基于MODIS影像的湖泊面積提取方法

周志偉 郭炯甫 王浩驊 魏浩翰

摘 要：水是地球上的重要資源，淡水湖泊承載著供給飲用水功能。水體面積提取有利于了解現(xiàn)有水資源存量，相較于傳統(tǒng)方法費(fèi)時(shí)費(fèi)力，前期投入成本大，各水文站點(diǎn)聯(lián)系不緊密等問題，基于MODIS光學(xué)遙感影像進(jìn)行水體面積提取，已經(jīng)逐漸成為一種快速獲取水體、植被等參數(shù)信息的方法。在廣泛文獻(xiàn)檢索、調(diào)研的基礎(chǔ)上，闡述水體指數(shù)法提取湖泊面積的基本原理、發(fā)展過程及主要應(yīng)用，對(duì)常用方法進(jìn)行梳理和對(duì)比，分析其優(yōu)缺點(diǎn)，結(jié)合鄱陽湖實(shí)例說明湖泊水體提取流程。以期有助于水資源的全面保護(hù)及合理利用，進(jìn)而為生態(tài)環(huán)境穩(wěn)步發(fā)展提供依據(jù)。

關(guān)鍵詞：MOIDS; 水體提取; 水體指數(shù)

中圖分類號(hào)：P237? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ?文章編號(hào)：文章編號(hào)：1006-3315（2021）11-124-002

1.引言

水是地球上人類賴以生存的自然資源，被稱為人類生命的源泉。地球上有70.8%的表面被水覆蓋，其中陸地水約占地球表面總水量的3.5%，包括土壤濕度、積雪、地表水、地下水等，是全球水循環(huán)的重要組成部分，同時(shí)影響著全球生物化學(xué)循環(huán)和能量循環(huán)^[1]。其中湖泊是地表水的重要載體，湖泊面積是監(jiān)測湖泊變化的一項(xiàng)重要指標(biāo)，隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展，利用遙感影像提取水體面積成為了可能。在遙感技術(shù)出現(xiàn)之前只能通過人工實(shí)地測量湖面面積。由于湖泊面積動(dòng)態(tài)變化且形狀復(fù)雜、不規(guī)則，過去常使用水位與面積的關(guān)系建立模型，這種方法需要大量的前期數(shù)據(jù)儲(chǔ)備，耗費(fèi)大量的人力與資源。隨著衛(wèi)星遙感技術(shù)的成熟，具備良好時(shí)間分辨率與空間分辨率的同時(shí)，為降低資源與成本、大范圍覆蓋提供了有力的科學(xué)技術(shù)支持^[2-4]。

2.現(xiàn)有研究方法

2.1湖泊水體提取方法

地球上任何物體都具有光譜特性，能夠吸收、反射、輻射光譜性能。不同物體在同一光譜區(qū)反射情況基本相同，相同物體因時(shí)間、地點(diǎn)不同，導(dǎo)致的太陽光直射角度不同，也會(huì)存在不同的反射和吸收情況，遙感技術(shù)就是依據(jù)此原理判斷物體。常用的三種光譜波段為紅波段、紅外波段、綠波段，此外還有一種微波段。紅波段用于探測植物、水體;紅外波段用于探測土地、礦產(chǎn)及各類資源;綠波段用于探測地下水、巖石及土壤特性;微波段主要用于探測氣象云層和海底魚群^[5]。

由于各類地物對(duì)不同波長范圍的反射率不同，而同一類地物擁有相似的電磁波譜特征，利用電磁波譜特征差異識(shí)別地物，水體本身的光學(xué)特性、狀態(tài)及物質(zhì)組成是影響水體反射的主要因素。水體主要反射藍(lán)綠波段，同等太陽直射角度情況下，清水反射率為4%～5%，其余波段均能吸收，反射率降為2%～3%，其中對(duì)紅外波段的吸收最強(qiáng)，幾乎全部吸收入射光，此時(shí)水體的反射率幾乎為0^[6]。借助水體的反射率隨波長的增加而減小的趨勢特性，同時(shí)與植物、土壤的相應(yīng)光譜特征形成鮮明的差異，從而依據(jù)波長范圍及相互映射關(guān)系便能夠分割成水體、植被、裸地、林地、建筑物等地物。

