基于山地水体指数的水体边界提取方法

骈蔚然，张 莉，耿 晴

（1.吉林大学 地球探测科学与技术学院，吉林 长春 130000；2.湖北省测绘成果档案馆，湖北 武汉 430071）

地表水是最重要的自然资源之一。作为地表水的重要组成部分，湖泊为人类提供生活用水、工业用水和农业用水，调节河流水量，优化生态环境。湖泊的形成与消失、扩张与收缩，都会直接影响湖泊的各种功能，甚至诱发区域生态环境演变[1]。随着人类活动对湖泊影响的加剧，湖泊萎缩、富营养化等环境问题开始显现，因此准确快速监测湖泊水体对环境研究和陆地生态系统管理至关重要[2-4]。由于人类活动的影响，水体变化速率加快，传统大比例尺测绘方法耗时耗力的问题日益凸显，尤其是对于山地水体，人工实地测量的难度更大；而遥感技术以其宏观、连续、实时、非接触等优势，在水体监测中发挥着日益重要的作用。利用遥感影像数据快速、准确地提取水体已成为水体调查、监测、管理和保护的重要手段[5]。遥感技术的应用势必大大提高山地水体监测的效率。

遥感水体提取方法通常包括单波段法、多波段谱间关系法和水体指数法[6]，其中单波段法利用近红外波段水体的强吸收性和植被、土壤的强反射性来提取水体，但由于难以区分图像中其他反射率较低的地物，该方法使用范围受限，已不被广泛使用；多波段谱间关系法根据已有地物遥感信息特征建立信息模型，并结合遥感图像进行地物光谱分析等提取水体，但该方法不能很好地抑制水体以外的背景信息；水体指数法是现阶段使用较广泛的方法，种类多样，不同的水体指数具有不同特点。常见的水体指数包括改进的归一化差分水体指数[7]（MNDWI）、归一化差分水体指数[8]（NDWI）和增强型水体指数（EWI）等，其中NDWI可有效剔除与水体无关的背景信息；而在其基础上提出的MNDWI能更好地提取城市水体信息[9]；EWI可有效区分半干涸河道和背景噪音。然而，已有的水体指数未能很好地考虑岩石、土壤对水体提取的影响，因此本文在分析Landsat8影像各波段不同种类土壤和岩石光谱特性的基础上，提出了能更有效提取山地水体边界信息的山地水体指数（NDHWI）。

1 研究区概况与数据来源

本文选取千鹤湖作为研究区，主要原因在于：①千鹤湖是国家级中型水库，总库容量为6.08亿m3，对其进行快速准确的水体监测有利于水库的监测管理和当地居民用水的保障工作；②千鹤湖（盘石头水库）位于河南省鹤壁市大河涧乡境内，周围山势陡峭，人工实地量测困难，因此需要通过遥感方法监测水体；③该区域位于卫河支流淇河中游鹤壁市西部太行峡谷，地形地势复杂，是山地湖泊的典型代表，符合本文的研究需要。

本文研究数据来源于Landsat8陆地成像仪（OLI），包含7个波段，分辨率为30 m[10]，成像时间为2017-04-28，轨道号为124/35，平均云量为0.02。该数据在ENVI软件中经过了辐射定标和大气校正等预处理。由于OLI影像成像图幅范围较大，本文只采用湖区及其周围部分山体区域作为研究区。千鹤湖Landsat8 OLI 4、3、2波段遥感影像如图1所示。

图1 千鹤湖水域Landsat8 OLI真彩色合成遥感影像

2 实验方案设计与数据处理

2.1 实验方案设计

实验方案流程如图2所示：①选定实验区域，对Landsat8影像进行预处理；②目视选取水体、植被、土壤、岩石和建筑物，分析其光谱特征；③针对Landsat8影像选取水体指数；④利用5种水体指数分别提取千鹤湖水体；⑤根据区域内水体像元占比，指定一定数量的水体检验样本和非水体检验样本，并利用混淆矩阵进行精度分析；⑥结合提取的水体边界图像，对比得出各水体指数的精度和适用范围。

图2 实验总体流程图

2.2 典型地物的反射波谱特征分析

水体对于入射太阳光具有强吸收性，在常见的遥感传感器波段内反射能力总体较弱。水体、植被、土壤和岩石的反射波谱曲线如图3所示。

图3 水体、植被、土壤和岩石的反射波谱曲线

水体的反射率在近红外波段通常为3%左右，在可见光部分为4%～5%，在0.6μm处开始下降到2%～3%，0.75μm以后的近红外波段，水体几乎成为全吸收体。此外，水体反射波谱受水体浑浊度（泥沙含量、叶绿素含量、有机质含量）、水深、波浪等影响，随水体浑浊度增大而增大。

植被在0.48μm和0.68μm处存在叶绿素强吸收谷（简称蓝谷和红谷），在可见光绿光波段0.55μm附近有10%～20%的反射峰（简称绿峰）；在0.68～0.75μm其反射光谱曲线陡直上升；在近红外波段(0.75～1.25μm)植物叶内细胞间空隙导致光的散射和折射，使得反射率增高，形成红外反射高坪；大于1μm的红外光主要被植物体内水和原生质等物质吸收[11-12]，反射率有所下降。

自然状态下，裸土表面反射曲线呈现比较平滑的特征，没有明显的反射峰或吸收谷。随着土壤含水量的增加，土壤的光谱反射率呈现先减小后增大的规律[13]。

岩石是化学元素的集成，由于成分、结构、构造等因素的不同，不同的岩石、矿物特征光谱的产生机制各不相同[14]。根据研究区地质特点，本文分析了花岗岩和石英脉两种岩石矿物的波谱特征。曲线总体趋势平稳，反射率约为40%～60%；在1.5μm和2.0μm处存在微小吸收谷。建筑物的反射率主要取决于建筑物表面材质、新旧程度、密集程度等。根据岩石的反射波谱特性，建筑物反射率曲线较平滑，反射率较高，一般约为30%～40%，随建筑物破旧程度的增加，反射率有所降低。

