航空影像水體提取在地理國情監測中的應用

彭樹標，尹 凡，盧 剛，張 汛，熊鵬波

（1.江蘇省測繪工程院，江蘇 南京210013；2.衛星測繪技術與應用國家測繪地理信息局重點實驗室，江蘇南京 210013；3.武漢大學 遙感信息工程學院，湖北 武漢430079）

航空影像水體提取在地理國情監測中的應用

彭樹標1,2,3，尹 凡1,2，盧 剛1,2，張 汛1,2，熊鵬波1,2

（1.江蘇省測繪工程院，江蘇 南京210013；2.衛星測繪技術與應用國家測繪地理信息局重點實驗室，江蘇南京 210013；3.武漢大學 遙感信息工程學院，湖北 武漢430079）

為提高實際生產中地表覆蓋水體采集的工作效率，研究以四波段航空影像為基礎，結合已有的DLG數據，采用歸一化水體指數（NDWI）識別水體，利用均值差探查水體邊界，通過分塊處理的方法規避了航空影像各區域光譜差異的問題，最終得到與DOM套合較好的水體解譯成果。為滿足批量生產的需求，運用了統計學的方法實現各閾值的自動提取。該方法可提升工作效率30%～40%。

地理國情監測；航空影像；水體自動提??；遙感

地理國情，即以地球表層自然、生物和人文現象的空間變化和它們之間的相互關系、特征等為基本內容，對構成國家物質基礎的各種條件因素進行宏觀性、整體性、綜合性的調查、分析和描述[1]。地表覆蓋是地理國情監測的基礎，目前一般采用人工判讀繪制的方法，效率較低。特別是在江南地區，水體覆蓋采集的工作量很大，研究較為可靠的水體自動提取方法有著較大的實際意義。

對于水體信息的提取，國內外學者使用不同方法進行了大量而深入的研究[2,3]，其常用的方法有單波段閾值法[4]、波段組合比值法[5]、NDWI[6,7]。針對水體指數，徐涵秋在NDWI的基礎上提出了改進的歸一化水體指數（MNDWI），其水體信息提取精度明顯提高[8]。沈占鋒[9]等利用高斯NDWI對伊犁河試驗區河流信息進行提取，實現對復雜河流水體信息進行自動提取。針對地理國情地表覆蓋的水體提取，曹子榮[10]應用衛星影像進行了相關研究，其最終解譯結果未能與DOM較好地套合，但可作為生產過程中重要的參考資料。

本研究以四波段航空影像為基礎，結合已有DLG數據，采用NDWI識別水體，利用均值差探查水體邊界，通過分塊處理的方法規避了航空影像各區域光譜差異的問題，最終得到與DOM套合較好的水體解譯成果。為滿足批量生產的需要，還運用統計學的方法實現各閾值的自動提取。利用本方法的水體提取成果，結合人工編輯后可提升工作效率30%～40%。

1 研究區與研究數據

江蘇省位于中國東部沿海地區，東經116°18'~ 121°57'、北緯30°45'~35°20'之間，屬于溫帶向亞熱帶的過渡性。江蘇跨江濱海，河湖眾多，水網密布，素有“水鄉江蘇”之稱。

試驗所用航空影像為2012-04采用UltraCam-Xp WA型數字航攝儀拍攝的四波段影像拼接而成的數字正射影像影像，航攝儀光譜波段參數如表1所示。體，道路及房屋層）。影像平面坐標系為2000國家大地坐標系，高程基準采用1985國家高程基準，高程系統為正常高。分幅DOM數據采用高斯-克呂格投影，按3°分帶。本研究對灌南縣、江陰市、張家港市、太倉市、昆山市、常熟市、吳江市進行了實驗研究。

表1 UltraCam-Xp WA型數字航攝儀波段參數

2 研究方法

2.1 NDWI

根據水體的遙感光譜特征：水體在可見光波段吸收少、反射率低、大量透射，而在近紅外、中紅外波段幾乎吸收全部的入射能量[11]。根據水體的這一光譜特征，許多水體指數模型被提出，其中最經典的為NDWI，其計算公式為：