基于光學(xué)遙感影像提取水體的方法，最初主要利用傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)模式對(duì)地物進(jìn)行劃分，即監(jiān)督分類和非監(jiān)督分類法，隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、光譜角分析、支持向量機(jī)等多學(xué)科被引入水體提取，出現(xiàn)單波段法、多波段法（譜間關(guān)系法、水體指數(shù)法等）、決策樹法等方法用于提取水體。單波段法適用于地勢平坦，周圍布局簡單地區(qū)，已經(jīng)逐漸被多波段法取代。譜間關(guān)系法適用于地形變化較小地區(qū)，對(duì)陰影變化敏感。水體指數(shù)法利用遙感影像對(duì)特定波段進(jìn)行分析并構(gòu)建水體指數(shù)，從而更為精確提取水體信息。由于水體指數(shù)法識(shí)別結(jié)果精確，提取過程簡易，適用范圍廣，應(yīng)用頻次高，已被多數(shù)研究所采用，本文選用水體指數(shù)法提取湖泊水體。

目前，常見的水體指數(shù)法主要有以下幾種：

（1）歸一化植被指數(shù)

Rouse等^[7]學(xué)者于1973年提出歸一化植被指數(shù)（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI），最早用于監(jiān)測植被覆蓋率，經(jīng)過技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)在被廣泛應(yīng)用于監(jiān)測干旱、預(yù)測農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、火險(xiǎn)區(qū)域及沙漠覆蓋圖等領(lǐng)域，有助于對(duì)更改的照明條件、表面坡度、坡向和其他外部因素進(jìn)行補(bǔ)償。學(xué)者研究紅波段與近紅外波段發(fā)現(xiàn)，植被反射率從紅外波段至近紅外波段逐漸增強(qiáng)，而水體反射率從紅波段至近紅外波段逐漸減弱，通過波段之間組合能夠有效區(qū)分出水體與植被^[8]，因此也能夠用作水體提取。NDVI具有消除部分與太陽高度角、衛(wèi)星觀測角、地形、云影等與大氣條件有關(guān)的輻射變化影響;作為非線性變換，NDVI低值部分被增大，抑制高值部分，從而NDVI數(shù)值易飽和，對(duì)高值密度區(qū)敏感性降低等特點(diǎn)。由于NDVI結(jié)果被限定于-1～1，能夠避免數(shù)據(jù)值過大或過小帶來的不便。

NDVI公式如下：

式中，Red表示紅波段，NIR表示近紅外波段。

（2）歸一化水體指數(shù)

Macfeeters在1996年提出歸一化水體指數(shù)（Normalized Difference Water Index，NDWI），受到歸一化植被指數(shù)（NDVI）啟示，通過綠波段與近紅外波長相互組合能夠有效抑制水體周圍的植被信息，從而增強(qiáng)水體與周圍信息差異，分離出水體邊界。NDWI主要考慮除外水體以外的水體因素，對(duì)水體周圍的土壤與建筑物有所忽略，土壤、建筑物在綠波段和近紅外波段的電磁波譜特征與水體較為相似，在近紅外波段的反射率要低于綠波段的反射率。正常情況下，因?yàn)榇颂匦匀菀讓?dǎo)致在提取水體周圍土壤和建筑物時(shí)得到的數(shù)值也為正值，產(chǎn)生噪音。由此在NDWI來提取城市群中的以建筑物為背景的水體，效果會(huì)差，而長江中下游湖泊主要分布于城市群中，用此方法準(zhǔn)確性較低。

NDWI公式如下：

式中，Green表示綠波段，NIR表示近紅外波段。

（3）改進(jìn)的歸一化水體指數(shù)

徐涵秋在2005年提出改進(jìn)的歸一化水體指數(shù)（Modified Normalized Difference Water Index，MNDWI），發(fā)現(xiàn)歸一化水體指數(shù)（NDWI）容易將水體周圍的建筑物和土壤混淆，形成噪聲，于是在NDWI的基礎(chǔ)上提出通過綠波段與中紅外波段相互組合，增強(qiáng)水體與建筑物的反差，從而提高在城市周邊提取水體的精準(zhǔn)度。經(jīng)過比較，MNDWI的識(shí)別效果在城市周圍精度提升較多，尤其更能揭示水體微細(xì)特征，如懸浮沉積物的分布、水質(zhì)變化等。另外，MNDWI能夠區(qū)分地區(qū)中的陰影與水體，減少水體提取時(shí)的陰影影響。但MNDWI的閾值需要自行設(shè)定，因季節(jié)與地點(diǎn)的不同，相同地物的情況下也會(huì)出現(xiàn)一定偏差，同時(shí)計(jì)算大范圍圖像的MNDWI指數(shù)時(shí)會(huì)出現(xiàn)異常值太多，無法消除的問題。作為典型淡水湖泊，城市群內(nèi)主體湖區(qū)面積較大，選擇此方法易造成異常值，且難以消除影響。

