黃閆兵

摘要：衛(wèi)星遙感具有大范圍、同步、準(zhǔn)實(shí)時的技術(shù)優(yōu)勢，可準(zhǔn)確提取研究區(qū)水域位置、面積、密集度等提供勘測地理信息，是水域監(jiān)測的重要技術(shù)手段，可為水資源管理提供技術(shù)支撐和勘測地理信息服務(wù)。Sentinel-2數(shù)據(jù)作為同時擁有較高空間和時間分辨率的光學(xué)遙感數(shù)據(jù)，而且又對外免費(fèi)開放，非常適合作為大范圍水域面積監(jiān)測的遙感數(shù)據(jù)源。本文以Sentinel-2光學(xué)影像作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，利用面向?qū)ο蟮倪b感影像處理方法和歸一化差異水體指數(shù)（Normalized Difference Water Index， NDWI）來提取余姚市的水體信息，統(tǒng)計(jì)余姚市水域面積，探討基于面向?qū)ο蠓椒ǖ腟entinel-2數(shù)據(jù)在水體提取應(yīng)用中的效果。

關(guān)鍵詞：遙感;水域面積;Sentinel-2;面向?qū)ο?/p>

中圖分類號：TP79? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

近幾十年來，遙感技術(shù)快速發(fā)展，廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、林業(yè)、地質(zhì)、勘測、地理、海洋、水文、氣象、測繪、環(huán)境保護(hù)和軍事偵察等眾多領(lǐng)域。利用不同分辨率的衛(wèi)星遙感影像，可以實(shí)現(xiàn)對地表水體的大范圍、快速監(jiān)測，為水體研究提供了比常規(guī)監(jiān)測手段效率更高的數(shù)據(jù)支持[1-2]。如今，地球周圍已有大量的不同國家和組織的遙感衛(wèi)星同時發(fā)揮著對地觀測作用，但是絕大部分的高分辨率衛(wèi)星都屬于商業(yè)衛(wèi)星，數(shù)據(jù)獲取需要花費(fèi)一定的成本，而這其中既具有較高的時空分辨率，又對外免費(fèi)開放的星載光學(xué)遙感數(shù)據(jù)源當(dāng)屬歐洲航天局的Sentinel-2系列衛(wèi)星。

1? ? Sentinel-2數(shù)據(jù)概述

Sentinel-2是歐洲航天局（ESA）的一項(xiàng)高分辨率、多光譜地球成像任務(wù)，具有高重訪能力。Sentinel-2A于2015年發(fā)射升空，Sentinel-2B隨后于2017年發(fā)射升空。哨兵-2C和哨兵-2D正在建造中，將于2020年或2021年發(fā)射。

哨兵2號衛(wèi)星由空中客車集團(tuán)國防和航天公司制造，使用AstroBus-L衛(wèi)星平臺，這是一個標(biāo)準(zhǔn)的歐洲空間標(biāo)準(zhǔn)合作組織（ECSS）兼容衛(wèi)星平臺。Sentinel-2衛(wèi)星攜帶多光譜成像儀（MSI），用于中分辨率陸地成像。

1.1 衛(wèi)星參數(shù)

Sentinel-2由兩顆位于同一太陽同步軌道上的極軌衛(wèi)星組成，相位相差180°。它的目的是監(jiān)測陸地表面的變化，它的寬條帶寬度（290公里）和高重訪時間（在赤道用一顆衛(wèi)星10天，在無云條件下用2顆衛(wèi)星5天，而在中緯度地區(qū)可以達(dá)到2～3天）將支持對地球表面變化進(jìn)行較高頻率的監(jiān)測。覆蓋范圍在南緯56°和北緯84°之間。

1.2 傳感器參數(shù)

Sentinel-2A搭載MSI光譜傳感器，數(shù)據(jù)具有13個光譜波段，涵蓋了440～2180 nm光譜范圍，從可見光波段（VIS）、近紅外波段（NIR）到短波紅外（SWIR），具有三個不同尺度的空間分辨率（10米、20米、60米）。其中10米分辨率的有四個波段，分別為近紅外波段（B08）、紅光波段（B04）、綠光波段（B03）和藍(lán)光波段（B02）;20米分辨率包括四個植被紅邊波段（B05、B06、B7、B8a，該光譜波段是Sentinel-2衛(wèi)星獨(dú)有的）和兩個短波紅外（B11和B12），共六個波段，可以滿足土地覆蓋高級分類和地球物理參數(shù)反演等方面的需要。氣溶膠（B01）、水汽波段（B09）和卷云（B10）三個波段為60米分辨率，主要用于大氣校正和卷云篩選（B01用于氣溶膠檢索，B09用于水汽校正，B10用于卷云檢測）。

2? ? 面向?qū)ο蟮挠跋裥畔⑻崛?/p>

遙感影像中空間臨近且具有相似光譜信息的像元的集合被稱為對象。在面向?qū)ο蟮姆椒ㄖ校恳粋€對象視為處理單元，具有相同的特征，通過充分利用光譜信息和空間信息，能夠有效減小誤差。同時，對象與單個像素相比具有更加豐富的語義信息，其中包括紋理、拓?fù)洹⑿螤畹忍卣?，并且能夠在分類中引入更豐富的專家知識（例如耕地、勘測地理、房屋建筑的形狀等），提高分類精度。

