劉玉梅
(山東正元地球物理信息技術(shù)有限公司,山東 濟(jì)南 250101)
隨著遙感技術(shù)在水利行業(yè)的廣泛應(yīng)用,如何準(zhǔn)確獲取水體信息也逐漸成為遙感應(yīng)用領(lǐng)域的一個(gè)關(guān)鍵研究方向。近年來,針對(duì)衛(wèi)星影像的水體提取研究受到了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注,水體提取的方法主要有目視解譯法、單波段閾值法、水體指數(shù)法、監(jiān)督與非監(jiān)督分類法、面向?qū)ο蟮挠跋穹诸惙ǖ萚1]。水體指數(shù)法由于其操作簡單、提取精度高,在利用遙感技術(shù)進(jìn)行水體提取方面應(yīng)用最為廣泛。目前,國內(nèi)外學(xué)者提出了多種水體指數(shù), Rouse J W等[2](1973)提出了歸一化差異植被指數(shù)NDVI;MeFeeters[3](1996)在1996年創(chuàng)建的歸一化差異水體指數(shù)(NDWI);GAO[4](1996)提出的NDWIGAO指數(shù),該指數(shù)主要用于研究植被的含水量;以及徐涵秋[5](2005)在歸一化水體指數(shù)NDWI的基礎(chǔ)上提出的改進(jìn)的歸一化差異水體指數(shù)MNDWI。
由于水體在Landsat遙感影像7個(gè)波段上光譜的不同特征以及其他地物與水體的區(qū)別,專門針對(duì)該類遙感影像的水體提取方法也有較多研究。Feyisa G L 等[6]引入了一個(gè)新的自動(dòng)提取指數(shù),可持續(xù)提高水體的提取精度,并且在各種環(huán)境噪聲的存在的情況下,仍能提供一個(gè)穩(wěn)定的閾值,并進(jìn)一步基于Landsat 影像測(cè)試新方法的準(zhǔn)確性和魯棒性。林強(qiáng)等[7]利用改進(jìn)的歸一化差異水體指數(shù)MNDWI進(jìn)行水體提取實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明MNDWI能夠很好地剔除陰影和云霧等信息,從而提高水體提取的精度。張成才等[8]采用面向?qū)ο蟮姆诸惙椒?探究提取水體時(shí)影像的最優(yōu)分割尺度,并利用最優(yōu)分割尺度對(duì)影像進(jìn)行分割,進(jìn)而進(jìn)行水體提取。
綜上所述,基于遙感影像的水體提取方法較多,但實(shí)際情況中,水體本身往往較為復(fù)雜,同時(shí)水體提取受到周邊環(huán)境的影響。對(duì)于同一水體,不同方法之間提取精度具有較大差異,本文基于某水庫的Landsat ETM+遙感影像,采用多波段譜間關(guān)系法、歸一化植被指數(shù)、水體指數(shù)法、修正的歸一化水體指數(shù)以及支持向量機(jī)法,進(jìn)行研究區(qū)水體提取適用性方法研究,并對(duì)不同方法的水體提取精度進(jìn)行分析。
本文選擇的是Landsat-7 ETM+遙感影像,共包括8 個(gè)波段,其空間分辨率為30 m。其中,熱紅外波段(第6 波段)的空間分辨率為60 m,全色波段(第8 波段)的空間分辨率達(dá)到15 m。在水體提取之前需要對(duì)遙感影像進(jìn)行預(yù)處理,主要包括輻射校正、條帶修復(fù)、幾何校正和影像裁剪。
本文研究區(qū)周圍山體植被較多,因此,水體提取研究的主要難點(diǎn)在于排除陰影的干擾,提高水體提取精度,本文重點(diǎn)分析多波段譜間關(guān)系法、水體指數(shù)法(NDVI、NDWI和MNDWI)以及支持向量機(jī)法等水體提取方法。
(1)多波段譜間關(guān)系法
譜間關(guān)系法處理思路為分析水體與其他地上目標(biāo)在遙感影像不同波段上的反射率,確定水體與其他地上物體的關(guān)系特征。本文利用(B2+B3)-(B4+B5)>T,閾值T取值為10,區(qū)分水體與非水體。
(2)水體指數(shù)法
本文分別采用NDVI、NDWI和MNDWI方法對(duì)研究區(qū)的水體進(jìn)行提取。
