基于SPOT 5的水域监测技术研究

沈应如,徐永浩,沈正涛

(1.桐乡市崇福镇农业经济服务中心,浙江 桐乡 314500;2.桐乡市水利局,浙江 桐乡 314500)

1 问题的提出

《浙江省建设项目占用水域管理办法》第10条明确规定:“本省实行水域年度调查统计制度和监测制度,建立和完善水域管理信息系统。……市、县水行政主管部门应当对本地区的水域保护、利用状况实施监测。市、县水行政主管部门应当定期将本地区的水域调查统计情况和监测情况报送上级水行政主管部门。”而要强化水域管理所必须的基础工作是进行水域动态变化更新调查、及时发现并制止水域违法占用现象、确保水域安全,加强管理,建立年度调查统计和监测制度。年度调查统计制度是指相关部门分年度对水域面积、水域保护现状、水域功能的发挥、水域生态环境状况、水域的破坏和占用以及水域所在区域的社会经济发展状况等内容进行调查统计,为水域的管理提供可靠依据。水域调查统计能反映出水域开发利用现状及存在的问题,是拟定水域管理制度,实施相关规划的基础。监测是在年度调查统计的基础上,对监测的对象做到实时分析,监测水域的动态变化过程,水域监测的内容与水域的调查统计一致,但水域监测要求有较强的动态性,监测周期不仅限于1 a,而是根据具体的监测目的和内容而定,是对重点水域的实时监控。

目前水域监测主要采用传统的地面测绘方法办法进行。传统的地面测绘方法代价高、周期长,考虑到研究区需要调查的水域类型多,分布广,因此要投入大量的外业测量人员和内业整理人员,外业作业和内业处理所需要的时间比较长,且费用相当昂贵,对于一个范围大、调查区域情况多变、调查内容相对单一的项目,传统方法基本上是不可能实施的,也不是最好的技术方案。而且由于水域类型复杂,河网密布,有些区域即使地面测绘也难以到达,为水域的监测工作带来了相当大的困难。

近几年来,随着卫星遥感技术的发展,利用高分辨率卫星遥感数据对国土资源监测、水土流失监测等工作逐步开展起来,且技术不断成熟,目前已经在国内的国土部门、水土保持部门等得到了充分的应用[1-4]。随着高分辨率卫星影像数据源的不断增加以及高光谱遥感技术的发展,也为水域监测技术研究提供了技术支持。国内已经有不少部门在水域信息的遥感提取上做了大量的工作,积累了一定的技术与经验。水域监测技术研究与应用目的是使用基于遥感与GIS的水域监测技术,来加强水域综合治理,依法保护水域,控制经济建设和社会发展对水域的破坏和无序占用,改善水域生态环境,发挥水域功能,实现生态省建设目标提供全面、准确的基础数据,为水域保护提供支持。

2 技术路线

根据水域分布类型,将高分辨率遥感影像与水利工程空间数据相结合,使用分类统计方法,分别提取各种类型水域面积,最后将结果进行汇总,获得该市水域的准确数据。该研究以遥感、地理信息系统、统计学、测量学、计算机等学科的原理为理论基础,采用遥感数字图像处理的原理和方法,应用对比分析、数理统计等方法,通过理论分析与实验验证相结合的分析研究方法,进行基于SPOT 5遥感影像监测水域河流、河塘和漾荡信息,并对提取的水域信息进行了定性和定量的对比分析。主要技术路线见图1[5-6]。

2.1 遥感数据的选择

水域遥感监测应采用高分辨率的遥感影像,时相应尽量一致,如QuickBird高分辨率数据、SPOT 5数据。其中SPOT 5遥感影像特点是全色波段P(0.48～0.71 μ m),空间分辨率2.5 m;4个多光谱波段,包括 B1(0.50～0.59 μ m),空间分辨率10m,B2(0.61～0.68 μ m),空间分辨率10 m,B3(0.78～0.89μ m)空间分辨率10 m,短波红外波段SWIR(1.58～1.75 μ m),空间分辨率20 m。而 Quickbird数据有 2个特点:一是空间分辨率最高达亚米级,能满足1:3000以下的制图精度,对判译地物类型非常有利。二是其波段设置与自然真彩色接近,采用对应的 R(band3)、G(band2)、B(band1)组合,即可制作出反映地表真实景观的真彩色遥感影像,对通过影像色彩及纹理进行地物的判译和分析非常有帮助。但该数据缺乏热红外波段,无法反映地面的热异常信息。这些影像为水域监测提供了较好的数据源。

