本發(fā)明涉及一種水體提取方法，具體地說，涉及一種基于紅光-近紅外光譜特征空間的水體提取方法。
背景技術(shù)：
：近年來，利用遙感手段提取陸地表面的水體信息、進行水資源的調(diào)查、生態(tài)環(huán)境的監(jiān)測以及洪澇災(zāi)害評估等方面得到廣泛應(yīng)用。水體具有獨特的光譜特征，對0.4-2.5μm波段的電磁波吸收明顯高于絕大多數(shù)其它地物，所以反射率很低，即總輻射水平低。隨著波長的增加，水體的反射從可見光到中紅外波段逐漸減弱，在近紅外和中紅外波長范圍內(nèi)吸收最強，幾乎無反射。因此可以利用波段間反射率的差異以及水體與其它地物光譜反射率的不同特征來構(gòu)建提取水體信息的指標。國內(nèi)外學(xué)者提出了多種水體提取方法用于地表水資源的遙感分析，大體可概括為四類：(1)主題分類法；(2)線性分解法；(3)單波段法；(4)多波段水體指數(shù)法。主題分類法和線性分解法因精度問題不易解決而應(yīng)用較少，而單波段法和多波段水體指數(shù)法由于其計算簡單且精度較高，被廣泛應(yīng)用到水體提取中來。目前，針對不同遙感數(shù)據(jù)形成了不同的地表水體提取方法，未能形成一套普適性的地表水體遙感監(jiān)測方法，缺乏對不同時空分辨率的多源遙感數(shù)據(jù)的綜合利用與融合分析。多種多波段水體提取指數(shù)法基本都涉及到了中紅外和短波紅外波段，但高分辨率遙感衛(wèi)星如SPOT、QiuckBird、GeoEye、ALOS、Worldview等傳感器不包括中紅外和短波紅外波段，因而，未能形成一套普適性的地表水體遙感監(jiān)測方法。技術(shù)實現(xiàn)要素：為了克服現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺陷，本發(fā)明提供一種基于紅光-近紅外光譜特征空間的水體提取方法，屬于多波段提取水體指數(shù)法的一種。本發(fā)明構(gòu)建的地表水體面積提取模型基于紅光和近紅外波段反射率，適用于基于多光譜遙感數(shù)據(jù)展開的相關(guān)研究，避免了相關(guān)算法對高分辨率遙感影像的不適用性，因而本發(fā)明構(gòu)建的地表水體監(jiān)測模型具有普適性。其技術(shù)方案如下：一種基于紅光-近紅外光譜特征空間的水體提取方法，包括以下步驟：(1)經(jīng)輻射校正、大氣校正后獲得研究紅光和近紅外波段的真實地表反射率數(shù)據(jù)；(2)將紅光和近紅外波段反射率代入SMMI的計算公式，獲得研究區(qū)SMMI影像圖；(3)根據(jù)研究區(qū)實際確定SMMI0和SMMIs計算方法，將獲取的SMMI0和SMMIs代入S-SMMI的計算公式，得到研究區(qū)S-SMMI影像圖；(4)對研究區(qū)S-SMMI影像圖進行二值化處理，并將處理后柵格影像轉(zhuǎn)化為矢量數(shù)據(jù)，提取研究目標矢量邊界及面積。采用尺度化S-SMMI(ScaledSoilMoistureMonitoringIndex，簡稱S-SMMI)的計算方法，即：S-SMMI=SMMI-SMMI0SMMIs-SMMI0]]>式中：SMMI指某一個像元所對應(yīng)的SMMI值；SMMI0指飽和裸土所對應(yīng)的SMMI值；SMMIs指干燥裸土區(qū)域所對應(yīng)的SMMI值。