基于谱间和空间特征的ETM+影像水体提取与分类研究

维普资讯 http://www.cqvip.com Ｑ：　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ　Ｈｅｒａｌｄ　工程技术　基于谱间和空间特征的Ｅ　Ｔ　Ｍ＋影像水体提取与分类研究　丁涛’　刘艳　（１新疆生产建设兵团林业调查规划设计院　乌鲁木齐８３００１　３　２中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所　乌鲁木齐８３０００２）　摘要：利用单波段阚值法很难有效地从ＩＣ＇ｒＭ＋中提取水体。经研究，利用波段运算得到的特征波段ＮＤＷＩ能有效地排除水体提取过程　中山体、云阴影的干扰。此外，由于不同类型的水体其面积　周长　形状等几何特征各具特点，因此，基于水体共同特征信息的差异　性构建的形状指数能够对提取的水体进行分类，结果比较满意。　关键字：水体　Ｉｃ．ｒＭ＋影像　光谱特征　Ｎ１）Ｗｌ　空间特征　分类　中图分类号：０４　３３　文献标识码：Ａ　文章编号：１　６７４—０９８Ｘ（２００８）０４（ａ）一００５８－０ｌ　地表水体是重要的自然资源。利用短周　２．３山体阴影的去除　期大面积覆盖的ＥＴＭ＋影像可经济、快速而　为了将所提水体中的【¨体和云阴影去　４结论　准确地测量水域面积，从而有效监测水域的动　掉，对水体及阴影再采样，查看ＥＴＭ｝．波段　由于山体、云阴影的影响，单一波段　态变化。依靠目视判读很容易从ＥＴＭ｝近红　卜的灰度值。由丁ＥＴＭ＋各个波段上水体　阀值法不能将Ｅ　Ｔ　Ｍ＋上的水体信息有效地　外波段影像上识别水体。但是，限于肉眼的　及ｌｊ月影灰度值大小涨幅不定，根据单波段记　提取出来，根据水体的光谱特征，通过分析　分辨力和成图过程中不可避免的误荸，水体识　录的灰度值很难将水体和阴影进行区分，因　水体在ＥＴＭ斗影像一Ｅ的光谱特征及其与植　别和面积测量精度受到很大影响。遥感影像　此，对高反射波段２及低反射波段５按照　被、陆地等其他环境因子在）ｌ（：谱信息、上的　计算机自动分类应用中，由丁现有分类软件无　ＮＤＷＩ：（ＴＭ２　ＴＭ５）／（ＴＭ２＋ＴＭ５）Ｉ３１进行波　差异，利用波段运算得到的特征波段Ｎ　Ｄ　法有效地排除阴影等囚素的干扰，因而山区水　段运算，其值范围为ｌ　ｌ，ｌ】，水体ＮＤｗＩ值介　ｗ　Ｉ能有效地去除水体提取过程中山体及　体的识别精度很低。本文针对这一问题，通　丁山体和云阴影ＮＤｗＩ值之间，经实验，剔　云阴影产生的干扰。此外，由于不同类型　过对水体遥感信息机理的分析，建　水体提取　除ＮＤＷ＞０．７或ＮＤＷＩ＜０．１的像元即可进　的水体其面积、周长、形状等几何特征各　模型，该模型不仅可用丁平原地区ＥＴＭ＋影　一步提取出ＥＴＭ＋上的水体。　具特点，因此，利用水体的空同特征信息构　像中水体的提取，同时，还适用于Ｌ¨区影像中　建形状指数实现了对提取水体的分类。　水体的提取　３基于空间特征的ＥＴＭ＋影像水体分类　３　１水体空间特征分析　参考文献　１试验区及其数据　遥感影像处理中可利用的影像特征包　【ｌ】周成虎，骆剑承，杨晓梅等．遥感影像地　以阿克苏市周边地区为试验区，试验　括光谱特性、李间特征、极化特征和时间　学理解与分析［Ｍ】．科学出版｛土，　区内存在高山、积雪、耕地、水席以及从　特征。其中，李　特征中物体的形状是其固　【２】徐涵秋．利用改进的归一化差异水体指　水库中流出的河流等地貌类型。数据为　有的属性Ｉ　。由水体的栅格数据可见水体　数（ＭＮＤＷＩ）提取水体信息的研究【Ｊ】．