張林鵬 于婉 張子鶯 程港椏 侯琰珍 程啟先



摘要:水體提取是為開展水環境管理工作提供支持。本研究以淮河流域南灣湖水庫為例,運用MNDWI、LSMM、K-T變換的3種提取方法分別進行淮河流域面狀水體提取,并結合監督分類進行比較研究。研究結論:(1)MNDWI和LSMM的水體面積偏大且精度不高,并受閾值計算或端元選擇影響其精度;(2)K-T變換較適宜用于面狀水體提取中,其水體提取效率和精度較高;(3)應當綜合考慮多方面因素,選取適當方式來提高水體提取精度,為后續工作開展做好準備。
關鍵詞:面狀水體提取;MNDWI;LSMM;K-T變換;比較研究;淮河流域
中圖分類號:X87 文獻標識碼:A 文章編號:2095-672X(2020)10-0-03
DOI:10.16647/j.cnki.cn15-1369/X.2020.10.080
Abstract:Water extraction provides support for water environment management. Taking Nanwan lake reservoir of Huaihe River Basin as an example, 3 extraction methods of MNDWI, LSMM, K-T transformation were used to extract surface water body of Huaihe River Basin, and a comparative study was carried out in combination with supervised classification. Research conclusions:(1)MNDWI and LSMM have large water area and low precision, and their precision is affected by threshold calculation or end element selection;(2)K-T transformation is more suitable for surface water extraction, and its water extraction efficiency and precision are higher; (3)Various factors should be considered comprehensively, and appropriate ways should be selected to improve the water extraction precision, so as to prepare for the follow-up work.
Key words:Surface water extraction;MNDWI;LSMM;K-T transformation;Comparative study;Huaihe River Basin
水體提取是開展水生態保護與水污染治理工作的重要前提和必要基礎[1]。自然水體依據其形態差異能夠分為點狀、帶狀和面狀水體,其中在面狀水體的提取工作常存在偽洼地等問題[2],該情況易導致識別的精度大大下降,嚴重影響后續工作的開展。徐涵秋[3]指出MNDWI能夠削減水體陰影的影響,在城鎮水體提取中的效果較好;李文蘋[4]比較了MNDWI和LSMM,指出LSMM精度更高且更適用于面狀水體提取;張景奇[5]指出K-T變換能夠在水體提取中消除云體陰影的影響,其提取精度也較高。
淮河流域是我國歷史上受洪水災害最嚴重的區域之一[6],本研究以淮河流域南灣湖水庫為例,運用MNDWI/LSMM/K-T變換的3種提取方法分別進行淮河流域面狀水體提取,并結合監督分類進行比較研究,以期獲得精度最高的水體提取方法,并為淮河流域水資源管理工作提供參考。
1 研究區域與方法
1.1 研究區域
南灣湖水庫位于淮河流域,是河南省信陽市最大的湖泊,最東端至浉河區湯家灣,西側到堆子塘,北側至胡家灣,南側延伸至凌崗,整個湖體北寬南窄,大致呈樹葉狀[7];該區森林覆蓋度大,受季風氣候的影響,夏季為南灣湖水庫的豐水期,成為信陽市浉河的主要補給水源,冬季為枯水期。
本研究的數據采用了美國國家航天局于1999年4月15日發射的美國陸地衛星7號(Landsat-7)上搭載的增強型主題成像儀(ETM+)傳感器獲取的衛星影像。該影像與Landsat TM影像在波長范圍上基本一致,波段的分辨率均為30m,但Landsat ETM+的影像增加了分辨率為15m的全色波段,能夠使遙感影像的分辨率增強,且Landsat ETM+遙感影像質量較高,使用最為廣泛,處理便捷,可用于獲取和分析各類地物的時空分布信息,Landsat ETM+影像各波段的信息見表1。
本研究的數據來源于“地理空間數據云”官方網站(http://www.gscloud.cn/),選取2002年3月19日,行列號為123/38,云量為0。該網站的遙感影像數據產品以GeoTIFF格式輸出,影像使用的投影為UTM – WGS 84南極洲極地投影,并且影像經過系統輻射校正以及選取地面控制點進行了幾何校正和地形校正,為避免因區域過大,影響水體的提取精度,以湖區的外接矩形為邊界進行裁剪,即為本研究中水體的提取影像。
1.2 研究方法
1.2.1 改進的歸一化差異水體指數(MNDWI)
結合水體的反射波譜特性,即水體在藍綠光波段(0.48~ 0.58μm)出現較高的反射率,而在近紅外、中紅外波段即波長大于0.74μm的波段有較高的吸收率,運用綠光波段和近紅外波段參與運算得到歸一化差異水體指數(NDWI);NDWI使得水體的亮度增強,并且相對抑制了其他背景地物,但是建筑物的綠光和紅外波段的反射特性和水體的類似,但在中紅外波段水體的反射率繼續下降,與建筑物的波普反射特征相區別,得到改進的歸一化差異水體指數(MNDWI);運用波段計算器計算MNDWI,再選取適當的閾值進行分割,即可分離出水體區域。NDWI和MNDWI的公式如下[3,5]: