基于K—T變換的水體信息提取

裴志方 吳彬

摘要：將TM圖像通過KT變換壓縮成亮度、綠度、濕度三個主要分量，以濕度分量為基礎，剔除影響水體信息提取的植被與土壤干擾，并將提取的水體結果與采用水體指數法和監督分類法提取水體的結果進行對比分析，結果表明KT變換提取水體信息的方法是可行的。

關鍵詞：水體提取；KT變換；TM；MNDWI；馬氏距離法

利用遙感技術對水體信息進行提取的研究較多，主要有單波段閾值法、多波段譜間關系法、水體指數法、紋理特征分類法等，提取水體信息效果不錯。本研究通過KT變換，對變換后的亮度、綠度、濕度三個分量進行運算，從而提取水體信息，并將提取結果與水體指數法和監督分類法提取水體的結果進行對比分析，從而驗證KT變換提取水體的可行性。

1 研究區概況與數據來源

研究區位于長江中游的武漢地區，內有長江穿過，并有農田、建筑物、河流、湖泊等典型地物，適合水體信息提取的研究。研究數據為Landsat5TM數據，條帶號為123/39，成像時間為2011年6月8日，影像清晰。對數據進行預處理，并以研究區范圍為界進行裁剪，選取合適波段組合得出研究區假彩色影像圖1（a）。

2 研究方法

2.1 KT變換

KT變換即坎斯托馬斯變換（KauthThomas Transformation）、又稱纓帽變換，是根據多光譜遙感數據在土壤、植被等信息在多維光譜空間中信息分布結構對圖像做的經驗性線性正交交換。對于TM圖像，纓帽變換將圖像除熱紅外波段的6個波段壓縮成3個主要分量，分別為亮度、綠度、濕度。亮度分量為TM六個波段分量的加權和，反映了總體的亮度變化，常表示為土壤亮度；綠度分量與亮度分量垂直，是近紅外與可見光波段的比值，反映可見光波段特別是紅光波段與近紅外波段之間的對比，常表示為植被綠度；濕度分量與土壤濕度有關，反映可見光與近紅外波段及紅外5、7波段的差值，而5、7波段對土壤和植被的濕度最為敏感。濕度分量包含了水體的信息，可以進行水體信息的提取，但水體信息比較復雜，主要受土壤濕度和植被濕度的干擾，而亮度分量、綠度分量在一定程度上可以代表土壤和植被，因此，可以將濕度分量中包含土壤和植被的信息進行剔除，通過密度分割及閾值調整，最后得到水體信息的最佳提取效果。

2.2 水體指數法

采用修正歸一化差異水體指數（MNDWI）對研究區水體進行提取，MNDWI是在歸一化差異水體指數（NDWI）的基礎上，對構成該指數的波長組合進行的修改，該指數在含不同水體類型的遙感影像進行了實驗，大部分效果比NDWI好。

2.3 監督分類法

利用馬氏距離法對研究區地物進行分類，由于主要進行水體信息提取，將研究區的訓練樣本主要分為兩類，一類為河流、湖泊、水田等水體，另一類為植被、建筑物、道路等非水體，從而提取到水體信息。

3 對比分析

運用KT變換、水體指數法、監督分類法對研究區進行水體信息提取，均得到了較好的提取效果（圖2），可以看到，三種方法提取出的水體信息大致一樣，河流、湖泊、水田等水體基本上都能夠提取出來，主要河流輪廓、湖泊形狀提取效果一致，不同的地方為一些水田地區，KT變換提取的水田中的水體比水體指數法和監督分類法更細，水體信息更豐富一些。通過統計得出：KT變換提取出的水體面積為70.34km2，MNDWI法提取出的水體面積為69.26km2，馬氏距離法提取出的水體面積為68.52km2，提取出的面積相差不大，說明KT變換法對水體的提取還是可行的。

4 結論

本文主要基于Landsat5TM數據，通過KT變換，將濕度分量中包含土壤和植被的信息進行剔除，達到提取水體信息的效果，并與水體指數法及監督分類法提取水體的結果進行對比，表明KT變換提取水體是可行的，可為地區水體調查與監測提供方法。由于研究區不同，水體提取效果可能不同，應根據區域實際情況采用不同方法進行對比分析，從而提取最佳的水體信息。

參考文獻：

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作者簡介：裴志方（1990），男，河南鄭州人，碩士研究生，主要研究方向為3s技術與數字國土。