MNDWI公式如下：

式中，Green表示綠波段，MIR表示中紅外波段。

對(duì)比于NDWI，MDWI處理中容易摻雜城市等非水體信息，通過對(duì)NDVI圖像選取合適的閾值，能夠清晰分辨出植被與水體的界限，從而較好地識(shí)別水體^[9，10]。因此，下文采用NDVI進(jìn)行水體提取流程示例，在NDVI圖像中水體近乎顯示為黑色，NDVI值基本為負(fù)數(shù)，植被的NDVI值基本為正數(shù)。

2.2長時(shí)間序列湖泊面積提取流程

采用NDVI指數(shù)提取水體信息，需對(duì)h28v06影像的每一幅水體信息提取后進(jìn)行拼接等處理。MOD13Q1影像為16天合成產(chǎn)品，進(jìn)行了一定的輻射與大氣校正，去除大部分大氣與云因素的影響，無需再對(duì)影像進(jìn)行校正與修復(fù)。

（1）遙感影像拼接、重投影及剪裁

利用MRT軟件進(jìn)行批量處理拼接，投影參數(shù)如表1所示。批量投影完成后的MODIS影像由于覆蓋整個(gè)長江中下游湖泊，提取水體面積時(shí)不免有小型湖泊及其他地物的影像，根據(jù)鄱陽湖覆蓋范圍大致區(qū)域確定初步感興趣區(qū)，選擇較為清晰的MOD13Q1影像為例，如圖1所示。

（2）遙感影像合成

將一月兩次的MODIS采用最大值合成方法得到月湖泊影像，最大值合成方法（Maximum Value Composite，MVC）是選用單個(gè)像元的最大值進(jìn)行合成方法，輸出單月中質(zhì)量最高的像元作為輸出像元，由此合成一副月MODIS湖泊影像圖。該方法能夠最大程度上增強(qiáng)圖像，且凸顯植被與水體分布。

（3）閾值提取

長江中下游平原的水生植物主要生長于湖泊內(nèi)，從沿岸淺水區(qū)向深水區(qū)呈有規(guī)律的環(huán)狀分布，水生植物生長較多，由此在提取NDVI閾值時(shí)，應(yīng)略微提高NDVI值，確定閾值提取范圍在-1～0.25之間均可能為湖泊，具體提取值應(yīng)結(jié)合季節(jié)，云覆蓋率等因素再確定^[11，12]。

3.結(jié)論

淡水是生命中不可或缺的資源，水體提取有助于了解現(xiàn)有水資源的情況，對(duì)生產(chǎn)生活和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展具有重大影響。本文梳理已有利用光學(xué)遙感影像提取水體的方法，闡述各方法的優(yōu)勢與局限性，主要針對(duì)其中水體指數(shù)法進(jìn)行整理，分析NDVI，NDWI，MNDWI三種水體指數(shù)法的優(yōu)劣，探討水體提取中存在的問題和研究前景，以鄱陽湖為實(shí)例演示利用NDVI提取水體流程。不難發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)在水體提取主要以光譜特征為主，大范圍、系統(tǒng)化和精細(xì)化的水體信息提取仍需學(xué)者們進(jìn)一步研究。

項(xiàng)目來源：江蘇省測繪地理信息科研項(xiàng)目“基于JSCORS多源數(shù)據(jù)融合監(jiān)測近地空間水環(huán)境參數(shù)”（編號(hào)JSCHKY201903）;江蘇省高校大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目（編號(hào)：2020NFUSPITP0369，名稱：利用北斗衛(wèi)星大氣延遲信號(hào)監(jiān)測PM2.5含量變化）

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第一作者簡介：周志偉，1995年生，男，碩士研究生，主要研究方向：衛(wèi)星遙感。通訊作者簡介：魏浩翰，1978年生，男，副教授，博士，主要研究方向?yàn)樾l(wèi)星近地表水環(huán)境監(jiān)測。