基于高分六號的水庫水體信息提取方法研究
——以山東省為例

楊鳳榮 葛召華 蘇 寧 楊 鑫 李志鵬 盧 克

（1.寧夏回族自治區(qū)青銅峽市水務局，青銅峽 751600；2.山東省水利綜合事業(yè)服務中心，濟南 250014；3.山東鋒士信息技術有限公司，濟南 250101）

0 引 言

水庫作為重要的水利工程設施，在攔蓄洪水、徑流調控等方面發(fā)揮著積極的作用[1]。水庫水面面積是水庫信息監(jiān)測的重要參數(shù)之一，長期的動態(tài)監(jiān)測是研究水庫蓄水量變化，充分發(fā)揮水庫作用的重要技術手段[2]。遙感作為動態(tài)監(jiān)測常用的技術手段，具有探測范圍大、獲取數(shù)據(jù)速度快、周期短、受地面條件限制少、經濟效益高的特點[3]，在水庫面積提取監(jiān)測方面發(fā)揮了重要的作用[4]。隨著光學遙感技術在水體提取方法的廣泛應用，出現(xiàn)了多種提取方法。如基于深度學習的水體提取法、基于分類器的水體提取法、基于光譜角匹配的水體提取法以及基于模型分類的水體提取法（閾值法）等。光學遙感影像波譜信息較豐富，模型分類構建簡單、適用范圍廣，因此仍具有較為廣泛的應用?；谀Ｐ头诸惖乃w提取法主要包括單波段閾值法、多光譜波段法、水體指數(shù)法、改進水體指數(shù)法4類。①單波段閾值法，通過設置單個遙感波段的灰度值閾值，實現(xiàn)對水體和非水體的區(qū)分。②多光譜波段法，利用多光譜遙感數(shù)據(jù)不同的差值、比值、密度分割等波段的組合運算，增強水體信息，實現(xiàn)水體提取，可有效抑制植被等地物干擾。③水體指數(shù)法（NDWI），根據(jù)水體在紅、綠波段的光譜差異，采用歸一化比值運算提取水體信息，最早由McFeeters 提出[5]，在此基礎上陸續(xù)有學者提出了新型水體指數(shù)（NWI）[6]、增強型水體指數(shù)（EWI）[7]、混合水體指數(shù)（CIWI）[8]等。④改進水體指數(shù)法，通過單個波段或波段組合代替水體指數(shù)中的部分波段信息，獲取更好的水體提取效果。有研究者提出了改進的水體指數(shù)（MNDWI）[9]、基于MODIS的改進型組合水體指數(shù)（MCIWI）[10]、高斯歸一化水體指數(shù)（GNDWI）[11]、偽歸一化差異水體指數(shù)（FNDWI）[12]、加權歸一化差異水體指數(shù)（WNDWI）[13]等多個改進水體指數(shù)。

高分六號衛(wèi)星（GF6-WFV）是一顆低軌光學遙感衛(wèi)星，增加了紅邊波段，具有高分辨率、寬覆蓋、高質量和高效成像等特點[14]。國內學者也開展了少量基于GF6-WFV數(shù)據(jù)的水體提取研究：鄭泰皓等[15]基于高GF6-PMS 影像，構建全卷積神經網絡（FCN-8s）、U-Net及U-Net優(yōu)化（VGGUnet1、VGGUnet2）等4種神經網絡進行了水體提取研究，基于水體提取結果對比分析，確定優(yōu)選模型為VGGUnet1，說明全卷積神經網絡在GF6-WFV遙感影像水體提取方面具有可行性，為后續(xù)該領域的進一步研究應用提供了參考；王仁軍等[16]基于卓乃湖的GF6-WFV數(shù)據(jù)，構建了一種新的水體指數(shù)——紅邊水體指數(shù)（Read Side Water Index，RSWI），對可可西里地區(qū)不同類型面積大于100 km2的6個典型湖泊進行普適性分析，結果表明，RSWI和近紅外波段構成的決策樹模型有效消除了湖底沉積物對水體的影響，更完整地提取淺水區(qū)水體，總體精度達93.78%，Kappa 系數(shù)為0.87，對不同類型的湖泊具有較好的穩(wěn)定性和普適性。綜上，使用GF6-WFV 對于高精度提取水庫水體信息，精細化管理水庫具有極大的潛力。

本文以峽山水庫、岸堤水庫為水庫樣例數(shù)據(jù)，進行水體、非水體光譜分析，篩選、構建多個水體參數(shù)，對峽山水庫、岸堤水庫進行水體提取，通過精度分析，選擇最優(yōu)水體指數(shù)，作為山東省水庫水體信息提取的水體指數(shù)。

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

峽山水庫坐落于山東半島，位于濰坊市區(qū)東南25 km，在濰坊市濰河中游的昌邑、高密、諸城、安丘4縣（市）交界處，水庫控制流域面積4 210 km2，總庫容14.05 億m3，是山東省第一大水庫，素有“齊魯?shù)谝粠臁敝Q。岸堤水庫位于蒙陰縣重山鄉(xiāng)圈里村西、沂河支流東汶河上，控制流域面積1 690 km2，總庫容7.36億m3，興利庫容4.51億m3。

1.2 數(shù)據(jù)來源與數(shù)據(jù)預處理

本研究所使用的GF6-WFV16 m多光譜中分辨率寬幅相機獲取的遙感影像，數(shù)據(jù)來自中國資源衛(wèi)星應用中心，影像獲取時間為2019年5月1日。影像包括8個波段，具體見表1，裁切后的GF6-WFV 山東省影像如圖1 所示，峽山水庫遙感影像如圖2所示，岸堤水庫遙感影像如圖3所示。

圖1 GF6-WFV山東省衛(wèi)星影像

圖2 GF6-WFV峽山水庫及周邊影像

圖3 GF6-WFV岸堤水庫及周邊影像

表1 GF6-WFV波段參數(shù)

首先在ENVI5.3 下對遙感影像利用中國國產衛(wèi)星支持工具對GF6-WFV 數(shù)據(jù)進行讀取，其次依次進行輻射定標、大氣校正和正射校正。其中輻射定標采用中國資源衛(wèi)星應用中心提供的絕對定標系數(shù)，大氣校正采用FLAASH（Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes）模 型，正射校正采用有理多項式函數(shù)模型參數(shù)（Rational Polynomial Coefficient，RPC）和地面高程數(shù)。預處理后的影像進行鑲嵌，再對鑲嵌后的圖像進行區(qū)域范圍的裁切。

2 水體信息提取方法

2.1 水體提取的原理

遙感技術是從遠距離感知目標反射或自身輻射的電磁波、可見光、紅外線等，對目標進行遠距離探測和識別的技術。太陽輻射經過大氣到達地物表面時，會發(fā)生3種相互作用：一部分到達物體表面后被反射回大氣，一部分被地物及地物中的成分吸收，另一部分被透射到地物內部。不同地物因結構、組分等因素差異對太陽輻射的反射、吸收、投射能力也有所不同。不同地物在不同遙感波段上表現(xiàn)的灰度值也各不相同，這就是利用遙感可以進行水體和其他地物提取的基本原理。通過分析影像各個波段對水體和其他背景地物的光譜信息、紋理信息以及空間結構信息等，通過波段運算突出水體與背景地物的差異，從而提取某一區(qū)域的水體信息[17]。

2.2 光譜分析

在GF6-WFV峽山水庫、岸堤水庫影像中，選擇純像元進行光譜特征分析，分別選擇水體30 組、植被15 組、建筑物15組、陸地15組，采樣點分布如圖4所示。再將各類地物的光譜值進行均值計算，得到如圖5、圖6所示峽山水庫典型地物光譜曲線。

圖4 典型地物采樣點分布圖

圖5 峽山水庫典型地物光譜曲線圖

圖6 岸堤水庫典型地物光譜曲線圖

水體的光譜曲線遙感反射率值總體較低，在750 nm和830 nm處明顯低于其他地物，是區(qū)分水體與其他地物的特征波段。水體的光譜曲線明顯低于建筑物的光譜曲線，通過單波段或水體指數(shù)均易區(qū)別。水體的光譜曲線在660 nm后明顯低于裸露土地的光譜曲線值，也易于區(qū)分。水體與植被在近紅外范圍內差異明顯。綜上，需要找到水體指數(shù)能夠區(qū)分水體與其他地物，且該水體指數(shù)的普適性、可移植性較高，能夠用于其他水庫的水面提取，實現(xiàn)水庫面積動態(tài)監(jiān)測。

2.3 水體指數(shù)構建

本文選擇的水體提取方法主要有：單波段（B750、B830）、波段差值（B830-B610）、波段比值（B660/B710）和歸一化水指數(shù)（NDWI）、紅邊水體指數(shù)（RSWI）。