遥　２０００年９月ｌ　３号的ＥＴＭ＋影像，其景号为　形状特征丰要表现为湖泊、水库、池塘、鱼　感学报．２００５，９（５）：５８９—５９５．　ｌ　４７／３ｌ，影像做了几何校正。　塘及大的河流呈面状，而小的河流为曲线。　【３】徐涵秋．基于谱间特征和归一化指数分　对面状水体　苦，小同类型的水体其形状又　析的城市建筑用地信息提取．地理研　２基于谱间特征的Ｅ　＋影像上水体的提取　各不一致。湖泊边界一般较平坦光滑，河流　究．２００５，２４（２）：３ｌ２—３ｌ４　２．１地物光谱特征分析　呈弯曲长条状，池塘形状较圆滑，近似椭圆，　［４】都金康，黄永胜，冯学智．ＳＰ０Ｔ卫星影像　地物光谱特征分析是遥感数据分析和　小水库形状也较圆滑，但边界有一部分呈直　’的水体提取方法及分类研究．遥感学　解译的基础…。由地物光谱仪采集到的反　线，大水席由于受地形影响，其边界呈山体　报．２００ｌ，５（３）：２ｌ４—２ｌ８．　射光谱数据（见图１）７５０～ｌ　３５０ｎｍ范围　等高线形状，而鱼塘则呈规则的四边形。同　水体与植被、土壤的反射特征仔在明显差　时，湖泊、河塘与河流的面积、周长具有很　异。反映在影像Ｊ：水体旱现　暗色　，ｊ－　人的区别，湖　面积较大，河塘面积次之，最　壤、植被相对较亮［２　Ｉ。由于逅感影像　地　小为河流。湖泊、面状河流周长较长，而小　物光谱特征异常复杂，水体易与其它地物　水库，池塘、鱼塘等周长较短。从形状特征　混淆，仅利用单波段信息提取水体是不够　出发定义如下形状指数　Ｉ　的。因此，找出水体　不同波段Ｍ的关系　Ｋ１＝Ｓｑｒｔ（Ａ）／Ｐ　（ｂ）　并选用合适的波段，可以提高水体检测的　Ｋ２＝Ｐ／（４ｒ￣Ａ）　精度。　式中：　ｆ（　ｌ、２）。为形状指数，Ａ为面积，Ｐ　２　２水体、阴影提取　为周长。一般情况下，形状越不规则，其形　利用ＥＲＤＡＳ的Ｐ　ｒｏｆｉｌｅ　ＴＯＯｌ采集　状指数越小。因此，河流的形状指数较湖　ＥＴＭ＋影像上通道ｌ、２、３、４、５、７　典　泊、水库、池塘要小。　型地物光谱特征，发现通道５（１　５　５　０　３．２水体分类技术实现　ｌ　７　５　０ｎｍ）记录水体、山体阴影、云阴影及　首先，调用ＥＲＤＡＳ软件Ｖｅｃｔｏｒ模块的　积雪的灰度值明最低于其它地物。同时，　Ｒａｓｔｅｒ　ｔｏ　Ｖｅｃｔｏｒ功能将水体栅格数据转　（Ｃ）　（ｄ）　直方图中水体、阴影、积雩及其它地物各　换为矢量数据（Ａｒｃ　Ｃｏｖｅｒａｇｅ格式，该数据　图ｌ（ａ）为Ｋ　判别湖泊；（ｂ）为　划别湖　具峰值，且中间有一过渡区。为了避免浅　包含面积、周长等属性数据）。其次，调用　泊；（Ｃ）为（ａ）图虚框放大图；（ｄ）为实验区　水水体的漏提，闽值设定在非水体起点，其　Ｔａｂ１ｅ　Ｔ００１功能对矢量数据的属性信息　ＴＭ影像４，３，１波段假彩色合成图　灰度值为３　０。同时，由于积雪　通道ｌ　（ｉｎｆｏ）进行编辑，添加属性信启．Ｋｌ，Ｋｌ。然　（４５０～５２０ｎｍ）卜具有很高的灰度值，因此，　后，将欠量数据导入ＭａｐＩｎｆｏ软件（Ｔａｂ表）中　对通道ｌ、５设定合适闽俺就可将水体、各　进行水体分类运算，分类结果如下：　种阴影提取出来，具体实现利用ＥＲＤＡＳ的　通过比较分析形状指数　、　，，　将　Ｍｏｄｅｌｅｒ完成。将提取水体、阴影叠置在合　部分曲线河流分类为湖泊，而　，将全部的湖　成图　中发现水体、山体阴影和云阴影全部　泊分类正确，因此　比较适合实验区域的水　提出　体分类　５８　科技创新导报Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ　Ｈｅｒａｌｄ