基于ONDWI水体指数的鄱阳湖水域信息提取

丁占峰，李大军(东华理工大学测绘工程学院，江西南昌330013)

准确提取湖泊水体信息是水资源保护、生态环境维护和水生动植物繁衍生息的保障，也是水体检测和评估的主要手段。利用Landsat系列遥感卫星影像进行水体信息的提取，近年来国内外学者进行了较为深入的研究。Mcfeeters提出了归一化差异水体指数NDWI(Normalized Difference Water Index)［1］，该方法是利用可见光和近红外的强烈反差组成的NDWI来突出水体的信息。闫霈等提出了增强型水体指数EWI(Enhanced Water Index)［2］，该指数在形状指数去噪的基础上，利用GIS技术消除背景噪音，达到了更好的水体提取效果。都金康等运用在各节点设置不同的分类器的决策树分类方法，有效地提取了山区中的水体［3］。程晨等利用图像的缨帽变换和新的波段组合DW=EWI×(b2+b3)/(b4+b5)建立了提取水体的决策树模型［4］。徐涵秋提出了改进的归一化差异水体指数MNDWI(Modified NDWI)，有效地提取了城镇范围内的水体［5］。肖艳芳等利用TM波段1和波段7归一化的比值(Band1－Band7)/(Band1+Band7)进行水体的提取［6］。李小曼等利用TM2+TM3 ＞ TM4+TM5的谱间关系提取水体［7］。

以上方法在应用和科研领域得到了广泛的应用，但也存在一些不足，例如提取水体信息中包含居民地、阴影、冰雪、湿地、提取的水体边界模糊等。笔者以鄱阳湖地区为例，通过分析不同地物在OLI各个波段的反射特点，提出了一种新的波段组合的水体提取方法(NDB－NIR)/(NDB+NIR)，暂命名为ONDWI(Override NDWI)，经过试验分析表明此方法除了可以与NDWI一样提取水体外，还可以较NDWI更好地区分水体边界。

1 水体提取原理及水体指数的建立

1.1 水体提取原理 天然水体对电磁波的吸收明显高于绝大多数其他地物，因而水体的总辐射水平低于其他地物。在可见光波段0.5 μm之前，水的吸收很少，反射率较低，其中，水面反射率5%左右，并随着太阳高度角的变化呈3%～10%不等的变化。水体对入射光具有强吸收性，在大部分传感器的波长范围内都呈现较弱的发射率，具有随波长的增加而进一步减弱的趋势。清澈水体的遥感信息模型根据其反射率可以近似表示为:蓝光＞绿光＞红光＞近红外＞短波红外。在红外波段，水体吸收的能量高于可见光波段，所以水体在近红外及中红外波段的反射能量很少，而植被、土壤在这2个波段内的吸收能量较小，且有较高的反射特性，这使得水体在这2个波段上与植被和土壤有明显的区别。

1.2 水体指数的建立 水体指数的构建是根据波段组合的归一化处理原理而提出的。根据波段比值法原理，将水体发射强的波段和反射弱的波段分别作为分子和分母。通过比值运算进一步扩大二者的差距，使目标地物在影像上得到亮度值得增强，而背景地物又受到普遍的抑制。比值型指数通常会作归一化处理，使其取值范围统一到［－1，1］区间。这类指数最著名的当属广为使用的归一化差异植被指数NDVI了，受其启发而生成的各种归一化差异型指数也应运而生［5］。例如Mcfeeters的归一化差异水体指数(Normalized Difference Water Index)［1］，徐涵秋的改进的归一化差异水体指数(MNDWI)［5］等。这些方法都在水体提取方面得到了广泛的应用，然而也存在不足之处。

归一化差异水体指数是利用绿波段和近红外波段的差异来达到提取水体的目的，其运算公式如下:

NDWI能很好地抑制植被信息，但土壤/建筑物的抑制效果不理想，见图1。

改进的归一化差异水体指数是利用近红外波段和中红外波段的差异来达到提取水体的目的，其运算公式为:

MNDWI弥补了NDWI的缺陷，但是在含水量大的土壤方面的区分不理想，见图2。

在分析以上方法的基础上，该研究提出了ONDWI水体指数，计算公式为:

