基于K—T变换的水体信息提取

裴志方 吴彬

摘要：将TM图像通过KT变换压缩成亮度、绿度、湿度三个主要分量，以湿度分量为基础，剔除影响水体信息提取的植被与土壤干扰，并将提取的水体结果与采用水体指数法和监督分类法提取水体的结果进行对比分析，结果表明KT变换提取水体信息的方法是可行的。

关键词：水体提取；KT变换；TM；MNDWI；马氏距离法

利用遥感技术对水体信息进行提取的研究较多，主要有单波段阈值法、多波段谱间关系法、水体指数法、纹理特征分类法等，提取水体信息效果不错。本研究通过KT变换，对变换后的亮度、绿度、湿度三个分量进行运算，从而提取水体信息，并将提取结果与水体指数法和监督分类法提取水体的结果进行对比分析，从而验证KT变换提取水体的可行性。

1 研究区概况与数据来源

研究区位于长江中游的武汉地区，内有长江穿过，并有农田、建筑物、河流、湖泊等典型地物，适合水体信息提取的研究。研究数据为Landsat5TM数据，条带号为123/39，成像时间为2011年6月8日，影像清晰。对数据进行预处理，并以研究区范围为界进行裁剪，选取合适波段组合得出研究区假彩色影像图1（a）。

2 研究方法

2.1 KT变换

KT变换即坎斯托马斯变换（KauthThomas Transformation）、又称缨帽变换，是根据多光谱遥感数据在土壤、植被等信息在多维光谱空间中信息分布结构对图像做的经验性线性正交交换。对于TM图像，缨帽变换将图像除热红外波段的6个波段压缩成3个主要分量，分别为亮度、绿度、湿度。亮度分量为TM六个波段分量的加权和，反映了总体的亮度变化，常表示为土壤亮度；绿度分量与亮度分量垂直，是近紅外与可见光波段的比值，反映可见光波段特别是红光波段与近红外波段之间的对比，常表示为植被绿度；湿度分量与土壤湿度有关，反映可见光与近红外波段及红外5、7波段的差值，而5、7波段对土壤和植被的湿度最为敏感。湿度分量包含了水体的信息，可以进行水体信息的提取，但水体信息比较复杂，主要受土壤湿度和植被湿度的干扰，而亮度分量、绿度分量在一定程度上可以代表土壤和植被，因此，可以将湿度分量中包含土壤和植被的信息进行剔除，通过密度分割及阈值调整，最后得到水体信息的最佳提取效果。

2.2 水体指数法

采用修正归一化差异水体指数（MNDWI）对研究区水体进行提取，MNDWI是在归一化差异水体指数（NDWI）的基础上，对构成该指数的波长组合进行的修改，该指数在含不同水体类型的遥感影像进行了实验，大部分效果比NDWI好。

2.3 监督分类法

利用马氏距离法对研究区地物进行分类，由于主要进行水体信息提取，将研究區的训练样本主要分为两类，一类为河流、湖泊、水田等水体，另一类为植被、建筑物、道路等非水体，从而提取到水体信息。

3 对比分析

运用KT变换、水体指数法、监督分类法对研究区进行水体信息提取，均得到了较好的提取效果（图2），可以看到，三种方法提取出的水体信息大致一样，河流、湖泊、水田等水体基本上都能够提取出来，主要河流轮廓、湖泊形状提取效果一致，不同的地方为一些水田地区，KT变换提取的水田中的水体比水体指数法和监督分类法更细，水体信息更丰富一些。通过统计得出：KT变换提取出的水体面积为70.34km2，MNDWI法提取出的水体面积为69.26km2，马氏距离法提取出的水体面积为68.52km2，提取出的面积相差不大，说明KT变换法对水体的提取还是可行的。

4 结论

本文主要基于Landsat5TM数据，通过KT变换，将湿度分量中包含土壤和植被的信息进行剔除，达到提取水体信息的效果，并与水体指数法及监督分类法提取水体的结果进行对比，表明KT变换提取水体是可行的，可为地区水体调查与监测提供方法。由于研究区不同，水体提取效果可能不同，应根据区域实际情况采用不同方法进行对比分析，从而提取最佳的水体信息。

参考文献：

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作者简介：裴志方（1990），男，河南郑州人，硕士研究生，主要研究方向为3s技术与数字国土。