张林鹏 于婉 张子莺 程港桠 侯琰珍 程启先
摘要:水体提取是为开展水环境管理工作提供支持。本研究以淮河流域南湾湖水库为例,运用MNDWI、LSMM、K-T变换的3种提取方法分别进行淮河流域面状水体提取,并结合监督分类进行比较研究。研究结论:(1)MNDWI和LSMM的水体面积偏大且精度不高,并受阈值计算或端元选择影响其精度;(2)K-T变换较适宜用于面状水体提取中,其水体提取效率和精度较高;(3)应当综合考虑多方面因素,选取适当方式来提高水体提取精度,为后续工作开展做好准备。
关键词:面状水体提取;MNDWI;LSMM;K-T变换;比较研究;淮河流域
中图分类号:X87 文献标识码:A 文章编号:2095-672X(2020)10-0-03
DOI:10.16647/j.cnki.cn15-1369/X.2020.10.080
Abstract:Water extraction provides support for water environment management. Taking Nanwan lake reservoir of Huaihe River Basin as an example, 3 extraction methods of MNDWI, LSMM, K-T transformation were used to extract surface water body of Huaihe River Basin, and a comparative study was carried out in combination with supervised classification. Research conclusions:(1)MNDWI and LSMM have large water area and low precision, and their precision is affected by threshold calculation or end element selection;(2)K-T transformation is more suitable for surface water extraction, and its water extraction efficiency and precision are higher; (3)Various factors should be considered comprehensively, and appropriate ways should be selected to improve the water extraction precision, so as to prepare for the follow-up work.
Key words:Surface water extraction;MNDWI;LSMM;K-T transformation;Comparative study;Huaihe River Basin
水體提取是开展水生态保护与水污染治理工作的重要前提和必要基础[1]。自然水体依据其形态差异能够分为点状、带状和面状水体,其中在面状水体的提取工作常存在伪洼地等问题[2],该情况易导致识别的精度大大下降,严重影响后续工作的开展。徐涵秋[3]指出MNDWI能够削减水体阴影的影响,在城镇水体提取中的效果较好;李文苹[4]比较了MNDWI和LSMM,指出LSMM精度更高且更适用于面状水体提取;张景奇[5]指出K-T变换能够在水体提取中消除云体阴影的影响,其提取精度也较高。
淮河流域是我国历史上受洪水灾害最严重的区域之一[6],本研究以淮河流域南湾湖水库为例,运用MNDWI/LSMM/K-T变换的3种提取方法分别进行淮河流域面状水体提取,并结合监督分类进行比较研究,以期获得精度最高的水体提取方法,并为淮河流域水资源管理工作提供参考。
1 研究区域与方法
1.1 研究区域
南湾湖水库位于淮河流域,是河南省信阳市最大的湖泊,最东端至浉河区汤家湾,西侧到堆子塘,北侧至胡家湾,南侧延伸至凌岗,整个湖体北宽南窄,大致呈树叶状[7];该区森林覆盖度大,受季风气候的影响,夏季为南湾湖水库的丰水期,成为信阳市浉河的主要补给水源,冬季为枯水期。
本研究的数据采用了美国国家航天局于1999年4月15日发射的美国陆地卫星7号(Landsat-7)上搭载的增强型主题成像仪(ETM+)传感器获取的卫星影像。该影像与Landsat TM影像在波长范围上基本一致,波段的分辨率均为30m,但Landsat ETM+的影像增加了分辨率为15m的全色波段,能够使遥感影像的分辨率增强,且Landsat ETM+遥感影像质量较高,使用最为广泛,处理便捷,可用于获取和分析各类地物的时空分布信息,Landsat ETM+影像各波段的信息见表1。
本研究的数据来源于“地理空间数据云”官方网站(http://www.gscloud.cn/),选取2002年3月19日,行列号为123/38,云量为0。该网站的遥感影像数据产品以GeoTIFF格式输出,影像使用的投影为UTM – WGS 84南极洲极地投影,并且影像经过系统辐射校正以及选取地面控制点进行了几何校正和地形校正,为避免因区域过大,影响水体的提取精度,以湖区的外接矩形为边界进行裁剪,即为本研究中水体的提取影像。
1.2 研究方法
1.2.1 改进的归一化差异水体指数(MNDWI)
结合水体的反射波谱特性,即水体在蓝绿光波段(0.48~ 0.58μm)出现较高的反射率,而在近红外、中红外波段即波长大于0.74μm的波段有较高的吸收率,运用绿光波段和近红外波段参与运算得到归一化差异水体指数(NDWI);NDWI使得水体的亮度增强,并且相对抑制了其他背景地物,但是建筑物的绿光和红外波段的反射特性和水体的类似,但在中红外波段水体的反射率继续下降,与建筑物的波普反射特征相区别,得到改进的归一化差异水体指数(MNDWI);运用波段计算器计算MNDWI,再选取适当的阈值进行分割,即可分离出水体区域。NDWI和MNDWI的公式如下[3,5]: