一种水体提取结果的二值化影像求交优化方法

赵　盟，卢小平，焦金龙

（河南理工大学矿山空间信息技术国家地理信息局重点实验室，河南焦作454003）

一种水体提取结果的二值化影像求交优化方法

赵盟，卢小平，焦金龙

（河南理工大学矿山空间信息技术国家地理信息局重点实验室，河南焦作454003）

将NDWI、MNDWI、NDVI、WRI、AWEI及非监督分类法分别提取的不同时期水体信息作为粗结果，提出了利用二值化影像求交法对诸粗结果进行优化，得到多期的优化结果，然后利用PCA对各优化结果进行了处理，获得了不同时期水体面积的变化信息。试验表明该方法可以有效抑制噪声，完好地保留水面影像的边缘信息，显著提高了水体信息的提取精度，同时利用优化结果与PCA分别得到的变化量验证了PCA方法的监测精度。

粗结果；优化结果；二值化影像求交；PCA

湖泊、水库等大面积水域的水位及库容变化在调节生态、农业灌溉、居民饮水等方面具有非常重要的作用，受到国家和公众的高度关注。虽然水文监测站能够将最新水位、水质参数等水体相关信息及时发布，但仅仅反映了站点局部区域的信息，无法从宏观上全面掌握水表面大空间范围信息及其变化量。因此，研究快速获取大范围水表面积、动态监测水表面的变化量，对加强水库的库情监测、合理开发利用及保护淡水资源具有重要的实际意义［1］。

利用卫星遥感影像提取水体信息已成为水资源调查与宏观监测、湿地保护的重要手段［2-3］。Mcfeeters等［4］提出的归一化差异水指数（NDWI）方法，能够将植被与水体区分开；徐涵秋等［5］提出了改进的NDWI方法，并验证了其在混有城镇建筑用地信息的水体提取方面的有效性；程涛等［6］通过研究WorldView2蓝波段的水体相关信息并结合水体指数，构建了高分辨率遥感影像水体提取的基本规则集，实现了面向对象的水体信息提取；杨树文等［7］基于典型波谱间关系法，构建了新的多波段谱间关系水体提取模型，实现了山区细小水体高精度自动提取；曹荣龙等［8］在分析地物光谱特征的基础上，构建了修订型归一化水体指数（RNDWI），并对密云水库近20年水表面积的动态变化进行监测；Komeil Rokni等［9］提出了一种基于多时相 NDWI （NDWI-PCs）的主成分变换法，并通过对乌尔米耶湖多时相水表面变化进行监测，验证了该方法的有效性。上述研究虽然在水体提取方面取得了较好的效果，但多采用单一水体提取方法获取水表面信息，易受“异物同谱”影响而产生不同程度的噪声，降低了提取精度，导致不同水域提取效果欠佳。

本文综合利用NDVI、NDWI、MNDWI、automated water extraction index（AWEI）［10］、water ratio index （WRI）［11］及非监督分类法分别提取的结果，作为水表面优化处理的粗结果，然后利用二值化影像求交法对其进行优化，得到更加准确的优化结果。通过实例应用，验证了本文所提出的优化处理方法能有效抑制或减弱各粗结果的噪声，拓宽了单一水体提取方法的适用范围，显著提高了水体信息的提取精度。

一、基于二值化影像求交法的粗结果优化方法

1.常用水表面提取方法

常用的水体信息提取方法是根据水体在不同波段的光谱差异，通过不同波段的组合、运算，实现抑制背景地物信息，从而提高水体的提取精度。NDVI 和NDWI方法能抑制植被信息，突出水体信息；MNDWI法可增大水体与人工建（构）筑物的反差，在提取城市地区水体方面效果显著；AWEI法能有效抑制阴影和暗色调背景地物信息；WRI法可使水体信息与多数地物信息区分开来；而非监督分类法则是按照灰度值向量或波谱样式针对特征空间聚集的情况划分点群或类别［12］，再根据相似性提取图像中的水体信息。本文利用上述6种方法（见表1）对研究区2006年水体信息进行提取，得到诸粗结果如图1所示，然后与其他时期的粗结果进行对比分析。

表1　常用水体提取方法

图1　2006年水表面提取粗结果

由图1可以看出，NDWI和WRI方法受影像植被信息的影响，产生了一定量的噪声；MNDWI受裸地信息干扰，产生了大量噪声；NDVI和非监督分类法易受影像中阴影和呈暗色调地物的影响，而AWEI易受人工建（构）筑物的影响。

通过对不同时期水表面提取粗结果进行分析，发现上述6种方法几乎都能准确表达水体的边界信息，只是噪声数量与分布不同，如果进行去噪处理，则会使水面的边缘信息受损，造成精度降低。

