（摄影测量与遥感专业论文）基于tm影像的水系信息提取及变化制图研究.pdf

摘要 水系是流域的重要组成部分；水系信息( 河道的分级、集水面积等) 是水文 模型分析的基础数据。利用遥感方法自动获得d e m 提取水系的修正数据，不仅 提高了修正数据获取的自动化程度，而且便于实时更新；流域水系的自动提取 方法与变化制图研究对于流域生态环境分析，流域管理具有十分重要的意义。 本文以洛河流域为例，提出一种利用遥感影像自动提取主水系的方法框架； 在满足修正d e i 数据的同时，又弥补了目视解译的缺点。自动化提取主水系， 不仅提高了速度，减少了人为参与，而且有利于快速实现大面积的动态监测。 本文研究内容与研究结论如下： 1 在预处理中辐射校正是一个难题，本文采用6 s 大气校正模型进行大气校 正，应用朗伯体反射模型对影像进行地形辐射校正；结果表明，在部分消除大 气和地形影响之后，对于水体、水系信息的提取更加有利。 2 论文在总结了传统提取水系方法优缺点的基础上，结合地学知识和形态 学知识对遥感影像自动提取水系方法进行了深入研究。利用扩大水体指数闽值 结合形态学知识后处理的方法自动提取洛河流域主水系，能够自动获得d e m 提 取水系所需的修正数据；对于局部地区，在利用遥感影像自动提取支水系方法 上，可采用扩大水体指数阈值结合更多的地学知识来进行，能够获得更细化的 水系。 3 选取洛河子流域，利用两期遥感影像获得的主水系对d e m 提取水系数据 进行修正，并将修正后的水系结合制图软件进行水系变化制图，发现位于城镇 附近的主河道位置发生了变化，主河道位置的变化受人文、自然、及汛期等多 种因素的影响。 关键词：水系水体指数知识分类形态学滤波d e m 水系制图 a b s t r a c t w a t e rs y s t e mi sa ni m p o n a tp a no fb a s i n t h ei n f o 姗a t i o no fw a t e fs ”t e m ( s u c ha st l l e c l a s s i f i c a t i o no fw a t e r c o u r s e ，t h ea r e ao fc a t c h r n e n t s ，a n ds oo ) i st h eb a s i cd a i aw h i c hi su s e di o t h eh y d r o l o 百c a lm o d e i s t h er sm e t h o d sw h i c ha r eu s e di og a i nt 1 1 er e v i s i n gd a t ao fe x t 糟c t i n g w a t e rs y s t c mb yd e mc a ni m p r o v et h el e v e lo fa u t o m a t i c a l l yg e i t i n gt 1 1 e r e v i s i n gd a i aa n d u p d a t ei h ed e mr e v i s j n g 血t ai i ic i m e n em e t h o do fe x t r a c l i n gw a t e rs y s t e mi nb 船i na n dt h e r e s e 眦h0 fc h 柚g ec a r t o 铲a p h yh a v ei m p o n a n tm e a n i n gt oa n a l y z ea n dm a i l a g em eb a s i n e c o s y s t e m - i nt h i sp 叩e r t 蛐g 也ew a t e rs y s t e mo fl o ur i v e rf o ra ne x a m p l e ，a a u l o m a t i cm e t h o do f e x t r a c t i n gw a t e rs y s t e mi sp u tf o r w a r db a s e do nr si m a g e t h i sm e t h o dc 柚n o to i l l ys a t i s f yt l l e a c c u r a c yo fr e v i s i n gd a t a ，b u ta l 0 f f s e ti h en a wo fo p t i c a li 1 1 t e r p r e t a t i o n f u n h e f n l o r e ，t o e x t m c tm a i l lw a i e rs y s t e ma u t o m a t i c a u yi i l c r e a s e si h ei n t e i p r e t a t i o ns p e e da n dr e d u c e st h e p a n i c i p a t i o o fh u m a nb e i n g i t h a sa d v a l l t a g et oi m p l e m e n t l a 唱ea r e ad y n a m i cs u p e r v i s i o n t h e m a i nc o n t e n t sa n dr e s