采用混合像元分解的水庫面積提取及變化監測

孔美美, 陳鍛生

(華僑大學 計算機科學與技術學院， 福建 廈門 361021)

采用混合像元分解的水庫面積提取及變化監測

孔美美, 陳鍛生

(華僑大學 計算機科學與技術學院， 福建 廈門 361021)

利用Landsat-5 TM，Landsat-7 ETM+和Landsat-8 OLI遙感影像數據和高空間分辨率(1.14,0.54 m)的Google EarthTM地面實況圖進行水庫面積檢測與變化監測的技術研究.采用完全約束最小二乘法混合像元分解(FCLS)方法提取不同水庫水體信息，并與常用水體指數法及支持向量機(SVM)分類法進行比較，利用多時相FCLS方法監測廈門杏林灣水庫2006-2014年間的面積動態變化.結果表明：基于FCLS的方法比NDWI等水體指數方法更能準確地獲取水庫水體面積大小及其變化信息.

水體面積提取； 混合像元分解; 遙感； 變化檢測； 環境監測； 杏林灣水庫

水面面積是衡量水庫儲水量的一個重要指標，傳統人工測量方法耗時費力，而利用遙感技術能夠實時、快速、準確地提取水體信息并監測水體變化.利用遙感信息提取水體的方法可分為單波段閾值法、多波段譜間關系法、水體指數法和分類后提取法等4類[1-8].遙感影像不可避免地存在混合像元，中低分辨率影像尤為嚴重，而以上水體提取方法計算過程大都是以像元為單位，對于混合像元進行判斷時，只能分為水體像元或非水體像元，造成較大的精度損失.為了提高水體提取精度，本文采用完全約束最小二乘法混合象元分解(FCLS)方法[9]，結合地理信息處理軟件ENVI 5.1，使用多時相Landsat遙感影像和1.14 m高分辨率Google EarthTM圖像提取廈門杏林灣水庫水體信息,并動態監測其面積變化情況.

1 研究區域和數據源

1.1 研究區域概況

杏林灣水庫處于廈門市集美風景區和杏林工業區之間，建成于1979年.集雨面積達142 km2，總庫容為1 660萬m3，受益面積可達10 km2.杏林灣水庫必要時可向市區供水，是廈門重要后備水源，也供水產養殖之用.石兜水庫位于集美區西北部后溪鎮的苧溪上游，集雨面積為59.3 km2，總庫容為6 280萬m3,正常庫容為4 550萬m3，是廈門市最好的飲用水源.

1.2 Landsat遙感影像

文中涉及的數據來源于美國地質調查局發布的研究區域Landsat-5 TM數據(2006年11月5日，2008年11月10日，2010年10月31日)，Landsat-7 ETM+數據(2012年11月13日)，Landsat-8 OLI數據(2013年10月23日，2014年12月29日).Landsat影像皆為Level 1T 地形矯正影像，已經過系統輻射矯正和幾何校正.

1.3 參考數據

用于精度評價的地面實況參考圖像是空間分辨率為1.14，0.54 m的Google EarthTM地圖數據，其Landsat實驗數據和參考圖像的成像時間基本一致， 如2014年12月29日的Landsat-8 OLI 影像數據

圖1 圖像預處理流程圖Fig.1 Flow chart of image pre-processing

對應2014年12月30日的Google EarthTM參考數據.

2 研究方法

2.1 圖像預處理

影像的預處理是遙感影像信息提取的前提,使用ENVI 5.1[10]對實驗影像進行預處理操作.具體流程，如圖1所示.

2.2 水體指數法和支持向量機

實驗的水體指數法包括NDWI，MNDWI，AWEInsh，AWEIsh等， 支持向量機[11]選擇不同的內核函數對結果有所影響.對研究區域進行不同內核函數實驗，結果顯示線性核函數更適合該區域.各水體指數表達式,如表1所示.

表1 各水體指數表達式 Tab.1 Expression of each water index

2.3 純凈像元提取

選取合適的端元是混合像元分解的關鍵，現有的圖像端元提取方法大致分為交互式端元提取和自動端元提取[12-13].但以上方法大多是基于純數學判據，可能選出不具有物理意義的端元.考慮到個人對杏林灣水庫的熟悉度及擁有分辨率高達1.14 m的Google EarthTM地圖數據，采用手動端元提取方法，結合數學形態學方法，準確提取遙感影像上的純凈像元.

2.4 完全約束最小二乘法混合像元分解

四川省醫的做法是，首先，制作自助機分布圖，并按順時針方向統一編號；其次，制作自助機維護表格，引入第三方人員，每日定時、定人、定機維護并登記，確保自助機功能正常；再次，自助機實行梯度時間開放，如門診一樓自助機區域時間調整為6：30—19:00，與門診大門開關時間保持一致，而把第三住院大樓電梯旁通道自助機服務區時間調整為24小時開放；此外，不斷優化與完善自助服務程序，如自助服務與窗口號源同步適時更新，自助機上完成加號程序的編寫與運用，等等。

線性光譜分解模型是解決中低分辨率遙感圖像混合像元問題的簡單、有效的方法，根據混合像元的光譜是由該瞬時視場內各類地物光譜的線性組合，可表示為

式(1)中:Ri為第i波段反射率；Fj為第j類地物在該像元中所占百分比；Re，i,j為第i波段的第j類地物反射率；εi為第i波段誤差.線性混合像元分解可以看成一個帶約束的非線性最優化問題，即

式(2)中:D(S,XF)為目標函數，表示目標光譜S和估計光譜XF的某種距離;S為混合像元反射光譜，S=(s1,s2,…,sb)T，b為光譜波段數；X為b×n矩陣，表示端元反射光譜，X=(X1,X2,…,Xn)，Xj為第j個端元的光譜;F為端元豐度，F=(f1,f2,…,fn)T，n為端元的數目.

文獻[9]在考慮高光譜圖像的完全約束線性混合問題時，提出完全約束最小二乘法混合像元分解方法，該方法基于最小二乘法和子空間的正交投影(OSP).考慮到影響水體提取精度的主要問題之一是水陸邊界的混合像元，將該方法用于解決多光譜圖像完全約束線性混合問題，有利于提高水庫水體提取精度，更好地監測水庫水面面積變化情況.

實際上，完全約束最小二乘法混合像元分解是最小化目標光譜和估計光譜的歐氏距離，即

利用ENVI 5.1軟件實現FCLS方法提取杏林灣水庫水體信息，采用ENVI分塊技術，對于輸入文件的大小沒有限制，而且在每一處循環時，對分塊數據進行混合像元分解和RMS的計算，效率最優；采用均方根誤差(RMSE)對端元提取和混合像元分解結果進行精度評價.反復多次實驗，選擇合適的閾值，計算提取水體的面積，統計并分析提取精度.

2.5 水庫水體變化檢測新方法

類似地，通過比較多種水體提取方法，得到FCLS方法最適合水庫水體提取，從而考慮將NDWI替換為FCLS，得到基于多時相FCLS的主成分分析(FCLS-PCs)方法檢測杏林灣水庫變化情況.

3 結果與分析

3.1 不同水體提取方法的比較分析

表2 各水體提取方法提取水面面積的相對誤差Tab.2 Relative error of extracted surface water area for each water extraction method

表3 各水體提取方法提取結果精度分析Tab.3 Accuracy assessment analyses of each water extraction method

由表3可知：FCLS和SVM的總體精度和Kappa系數值優于其他方法；FCLS的總體精度為91%左右，Kappa系數值為0.8左右；FCLS方法提取的水庫水面面積相對誤差為-0.52%和-0.71%，比SVM方法更優.綜合考慮，FCLS方法更適合于水庫水體提取.

為了驗證FCLS方法對其他水庫水體提取的適應性，對廈門石兜水庫2013年Landsat-8 OLI遙感影像數據進行實驗.各方法提取石兜水庫水體結果的精度分析，如表 4所示.表4中：Ec為錯分誤差；Eo為漏分誤差；ηpa為制圖精度；ηua為用戶精度.

各水體提取結果疊加在波段5，4，3組成的假彩色實驗圖上的顯示效果，如圖 2所示.

表4 廈門石兜水庫2013年各水體提取方法精度分析Tab.4 Accuracy assessment analyses of each water extraction method for 2013 Xiamen Shidou Reservoir

(a) NDWI (b) MNDWI (c) AWEInsh (d) AWEIsh

(e) SVM (f) FCLS (g) Landsat-8 OLI假彩色圖 (h) Google EarthTM

3.2 變化檢測方法的比較分析

以2013，2014年Landsat-8 OLI遙感影像為實驗數據，統計多時相提取方法和FCLS-PCs方法的變化檢測結果，并做精度、誤差和不確定分析，如表5所示.表5中：sc為變化面積；saxe為絕對誤差.

由表5可知：FCLS-PCs方法、多時相FCLS方法、多時相NDWI方法和多時相SVM方法在檢測水庫水面面積變化方面具有優勢，雖然精度都比較高，但只有FCLS-PCs方法和多時相FCLS檢測水庫水面面積變化的精度值在95%以上.因此，FCLS-PCs方法和多時相FCLS方法更適合檢測水庫水面面積變化情況.

