基于K-T变换的地表水体信息遥感自动提取模型

张景奇，关威，孙萍†，纪秀娟

(1.东北大学文法学院，110819;2.沈阳市规划和国土资源局棋盘山国际风景旅游开发区分局，110163;3.辽宁商贸职业学院，110161:沈阳)

应用TM图像计算机自动提取水体的方法现今主要有2种。第1种是基于单波段图像的水体自动提取，如在平原地区常用的密度分割法，在山区常用的阈值分类法［1-2］，单波段提取水体法应用起来较为简单，但分类结果往往易受山体阴影或部分混合像元的影响。第2种是基于复合波段图像的水体自动提取，亦称谱间关系法，是在常规分类方法和知识发现基础上建立起来的数学地理模型提取水体的方法，这种方法可提高水体提取结果的精度，在较多的遥感书籍及文章中都有专门的介绍，如周成虎等［3］给出了TM2+TM3＞TM4+TM5(TM2为TM图像第2波段，以下类推)的水体提取模型;颜梅春［4］提出在TM2+TM3＞TM4+TM5的基础上，辅以TM5＜K(K为指定数值)的方法来提取水体;汪金花等［5］则给出了(TM2+TM3)-(TM4+TM5)＞0和TM4/TM2＜0.88的水体提取模型;徐涵秋［6］则应用改进后的NDWI来提取水体(为方便说明，将TM2+TM3＞TM4+TM5的水体提取模型设为模型1，(TM2+TM3)-(TM4+TM5)＞0和TM4/TM2＜0.88的水体提取模型设为模型2，MNDVI的水体提取模型设为模型3)。谱间关系法比单波段阈值法提取水体更具优势，它能将水体与阴影区分开来，这在已有的研究［7-12］中得到了很好的印证。

值得注意的是，在上述各个结论中都未曾提到对云阴影的处理。而实际上，应用计算机自动提取水体，无论是在平原地区，还是在山地地区，云体阴影都会被误认为是水体。应用模型1～3提取水体的结果中，云体阴影会被误认为是水体一并提取出来，误提的像元数量较多，会严重影响提取精度。因此，有必要建立新的模型以提高计算机自动提取水体的精度。

1 研究区影像概况

选取黑龙江省大庆地区的一景TM影像(图1)作为研究对象，行列号为119/28，成像时间为1990年7月20日。在研究区内，主要水体为嫩江，并且有大量的水泡、水塘、水库;试验区地势较平缓，有大片的农田、盐碱地，有大量油井不规则分布;试验区居民地密集度低。图像西北方湖泡处有大量云。

2 研究方法

2.1 遥感数据处理

图1 研究区假彩色合成图Fig.1 False color composite picture of study area

利用绘制水体边界效果较好的TM5波段(波段范围1.55～1.75μm)，采用阈值法以及传统谱间关系法提取水体，对于有云体阴影的影像，其提取精度不高。为了找到一种能精确提取水体并且能够消除各种阴影影响的模型，笔者试求在传统的谱间关系法基础上寻求突破:对图像先进行K-T变换，再应用决策树分类法实现水体的自动提取。K-T变换(缨帽变换Tasseled Cap)可以将波谱空间变换到几个有物理意义的方向上去，即Y=BX，式中，Y为变换后的新坐标空间的像元矢量;X为变换之前多光谱空间的像元矢量;B为变换矩阵。TM图像K-T变换系数如表1所示。

表1 TM图像K-T变换系数Tab.1 Transform coefficient of K-T for TM image

变换后，第1波段(Brightness)代表的是TM图像6个波段的加权和，代表地物目标总的辐射能量水平，第2波段(Greenness)反映了可见光波段特别是红外波段与近红外波段之间的对比，反映了植被的生长情况，第3波段(Wetness)反映的是TM1～TM4波段与TM5和TM7波段之间的差值，TM5和TM7波段对土壤湿度和植被湿度最为敏感，易于反映出湿度特征，但湿度值并不完全代表含水量的多少。

2.2 水体提取模型建立

在研究区内，典型的地物为水体(包括水田)、居民地、植被(包括旱田)、盐碱地、云以及云阴影。表2是研究区内6种典型地物在经过K-T变换后的波谱采样均值。

根据表2绘制成研究区典型地物波谱均值折线图(图2)。图2中，(a)代表水体，可以看出，对图像做K-T变换之后，只有水体在K-T变换生成的6个波段上具有W型特征，即只有水体具有Greenness〈Wetness〉Fourth的特征(在此称为模型4)，而其他地物，如居民地、植被、盐碱地、云和阴影等都不具有该特征。

表2 研究区典型地物K-T变换后波谱采样均值Tab.2 Average values of representative cultures’spectral luminosity in the study area after K-T transformation

图2 研究区典型地物K-T变换后波谱均值折线图Fig.2 Spectral luminosity curves of representative cultures in study area after K-T transformation

3 结果与分析

3.1 水体提取结果

在ENVI决策树分类中，输入b2 lt b3 and b3 gt b4，在 Variable/File Pairings中选择 b2=Greenness，b3=Wetness，b4=Fourth，然后执行 Execute命令。最终结果如图3(b)所示。

3.2 结果验证

由于行列号为119/28的TM影像地处松嫩平原，地势平缓，无高山或丘陵，没有山体阴影，故选取了吉林省长春地区，行列号为118/30的一景TM影像加以验证(图4(a))，该图像上具有较多的山体阴影，采用模型4自动提取的水体结果如图4(b)所示。从图4(b)白色方框中可以看出，山体阴影并未被误认为是水体而被提出来，且提取出水体的轮廓也与目视结果相一致。

每一种地物在不同波段上均有其反射值的范围，如果2种地物的反射值范围交叉，就很难用阈值法来提取其中1种，而谱间关系法的优点在于，它是分析地物波谱自身特征的，可以区别其他地物，从而实现高精度提取的目的。应用模型4提取的水体(图3(b))，水体信息较为丰富，湖泡里的植被信息只有少数被水的信息覆盖，没有云体阴影被误认为是水体，整体图像信息单一，无漏提多提现象。

图3 模型4提取水体结果Fig.3 Water body extracting using Model 4

图4 模型4提取山区水体验证结果Fig.4 Water body extracting using Model 4 in mountain area

4 结论与讨论

在借鉴了前人研究成果的基础上，先对图像进行K-T变换，再在新生成的6个波段上应用谱间关系法，发现水体(Water)在K-T变换新生成的6个波段上具有W型的特征。由于只有水体具有Greenness〈Wetness〉Fourth特征，而阴影和其他地物都不具有该特征，故建立地表水体信息自动提取的模型为 Greenness〈Wetness〉Fourth。

应用Greenness〈Wetness〉Fourth模型自动提取地表水体，具有以下特点。

1)方法简单，K-T变换操作简便易行，在ENVI中或在EDARS中均可以实现;

2)完全是计算机自动化提取地表水体，避免了一些提取方法中人工找K值(K为指定特征值)的过程;

3)有效地消除了山体阴影以及云体阴影对水体提取精度的影响;

4)应用此模型自动提取的水体，如河流、湖泊、水泡、水田等，其自动提取结果与目视解译结果基本一致，混合像元是影响提取精度的主要因素。

5)此模型可应用于多数TM图像，但不排除某些TM图像中一些非水体地物K-T变换后具有W型具有相同特征的可能。

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