u l t so fi h i sp a p e ra r ea sf o l l o w i n g ： 1 t h em o d i f i c a t i o no fa n o s p h e r ei sap m b l e mi nl h ep r e t r e a t m e n t 6 sm o d e li sa d o p l e dt 0 c a r r yo u ta t m o s p h e r i cm o d i f i c a l i o na i l dl a m b e nf e n e c l e dm o d e l i s 叩p l i e dt oe l i m i n a t et h e i i l u e n c ec a u s e db yt e a i n a c c o r d i n gt om o d i n c a t t o n s ，t h ew a t e rs y s t e mc a nb ee x t r a c t e d b e t t e r 2 i nr e f e r e c ci ot m d j t i o n a le x t r a c tm e t h o d ，t h em a j nw a t e rs y s i e mi sc l a s s j f i e df r o mm e i i i l a g ea u t o m a l i c a l l yc o m b i n e dw i t hg e o g r a p h i c a la n dm o 咖o l o g j c a lk n o w j e d g e t h em a i n w a t e rs y s t e mi nl o ur i v c rb a s i ni sg o tb yw a t e ri n d e xa n dm o i p h 0 1 0 百c a lk n o w l e d g ea n d t l l ed e m r e v i s i n gd a i ac a nb ea c q u i r e d 1 no r d e rt 0a c q u i r eh i g ha c c u r a c yi np a r ia r e a ，i h e i h r e s h o l do fw a t e ri d e xi sa m p l i f i e da n dm o 化g e o g r a p h i c a ll 【r i o w l e d g ei su s e dl oi n l e f p r e t t h ei m a g e s 3 t h em a i w a t e rs y s t e mi su s e dt 0m o d i f yt h ew a t e rs y s t e md e r i v e df r o md e m m e a n w h i l e ， t i l ec h a n g e sa r em 叩p e db yl h es o f l w a r c t h r o u g ht h em a p ，i tc o u l db ef o u di h a tt h eu r b a n m a i nw a t e r c o u r s ep o s j t i o nh a sb e e nc h a n g e d ，w h i c hw e r ea f f e c t e db ym a n yf a c t o r s ，s u c h a sm a n m a d e n a t u r c n o o ds e a s o na n ds oo n k - e yw o r d s ：w a t e rs y s t e m ； w a t e ri i l d e x ：c l a s s i f i c a t i o n b a s eo nk n o w l e d g e ； m o r p h o l o g i c a l f i l t e r ；d e m ；d r a w i n go f w a t e rs y s t e m 学位论文独创性声明： 本人所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作 及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地 方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果。与我一 同工作的同事对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说 明并表示了谢意。如不实，本人负全部责任。 论文作者( 签名) ：壅：蛭2 0 0 6 年6 月9 日 学位论文使用授权说明 河海大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆、中国学术期 刊( 光盘版) 电子杂志社有权保留本人所送交学位论文的复印件或电 子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文 档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外，允 许论文被查阅和借阅。