2.基于二值化影像求交法的粗结果优化方法

本文提出将上述方法提取的水体作为优化处理的粗结果，然后利用二值化影像求交法对粗结果进行优化处理，不仅可以有效去除噪声，而且能较好地保留影像的边缘信息，得到更为准确的优化结果。

设经过二值化（水体及噪声值为0，背景值为255）及目视筛选后粗结果集M的个数为n（这里n=5，排除了MNDWI获得的粗结果），则

式中，Min表示粗结果集M的交集。由于M为二值化影像，则式（1）影像求交可表达为多次求交过程，即

式中，Mt表示单次求交结果；i、j表示所在影像的行列号；p、m表示参与处理的粗结果编号，p≠m。

考虑到式（2）需进行多次求交，且单次求交过程中没有考虑未参与处理的粗结果，因此，需要对粗结果集M求和代替作差运算，然后选择适当的阈值c（本文c=2）对求和结果Ms进行判断，即

利用二值化影像求交法对多期水体粗结果进行处理，获得优化结果的具体步骤如下:

1）利用本文所选方法获取不同时期水体的粗结果并进行二值化处理，得到背景单一、水体边界突出的粗影像。

2）利用目视法排除含大量噪声点的粗结果，以避免噪声与粗结果中水体边界混淆。

3）对经过步骤1）、2）处理后的粗结果进行求交运算，得到多期水体优化结果。

从数据利用程度、运算效率、准确性等方面对比分析可知，二值化影像求交法能充分利用大部分因子，在简化运算、去除噪声的同时，完整地保留了影像的边缘信息。

二、实例验证与精度评价

1.研究区概况与试验数据

本文选择丹江口水库作为试验研究区。试验区地处湖北省丹江口市和河南省淅川县交汇处，地理位置为32°36′N—33°48′N、110°59′E—111°49′E，是南水北调中线工程的引水地。南水北调一期工程后，丹江口水库总面积达1 022.75 km2，库容339.1亿m3，并于2014年开始向河南、河北、北京、天津4省市沿线地区20多座城市供水。

研究采用Landsat-5 TM、Landsat-7 ETM+影像和Landsat-8的OLI影像数据，成像时间分别为2006年和2010年、2002年和2014年。时间跨度历时12年，便于进行动态变化分析。此外，成像时间均选在4月底到5月初，以避免季节差异及降雨带来的影响。

2.试验步骤

本文采用二值化影像求交法对粗结果进行优化，然后对各期优化结果变化进行监测，如图2所示。具体过程如下:

1）利用NDVI、NDWI、MNDWI、AWEI、WRI及非监督分类法，分别获取水表面的粗结果。

2）利用二值化影像求交法对各粗结果进行优化，得到优化结果并对水表面积变化进行分析。

3）利用主成分分析法（principal component analysis，PCA），对丹江口水库不同时期水体表面积进行变化监测。

图2　利用二值化影像求交法优化的水表面变化监测流程

3.单期水表面优化结果

对上述5种方法（除MNDWI外）提取的粗结果进行优化处理，求交运算结果、经阈值判断的优化结果如图3、图4所示。

图3　2006年求交结果

图4　2006年优化结果

图3较为清晰地显示了噪声点及其分布，从图4可以看出相应的噪声点被较好地剔除，保存了完整的细节信息。利用含噪声少的NDVI、AWEI和非监督分类提取的粗结果对优化结果进行精度评价，结果见表2。

表2　优化结果精度评价km2

由表2可以看出，优化结果与均值的偏差（均值偏差）较小，说明精度更高；方差和最大偏差较小，表明该优化方法具有较好的稳定性，能有效监测不同时期水体表面积的变化状况。

4.多期水表面优化结果

利用上述方法分别得到 2002年、2010年和2014年间不同年份的优化结果，如图5所示。对多期优化结果进行统计，可计算出水表面积S和变化量ΔS及相对变化率dS，见表3。

表3　2002年、2010年和2014年优化结果面积及相对变化率

由表3可以看出，从2002—2006年丹江口水库水体表面积急剧增加，主要是由于丹江口大坝主体加高工程完工后蓄水造成的；在2006—2010年、2010—2014年间，水体表面积持续下降，且2010—2014年下降速率较大，主要是由于2014年旱灾造成灌溉用水增多、降雨量减少等。

图5　丹江口水库不同年份水体优化结果

5.丹江口水库不同年份水表面积变化状况

利用PCA对不同年份水体优化结果组成的“多波段影像”进行处理，得到各主成分影像，其中第一、二主成分影像包含新多波段影像的绝大部分信息，而后面的各主成分影像则包含了变化信息。因此，利用该方法对丹江口水库不同时期水体表面积进行变化监测，并将2002—2006年作为第一期，每间隔4年作为下一期，然后利用PCA对2002—2014年间的3期水体表面积变化进行监测，结果见表4。

