基于GF-2高分辨率遙感影像的水體提取方法研究

劉雙童,王明孝,楊樹文,楊明澤,楊立華

(1.蘭州交通大學 測繪與地理信息學院,甘肅 蘭州 730070;2.甘肅省地理國情監(jiān)測工程實驗室,甘肅 蘭州 730070;3.中國人民解放軍68029部隊博士后科研工作站,甘肅 蘭州 730020;4.蘭州精準地形沙盤模型智能制造有限公司,甘肅 蘭州 730020)

0 引 言

隨著我國高分辨率遙感衛(wèi)星影像技術(shù)的快速發(fā)展,使得我國對地觀測技術(shù)不再僅僅依靠國外衛(wèi)星,同時為充分發(fā)揮國產(chǎn)高分辨率衛(wèi)星的優(yōu)勢,應對高分辨率衛(wèi)星的應用方向進行不斷的探索.運用遙感技術(shù)提取水體信息,實現(xiàn)水資源的動態(tài)監(jiān)測已成為高分遙感影像的熱門應用方向之一.

水體信息提取方法的研究大多數(shù)是以國外遙感衛(wèi)星為基礎(chǔ)進行的,如TM、SPOT5、Landsat8、Modis等衛(wèi)星影像.目前針對國產(chǎn)高分系列衛(wèi)星進行水體提取研究較少.國內(nèi)學者段秋亞等利用高分一號衛(wèi)星影像對鄱陽湖采用了歸一化差分水體指數(shù)閾值法、面向?qū)ο笠约爸С窒蛄繖C等方法進行了水體提取,并以人工解譯的鄱陽湖水體信息為真值,分析比較了幾種方法的優(yōu)勢與劣勢,實驗結(jié)果表明支持向量機法提取水體精度最高[1].黃汝根等利用單波段閾值法、譜間關(guān)系法與模型法對廣州市番禺區(qū)、南沙區(qū)進行了水體提取研究,對比發(fā)現(xiàn)NDWI法最適合廣州地區(qū)的水體提取[2].陳文倩等通過單波段閾值法、NDWI與多波段法進行特克斯河流域水體信息提取.比較分析了3種方法的利弊,提出了一種單波段閾值法與構(gòu)建的陰影水體指數(shù)SWI=B1+B2-B4相結(jié)合的決策樹水體信息提取方法.通過實驗,陳文倩等提出的該方法能夠有效地消除積雪以及裸地等環(huán)境的干擾,較完整地提取特克斯河流域水體信息[3].王瑾杰在陳文倩等提出的陰影水體指數(shù)SWI的基礎(chǔ)上提出了改進的陰影水體指數(shù)法(MSWI),并對新疆特克斯河流域巴喀勒克水庫的水體信息進行提取,結(jié)果表明,MSWI法要比SWI法的精度高0.94%[4].馬吉晶等利用GF-2影像提出一種耦合空-頻域信息的濁水提取模型,能夠較完整、較高精度地提取出濁水信息[5].以上基于國產(chǎn)高分影像水體信息的研究都取得了較好的效果.

水體提取的方法主要有單波段閾值法、譜間關(guān)系法、決策樹法、歸一化差分植被指數(shù)(NDVI)法、歸一化差分水體指數(shù)(NDWI)法、改進的歸一化差分水體指數(shù)(MNDWI)法、增強型水體指數(shù)(EWI)法、新型水體指數(shù)模型(NWI)法等[6].由于國外衛(wèi)星的參數(shù)與國內(nèi)高分衛(wèi)星參數(shù)有所差異,并不是每一種方法都適用于國產(chǎn)高分影像進行水體提取研究.為深入探討國產(chǎn)高分系列衛(wèi)星在水體提取方面的應用,本文選取了適合GF-2衛(wèi)星提取水體的幾種方法對劉家峽地區(qū)的水體信息進行了提取,并提出一種單波段閾值法與增強陰影水體指數(shù)(ESWI)相結(jié)合的決策樹分類法,同時比較分析了上述幾種方法的優(yōu)勢與不足.

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

劉家峽水庫位于黃河上游,河水穿過千巖壁立的深邃峽谷,水庫東起劉家峽大壩,西至炳靈寺峽口,呈西南——東北走向,南接東鄉(xiāng)、臨夏縣,北連永靖縣,距蘭州市75 km.湖岸線長55 km,水面最寬處約6 km,水域面積達130多平方千米,蓄水量約57億多立方米,正常水位1 735 m,海拔2 100 m.有洮河、大通河和湟水河等大支流,是甘肅省最大的水產(chǎn)養(yǎng)殖基地和水上度假旅游勝地,被譽為“高原明珠”[7].

1.2 數(shù)據(jù)來源與預處理

高分二號遙感衛(wèi)星于2014年8月19號成功發(fā)射,本文采用GF-2影像LEVEL1A級產(chǎn)品,成像時間為2018-04-03,軌道號:164(Row), 60(Path), 太陽方位角為160.027°,太陽高度角為32.1488°,衛(wèi)星方位角為284.074°,衛(wèi)星高度角為83.765°[8].

利用ENVI 5.3對本實驗數(shù)據(jù)進行預處理,主要包括輻射定標、FLAASH大氣校正、正射校正、圖像融合等.其中,圖像融合根據(jù)陳業(yè)培等的實驗,在改進IHS變換、GS、小波PCA、HPF、NND等十種影像融合方法中進行實驗分析,發(fā)現(xiàn)其中NND和HCS融合方法光譜保真度、空間細節(jié)表達以及目視效果較其他方法更好,因此本文選用NND方法對數(shù)據(jù)進行融合處理[9].預處理后的劉家峽水庫地區(qū)影像圖如圖1所示.

2 研究方法與實驗

2.1 單波段閾值法

為了在提取水體時將水體與其它地物有效地區(qū)分開,根據(jù)GF-2影像的4個波段光譜特性,水體在近紅外波段即第4波段具有強吸收的光譜特性,植被和土壤在此波段具有強反射的光譜特征,本文選用GF-2影像的第4波段進行單波段閾值法分析實驗,具體公式為

B4

(1)

式中:B4為近紅外波段光譜值;T為水體提取的閾值.經(jīng)過多次實驗對比分析,確定了水體提取效果最佳時,閾值T為1 200.提取效果如圖2(a)所示.

2.2 多波段算法

多波段算法主要是利用影像多波段之間的綜合優(yōu)勢進行水體信息的提取,主要有譜間關(guān)系法和比值法.本文選用GF-2影像中綠波段B2與水體反射率最小的近紅外波段B4運用比值法來提取水體.公式為

B2/B4，

(2)

式中:B4為近紅外波段光譜值;B2為GF-2影像中的綠波段.實驗發(fā)現(xiàn)B2與B4的比值為1時提取效果最佳，提取效果如圖2(b)所示.

2.3 NDWI閾值法

1996年Mc-feeters利用近紅外波段和綠波段提出了歸一化差異水體指數(shù)NDWI,NDWI能很好地消除建筑物、山體陰影等一些非水體信息,使水體信息表現(xiàn)得更加清晰.具體公式為

(3)

式中:B2為GF-2影像中的綠波段;B4為近紅外波段.經(jīng)多次實驗選取最佳閾值，NDWI提取效果如圖2(c)所示.

2.4 SWI決策樹法

陳文倩等在利用GF-1影像提取水體時提出了一種陰影水體指數(shù)模型SWI,定義為

(4)

式中:B1、B2、B4分別為GF-1影像的第1、2、4波段;C為文中研究區(qū)域的經(jīng)驗性閾值,將此公式同樣應用到GF-2影像上,經(jīng)過試驗,劉家峽區(qū)域的閾值為700.即SWI大于700時,為提取出的水體,提取效果如圖2(d)所示.

后經(jīng)陳文倩等研究發(fā)現(xiàn),單波段閾值法與其所構(gòu)建的陰影水體指數(shù)模型SWI作為決策樹的邏輯運算,能夠提高水體提取的精度[10].即先通過GF-1影像的第4波段(近紅外波段)的閾值,區(qū)分出暗色地物和亮色地物來提取水體和陰影,確定出水體和陰影的閾值范圍,為了盡可能提高提取的水體信息,選二者閾值最大者為閾值.最后通過他們新構(gòu)建的SWI模型選取合適的閾值將水體和陰影分離,最終提取出水體信息.將此方法用到GF-2影像上,SWI決策樹法提取水體流程如圖3所示.

2.5 ESWI決策樹法

在陳文倩等提出的陰影水體指數(shù)模型SWI的基礎(chǔ)上,結(jié)合GF-2影像四個波段在水體反射率上表現(xiàn)出的不同特性,提出了ESWI決策樹法,即單波段閾值法與增強陰影水體指數(shù)法相結(jié)合.ESWI法是用GF-2影像水體反射率最高的藍波段加上反射率較高的綠波段,與水體反射率最低的近紅外波段兩倍的比值,即:

(5)

式中,0.8為經(jīng)過多次閾值選取實驗,確定為本試驗區(qū)水體提取最佳閾值.運用ESWI閾值法在提取水體時能夠消除大量建筑物與陰影的影響,結(jié)合單波段閾值法后,能夠較大程度地區(qū)分出水體與陰影,增強水體的提取效果.ESWI決策樹法提取水體流程與圖3 SWI決策樹法提取水體流程相似.ESWI閾值法提取水體結(jié)果如圖4所示.