2.3 水体指数分析

水体指数分析根据波段比值法，将水体反射率高和反射率低的波段进行数学组合，分别作为分子和分母，通过比值运算进一步扩大二者的差距，使水体信息得到最大限度的亮度增强，同时抑制其他背景地物。目前常用的水体指数包括NDWI、MNDWI和EWI等，如表1所示，其中NDWI对植被的抑制效果很好，但没有考虑建筑物背景信息对水体的影响；MNDWI将水体与建筑物反射率趋势相差较大的中红外波段代替近红外波段，能较好地提取城市中的水体，但即使改变阈值也不能最大限度抑制阴影的影响；EWI在指数构建过程中重复选择近红外和中红外波段，对清澈水体是适用的，但不适用于浑浊的水体[16]。

表1 常用水体指数表

千鹤湖（盘石头水库）水质持续保持在国家地表水环境质量II类标准以上，水体浑浊度小于等于3度，对于水体反射率有一定影响，研究区内的水体反射率在波段1和波段2均大于10%。在实验前期选取的若干研究区中，各种湖泊类型的水体反射率真实值均大于理论值，可见光范围内的反射率也约为10%。由研究区各类地物影像反射波谱特征（图3）可知，岩石和土壤在波段4、5、6、7走向基本一致，说明采用比值法构建水体指数时，运用适当的比值公式，可将两类地物利用近似的阈值同时处理为背景值；近红外和中红外波段的反射率比波段1、2高出很多；水体的反射波谱曲线趋势从波段1开始就与其他3种地物相反[17]，且随着波长的增加，趋势间的差异增大。由于OLI传感器新增第一波段（coastal）的波长范围为0.43～0.45μm，在其他卫星传感器波段中几乎不存在，适用性较差，因此选取第二波段（Blue 0.45～0.51μm）替代NDWI等3种水体指数中的绿光波段。作为对照，本文将其分别与第五波段（NIR 0.85～0.88μm，对照组）、第六波段（SWIR1 1.57～1.65μm）组合后进行比值运算，计算公式为：

2.4 实验方法

实验在ENVI5.3中进行图像预处理、水体指数计算和水体提取，阈值的选取根据统计学异常值分析中的2σ原则，经多次试验确定。精度验证中的人工精细解译在ArcGIS10.2中手动完成，对千鹤湖进行提取后，采用混淆矩阵进行对比分析。

3 结果分析

3.1 水体提取结果分析

本文利用5种水体指数提取的山地水体部分效果以及目视解译结果如图4所示，提取区域为带有阴影的山地水体。本文根据提取结果进行定性分析：NDWI、MNDWI、EWI和NDHWI1将部分水体识别为阴影，NDHWI可有效区分阴影和水体，提取的水体边界与目视解译结果最接近；只有NDHWI可准确识别小岛与山地之间的阴影，更精确地圈出小岛的轮廓和水体边界，将小岛与水体区分开，其余指数均将小岛与水体识别为连通区域；整体来看，NDHWI提取结果与目视解译图像最接近。

图4 5种水体指数提取效果对比

3.2 精度验证

以人工精细解译提取的水体边界为基准，将5种水体指数提取的水体边界与基准边界进行对比分析。本文从研究区内每幅影像中随机选取450个水体检验样本和2 450个非水体检验样本，通过总体精度、Kappa系数、制图者精度、用户精度、漏分误差、错分误差、总误差7个方面反映水体的提取精度，统计结果如表2所示。

表2 各种水体指数提取精度评价指标

NDWI、MNDWI、EWI、NDHWI1、NDHWI等5种水体指数的阈值分别为-0.035、0.070、-0.403、-0.117、-0.074，理论上除EWI外，其余4种指数提取水体的阈值均应大于等于0，但这样并不能取得理想的提取效果。在NDWI图像中，阈值过小无法区分建筑物，阈值过大水体提取不准确，折中选择后总误差率仍然大于10%；在MNDWI图像中，阈值取值大于零，与其他地物区分较好，但不能完全区分水体与图像中的阴影（山体阴影和建筑物阴影），即使提高阈值也不能得到很好的效果[6]；在EWI图像中，水体与阴影区分较好，但水体提取不完整，总误差较高，阈值确定也比较复杂；在NDHWI1图像中，水体与山体阴影以及建筑物区分效果较差（与NDWI效果相近），总误差很大；NDHWI图像的提取效果最好，Kappa系数最高且总误差最小，在提取的7 774个水体像元中，错误提取的山体阴影像元仅7个（图幅696×734）。

4 结语

本文在现有水体指数的基础上，统计分析了不同地物在OLI传感器不同波段的反射率，构建了一个可有效抑制山地阴影的水体指数；并以千鹤湖为实验区，验证了该水体指数对山地水体的提取效果。由于实验中对岩石土壤的特征进行了优化，因此NDHWI的适用范围不够宽泛，只适用于山地水体，在城市水体提取中效果与MNDWI指数接近。这种水体指数未考虑水体存在冰面的情况，对影像获取的时间季节存在要求。在NDHWI提取过程中，阈值选取步骤繁琐，需要经过多次试验确定，相较于全自动化的水体提取方法效率较低，需要一定程度的人工干预。因此，笔者将在数据时相以及阈值自动化选取方面做后续研究。