式中，NDB即New Deep Blue波段，此波段是Landsat 8新增波段，在Landsat 8中序号为1。

由于Landsat8的NDB波段是新增的波段，而且它主要是监测近海岸水体和气溶胶，故该研究提出利用Landsat8的NDB波段和NIR波段组合来提取鄱阳湖水域。

2 实验分析

笔者选取的研究区域为鄱阳湖生态经济区，鄱阳湖为我国第一大淡水湖，位于江西省北部，长江中下游南岸。

Landsat 8陆地卫星是美国2013年2月12日在美国空军基地发射的卫星，Landsat 8主要携带2个主要荷载:运行陆地成像仪(Operational Land Imager，OLI)和热红外传感器(Thermal Infrared Sensor，TIRS)。选用OLI影像作为此次试验数据，Landsat8 OLI相比Landsat7 ETM+在波段范围上有了调整。Landsat 8系列卫星新增了一个深蓝(New Deep Blue，NDB)波段，该波段主要用来监测近海岸水体和气溶胶。

鄱阳湖区湖口的湖水及背景地物城镇和植被的波谱曲线如图3所示，其具体波谱值见表1。

表1 鄱阳湖区水体、背景地物建筑和植被的亮度值和PYHMNDWI

由图3可以看出，水体的亮度值在OLI影像NIR波段上与背景地物城镇和植被有最大的差异，而这个波段范围内的水体亮度值也是最小，所以利用这种波谱特性，选择一定的波段组合方式，可以有效的将水体和背景地物区分开来。经过多次试验，该研究选择波段组合(NDB－NIR)/(NDB+NIR)进行归一化处理来提取水体信息，在ENVI中，利用BandMath工具对波段组合(NDB－NIR)/(NDB+NIR)进行归一化处理得到了归一化处理影像，见图4(c)。由于水体的灰度值近似于正态分布，根据统计学原理，正态分布N(μ，σ^2)概率分布如下式:

所以这里对归一化后的水体灰度求得水体灰度均值为0.248 3，水体灰度标准差为 0.024 9。

由表(4)～(6)可知，选取3倍的标准差作为水体提取的阈值对于水体的提取概率理论上能达到99.73%，所以这里选取3倍的标准差做为水体的限值。根据式(3)计算得到水体的阈值范围为0.17 ～0.32，然后以 0.17 作为下限，0.32 作为上限对归一化的水体影像进行二值化处理，如图4d;用NDWI指数法做同样的处理得到的二值化影像，如图4e;然后利用真彩色影像(图4a)结合假彩色影像(图4b)进行人工判读得到的矢量化水体边界，如图4f;然后利用ONDWI提取出的水体面积和NDWI提取的水体面积与已知的水体面积进行比较得到水体提取率:NDWI方法的水体提取率为93.44%;ONDWI方法的水体提取率为94.39%。可见，ONDWI方法的水体提取率要高于NDWI方法。

3 结论

该研究针对湖口区域水系与背景地物的反射特征，提出了水体指数ONDWI，ONDWI除了可以与NDWI和MNDWI一样提取植被区域的水体外，还能有效地解决水体与含水量比较大的土壤区分问题。NDWI在湖岸水体浑浊、水体可见度不高的区域水体提取效果不佳，MNDWI在含水量大的土壤区域提取效果不好，而新方法ONDWI则可以很好弥补这2个缺点，大大提高了水体提取的精度。

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

［2］闫霈，张友静，张元.利用增强型水体指数(EWI)和GIS去噪音技术提取半干旱地区水系信息的研究［J］.遥感应用，2007，94(6):62 －67.

［3］都金康，黄永胜，冯学智，等.SPOT卫星影像的水体提取方法及分类研究［J］.遥感学报，2001，5(3):214 －219.

［4］程晨，韦玉春，牛志春.基于ETM+图像和决策树的水体信息提取［J］.遥感信息，2012，27(6):49 －56.

［5］徐涵秋.利用改进的归一化差异水体指数(MNDWI)提取水体信息的研究［J］.遥感学报，2005，9(5):589 －595.

［6］肖艳芳，赵文吉，朱琳.利用TM影像Band1与Band7提取水体信息［J］.测绘科学，2010，35(5):226 －227.

［7］李小曼，王刚，田杰.TM影像中水体提取方法研究［J］.西南农业大学学报:自然科学版，2006，28(4):580－582.