根據(jù)水體指數(shù)灰度直方圖,可以較為準(zhǔn)確地確定區(qū)分水體與非水體的閾值,見圖1,觀察NDVI、NDWI和MNDWI的灰度直方圖,可以看出灰度直方圖上存在清晰的“雙峰”圖像,閾值的確定就選在兩個(gè)波峰之間的波谷中的數(shù)值,經(jīng)多次試驗(yàn),確定NDVI、NDWI和MNDWI的閾值分別為-0.10、0.30和0.30。當(dāng)NDVI≤-0.10 時(shí)為水體,NDVI>-0.10時(shí)為非水體;當(dāng)NDWI≥0.30 時(shí)為水體,NDWI<0.30時(shí)為非水體;當(dāng)MNDWI≥0.30 時(shí)為水體,MNDWI<0.30時(shí)為非水體。
圖1 灰度直方圖
(3)支持向量機(jī)法
本文利用支持向量機(jī)法進(jìn)行遙感影像資料分類時(shí),基于ENVI軟件中的監(jiān)督分類方法,在研究區(qū)影像上選擇33 個(gè)水體樣本和20 個(gè)非水體樣本,建立ROI樣本集。利用ENVI中支持向量機(jī)方法對(duì)影像進(jìn)行監(jiān)督分類,將水體和非水體區(qū)分開來,得到研究區(qū)水庫的水體范圍。
精度評(píng)價(jià)是判定水體提取方法好壞的有效手段,以便確定適合研究區(qū)的水體提取方法,精度評(píng)價(jià)的方法通常采用混淆矩陣[5]?;煜仃嚨臄?shù)學(xué)表示見式(1):
表1中的數(shù)據(jù)表示像元的數(shù)目,本例中,總體精度 (6220/6238)=99.8718%。總共劃分為水體的像元有1966 個(gè),其中正確分類的為1950 個(gè),16 個(gè)是其他類別錯(cuò)分為非水體,那么其錯(cuò)分誤差為16/1966= 0.81%。此外,有真實(shí)參考水體像元1952 個(gè),其中1950 個(gè)正確分類,其余2 個(gè)被分類為非水體,漏分誤差為2/1952=0.10%。為評(píng)價(jià)水體提取的效果和精度,本文計(jì)算不同水體提取方法提取結(jié)果的混淆矩陣,并對(duì)提取結(jié)果進(jìn)行精度評(píng)價(jià),見表2。
表1 NDWI法水體提取結(jié)果混淆矩陣
表2 水體提取精度評(píng)價(jià)
Kappa系數(shù)是判定分類精確度的一種統(tǒng)計(jì)方法,是一致性檢驗(yàn)中常用的參數(shù)。Kappa數(shù)值越接近于1,表示性越好,反之,則表示越差。
式中:r是誤差矩陣的行數(shù);xij是主對(duì)角線上的數(shù)值;xi+和x+i分別是第i行的和與第i列的和;N是樣點(diǎn)總數(shù)。
式中:Q是總體分類精度;C是準(zhǔn)確的像元數(shù);A是總數(shù)。
從表2 中可以看出,各種水體提取方法的Kappa系數(shù)從高到低依次為支持向量機(jī)法、MNDWI、NDWI、NDVI,譜間關(guān)系法的Kappa系數(shù)最小。支持向量機(jī)法的誤提率最低,譜間關(guān)系法方法誤提率最高。
從表3 中可以看出局部1 的提取效果,相較于MNDWI和支持向量機(jī)法,其他方法都有一定程度的誤提,受山體陰影的影響較大。譜間關(guān)系法的漏提率最低,NDVI水體指數(shù)法漏提率最高,NDWI、MNDWI和支持向量機(jī)法的漏提率介于譜間關(guān)系和NDVI方法之間,且漏提率相差不大。從表3 中可以看出局部2 的提取效果,譜間關(guān)系法和支持向量機(jī)法有明顯的漏提,水體指數(shù)法的提取的效果較好。從總體精度來看,譜間關(guān)系法的提取精度最低,其次是NDVI法,歸一化水體指數(shù)NDWI、改進(jìn)的歸一化水體指數(shù)MNDWI和支持向量機(jī)法的提取效果較好,其中支持向量機(jī)法總體提取效果最好。
表3 不同的水體提取方法比較
綜合分析,譜間關(guān)系法的漏提率最低,但是誤提率較高;NDVI的漏提率最高,誤提率也較高;水體指數(shù)法NDWI和MNDWI以及支持向量機(jī)的漏提率相當(dāng),且支持向量機(jī)法的誤提率最低。支持向量機(jī)法的水體提取效果最好,然而樣本的選取比較耗費(fèi)時(shí)間和精力,而且樣本的好壞會(huì)直接影響支持向量機(jī)法的提取精度,所以水體提取時(shí)樣本的選取非常關(guān)鍵,水體指數(shù)法MNDWI的提取效果和支持向量機(jī)法相當(dāng),且水體指數(shù)法操作簡單,節(jié)約時(shí)間。