1.Chinese Research Academy of Environmental Sciences, Beijing 100012; 2. China Aero Geophysical Survey&Remote Sensing Center for Land and Resources, Beijing 100083)

With the Landsat8 multi-spectral remote sensing image in 2015 as the basic source of information, on the basis of spectral characteristic differences analysis, using spectrum correlation and threshold method, extraction model of water body with different water quality types was constructed, and combined with the field monitoring data of water quality and pollution source data, accuracy evaluation and analysis on the extraction results was conducted. The results showed that this method can distinguish the general water body, eutrophication water body from other objects, can accurately and efficiently to obtain the information of different water quality.

Spectral characteristics; Spectrum correlation; Threshold method; Water quality types; Water extraction

跨境水環境綜合管理與談判決策支持平臺研發課題(2014ZX07503-004-05)；水專項科技資源綜合集成及數據標準化研究(2014ZX07510-001-05)；中國工程科技知識中心建設項目。

陳民(1988- )，女，安徽安慶人，碩士，從事遙感與GIS技術在環境方面的應用研究。*通訊作者，副研究員，博士，從事 GIS 理論研究及技術應用、環境信息集成等研究。

2016-08-31

TP 79

A

0517-6611(2016)30-0220-03