图1 主要技术框图

2.2 遥感影像数据预处理

对遥感图像进行预处理的目的主要是:①消除各种原因所引起的图像几何畸变,使得地物与遥感图像像元保持正确的对应关系,即几何校正;②待融合图像分辨率不同,这种情况下同样的像素对应着不同的地面面积,不能直接进行融合处理,首先要将低分辨率图像通过插值处理,使得分辨率相同,再进行融合处理即配准;③待融合的图像灰度级范围可能不一致,如果直接进行融合将造成光谱失真,所以在融合前首先要将图像的灰度直方图进行匹配处理,使得灰度级落在大致相同的范围内。

(1)几何校正[7-8]。水域监测主要是应用卫星遥感技术手段,采用多平台、多波段、多信息源的遥感影像,包括光学及雷达数据,及时获取客观现势的地面影像作为调查的主要信息源;采用基于DEM的微分纠正技术,提高影像的正射纠正几何精度。控制点的选择:以最新版本的大比尺地形图为底图,在每景SPOT 5遥感影像中至少均匀选取大于30个可精确定位的地面控制点,地面控制点应选择易于辨别的道路交叉中心、小河流直角弯处、堤坝等,从相应比尺的地形图或电子地图上读取其大地坐标,同时绘制每景遥感影像的图像控制点空间点位分布示意图。纠正时要考虑到每景遥感影像同名点的误差配赋,同名点最好能选择相邻遥感影像图片的重叠区域。校正模型选用2次或3次多项式方程。象元重采样采用3次卷积法或双线性插值法。对于地形起伏较大的山区,应采用1∶5万或更大比尺的DEM做正射纠正。

(2)数据融合。融合方法采用乘积法,象元重采样方法采用3次卷积法或双线性插值法。

(3)图像镶嵌。图像镶嵌根据两景数据重叠部分地形地物同名点坐标,采用无缝镶嵌拼接,地形地物应几何拼接良好,并对镶嵌后的图像进行色调匹配处理,使色调平稳过渡,多景图像色调趋于一致,相邻遥感影像图片拼接误差应控制在单个象元之内。

2.3 水域专题信息提取

经过预处理的遥感影像进行水域信息提取时,应采用人机交互方式提取遥感影像图片中的水域信息。水域范围按照 “取新弃旧”的原则,水域属性参考电子地图和其他资料数据。提取的水域信息,能基本确定水域并与电子地图重合的图斑用蓝色表示,能基本确定水域,但与电子地图不重合的图斑用黄色表示,图斑按影像描绘边界线。

2.4 野外校核

野外校核是对影像解译的外业核实、补充调查相结合的调绘方法。首先在室内直接对影像进行解译,或参照收集的调查成果,如水域利用数据库等,对影像进行解译,将能够确定的、不能够确定的、无法解译的界线等在调查底图上标绘出来,然后再到实地,将内业标绘的界线等内容逐一进行位置、界线的核实、修正、补充调查。将内业解译正确的予以肯定、不正确的予以修正、新增加的水域予以补测,并用规定的线划、符号在调查底图表示出来,将水域属性标注在调查底图或手簿上,形成调查区域内的水域利用状况的原始调查图件和资料,作为内业数据库建设的依据。对于能基本确定水域并与前期遥感数据对比明显的水域变化信息,应进行典型区域的实地验证性校核抽查,作为判读结果精度评定的依据。对于疑似水域变化的水域信息,在内业阶段,应会同当地水利专家进行确认,如有必要,应进行实地核实,确定水域是否发生变化,记录水域变更情况。

3 应用实例

3.1 研究区域选择

鉴于资料和数据关系,选取某乡镇的部份区域作为研究区,影像采用SPOT 5影像和对应的地形图进行纠正(见图2)。

3.2 特征波段 (PRWI)的提取及图像增强

特征波段PRWI表达公式为:PRWI=(B3+B1)/(B3一 B1),公式中,B1、B3分别是指SPOT 5影像的第3波段(绿波段)和第l波段(近红外波段)。将波段运算后得到单波段影像PRWI拉伸到0～255灰度范围。但通过波段直方图3可以看到,直方图的峰值过陡、过窄,说明图像的高密度值过于集中而对比度较小,不利于信息提取。因此,采用线性变换进行图像增强处理,改善图像的对比度,扩大水体的亮度范围,同时压缩其他地物类型的亮度范围。处理后,水体及居民地信息与其他背景地物差异明显(见图4)。

图2 原始影象(多波段组合)图

图3 特征波段数字直方图

图4 特征波段影象图

3.3 SPOT 5影像水体和居民地光谱特征分析

在可见光波段之前,水的吸收少、发射少而大量透射,在红外波段水体吸收的能量高于可见光波段,即使水很浅,水体也几乎全部吸收了近红外及中红外波段内的全部入射能量,所以水体在近红外及中红外波段的反射能量很少,而这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个波段上与居民地有明显的区别。反映在影像上,水体呈现出暗色调,而居民地相对较亮。因此,先从PRWI波段中提取水体和居民地混合信息,然后在近红外、短波红外波段上设置水体的阈值,就可以容易地将水体与居民地区分开来。

3.4 水体信息自动提取的决策树方法

决策树是遥感图像分类中的一种分层处理结构,其基本思想是通过一些判断条件对原始数据集逐步进行二分和细化。其中,每一个分叉点代表1个决策判断条件,每个分叉点下有2个叶节点,分别代表满足和不满足条件的类别。这种方法不仅不需要依赖任何先验的统计假设条件,而且可以方便地利用除亮度值以外的其他知识。具有灵活、直观、运算效率高等特点所以在遥感影像分类和专题信息提取中已有广泛的应用。根据上述分析.提出以下利用决策树方法进行居民地信息提取的基本思路(见图5)。

图5 水体信息自动提取流程图

3.5 水体和居民地混合信息的自动提取

发现经过线性增强后,水体和居民地的亮度值很低,与其他背景地物的亮度值差异显著。而且,水体的亮度值范围集中30～69之间,均值为48.056,标准差为2.943,因此,在特征波段 (PRWI)波段上设置阀值T1,初步设为25＜T1＜50,经反复尝试,确定以 28＜T1＜48提取水体和居民地混合信息。

由水体光谱分析可知,水体和居民地在近红外波段和短波红外上有反射率较大差异。观察影像B3和B4波段的直方图,发现分别在84和73附近有峰值。居民地在B3、B4波段上亮度值范围分别为37～82,均值49,64～99,均值78;而水体分别为 20～52,均值26,18～52.均值26。因此在波段B3(IR)和B4(SW)上分设置阀值T2和T3,初步确定 T2,在30～40左右,T3在50～55左右,经反复尝试,确定以18～38和16＜T3＜51去除混合的居民地。结果见图6。

3.6 水域专题信息的自动提取结果分析

采用目视判读和定量统计来评价提取结果。首先将利用上述方法提取的结果与原始影像进行叠加,同时参考土地利用现状图进行判读检验,该方法总体提取效果较为令人满意,在定量统计方面,为了评价其精度,随机选取了256个样本,建立混淆矩阵,计算其生产者精度、用户精度以及Kappa系数,并将其与常规的监督分类提取精度进行了比较。结果表明,其精度都比监督分类有了明显的提高,误判的图像元主要是位于水体和其它地物的交界处,如河道旁边的桑园,养殖水面周围的旱地等。造成误判的原因不仅与地物复杂的光谱特性,遥感影像的空间分辨率在很大程度上也限制了提取的精度,详见图7～9和表1。

图7 某镇水域实测图

图8 SPOT 5水域分类图

图9 某镇水域分类 (河流、河塘、漾荡)图

表1 水域分类结果与水域调查精度比较表

4 结 语

水资源是人民生活、生产不可缺少的重要资源,随着人口的增长和工业发展,水资源供需矛盾日益突出,水资源的合理开发利用是当前急需解决的问题,而河流水系分布及流域面积的准确计算是开发利用的基础。目前由于时间变迁和当时技术水平的限制,许多河流水系分布、流域面积等基础资料已不能准确反映当前状况。该研究利用法国SPOT 5卫星影象,对某镇河流水系进行遥感解译。采用多比例尺、多波段、多时相的解译方法,同时还进行了直方图均衡化处理、滤波处理、线性变换等多种图像处理技术。使用特征波段方法,通过计算机自动分类,获取了该镇水域长度和面积,并与水域调查时的计算结果进行了对比分析,发现使用计算机自动解译的水域面积精度欠佳,分析其原因,其一是在SPOT 5影象处理过程中,由于该幅影象的红外波段与多光谱波段存在将近1个象元的偏差,而红外象元是表现水域特征的一个重要象元,从而在数据本身上存在精度偏差。其二,在分类上,使用的还是传统的监督、非监督分类,方法较陈旧,精度不高,而目前新的面向对象的分类方法已经开始运用,特别在处理高分辨率影像上,有着独特的优势。

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