式中，BandGreen代表綠波段；BandNir代表近紅外波段。NDWI的計算，抑制了陸地植被等信息而突出了水體信息；同時，在NDWI的計算過程中，統一對NDWI數值進行拉伸，可使不同傳感器、不同成像條件的影像也可獲得具有可比較的、相近統計特性的NDWI 影像波段，便于區分影像中的水體信息。

2.2 分塊處理與閾值自動計算

航空影像每幅因拍攝時氣象等各條件的不同而產生一定的差異，且同一幅圖各區域的光譜特征也難以完全相同。在批量數據處理時，閾值的設置及方法的適用性是一大難題，因此，根據當前影像的相關信息獲得合適的識別閾值是解譯精度是否良好的關鍵因素。閾值自動提取主要采用統計的方法，通過統計區域均值與標準差，并利用均值與標準差的關系建立合適的閾值。閾值的自動提取在本研究中體現為2個方面：①在一個圖幅內，通過閾值選擇ROI；②在對ROI分塊處理時，根據每一塊區域設定不同的閾值，從而提升識別精度。

2.3 邊界提取

地理國情地表覆蓋對繪圖精度要求較為嚴格，影像上分界明顯的地表覆蓋分類界線和地理國情要素的邊界以及定位點的采集精度應控制在5個像素以內。因此，水體邊界的準確提取是本研究的重點和難點。

水體指數的使用在一定程度上放大了水體的光譜特征，但有時因噪聲干擾等因素難以取得一個較好的閾值而使得水體各邊界都能較好地提取。在提取了水體種子后，使用平均差計算某一像元與其鄰近的被識別為水體的像元的關系向外增長至水體邊緣。

2.4 提取水體處理流程

1）利用Ecognition軟件進行100尺度的多尺度分割，對全圖進行統計后，計算各對象的NDWI，根據NDWI尋找水體的感興趣區（region of interest,ROI）。

2）分別將每一個ROI復制到新的圖層，對每一塊區域進行單獨處理，先對區域內的ROI區域進行棋盤分割，再運用統計學相關方法自動計算各區域的閾值，搜索水體種子。

3）通過對水體種子內的像元進行統計，利用正態分布均值與標準差的關系設置均值差的閾值，再以此閾值為容差向外逐像元增長尋找水體邊緣。

4）對提取結果再次進行統計分析，利用正態部分中均值與標準差的關系剔除錯誤的像元，合并整理得到最終成果（圖1）。

圖1 水體邊緣處理流程

3 結果與分析

3.1 實驗結果

通過自動運算，得到與DOM水體套合較好的水體數據。為了統計提取成果對生產作業的幫助，根據其需要修改的幅度分為直接可用、簡單修改、較多修改、無法使用4種。其典型代表示例如圖2所示。

圖2 水體提取結果評價典型示例

直接可用，指解譯結果與DOM套合較好，可直接使用，此種類型可較大地提升工作效率；簡單修改，指解譯結果與DOM套合基本較好，但部分位置需人工編輯，修改量較小。較大修改指解譯結果不完全準確，需要較多的人工修改。無法使用指解譯結果因影像質量、噪聲干擾或其他因素影響，錯誤較多，修改費時較多，建議不使用。

本研究以測繪部門已有DLG數據為參考，旨在傳統地圖繪制的基礎上提升工作效率。因此，對精度的分析主要體現在水體識別精度與邊緣準確度2個方面。由于有較近時期的DLG數據為參考，水體定性識別精度較高。對于水體邊界精度的考量主要體現在提升原有工作效率上，為此隨機選取了7個測區的1∶ 1 萬圖幅進行測試，并對所有結果進行人工統計，如表2所示。

