張 哲，劉云鶴

(西北大學(xué) 城市與環(huán)境學(xué)院，陜西 西安 710127)

水不僅是影響生態(tài)環(huán)境的重要因子，也是人類生產(chǎn)生活的必需資源。利用衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)提取水水體，進行水資源宏觀監(jiān)測、洪水淹沒范圍評估、濕地資動態(tài)變化及監(jiān)測海岸線變化等在近幾十年里得到了廣泛的研究與應(yīng)用。水體的研究離不開對水體范圍、界線的準確提取，這對湖岸線變化監(jiān)測、洪澇災(zāi)害監(jiān)測尤為重要［1］。

常用的Landsat TM遙感影像水體信息提取方法主要有兩類:單波段閾值法和多波段增強圖閾值法［2］。單波段閾值法依據(jù)水體在7個波段上光譜的不同特征以及其它地物與水體的區(qū)別，通過分析水體及背景地物的光譜值，利用單個波段來提取TM影像中的水體信息。多波段增強圖閾值法利用水體在不同波段上的光譜特性，通過多波段之間的組合運算來增強影像中的水體信息，從而易于從其他地物中分離提取出水體。兩種方法中，前者方法簡單可行，卻不易區(qū)分水體與陰影;后者可區(qū)分水體與其它地物，但是其提取精度又容易受混合像元的影響。

本文針對洞庭湖水體信息進行了提取實驗，綜合利用單波段TM5和多波段組合，得出了適于TM遙感影像獲取大面積湖泊水體信息的有效方法。

1 研究區(qū)水系概況及數(shù)據(jù)源

洞庭湖為中國五大淡水湖之一，長江中游重要吞吐湖泊。湖區(qū)位于荊江南岸，跨湖南、湖北兩省，介于北緯28°30'～ 30°20'，東經(jīng) 110°40'～ 113°10'之間。湖區(qū)面積 1.878 萬km2，天然湖面 4 040 km2，另有內(nèi)湖 1 200 km2。

實驗數(shù)據(jù)采用已經(jīng)過幾何校正的2003年5月25日的ETM+影像，TM軌道號為124-40，實驗選取影像包含前7個多光譜波段，空間分辨率為30 m(TM6為60 m)。

2 水體信息遙感識別機理

2.1 水體遙感光譜特征

遙感影像記錄了地表物體對電磁波的反射信息及其自身向外的輻射信息，相對于其他地物而言，水體在整個光譜范圍內(nèi)都呈現(xiàn)出較弱的反射率［3］。在近紅外、中紅外及短波紅外部分，水體幾乎吸收了全部的入射能量，因此水體在這些的反射率特別低，而土壤、植被、建筑物等在這些波段吸收能量較小，具有較高的反射率，使得水體與它們具有明顯的區(qū)別。

2.2 地物光譜曲線分析

本試驗區(qū)的水體主要包括洞庭湖水、水塘，以及入湖和出湖的線狀、面狀河道。洞庭湖11月～翌年3月為枯水期，5月～10月份為汛期;5月份當(dāng)枯水期向汛期的過渡時期，水位急劇升高，泥灘、沼澤范圍縮小，但從圖上可見仍然有部分灘涂裸露，因此消除灘涂對水域提取的影響是必要的。大面積水產(chǎn)養(yǎng)殖區(qū)域的飼料殘留物可導(dǎo)致水體中有機物含量比較高，而且不同地段的水深，水體含沙量等因素都會影響水體的光譜反射率，因此我們在對水體光譜特征進行分析時考慮了不同水體的差異，樣本的選取同樣也包含了多種水體。

圖1-a 典型地物光譜響應(yīng)曲線

在研究區(qū)TM遙感影像上就每種地物類型取若干具有典型性樣本點，主要地物類別包括水體、植被、居民區(qū)、灘涂等，對樣本點DN值加以統(tǒng)計，利用各類地物類型的亮度平均值作出如圖2所示的地物光譜響應(yīng)曲線。圖中折線表示各地物類型隨波長增大其灰度值的變化趨勢。

圖1-b 典型地物NDWI值曲線

3 水域信息提取

3.1 單波段閾值法

從圖1-a可見，兩類水體在TM5波段的光譜值明顯低于其它地物。因此可以利用TM5波段，即短波紅外波段，使用ERDAS IMAGINE 9.2軟件數(shù)據(jù)解譯模塊(Interpreter)下的重編碼(recode)子模塊進行反復(fù)試驗，最終確定其閾值為29，水體信息基本準確提取出來了(見圖2-a)，很好地實現(xiàn)了水陸分界。參照原圖像用目視判讀的方法，檢驗本次提取水體的效果，可知，所提取洞庭湖及周邊河道的輪廓與目視判讀的一致，而且較好的避開了灘涂的干擾。提取結(jié)果也有部分不足之處:影像上方有部分水域沒有提取出來;而且有些河流斷斷續(xù)續(xù)，太窄的地方?jīng)]有被提取出來;影像中間居民區(qū)與魚塘混雜的地區(qū)，有較多養(yǎng)殖水域未提取來。