單波段水體提取選第6波段（B750）和第4波段（B830），波段差值通過計算第4波段（B830）與第8波段的差值，波段比值通過計算第3波段（B660）與中第5波段的比值。NDWI、RSWI按照式（1）、式（2）計算：

式中：B555為第2 波段數(shù)據(jù)；B830為第4 波段數(shù)據(jù)；B485為第1波段數(shù)據(jù)；B750為第6波段數(shù)據(jù)。

3 結果分析及精度驗證

3.1 結果分析

根據(jù)2.3節(jié)中構建的指數(shù)，利用表2所示的閾值提取峽山水庫、岸堤水庫的水面面積。遙感影像采用2019 年5 月1日16 m分辨率的GF6-WFV數(shù)據(jù)，峽山水庫、岸堤水庫的水體提取結果如圖7、圖8所示。

圖7 峽山水庫水體提取結果

圖8 岸堤水庫水體提取結果

峽山水庫水體提取中波段差值（B830-B610）在水庫東北區(qū)域出現(xiàn)明顯水體漏提，波段比值（B660/B710）在水庫周邊提取大量碎圖斑，影響提取效果，但水庫主體區(qū)域提取效果較好。NDWI、RSWI和單波段（B750、B830）總體提取效果較好。岸堤水庫波段比值（B660/B710）在水庫西南部區(qū)域提取效果明顯低于其余提取方法。綜合分析，紅邊水體指數(shù)和單波段（B750、B830）在峽山水庫和岸堤水庫的提取效果較好。為進一步確定哪種指數(shù)效果最佳，需進一步進行精度評價。

3.2 精度驗證

驗證點以均勻選點和適度點位調整相結合的原則進行選取。峽山水庫庫區(qū)形狀相對規(guī)則，共選擇80個驗證點；岸堤水庫庫區(qū)形狀狹長曲折，共選擇100個驗證點。驗證點分布如圖9所示。

圖9 驗證點分布圖

參照同期其他衛(wèi)星數(shù)據(jù)，對峽山水庫和岸堤水庫進行目視解譯，根據(jù)目視解譯結果對指數(shù)提取的結果進行精度驗證，精度對比結果如表3所示。

表3 水體提取精度對比

綜合分析，選擇RSWI，閾值為0 時，分類精度最高，作為GF6-WFV 提取山東省典型水庫水體的指數(shù)和閾值。利用GF6-WFV 數(shù)據(jù)覆蓋范圍廣的特性，選擇2019 年5 月1 日影像，對山東省典型水庫進行水體面積提取，根據(jù)提取結果（表4）可以實現(xiàn)對山東典型水庫水體面積的常態(tài)化監(jiān)測和動態(tài)分析，為水庫安全、水資源調度提供技術支撐。

表4 山東省典型水庫水體面積提取結果

4 結論與討論

本文以山東省典型水庫代表峽山水庫、岸堤水庫為研究區(qū)，以國產GF6-WFV的16 m分辨率影像為數(shù)據(jù)源，分別采用單波段（B750、B830）、波段差值（B830-B610）、波段比值（B660/B710）和NDWI、RSWI進行水體信息提取，得出以下結論：

（1）波段差值（B830-B610）、波段比值（B660/B710）在不同水庫水體提取過程中可移植性差。差值、比值在不同水庫的水體提取過程中，采用相同閾值，提取效果差異較大，不利于大范圍水體提取。

（2）單波段（B750、B830）在不同水庫水體提取過程中可移植性較好，但受限于單波段組合，易受異常值的干擾，影響總體提取精度。

（3）NDWI、RSWI在不同水庫水體提取過程中可移植性較好，對于異常值也有較好的抗干擾性，總體分類精度較高。

（4）RSWI結合GF6-WFV 特有的波段設置，在水體提取過程中具有較高的精度和較好的穩(wěn)定性，有望大范圍用于水庫水體提取。

GF6-WFV的優(yōu)勢在于數(shù)據(jù)范圍廣、波段數(shù)量大，能夠實現(xiàn)一景影像覆蓋研究區(qū)絕大部分區(qū)域，可以實現(xiàn)對研究區(qū)典型水庫水體面積的常態(tài)化監(jiān)測和動態(tài)分析，為水庫安全、水資源調度提供技術支撐。此外，還可以充分發(fā)揮紅邊波段的優(yōu)勢，在干旱監(jiān)測、洪澇災害監(jiān)測等方面發(fā)揮重要作用，為區(qū)域防汛抗旱工作提供技術支撐。