基于彩色航空影像的水体提取与应用实现

陈香 袁景

摘 要：天津市第一次全国地理国情普查领导小组办公室综合考虑天津市在三维数字建模、城市水淹分析实际应用情况，编写了《天津市第一次全国地理国情普查实施方案》，方案中明确地形地貌是此次普查的重要内容之一。根据天然水体在彩色航空影像上的表现特征，利用每个像素颜色的差别选取水体，将影像做栅格化和转换SHP面的数据处理，从而提取水体的矢量范围线，再经过滤除与分割，水体矢量线可直接应用于数字影像匹配DEM精细化处理和地理国情普查地表水系要素覆盖。

关键词：水体提取 影像栅格化 DEM精细化处理 地理国情普查

中图分类号：P23 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2015）02（b）-0007-02

Based on the Color Aerial Images of Water Body Extraction

and Application Implementation

Chen Xiang Yuan Jing

（Tianjin Institute of Surveying and Mapping，Tianjin，300381，China）

Abstract：Tianjin First National Geographic circumstances leading group office in Tianjin in considering the three-dimensional digital modeling， urban flooding analysis of the actual application， the preparation of the“Tianjin First National Geographic situation Census plan”， the program clearly Terrain topography is an important part of the census.According to the features of natural water body on the color aerial images， using the difference of each pixel color to select water bodies， to process the image data of raster conversion and SHP conversion， so as to extract the vector range line of the water body， then through filtering and segmentation， water vector line can be directly applied to digital image matching DEM rmeticulous treatment and drainage elements coverage of geographic national condition survey.

Key Words：Water Body Extraction；Image to Raster Conversion；DEM Meticulous Treatment；Geographic National Condition Survey

遥感影像记载了地物对电磁波的反射信息及地物本身的热辐射信息。各种地物由于其结构、组成及理化性质的差异，导致其对电磁波的反射及本身的热辐射存在着差异。天然水体对0.4～2.5 μm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，在彩色遥感影像上表现为暗色调[1]。

航空影像分辨率高，纹理丰富，能提供精确的边缘信息，然而，不同水质、不同污染程度以及不同光照条件下的水体在可见光成像的航空影像上一般具有不同的颜色，即水体在可见光成像影像上的多义性给检测带来了困难[2]。

遥感影像的分类提取有基于影像像素层次的分类， 诸如：基于纹理特征的分类、模糊分类、神经网络分类、专家系统分类和基于知识的分类等方法；有基于影像分析软件eCongition的面向对象信息提取技术；有结合机载LiDAR数据与航空影像进行精细水体提取的方法。该文主要研究如何在RGB三波段的彩色航空影像提取水体，并将结果应用于数字高程模型（Digital Elevation Model， DEM）精细化处理，提高DEM制作生产效率。

1 水体提取

1.1 水体的提取方法

水体对近红外波段具有很强的吸收性，而植被和干土壤等其他非水体地物在这一波段反射率较强， 对于RGBN四波段的彩色航空影像中近红外波段而言，通过设定适当的阀值来区分水体与地物，能够自动提取水体准确范围。然而，对于多数的测绘单位而言，即便在航空摄影时的原始影像数据具有RGBN四个波段，由于受后期制作工艺和数据量的影响，往往仅利用RGB三个波段进行空三加密和正射影像图的制作。这种大比例尺航空影像成果具有分辨率高、边缘信息精确的特点，但是水体在复杂条件下可见光成像却具有多义性，这就导致目前基于彩色航空影像很难利用软件自动提取水体，而常规能够采用的提取方式主要有两种，一是恢复空三加密立体模型，在立体环境下采集获得水体三维矢量范围线，二是以航空影像成果为底图，在测量软件中手动跟踪获得水体二维矢量范围线，但是，这两种提取方式效率都较为低下，不适合大面积生产。如果采用大比例尺地形图，确实可以实现水体范围的快速提取，然而，地形图水崖线的现势性和时间节点却极大地制约了其后期应用。

1.2 水体半自动选取

水体在航空影像上的成像多义性给全自动提取带来了困难，而水体又具有在彩色遥感影像上表现为暗色调等特点，利用每个像素颜色的差别来半自动选取水体是比较现实可行，本文以最常用的魔棒工具选取水体为例，魔棒工具基本原理就是利用每个像素颜色的差别来创建选区，从而选取相似颜色区域，经常用在图像中颜色比较单一或接近时做抠图工具。彩色航空影像上水体的颜色相似程度以及与岸堤的颜色差异决定着在属性栏上输入容差值，容差越大选取的范围就多，反之容差小选取的范围就少。如果整个图像中所有水体颜色相似，与堤岸颜色差异相近，属性栏上的“连续”复选框不勾选，这样会对所有水体进行全部选取效率较高；反之，勾选属性栏上的“连续”复选框，不断更改容差值，对水体进行单个选取。