3 結(jié)果分析

3.1 水體提取結(jié)果分析

上述過程中已用單波段閾值法、多波段閾值法、NDWI閾值法、SWI閾值法、ESWI閾值法等五種方法對研究區(qū)進行了水體提取試驗,SWI決策樹法與本文提出的ESWI決策樹法提取結(jié)果分別如圖5(a)、(b)所示.其中,白色為水體,紅色為陰影,黑色為其它地物.

對以上幾種水體提取結(jié)果分析發(fā)現(xiàn):

1)單波段閾值法提取水體時,閾值經(jīng)反復試驗確定選取為1200時水體提取結(jié)果最好,但同時也提取出部分陰影信息;

2)多波段算法(比值法)閾值為1時,能夠消除大部分陰影的影響,提取結(jié)果較單波段閾值法好;

3)NDWI閾值法當閾值為0時,提取結(jié)果最好,且提取結(jié)果比多波段算法(比值法)進一步地削弱了陰影的影響;

4)SWI閾值法提取水體時,選取最佳閾值700,不但沒有消除陰影的影響,并且同時提取出建筑物等地物,總體提取結(jié)果不佳.將SWI閾值法與單波段閾值法結(jié)合構(gòu)建SWI決策樹法后,提取結(jié)果有很大的提升,一是消除了建筑物等地物的影響,二是能夠很明顯地區(qū)分開陰影與水體;

5)ESWI閾值法提取水體信息時,選取閾值0.8,同時提取出了部分建筑物和陰影,效果較SWI閾值法有所提高.

3.2 SWI決策樹法與ESWI決策樹法比較分析

將SWI決策樹法與ESWI決策樹法提取的部分地區(qū)水體信息結(jié)果放大進行比較,如圖6所示.

通過對比分析,發(fā)現(xiàn)圖6(a)中黑色區(qū)域有部分陰影,用SWI決策樹法提取時將陰影部分過多的提取了,導致部分水體信息被誤提為陰影,如圖6(b)和6(c)所示,ESWI決策樹法提取水體信息時能夠很好地避免將水體信息誤提為陰影,準確地提取出水體信息.

為了驗證兩種方法的提取效果,將兩種方法提取的水體信息加載到原始影像上,如圖7(a)、(b)所示,發(fā)現(xiàn)SWI決策樹法沒有很好地提取出支流的部分水體信息,提取時出現(xiàn)漏提及河流斷裂的情況.而用ESWI決策樹法則能很好地提取出水體信息,提取出的水體信息與實際河流信息吻合度較高.

以上兩種提取方法的比較都是基于各自選取最佳閾值下進行的.本文旨在分析比較各水體提取方法以及提取效果,并未對文中幾種水體信息提取精度進行準確的驗證.

4 結(jié)束語

本文以甘肅省劉家峽水庫地區(qū)為研究區(qū),以國產(chǎn)GF-2高分辨率影像數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源,分別采用了單波段閾值法、多波段閾值法(比值法)、NDWI閾值法、SWI閾值法、ESWI閾值法、SWI決策樹法和本文提出的ESWI決策樹法對研究區(qū)進行了水體信息提取,得出以下結(jié)論:

1)單波段閾值法、多波段閾值法(比值法)、NDWI閾值法中,提取效果由好到差依次為NDWI閾值法、多波段閾值法(比值法)、單波段閾值法.

2)SWI閾值法、ESWI閾值法以及SWI決策樹法和ESWI決策樹法四種方法中SWI閾值法提取水體信息時,將建筑物、道路等一些地物以及陰影都提取出來了.SWI閾值法與單波段閾值法結(jié)合后構(gòu)建的SWI決策樹法能夠很好地避免建筑物等地區(qū)的影響,且能夠很好地區(qū)分開陰影與水體.ESWI閾值法在提取水體時,提取出了少部分建筑物及陰影,但效果好于SWI閾值法.最后構(gòu)建的ESWI決策樹法在提取水體信息以及區(qū)分陰影與水體信息時效果優(yōu)于SWI決策樹法.四種方法的提取效果由好到差依次為ESWI決策樹法、SWI決策樹法、ESWI閾值法、SWI閾值法.

文中各提取方法所選取的閾值為多次實驗最終確定的最佳閾值,每種提取方法的閾值也各不相同.最佳閾值的確定對水體提取精度的結(jié)果有較大的影響.如何快速、準確地確定各種水體提取方法的最佳閾值、選用不同地形對上述各種提取方法進行適用性分析以及對國產(chǎn)高分辨率衛(wèi)星水體提取模型的改進成為下一步重點研究的內(nèi)容.