確定SMMI0和SMMIs的方法主要有3種：一是利用地物光譜儀實測飽和裸土與干燥裸土在紅光和近紅外波段上的反射率；二是通過研究區(qū)高分辨率影像求取飽和裸土與干燥裸土像元在紅光和近紅外波段上的反射率均值；三是利用每期影像SMMI累積頻率置信度區(qū)間來近似獲取，如選取每期影像SMMI累積頻率置信度為2％時所對應(yīng)的SMMI值作為SMMI0的值，SMMI累積頻率置信度為98％時所對應(yīng)的SMMI值為SMMIs的值。在具體計算過程中，S-SMMI的值有三部分組成，即：S-SMMI=0SMMI<SMMI0SMMI-SMMI0SMMIs-SMMI0SMMI0<SMMI<SMMIs1SMMI>SMMIs]]>利用上述公式計算得到研究區(qū)S-SMMI影像圖，S-SMMI值為零的部分即為水體像元。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果：本發(fā)明構(gòu)建的地表水體面積提取模型基于紅光和近紅外波段反射率，適用于基于多光譜遙感數(shù)據(jù)展開的相關(guān)研究，避免了相關(guān)算法對高分辨率遙感影像的不適用性，因而本發(fā)明構(gòu)建的地表水體監(jiān)測模型具有普適性。附圖說明圖1是NIR-Red光譜特征空間和典型地物光譜曲線，圖1a是研究區(qū)植被、水體、裸土、建筑物四種典型地物在TM影像各個波段上的波譜曲線，圖1b是OLI影像NIR和Red波段反射率數(shù)據(jù)構(gòu)建NIR-Red光譜特征空間；圖2是S-SMMI構(gòu)建示意圖；圖3是SMMI和MNDWI水體提取圖，其中，圖3a是2000-7-31日案例區(qū)TM影像圖，圖3b是基于S-SMMI的案例區(qū)2000-7-31日水體提取結(jié)果，圖3c是基于MNDWI的案例區(qū)2000-7-31日水體提取結(jié)果，圖3d是2004-7-2日案例區(qū)TM影像圖，圖3e是基于S-SMMI的案例區(qū)2004-7-2日水體提取結(jié)果，圖3f是基于MNDWI的案例區(qū)2004-7-2日水體提取結(jié)果。具體實施方式下面結(jié)合附圖和實施案例進一步說明本發(fā)明的技術(shù)方案。利用案例區(qū)(紅堿淖)OLI影像NIR和Red波段反射率數(shù)據(jù)構(gòu)建NIR-Red光譜特征空間(圖1b)。圖1a是研究區(qū)植被、水體、裸土、建筑物四種典型地物在TM影像各個波段上的波譜曲線?？梢钥闯?，植被反射率在近紅外波段出現(xiàn)一個反射峰，裸土、建筑物、沙地的反射率隨著波長增加呈增大趨勢，水體反射率在各波段都要小于其他四種地物。因而，在NIR-Red光譜特征空間中水體(圖1b中圓圈部分)處于距離坐標原點O最近的區(qū)域，其他具有一定反射能力的物體都處在遠離坐標原點O的ΔABC區(qū)域中。相關(guān)研究指出，NIR-Red光譜特征空間可以反映植被、地物覆蓋類型及土壤濕度的分布狀況，且在特征空間中存在一條土壤背景線BC，所有的植被像素都落在A點和土壤背景線BC之間，即A點為半濕潤全植被覆蓋區(qū)，B點為濕潤裸土區(qū)，C點為干燥裸土區(qū)，距離坐標原點O越近，越濕潤。因而，可以利用特征空間中任意地物點與坐標原點O之間距離來區(qū)分水體和非水體。SMMI和S-SMMI(1)SMMI基于NIR-Red光譜特征空間，土壤濕度監(jiān)測指數(shù)SMMI(SoilMoistureMonitoringIndex，SMMI)，其計算公式為：SMMI(i,j)=|OE||OD|=ri2+rj2/2---(1)]]>式中：ri，rj分別為TM/ETM+/OLI第i波段和第j波段地表反射率，如在TM/ETM+影像NIR-Red特征空間中，i＝4，j＝3。