TM遥感影像的最佳波段研究——以甘肃敦煌阳关国家级自然保护区为例

吴翠霞，谢建平，赵庭伟，刘兴文

（甘肃敦煌阳关国家级自然保护区管理局，甘肃　敦煌　736200）

TM遥感影像的最佳波段研究——以甘肃敦煌阳关国家级自然保护区为例

吴翠霞，谢建平，赵庭伟，刘兴文

（甘肃敦煌阳关国家级自然保护区管理局，甘肃敦煌736200）

选择甘肃敦煌阳关国家级自然保护区TM遥感影像为试验数据，采用最佳指数因子方法（OIF）并结合试验区地物光谱特征进行TM影像最佳波段选取的研究。结果表明：TM125波段组合为甘肃敦煌阳关国家级自然保护区TM影像的最佳波段组合，三个波段包含了较大的数据量，波段与波段之间的相关性较小，其合成的彩色影像易于目视解译，为保护区开展工作奠定了基础。

阳关；自然保护区；TM；OIF

1　概述

遥感，从广义来说泛指各种非接触、远距离探测物体的技术。狭义的遥感是指电磁波遥感，即从远距离、高空以至外层空间的平台上，利用可见光、红外、微波等探测仪器，通过摄影扫描、信息感应、传输和处理等技术过程，识别地面物体的性质和运动状态的现代化技术系统［1］。遥感的采集数据快、探测范围广、能动态反映地面事物的变化等特点，在提取地物信息中应用比较广泛。多光谱分辨率遥感，是利用具有两个以上波谱通道的传感器对地物进行同步成像的一种遥感技术，它将物体反射辐射的电磁波信息分成若干波谱段进行和记录。

自然保护区是对有代表性的自然生态系统、珍稀濒危动植物物种的天然集中分布区、有特殊意义的自然遗迹等保护对象所在的陆地、陆地水体或者海域，依法划定一定面积予以特殊保护和管理的区域［2］。甘肃敦煌阳关自然保护区位于甘肃省河西走廊最西端的敦煌市南湖乡境内，是由1994年7月4日经甘肃省人民政府批准建立的原敦煌南湖湿地及候鸟省级自然保护区扩建而成的自然保护区。敦煌南湖湿地及候鸟省级自然保护区于1994年7月4日经甘肃省人民政府批准建立的省级自然保护区，隶属甘肃省环保局领导，敦煌市环保局统一管理。保护区现更名为甘肃敦煌阳关国家级自然保护区，保护区总面积88177.71hm2，其中，核心区面积27321.96hm2。保护区内常年和季节性湿地面积共约15353.04hm2，约占总面积的17.41%。保护区内陆泉水河流地质成因极为独特、湿地生态系统是极端干旱荒漠区典型的地下水浅出型湿地。保护区地理位置独特，区内自然环境错综复杂、景观各异，大小泉水沟河遍布，由众多泉水溢出形成的泉水河流、沼泽和湖泊与干旱荒漠生态系统镶嵌分布，植被类型多样，是十分独特的。该湿地在维护生态系统的稳定性、维系生物多样性功能及在经济、社会、科学研究等方面都具有重要作用［3］。

2　数据来源与介绍

2.1数据来源

本文选用的实验数据主要分遥感数据和矢量数据两类。遥感数据来源于地理空间数据云网站下载的landsat5陆地卫星TM数据，地面分辨率为30m× 30m，获取时间为2011年7月28日，条带号为132/ 37，云量为2.74，行列号为7061×7941。矢量数据主要为阳关保护区功能区划图。

2.2TM遥感数据及常见波段组合原则

2.2.1TM影像的波谱范围及影像特征［4］

TM影像指美国陆地卫星4～5号专题制图仪（thematic mapper）所获取的多波段扫描影像。它包含七个波段：TM1～7，其中，TM6属于热红外区，由于其空间分辨率低，一般多用于岩石识别和地质探矿等方面。TM7波段是中红外波段，为地质学家追加波段，处于水的强吸收带，水体呈黑色，用来区分主要岩石类型，岩石的热蚀度，探测与交代岩石有关的粘土矿物。而本文中的研究无关，所以本文中不考虑TM6和TM7波段。

TM1为0.45～0.52um为蓝波段，该波段位于水体衰减位于水体衰减系数最小的部位，对水体的穿透力最大，用于判别水深，研究浅海水下地形、水体浑浊度等，进行水系及浅海水域制图；

TM2为0.52～0.60um为绿波段，该波段位于绿色植物的反射峰附近，对健康茂盛植物反射敏感，可以识别植物类别和评价植物生产力，对水体具有一定的穿透力，可反应水下地形、沙洲、沿岸沙坝等特征；

TM3为0.63～0.69um为红波段，该波段位于叶绿素的主要吸收带，可用于区分植物类型、覆盖度、判别植物生长状况等，此外该波段对裸露地表、植被、岩性、地层、构造、地貌、水文等特征均可提取丰富的植物信息；

TM4为0.76～0.90um，为近红外波段，该波段位于植物的高反射区，反映了大量的植物信息，多用与植物的识别、分类，同时它也位于水体的强吸收区，用于购汇水体边界，识别与水体有关的地质构造、地貌等；

TM5为1.55～1.75um，短波红外波段，该波段位于两个水体吸收带之间，对植物和土壤水分含量敏感，从而提高了区分作物的能力，信息量大，应用率较高。TM7为2.08～2.35um，为中红外波段，是专为地质调查追加的波段；