论文全部或部分内容的公布( 包括刊登) 授权河 海大学研究生院办理。 论文作者( 签名) ：爹磷2 0 0 6 年6 月9 日 第一章绪论 1 1 1 研究背景 第一章绪论 1 1 研究背景及意义 本次水系提取是基于黄河水利委员会小花间洪水预报系统项目为支撑，本 系统主要是做三花间( 指黄河干流三门峡至郑州花园口区间) 洪水预报系统的 分析，而水系是其重要的基础源数据，对整个预报系统来说，数据的实时性和 准确性尤其重要。 本文研究区域为河南省洛河流域，为黄河支流伊洛河的支流水系；三花间 位于豫、晋、陕三省边界，约在3 4 度n 3 7 度n 、1 1 0 度e 1 1 4 度e 之间，流 域内除黄河干流外，还包括洛河、伊河和沁河三条主要支流，其中，伊洛河是 三门峡一花园口区间主要洪水来源之一q 而水系分布及其变化参数是洪水分 析的最基本和重要数据之一。 1 1 2 研究意义 水系是流域的重要组成部分：水系信息( 河道的分级、集水面积等) 是水文 模型分析的基础数据。利用遥感方法自动获得d e m 提取水系的修正数据，不仅 提高了修正数据获取的自动化程度，而且便于实时更新。 同时，通过对水系要素分析研究还能够获得流域尺度的关键性生态环境要 素因子的时空分布及特征量化指标，包括流域植被覆盖、土壤含水状况、地温分 布、辐射总量、日照时间、降雨分布、径流量等诸多要素因子，从而掌握流域大 气水文循环过程中生态环境变化的各项指标，通过进一步分析评价，就能了解流 域生态环境的健康状况，从而为流域管理决策提供重要的数据支持；实现流域 水资源的开发利用与社会经济协调发展，有效地保持环境生态的可持续性和预 防自然灾害。 t m 卫星影像数据具有获取容易，更新方便的特点，两幅遥感影像能够覆盏 整个洛河流域，应用t m 卫星影像进行水系提取，一方面可对遥感影像的水系自 动提取方法进行深入的研究；另一方面，快速、准确地提取流域水系信息是水 资源调查、水资源宏观监测，灾害预报以及湿地保护的重要手段和构建水文模 型、进行水文模拟以及其它相关研究的前提。流域水系的自动提取方法与变化 制图研究对于流域生态环境分析，流域管理具有十分重要的意义。 第一章绪论 1 2 研究现状 七十年代后期开始，遥感技术被应用到了水体信息提取中，主要是靠人工 的目视判读等。近2 0 年来随着科学技术的飞跃，水体信息获得的方法也得到了 很大的发展，大体上分为利用光谱知识和利用d e m 两类。 1 2 1 遥感方法提取水体信息的研究现状 早期的遥感水体信息提取方法主要是利用目视解译1 2 - 3 j ，陆家驹采用山地阴 影间接判读方法对t m 影像和航片进行了流域水系的目视判读【4 l ，发现t m 影像 对流域水系分析非常有效。人工目视解译可充分利用判读人员的知识，擅长提取 空间相关信息，但花费较多时间，并存在个人差异。 遥感提取信息的方法主要包括目视解译和计算机自动解译1 5 j 。计算机技术 应用到遥感水体信息的提取方法上，一般可分为单波段法和多波段法。阈值法、 差值法、比值法、密度分割法、色度判别法、比率测算法、以及基于知识的水 体自动判别方法和根据形状信息进行水体识别等各种方法相继提出并得到了应 用。刘建波等利用密度分割法从t m 影像中提取水体的分布范围f 6 j ，但是对于山 区的水体来说，会将阴影也提取出来。陆家驹等分别利用阀值法、色度判别法、 比率测算法从t m 影像中识别水体n 刘建国利用比值法提取m s s 影像中的水体 信息【8 l ， b a r t o ni j 等利用a v h r r 影像数据的通道2 和通道l 比值图像识 别水体并对洪水进行了昼夜监测1 9 】。盛永伟等利用a v h r r 影像数据通道2 和 通道1 的比值图像，提取薄云覆盖下的水体【1 0 】。以上各种提取水体的方法分别 适用于不同的影像，但都是基于光谱知识来进行水体信息提取的。 单波段法主要是选取遥感影像中的某一波段并辅以闽值来提取水体，这种 方法很难去除水体中杂有的阴影。多波段法则主要利用多波段的优势综合提取 水体信息，它通过分析水体与背景地物的波谱曲线特征，找出它们之间的变化 规律，进而用逻辑判别表达式将水体提取出来，其中的比值法就是根据不同地 类在不同波段中的波谱特点来快速提取水体信息，但是这一方法无法彻底抑制 与水体无关的背景信息，为了解决这一问题，基于多波段的各种水体指数相继 提出。 自r o u s e 等人1 9 7 3 年引入了归一化差异植被指数( n d v i ) | l l j 以来，已有不 少类似的归一化差异型指数相继见诸于遥感文献。这些指数计算简单，容易使 用。它们的共同特点就是采用了比值运算和归一化处理。因此数值范围介于l + 1 之间。由于进行了比值计算，所以生成的比值影像有助于消除地形差异的影 响。这些指数创建的基本原理就是在多光谱波段内，寻找出所要研究地类的最 强反射波段和最弱反射波段，将强者置于分子，弱者置于分母。通过比值运算， 第一窜绪论 以几何级数进一步扩大二者的差距，使要研究的地物在所生成的指数影像上得 到最大的亮度增强，而其他的背景地物则受到普遍的抑制。 根据影像水体光谱信息的特点，很多学者提出利用水体指数的方法来有效 的提取水体信息。