将影像背景色设置为白色（RGB三个通道均为255），删除选区内的水体，由于选取水体时设置了10至30的容差，因此需要重复1至3次删除操作，确保选区内尽可能全部为白色像素，将结果另存为灰度模式影像。

2 水体范围矢量化

2.1 影像栅格化处理

在ArcMap环境下，利用Spatial Analyst工具下栅格计算器对灰度影像进行栅格化处理，由于影像的水体表面可能存在水草、渔网以及曝光过度亮点等干扰信息，因此影像预处理后并不能将水体范围内完全处理成白色，这时需要合理设置栅格计算器地图代数表达式的阈值，尽可能的减少干扰信息对栅格影像计算结果的影响，如图1所示为不同阈值栅格影像对比（左侧阈值为245，右侧阈值为255）。

2.2 栅格影像转SHP面

利用ArcMap转换工具下的栅格影像转换为SHP面，将初步滤除干扰信息后的二值栅格影像转换为对应SHP面文件。为了进一步减少干扰信息对所提取矢量结果的影响，依据测区实际情况，定义最小水面并统计面积，以此面积作为阈值滤除面积小于该值的无效面，得到准确的水体矢量范围线。

3 DEM精细化处理

3.1 DEM定义

DEM是在一定范围内通过规则格网点描述地面高程信息的数据集，用于反映区域地貌形态的空间分布；是地理国情普查中基础数据成果的重要组成部分，由数字高程模型派生形成的坡度、坡向等数据是地形地貌统计分析的基础。

3.2 DEM的匹配与预处理

利用数字影像匹配技术进行DEM数据采集是目前最常用的方法。采用计算机集群技术和先进的海量遥感图像数据处理系统Pixel Grid完成，该系统可以通过多基线、多重匹配特征的全自动密集匹配DSM。然而，匹配完成后单模型DSM会存在边缘像素高程值异常、连续水体的部分区域可能落在模型边缘等情况，这些都会导致相邻模型拼接后DSM块出现明显的“切痕”和高程异常区域，因此，需要开发程序对全部单模型DSM进行边缘像素裁切处理；而对于模型边缘水体异常值，则需要参考影像底图和加密结合表，人工抠除异常值区域。

3.3 DEM精细化处理

自然水体表面多数是独立闭合的，但也有中间存在“孤岛”的情况，这时需要依托“孤岛”把水体面分割为一个个独立的闭合面，便于DEM精细化处理时保留“孤岛”而只处理水体表面。

在DEM编辑模块中导入水体SHP面，进入立体模式，为每一个独立SHP面读取水面高程，并将高程值赋予对应SHP面；在DEM编辑模式下采用批量置平操作，便可直接得到对水体进行DEM精细化处理的结果（如图2所示）。

4 结语

基于彩色航空影像水体提取方法的处理对象为普通的真彩色航空影像图，所使用软件均为常用的遥感影像处理软件和自主研发程序，便于在实际生产过程中广泛应用；所提取的水体矢量范围线与全自动匹配DSM具有相同时间节点，能够满足DEM精细化处理的精度要求，同时，也能提供地理国情普查地表水系覆盖要素数据。该方法在水体堤岸无植被遮挡或覆盖的情况下能够取得很好的效果，特别适用于大面积盐碱晾晒区、水产养殖区等区域的水体提取。

参考文献

[1] 张勇，吉雅.济南市遥感影像的水体信息提取方法研究[J].全球定位系统，2011（6）：54-57.

[2] 张永军，吴磊，林立文，等.基于LiDAR数据和航空影像的水体自动提取[J].武汉大学学报：信息科学版，2010， 35（8）：936-940.

[3] 杜云艳，周成虎.水体的遥感信息自动提取方法[J].遥感学报，2007，32（8）： 663-666.

[4] 曾举，李向新，王涛.水体的遥感信息自动提取方法[J].江西科学，2011，29（2）： 263-266.

[5] 吴赛，张秋文.基于MODIS遥感数据的水体提取方法及模型研究[J].计算机与数字工程，2005，33（7）：1-4.

[6] 李小曼，王刚，田杰.TM影像中水体提取方法的研究[J].西南农业大学学报， 2006，28（4）：580-582.