表4　PCA多期水表面变化监测性能

由表4可以看出，第一、四主成分能同时监测到第一、二、三期的变化量，第二主成分能同时监测到第一、二期的变化，第三主成分可以监测到2006—2014年间的变化情况。

以第一主成分影像水体表面积变化监测为例，验证表4中监测到的变化时期，灰度变化状况如图6所示，而增强后的变化量如图7所示。

对灰度变化结果进行统计，可以获得2006—2010年、2010—2014年期间水体表面积变化量ΔS约为7.506 km2、20.313 km2，相对误差（与优化结果对比）仅为1.26%和0.49%。因此，该方法适应于对大范围水体表面积进行变化监测，而且具有较高的精度。

图6　灰度变化结果

图7　增强后的变化结果

三、结束语

本文提出利用二值化影像求交法对多种水体表面积提取方法得到的粗结果进行优化处理，有效弥补了单一提取方法的不足，实例验证了该方法显著提高了水体的提取精度，并证明了PCA方法可以对不同时期水体表面积变化进行监测。

［1］ 吴川，张玉龙，许秀贞，等.基于Landsat TM/ETM和HJ-1A/B影像的丹江口水库水域变化监测研究［J］.长江流域资源与环境，2013，22（9）:1207-1213.

［2］ 邓劲，松王珂，邓艳华，等.SPOT-5卫星影像中水体信息自动提取的一种有效方法［J］.上海交通大学学报（农业科学版），2005，23（2）:198-201.

［3］ 吉红霞，范兴旺，吴桂平，等.离散型湖泊水体提取方法精度对比分析［J］.湖泊科学，2015，27（2）:327-334.

［4］ MCFEETERS S K.The Use of Normalized Difference Water Index（NDWI）in the Delineation of Open Water Features［J］.International Journal of Remote Sensing，1996，17（7）:1425-1432.

［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］ 程滔，刘若梅，周旭.基于高分辨率遥感影像的地理国情普查水体信息提取方法［J］.测绘通报，2014（4）:［M］.北京:国防工业出版社，2011:46-48.

［9］ SIMOES-ARQUES M，ALMEIDA R.A Fuzzy Decision Support System for Equipment Repair under Battle Conditions［J］.Fuzzy Sets and Systems，2000，115（1）:141-155.

［10］ 胡继才，万福钧.应用模糊数学［M］.武汉:武汉测绘科技大学出版社，1998.

［11］ ROMSTAD B，ETZELMÜLLER B.Mean-curvature Watersheds:A Simple Method for Segmentation of a Digital Elevation Model into Terrain Units［J］.Geomorphology，2012（139）:293-302.

［12］ JASIEWICZ J，STEPINSKI T F.Geomorphons—A Pattern Recognition Approach to Classification and Mapping of Landforms［J］.Geomorphology，2013（182）:147-156.

［13］ 赵鹏，张文诗，张立朝，等.栅格中间层数据在数字地形分析中的应用［J］.测绘科学与工程，2013，33（6）: 68-75. 86-89.

［7］ 杨树文，薛重生，刘涛，等.一种利用TM影像自动提取细小水体的方法［J］.测绘学报，2010，39（6）:611-617.

［8］ 曹荣龙，李存军，刘良云，等.基于水体指数的密云水库面积提取及变化监测［J］.测绘科学，2008，33（2）: 158-160.

［9］ ROKNI K，AHMAD A，SELAMAT A，et al.Water Feature Extraction and Change Detection Using Multitemporal Landsat Imagery［J］.Remote Sensing，2014，5（6）: 4173-4189.

［10］ FEYISA G L，MEILBY H，FENSHOLT R，et al.Automated Water Extraction Index:A New Technique for Surface Water Mapping Using Landsat Imagery［J］.Remote Sensing of Environment，2014（140）:23-35.

［11］ SHEN L，LI C C.Water Body Extraction from Landsat ETM+Imagery Using Adaboost Algorithm［C］∥2010 18th International Conference on Geoinformatics.Beijing: ［s.n.］，2010.

［12］ 卢小平，王双亭.遥感原理与方法［M］.北京:测绘出版社，2015.

A Optimization Method of Binarized Image Intersection for Water Extraction Result

ZHAO Meng，LU Xiaoping，JIAO Jinlong

10.13474/j.cnki.11-2246. 2016.0216.

P237

B

0494-0911（2016）07-0021-04

2016-01-21；

2016-04-06

河南省高校创新团队支持计划项目（14IRTSTHN026）；河南理工大学2013年度博士基金（B2013-018）；河南省创新型科技创新团队支持计划

赵 盟（1992—），男，硕士生，研究方向为摄影测量与遥感。E-mail:1490597809@qq.com

卢小平

引文格式：赵盟，卢小平，焦金龙.一种水体提取结果的二值化影像求交优化方法［J］.测绘通报，2016（7）:21-24.