表2 試驗結果評價統計/%

3.2 分 析

本方法采取先提取ROI再分塊進行處理的主要原因在于，測繪對成果精度的較高要求。由于航空影像自身特點，較衛片難以保證各區域光譜特性一致，進行分塊并各自計算其閾值進行處理，每幅影像閾值均根據其自身進行統計計算，且分塊處理可將處理尺度變小，從而規避其光譜特性不穩定的影響，對于各區域、不同條件下拍攝的航片均有一定的普適性。另外，分辨率較高的航空影像在大面處理過程中經常會要求計算機性能較高的問題，分塊計算減輕了計算機特別是內存的運行壓力。

通過對結果的統計得出，約1/6的水體提取成果可直接使用，這部分將很大地提高原有的工作效率；約1/3的水體提取成果需要簡單修改，這一部分也將較好地提升工作效率；較多修改的部分有較大的修改量，我們在實際試生產過程中發現，其是否使用主要取決于各繪圖作業人員的習慣，但其亦能對作業人員判讀影像提供參考。

根據以上結果及綜合繪圖作業人員的實際生產反饋，此方法對原有方法的效率提升約為30%～40%。

4 結 語

DLG數據，采用NDWI識別水體，利用均值差探查水體邊界，通過分塊處理的方法規避了航空影像各區域光譜差異的問題，最終得到與DOM套合較好的水體解譯成果，并結合人工編輯，有效提升了原有工作效率。

由于此方法運算過程中所有閾值均根據圖幅內的數據進行自動統計運算，批量處理時無需人工干預，因此具有較好的適用性。利用分塊處理的思想，根據各區域自動計算的閾值進行水體提取，經過多區域的生產試驗均有較好的效果，說明此方法有一定的普適性。另外，此方法為基于已有數據的自動提取，在未來地理國情監測數據更新中將更有應用前景。

[1] 徐德明.監測地理國情服務科學發展[EB/OL].http://chzt. sbsm.gov.cn/article/zxgz/dlgqjc/ttxw/201104/20110400081302. shtml,2011-04-08

[2] 楊樹文,薛重生,劉濤.一種利用TM影像自動提取細小水體的方法[J].測繪學報,2010,39(6):611-617

[3] 竇建方,陳鷹,翁玉坤.基于序列非線性濾波SAR影像水體自動提取[J].測繪通報,2008(9):37-45

[4] Juppd L B, Mayo K K,Kuchler D A, et al. Landsat Based Interpretation of the Cairns Section of the Great Barrier Reef Marine Park[C]. Division of Water and Land Resources, Australia,1985

[5] 楊存建，徐美.遙感信息機理的水體提取方法的探討[J].地理研究，1998,17 (增刊)：86-89

[6] Mcfeeters S K. The Use of the Normalized DifferenceWater Index (NDWI) in the Delineation of Open Water Features [J]. International Journal of Remote Sensing, 1996, 17(7):1 425-1 432

[7] 丁鳳.一種基于遙感數據快速提取水體信息的新方法[J].遙感技術與應用，2009,24(2):167-171

[8] 徐涵秋.利用改進的歸一化差異水體指數(MNDWI)提取水體信息的研究[J].遙感學報，2005,9(5):589-595

[9] 沈占鋒，夏列鋼，李均力，等. 采用高斯歸一化水體指數實現遙感影像河流的精確提取[J].中國圖像圖形學報,2013,18 (4):421-428

[10] 曹子榮.地理國情監測地表覆蓋數據的兩種采集方法比較[J].測繪技術裝備,2013,15(2):22-24

[11] 趙英時. 遙感應用分析原理[M].北京:科學出版社,2003

P237.9

B

1672-4623（2015）03-0012-03

10.3969/j.issn.1672-4623.2015.03.004

彭樹標，博士，工程師，研究方向為攝影測量與遙感。

2014-05-19。

項目來源：國家科技支撐計劃資助項目（2012BAH28B04）；江蘇省測繪科研基金資助項目（JSCHKY201216）；對地觀測技術國家測繪地理信息局開放基金資助項目（k201211）。

本文研究以四波段航空影像為基礎，結合已有