表5 2013-2014杏林灣水庫水面面積變化統計及精度分析Tab.5 Surface water area change statistics and accuracy assessment between 2013 to 2014 Xinglin Bay Reservoir

3.3 水庫面積變化動態監測及分析

選擇FCLS方法提取2006年,2008年,2010年,2012年,2013年,2014年杏林灣水庫水體的Landsat影像數據，檢測杏林灣水庫2006-2014年水面的變化情況.FCLS方法提取的多時相杏林灣水庫水體結果圖(2006-2014年)和不同年份變化疊加圖，如圖 3所示.

(a) 2006年 (b) 2008年 (c) 2010年 (d) 2012年

(e) 2013年 (f) 2014年 (g) 2006-2008年變化 (h) 2008-2010年變化

(i) 2010-2012年變化 (j) 2012-2013年變化 (k) 2013-2014年變化 (l) 2008-2014年變化圖3 FCLS方法提取2006-2014年杏林灣水庫水面面積Fig.3 Surface water area of Xinglin Bay Reservoir between 2006 to 2014 by FCLS method

圖4 杏林灣水庫面積趨勢圖Fig.4 Surface water area trend of Xinglin Bay Reservoir

杏林灣水庫2006-2014年的水庫面積變化曲線，如圖 4所示.由圖4可知：2006-2008年杏林灣水庫水面范圍增大，水庫面積大幅上升，到2008年水庫面積增加到5.976 9 km2；而2008年后水庫面積開始大幅度減小，2010-2012年水庫面積變化不大，2012年后水庫面積逐年以較大幅度下降，到2014年水庫面積減少到5.802 3 km2，相對于2008年的峰值，面積減少了0.174 6 km2.

據調查可知：2006-2008年,杏林灣水庫面積上升的主要原因是圍田造湖，蓄水成景；2008-2014年,杏林灣水庫面積逐年下降的主要原因是集美區經濟快速發展及杏林灣地區得天獨厚的地理優勢，杏林灣水庫周邊房地產開發項目較多，工程蠶食水面不僅使杏林灣水庫面積減小，還破壞了原本自然的水庫景觀.

3.4 水體面積提取方法的比較分析

NDWI能有效區分裸地與水體，但對于細小水體及建筑陰影等無法正確區分.MNDWI水體指數在NDWI水體指數基礎上，將指數波長組合改為綠波段和中紅外波段歸一化比值，有利于區別建筑陰影及植被等暗色地物和水體.AWEIsh水體指數確實有利于區分水體與陰影，但同時也將細小水體去除，且將裸地誤認為水體將其提取.SVM和FCLS方法基于水體等地物的波譜信息，可更好地提取水體，但獲取純凈的地物波譜信息比較耗時.

4 結束語

以Landsat TM，Landsat ETM+和Landsat OLI遙感影像為實驗數據，以高空間分辨率的 Google EarthTM地面實況圖為參考數據，采用FCLS方法提取杏林灣水庫和石兜水庫的水體信息，并與常見水體指數法及SVM分類法進行比較，可知FCLS的水體提取精度高于其他方法.此外，提出FCLS-PCs方法用于檢測水庫水體變化信息，以多時相的杏林灣水庫Landsat-8 OLI為實驗數據，對比其他多時相水體提取方法，可知FCLS-PCs和多時相FCLS方法的變化檢測精度都較高，更適合于研究區域的水體表面積變化檢測.

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(責任編輯： 錢筠 英文審校： 吳逢鐵)

Reservoir Water Area Extraction and Monitoring Using Pixel Unmixing

KONG Meimei, CHEN Duansheng

(College of Computer Science and Technology, Huaqiao University, Xiamen 361021, China)

We use Landsat-5 TM, Landsat-7 ETM+, and Landsat-8 OLI remote sensing images and high spatial resolution (1.14，0.54 m) Google EarthTMground truth images to extract surface water and detect changes of reservoir area.Using fully constrained least squares method pixel unmixing (FCLS) method to extracting different reservoir surface water information and compared with water index method and support vector machine (SVM). Finally, using multi-temporal FCLS method to dynamic monitoring Xinglin Bay Reservoir water area in Xiamen between 2006 and 2014.The experimental results showed that: compared with NDWI and other indexes method, FCLS based method can obtain more accurate dynamic information of the reservoir surface water area. Keywords：water area extraction; pixel unmixing; remote sensing; change detection； environment monitoring； Xinglin Bay Reservoir

10.11830/ISSN.1000-5013.201703018

2016-02-29

陳鍛生(1959-)，男，教授，博士，主要從事計算機視覺與多媒體技術的研究.E-mail:dschen@hqu.edu.cn.

國家自然科學基金面上資助項目(61370006)； 福建省科技計劃(工業引導性)重點項目(2015H0025)

TP 391(257)

A

1000-5013(2017)03-0385-06