2.1 影像分割

面向?qū)ο蟮挠跋穹治龇椒ㄌ幚淼幕締卧皇窍裨菍ο?，因而該分析方法可以綜合利用對象的光譜、紋理、幾何、形狀等信息。面向?qū)ο蟮挠跋穹治鍪滓h(huán)節(jié)是圖像分割，本文采用多尺度分割的方法[3]，其分割準(zhǔn)則如下：

其中，與分別表示顏色與形狀的權(quán)重，和分別表示顏色與形狀的異質(zhì)性指標(biāo)。

其中為影像層的權(quán)重，為影像層的標(biāo)準(zhǔn)差，為影像數(shù)。

其中，與分別代表兩者間的權(quán)重，而和分別代表平滑與緊密兩個子異質(zhì)性指標(biāo)。

2.2 水體指數(shù)計(jì)算

利用水體指數(shù)提取水體是一種簡單有效的遙感數(shù)據(jù)解譯手段，能夠?qū)崿F(xiàn)水體的自動提取。常用的水體指數(shù)包括：歸一化差異水體指數(shù)（Normalized Difference Water Index，NDWI）、改進(jìn)的歸一化差異水體指數(shù)MNDWI（Modified NDWI）、增強(qiáng)型水體指數(shù)EWI（Enhanced Water Index）和新型水體指數(shù)NWI（New Water Index）。上述幾種水體指數(shù)都屬于比值型指數(shù)，在遙感影像多光譜波段內(nèi)尋找水體反射率最高的波段和反射率最低的波段，將反射率高的作為分子、反射率較低的作為分母，通過比值運(yùn)算擴(kuò)大兩個波段的差距，然后再做歸一化處理，使其數(shù)值范圍控制在[-1，1]之間。

本研究釆用歸一化差異水體指數(shù)，NDWI作為有效表示水體信息的指標(biāo)之一，能夠?qū)τ跋裰械乃w信息起到很好的增強(qiáng)作用，該指數(shù)由Mcfeeters在1996年提出[4]，是基于綠波段與近紅外波段的歸一化比值指數(shù)。其表達(dá)式為：

其中，Green為影像綠波段的反射率，NIR為影像近紅外波段的反射率。

3? ? 余姚市水域提取

3.1 余姚市地理位置與概況

余姚位于東經(jīng)120度至121度，北緯29度至30度。坐落于寧紹平原，地處美麗富庶的長江三角洲南翼，東與寧波市江北區(qū)、海曙區(qū)相鄰，南枕四明山，與奉化、嵊州接壤，西連上虞區(qū)，北毗慈溪市，西北于錢塘江、杭州灣中心線與海鹽縣交界，是長三角重要的旅游城市，是浙江省特色先進(jìn)制造業(yè)基地和濱海生態(tài)保護(hù)區(qū)。

3.2 數(shù)據(jù)處理

利用2020年2月18日獲取的Sentinel-2 L1C影像進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，獲取浙江省余姚市的水域面積、位置等提供勘測地理信息，其數(shù)據(jù)處理流程如圖1所示，水體提取結(jié)果如圖2所示。

3.3 結(jié)果分析

通過對2020年2月18日浙江省余姚市水域遙感監(jiān)測專題圖（如圖2所示）分析表明：

（1）余姚市水域的分布特點(diǎn)呈北部平原地區(qū)多池塘、條帶狀河流，南部山區(qū)多分散的水庫、湖泊。

（2）余姚市水域面積約為53.3155平方公里，占總面積的2.569%。

（3）Sentinel-2數(shù)據(jù)中最高為10 m分辨率，僅能提取出河流寬度大于20 m，面積超過1000平方米的池塘和湖泊，因此與真實(shí)的余姚市水域總面積是存在誤差的。

4? ? 結(jié)論

衛(wèi)星遙感具有大范圍、同步、準(zhǔn)實(shí)時的技術(shù)優(yōu)勢，可準(zhǔn)確提取研究區(qū)水域位置、面積、密集度等提供勘測地理信息，是水域監(jiān)測的重要技術(shù)手段，可為水資源管理提供技術(shù)支撐和勘測地理信息服務(wù)。歐洲航天局的Sentinel-2光學(xué)遙感影像作為可以免費(fèi)下載的影像數(shù)據(jù)源，具有較高的時間和空間分辨率，非常適合進(jìn)行地表水體的監(jiān)測并提供勘測地理信息。

參考文獻(xiàn)

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[2] 洪亮，黃雅君，楊昆，等.復(fù)雜環(huán)境下高分二號遙感影像的城市地表水體提取[J].遙感學(xué)報(bào)，2019（5）：871-882.

[3] BENZ U C，HOFMANN P，WILLHAUCK G，et al.Multi-resolution， object-oriented fuzzy analysis of remote sensing data for GIS-ready information[J].ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing，2004，58（3-4）：239-258.

[4] MCFEETERS S K.The use of the Normalized Difference Water Index （NDWI） in the delineation of open water features[J].International Journal of Remote Sensing，1996，17（7）：1425-1432.