2.2.1TM组合原则及常见的波段组合

Tm波段最佳组合的原则有三点［5］：（1）所选的波段信息量要大；（2）波段间的相关性要小；（3）波段组合对所研究地物类型的光谱差异要大［5］。常见的波段组合有：

541：某开发区砂石矿遥感调查是通过对陆地卫星TM最佳波段组fefee7合的选择（TM5、TM4、TM1）以及航空、航天多种遥感资料的解译分析进行的，在初步解译查明调查区第四系地貌。

543：城镇和农村土地利用的区分，陆地/水体边界的确定。

432：红外假色。在植被、农作物、土地利用和湿地分析的遥感方面，这是最常用的波段组合。提供中等的空间分辨率。在这种组合中，所有的植被都显示为红色。

453：用于土壤湿度和植被状况的分析，也很好的用于内陆水体和陆地/水体边界的确定，可突出水体、城市、山区、线性特征。

3　计算方法

通过遥感软件---ENVI的裁剪工具，利用阳关保护区功能区划图，得到阳关保护区单波段遥感影像，进而对单波段相关信息进行统计和计算，得到阳关保护区TM数据的最优波段组合。

3.1标准差

标准差（si）也称为均方差，一般在概率统计中用来作为统计分布程度的测量，它是各数据偏离平均数的距离的平均数，是离均差平方和平均后的方根［6］。见公式（1）：

式中：S为i波段的标准差；x0为图像第i波段像元值的平均值；xn为第i波段的对应的像元值；n为像元总个数。

3.2协方差

协方差（Sxi2）是建立在方差分析和回归分析基础之上的一种统计分析方法［7］。计算公式如下：

式中：i、j为波段数，xik为第i波段的第k个像元光谱灰度值；x0为第i波段的光谱灰度均值；yik为第j波段的光谱灰度均值；k=1，2，3…，n，n为实验区的像元数。

3.3相关系数

相关系数（Rij）是一种非确定性的关系，是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反应两变量之间相关程度，着重研究线性的单相关系数。计算公式如下：

式中，Rij为波段的相关系数；Si和Sj分别为图像i与j波段之间的标准差；Sxi2为第i波段与第j波段的协方差。

3.4最佳指数法

由美国查维茨提出的最佳指数法 （简称OIF），综合考虑了单波段图像的信息量及各波段间的相关性，更接近于波段选择的原则，且计算简单、易于实现，在遥感处理的最佳波段选取中得到广泛应用。其原理是波段组合的信息量与波段间的相关系数成反比，与波段本身的标准差成正比，最大OIF指数对应的波段组合即为最佳波段组合。OIF指数的计算公式如下［8］：

其中，Si为i波段的标准差，Rij是i波段与j波段之间的相关系数。

4　阳关保护区TM遥感影像最优波段选择

由于Band6为热红外波段，该波段对地物热量辐射敏感，分辨率相对较低，一般不用于土地覆盖信息的分类，而是主要用于探测地热，区分作物与森林、水体、岩石等地表特征。Band7为短波红外波段，波长比band5大，是专为地质调查追加的波段，该波段对岩石、特定矿物反映敏感，用于区分主要岩石类型、岩石水热蚀变，探测与交代岩石有关的粘土矿物等。这两个波段一般不参与土地利用分类、彩色合成等，故本文中仅使用band1-5这五个波段进行波段合成研究。

4.1单波段统计

利用ENVI4.8软件直接可以得出阳关保护区遥感数据各波段的统计值，包括最大值、最小值、均值和标准差，见表1。

表1　阳关保护区TM遥感数据单波段统计特征值统计表

通过对五个波段进行合成，并进行统计计算，可以得出阳关保护区TM遥感数据五个波段的协方差，见表2。

表2　阳关保护区TM遥感数据波段间协方差统计表

统计计算得到相关系数见表3.

表3　阳关保护区TM遥感数据波段间相关系数统计表

4.2波段组合相关系数计算与统计

阳关保护区TM遥感数据波段组合OIF统计结果，见表4。

表4　阳关保护区TM遥感数据波段组合OIF统计表

5　结果分析

阳关保护区TM影像最优波段选择研究结果表明，TM135波段组合OIF指数最高，TM125波段组合次之，TM145位居第三。根据波段间的相关系数要尽可能的小的原则，选择TM125波段为阳关保护区TM影像最优波段组合。

本文的研究计算的到了阳关保护区的遥感影像最优波段组合，但是也存在波段间的相关系数比较大的问题，在以后的研究中，会继续探讨。

［1］ 刘扬，王琳.遥感的应用与发展趋势［J］.科技传播，2012（6）：209-210.

［2］ 孙佑海，陈少云：制定《自然保护区法》的论证［J］.环境保护，2002.（4）.

［3］ 甘肃省林业调查规划院.甘肃敦煌阳关自然保护区总体规划（2010-2019）［Z］.2010.

［4］ 徐磊，侯立春，杨强.利用TM影像提取土地利用、覆被信息的最佳波段研究［J］.湖北大学学报（自然科学版），2011，33（1）：119-122.

［5］ 姜小光，王长耀，王成.成像光谱数据的光谱信息特点及最佳波段选择［J］.干旱地理，2000，21（3）：214-220.

［6］ 王琴，陈蜜.基于信息量的ALI影像最佳波段选择及融合研究［J］，资源开发与市场，2014：1027-1030

［7］ ETM+多光谱遥感影像彩色合成最佳波段选择研究—以顺德区土地遥感图制作为例

［8］ 罗音，舒宁．基于信息量确定遥感图像主要波段的方法［J］．城市勘测，2002，（4）：28-32．

［9］ 郭雷，常威威，付朝阳．高光谱图像融合最佳波段选择方法［J］．宇航学报，2011：374-379．

［10］周丽雅．遥感影像融合及质量评价研究［D］．解放军信息工程大学

p208.2