在TM/ETM+/OLI二維光譜特征空間中，黑體正好位于坐標原點O，任何具有一定反射能力的物體越濕潤越接近O點，也就是說最接近O點的空間是水體或較濕潤的區(qū)域，|OE|距離的變化在一定程度上能夠區(qū)分水體和非水體并反映了土壤濕度的大小(圖2)。當(dāng)點E位于B點時，|OE|最小，土壤濕度最高；當(dāng)點E位于C點時，|OE|最大，土壤濕度最小。為讓SMMI(i，j)介于0～1之間，選擇|OE|/|OD|值作為土壤濕度表征指數(shù)，由于|OD|恒為因此SMMI(i，j)的計算方法如公式(1)所示。(2)S-SMMIGillies等指出NDVI的絕對值由于時相不一致而不同，為消除時相差異便于對比，提出了尺度化NDVI(scaledNDVI)的計算方法，即：S-NDVI=NDVI-NDVI0NDVIs-NDVI0---(2)]]>式中：NDVI指某一個像元所對應(yīng)的NDVI值；NDVI0指某一區(qū)域裸地所對應(yīng)的NDVI值；NDVIs指全植被覆蓋區(qū)域所對應(yīng)的NDVI值。本發(fā)明所使用案例區(qū)23期遙感影像在時相上不完全一致，為消除時相差異，提出了尺度化S-SMMI的計算方法，即：S-SMMI=SMMI-SMMI0SMMIs-SMMI0---(3)]]>式中：SMMI指某一個像元所對應(yīng)的SMMI值；SMMI0指飽和裸土所對應(yīng)的SMMI值；SMMIs指干燥裸土區(qū)域所對應(yīng)的SMMI值。借鑒Gillies等提出的估算NDVI0和NDVIs的方法，結(jié)合研究區(qū)實際，選取每期影像SMMI累積頻率置信度為2％時所對應(yīng)的SMMI值作為SMMI0的值，SMMI累積頻率置信度為98％時所對應(yīng)的SMMI值為SMMIs的值。在具體計算過程中，S-SMMI的值有三部分組成，即：S-SMMI=0SMMI<SMMI0SMMI-SMMI0SMMIs-SMMI0SMMI0<SMMI<SMMIs1SMMI>SMMIs---(4)]]>利用公式(4)計算得到研究區(qū)S-SMMI影像圖，S-SMMI值為零的部分即為水體像元。案例區(qū)精度驗證利用案例區(qū)——紅堿淖Landsat和HJ-CCD數(shù)據(jù)，利用構(gòu)建的SMMI，提取紅堿淖水體邊界和面積，并與常用的修正型歸一化差異水體指數(shù)(MNDWI)進行對比分析。結(jié)果表明：SMMI和MNDWI都能將紅堿淖邊界較準確、清晰地提取出來，但在提取紅堿淖湖區(qū)周圍部分水體時(如紅堿淖湖區(qū)上方和右下方水體的提取)，SMMI提取效果要優(yōu)于MNDWI(圖3)。利用2000年和2004年8月紅堿淖實測湖區(qū)面積數(shù)據(jù)對兩種水體提取方法進行精度驗證可得(表1)，SMMI提取水體面積精度要高于MNDWI。SMMI在提取2004-7-2日紅堿淖湖面面積誤差僅為1.32％，而MNDWI為2.07％；SMMI在提取2000-7-31日紅堿淖湖面面積誤差為11.59％，而MNDWI為12.85％，誤差較大，這可能是因為用于驗證的湖面數(shù)據(jù)獲取時間與文中遙感影像獲取時間差異較大?？傮w上，SMMI可以用來提取水體且效果要優(yōu)于MNDWI。表1紅堿淖水體提取精度分析以上所述，僅為本發(fā)明最佳實施方式，任何熟悉本
技術(shù)領(lǐng)域：
的技術(shù)人員在本發(fā)明披露的技術(shù)范圍內(nèi)，可顯而易見地得到的技術(shù)方案的簡單變化或等效替換均落入本發(fā)明的保護范圍內(nèi)。當(dāng)前第1頁1 2 3