圖2a 單波段閾值法提取結(jié)果

圖2b 多波段法提取結(jié)果

圖2c 綜合法提取結(jié)果

3.2 多波段增強閾值法

多波段增強閾值法在提取水體方面應(yīng)用廣泛。早在1996年McFeeter［5］利用歸一化水體指數(shù) NDWI=(Tm2-TM4)/(Tm2+TM4)提取水體，抑制了植被和土壤信息;楊存建等［6］發(fā)現(xiàn)TM影像中，只有水體具有(Tm2+Tm3)＞(TM4+TM5)的特征，據(jù)此可以將水體提取出來;徐涵秋［7］在對Mcfeeters提出的歸一化差異水體指數(shù)(NDWI)分析的基礎(chǔ)上，對構(gòu)成該指數(shù)的波長組合進行了修改，提出了改進的歸一化差異水體指數(shù)MNDWI(Modified NDWI)，使用該方法可以區(qū)分水體與居民地陰影，很好地提取城市中的水體信息。

鑒于上述單波段分割法無法提取部分水體的問題，現(xiàn)選用方法主要解決部分水體的漏提問題。由于本區(qū)主要地貌起伏較為平緩，部分島狀山地以及丘陵高程在500m以下，因此，水域提取受陰影影響可以忽略。因此這里采用歸一化植被指數(shù)(NDWI)法進行水域的補充提取。

3.2.1 NDWI計算

歸一化水體指數(shù)模型計算，在ERDAS IMGINE 9.2下建模計算(Modeler模塊)，分以下幾步:

1)進行源影像裁剪，得到洞庭湖區(qū)域的Tm2波段文件和TM5波段文件;

2)用Modeler模塊的function函數(shù)集計算Tm2-TM5和Tm2+TM5，并將結(jié)果暫存;

3)用Either If函數(shù)判斷每個像素的除數(shù)Tm2+TM5是否為零，若為零則賦值-1，若不為零，則賦值為(Tm2-TM5)/(Tm2+TM5)，并將結(jié)果保存到臨時儲存器中;

4)使用(DN-min)*255/(max-min)函數(shù)計算每一個像素的NDWI值(DN為步驟3的臨時儲存值)。

最終可得到研究區(qū)域的NDWI圖像，其取值區(qū)間從0到255，與TM原始數(shù)據(jù)具有同樣的灰度級。

3.2.2 圖像的二值分割

所得研究區(qū)的NDWI值圖像只是一個灰度圖，若要提取水域，仍需要做灰度分割，此處的灰度分割算法實質(zhì)是圖像的二值化，方法同上述的單波段閾值法。首先用不同選區(qū)的感興趣區(qū)AOI(Area of interest)，對NDWI圖像進行裁剪，統(tǒng)計各個區(qū)域的平均值(圖1-b)，根據(jù)多次實驗，最終確定圖像分割的閾值為170，按該閾值二值化后的水域提取效果圖2-b所示。NDWI法可以準確的將較寬的水體準確的提取出來，沒有多提取的現(xiàn)象。單波段閾值法無法提取的影像上部水域也可以準確提取，而且影像中部的魚塘養(yǎng)殖水面提取量也比單波段法有所增加，但對較小的水體提取仍然有一些局限性。

3.3 綜合提取法

本方法結(jié)合單波段閾值提取法和多波段增強閾值法，運用遙感圖像處理技術(shù)，將兩種方法提取結(jié)果疊合起來。綜合提取法模型計算，仍然在ERDAS IMGINE 9.2下建模計算(Modeler模塊)，具體采用對兩幅結(jié)果影像進行“與”運算，運算過程中:“0＆＆0”=“0”，“0＆＆0”=0，“0＆＆1”=“0”，“1＆＆1”=“1”，該運算可最大限度的利用兩種方法提取的結(jié)果(見圖2-c)。由于這兩種方法單獨使用均不會出現(xiàn)多提取水域的現(xiàn)象，因而疊加方法可以有效的提高水域提取的精度。

4 結(jié)語

本文針對TM影像中水體的獨特輻射特性，對常用的單波段閾值法和多波段增強圖閾值法提取水體進行了實驗分析，并以湖南省洞庭湖為實驗區(qū)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)單波段閾值法對水體和非水體的過渡區(qū)域，很難確定單一閾值來區(qū)分，多波段增強閾值法對較小的水體提取仍然有一些局限性。針對該試驗區(qū)的具體情況，提出了一種綜合提取法，獲得了較好的提取效果。即綜合利用上述兩種方法的結(jié)果，對提取水域圖像進行“與運算”，可充分發(fā)揮兩種方法的優(yōu)點，而又不多提水域的現(xiàn)象，可有效的提高水域提取的精度。

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

［2］吳文淵，沈曉華，鄒樂君等.基于Landsat ETM+影像的水體信息綜合提取方法［J］.科技通報，2008，24(2):252 ～ 259.

［3］梅安新，彭望琭，秦齊明等.遙感導(dǎo)論［M］.北京:高等教育出版社，2001.

［4］杜云艷，周成虎.水體的遙感信息自動提取方法［J］.遙感學(xué)報［J］，1998，2(4);264-268.

［5］McFeeters S K.The use of the Normalized Difference Water Index(NDWI)in the delineation of open water features［J］.International Journal of Remote Sensing，1996，17(7):1425～ 1432.

［6］楊存建，徐美等.遙感信息機理的水體提取方法的探討［J］.地理研究，1998，17(增刊):86 ～ 89.

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