基于面向对象的河道信息提取及其季节性变化分析

汤旭光，王宗明，刘殿伟，董张玉

(1.中国科学院东北地理与农业生态研究所，长春 130102;2.黄河水利委员会信息中心，郑州 450004)

0 引言

在自然或人为因素影响下河道常常会发生较大的变化，但是基于常规观测方法却很难及时、有效、全面、宏观地把握其动态。而遥感技术在大尺度调查与监测方面具备不可替代的优势，可以用来弥补常规监测方法的不足，在研究河道变化规律方面具有特殊的作用[1－2]。黄河下游河道宽浅散乱，多沙洲边滩，受中上游来水量影响，主流摆动频繁，流势多变，如不加以重视，常造成险情[3－4]。当前，基于遥感技术的河道变迁研究大多以一定时期内多期遥感数据为研究对象，结合河道参数探讨格局演变及驱动力[2，5－6]，而对于年内季节性变化特征涉及较少。

本文以黄河下游花园口段为例，采用面向对象的分类方法提取河道信息，同时考虑河道的季节性变化特征，研究遥感技术在监测河道年内季节性特征变化规律的有效性，以期为防洪减灾提供技术支持。

1 研究方法

1.1 数据选择及处理

1.1.1 数据选择

采用的遥感图像为ETM+数据，影像轨道号为124/36。由于要在河道信息遥感提取的基础上进行季节性变化规律分析，考虑图像的可获取性、成像质量及云覆盖状况，分别选取了2002年冬季(1月5日)、春季(3月26日)、夏季(8月1日)与秋季(11月5日)4个时期的遥感图像。

1.1.2 数据处理方法

为了提高河道信息提取的精度，本文将主成分分析(PCA)与小波变换相结合对图像进行融合，具体流程如图1所示。

图1 基于PCA与小波变换相结合的遥感图像融合方法Fig.1 Fusion method of remote sensing images based on PCA and wavelet transformation

首先，将低空间分辨率的多光谱数据进行PCA变换;然后，利用小波变换模块对第一主成分及全色波段分解，获取高频和低频信息;最后，利用局部算法对相应的高频、低频信息分别进行融合处理，并采用小波逆变换得到新的第一主成分，再与其他主成分进行PCA逆变换获取高空间分辨率的多光谱图像。

1.2 面向对象的河道信息提取方法

基于遥感图像提取水体信息已成为水资源调查及水灾害预警监测重要的手段。传统的水体信息提取都是基于像素的方法，提取结果往往造成“椒盐现象”和图斑破碎[7]。而面向对象的分类方法是一种智能化自动影像分析方法，其处理对象是由若干像素组成的目标对象。eCognition软件采用多尺度分割方法生成图像对象，提高了分类信息的信噪比，并且面向对象的分类技术还包含了许多可用于分类的其他特征(如形状、纹理及相互关系等)，同时考虑将基于先验知识的监督分类与人工修改相结合，比传统基于像素的图像分类方法解译精度更高[8－9]。当前，基于遥感影像提取水体信息的方法主要有水体指数法、阈值法、色度法、多波段谱间关系法、决策树法以及依据形状指数对水体进行自动判别归类等[10－12]。

本研究结合黄河下游河道泥沙含量较高的特点，在eCognition面向对象分类的特征参数选择中，选取光谱相关系数法，即

式中:xi和yj为2个波段图像的像元亮度值(i，j=1，2，…，n);n为波段数。光谱相关系数的取值范围在[－1，1]之间。采用相关系数衡量相似度时，相似度越大，表示相关程度越好。

2 结果分析

首先在遥感数据预处理的基础上，采用PCA与小波变换相结合的方法对数据进行融合处理，从而获取高分辨率的遥感图像;然后利用面向对象的eCognition软件对图像进行分割，从而获取目标对象，经过不断调试确定最适分割尺度为10，紧凑度与光谱度均为0.5;而后再依据选择的特征参数，不断调整相关系数的阈值来提取河道信息;最后利用人工判别方式对河道水面提取结果进行修正，获得黄河下游花园口段4个季节河道数据，如图2所示。

图2 基于面向对象的河道信息提取结果Fig.2 Extraction results of the riverway information based on the object－oriented method

从图2可以看出，基于面向对象的河道信息提取结果能够清楚分辨河道中诸如心洲、细小河流等信息，该方法简单易行。

对比提取的同一河段4个季节的河道数据，不难看出黄河下游河道的年内变化比较剧烈。本文共选取了河面面积、平均河面宽度、心洲面积以及心洲数4个指标进行分析说明，如表1所示。

表1 河道年内季节性变化特征Tab.1 Seasonal variation characteristics of riverbed

从冬季到春季，受冰雪融化及中上游来水量增加影响，河面面积与平均河面宽都显著增大;而后受夏季集中降雨量的影响，河面面积与平均河面宽度都达到最大;秋季进入相对枯水季节，河面面积与平均宽度显著减少，但也明显高于冬季。而心洲面积及其数量呈现相反的变化趋势，从冬季到春季，随着水量的增多，较低处的心洲逐渐被水面淹没，尤其是夏季河流的心洲面积及其数量均达到了最低点;秋季随着水量的减少，二者均有很大程度的反弹，心洲面积及数量再次恢复较大状态。通过分析黄河下游河道年内的空间格局季节性变化特征，可以为堤坝等防洪减灾设施建设提供依据。

3 结论

1)本文采用PCA与小波变换相结合的方法，对研究区的遥感图像进行融合处理，在不丢失空间纹理信息的同时又提高了遥感数据的空间分辨率，可为河道遥感信息研究提供良好的图像基础。

2)通过选择合适的分割尺度与特征参数阈值，利用面向对象的分类方法能够准确可靠地提取研究区4个季节的河道信息(包括心洲及细小河流等)。

3)在遥感提取河道信息的基础上，分析黄河下游河段年内空间格局的季节性变化特征，可以为堤坝防洪设施建设提供依据。

综上所述，利用遥感方法结合GIS空间分析功能可以直观准确地监测黄河下游河道变化，整体性强，可提高分析河道演变的质量，并且节省人力物力，是一种高效的手段，具有一定的实践意义。

本研究的不足之处是仅借助历史遥感数据提取河道信息并进行季节性变化规律分析，缺乏实地验证的数据。今后将结合水文资料及实际勘测数据对黄河下游河道特征及其变化规律进一步研究。

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