m c f e e t e r s 在1 9 9 6 年创建了归一化差异水体指数( n d w i ) 【1 2 】 用于水体的提取，其公式如下： n d w i = ( g r e e 兀一n i r ) ( g r e e n + n i r )( 1 1 ) 式( 1 1 ) 中g r e e n 代表绿光波段，如t m 影像的2 波段，n i r 代表近红外波 段，如t m 影像的4 波段。 由于水体的反射从可见光到中红外波段逐渐减弱，在近红外和中红外波长 范围内( 7 4 0 2 5 0 0 n m ) 吸收性最强，几乎无反射，因此用可见光波段和近红外波 段的反差构成的n d w i 可以快速地提取影像中的水体信息。但是此种方法在城市 水体的提取中会混入一部分建筑信息。 针对t m 影像地形阴影与深水水体容易相混的问题，发现t m 影像中水体具 有独特的谱问关系特征，即具有绿光波段加红光波段大于近红外波段加短波红 外的特性，可以利用此特性采用阈值法有效地提取水体f 1 3 】，而且能够较好地避 开山体阴影。因为进行比值运算能够消除地形因素的影响，所以本文将其做归 一化处理，并命名为n d w i l 其公式如下： n d w i l = ( g r e e n + r e d n i r m i r ) ( g r e e n + r e d + n i r 十m i r )( 1 2 ) 式( 1 2 ) 中r e d 代表红光波段，m i r 代表短波红外波段。 徐涵秋在基于谱间特征和归一化指数分析的城市建设用地信息提取一文 中，引入了修正水体指数m n d w i 【1 4 】，其公式如下： m n d w i = ( g r e e n m i r ) ( g r e e n + m i r ) ( 1 - 3 ) 式( 1 3 ) 用短波红外波段来替代近红外波段，在更好的抑制植被信息的同 时，还可以减小水体与建筑物之间的光谱混淆，更有利于城市水体的提取。 在水体类型中，河流和水库、基塘利用光谱特征很难区分，但这种混淆现 象在目视判读中却几乎不会发生。原因就在于目视判读中使用了形状信息。黎 夏在区分不同的水体类型时利用了形状指数【“l 。周成虎等提出基于光谱知识的 a v h r r 影像水体自动提取识别的水体描述模型，并应用于太湖、淮河和渤海等 地区【l “。”。刘小平利用像元信息分解和多变量决策树法从t m 影像中提取水体 ”叫；在区分河流、基塘和湖泊时运用了形态学知识。 各种水体信息提取方法，由于其形成机理和使用范围的不同得到了不同的 应用。目视解译方法中知识和经验在地物识别中起主要作用，但难以实现对海 量空间信息的定量化分析，利用计算机进行遥感原始图像处理，速度快，数据 处理方式灵活多样。但主要依靠的是地物的光谱特征，多是通过训练区或数据 的统计分析为基础的，难以突出遥感信息所包含的地学内涵，因而对复杂的地 第一章绪论 理环境要素难以进行有效的综合分析，且对地物的空间特征的利用不够；不同 分辨率的卫星影像具有不同的光谱信息，因为遥感成像机理的复杂性和不同传 感器的不同成像特征，没有哪一种方法是万能的，所以要结合一定的遥感影像， 分析地物的光谱特征，进而选择合适的地物信息提取方法。 1 2 2d e m 提取水系的研究现状 由栅格型d e m 提取河网有两种途径。第一种是在一小窗口内对高程进行局 部计算，然后在d e m 上移动该窗口来确定上凹面( p u e c k e ra n dd o u 9 1 a s ， 1 9 7 5 ) 【1 9 】。在这些面的底部的格网单元被视为水道或河网的组成部分，上述方法 最严重的缺陷在于生成的水系不连续，需要重新连接( o c a l l a g h a na n d m a r k ，1 9 8 4 ) 【2 0 】以产生较合理的河网。对于地形起伏较小或地形复杂处，上述缺陷 更为突出，所有这些都限制了这一技术的应用。 由栅格d e m 提取河网的另一种途径是o c a l l a 曲a n 和m a r k lz o j 提出的坡面流 模拟方法，后来d o m i n i q u e 、m a r t z 和d ej o n g l 2 2 j 等许多研究者使用了该方法， 虽然各人应用时有点差异，但都涉及到每一栅格单元与相邻单元之问最陡坡度 识别和沿水流路径集水面积累计问题，再选择合适的水道给养面积阈值来确定 河网。该方法简单易行，可直接生成相互连接的河网。由于它依据水文学汇流概 念判别水流路径，所以被认为是一种较好的方法但是也存在一个主要问题，那 就是d e m 存在局部凹陷的和平坦的栅格单元，致使水流方向无法确定。 因为通过d e m 数据能够获得数字水文模型分析所必需的三维信息，坡度、 坡向等，所以d e m 数据在数字水文模型应用中有着不可替代的作用，这是其它 二维数据，如，单独利用地形图获得的水系图层，或是通过遥感影像获得的水 系图所无法提供的。又由于d e m 数据本身所具有的缺陷性，因此许多学者致力 于研究d e m 在提取河网信息的数据缺失方面的不足。在不附加其它信息源的前 提下，很多学者在生成河网的算法和模型上进行了探讨旧j ，但是由于d e m 数据 本身信息量的限制，仅依靠改进算法和模型还是不能解决上述问题。 任何计算方法或模型，都不可能产生出信息来，只能从数据中提取信息。因 此要增加有效信息量，除了选择更高分辨率的d e m 资料以外，还可以通过局部加 密、修改生成d e m 时的数据源来解决问题【2 4 1 。因此许多学者在追加信息源的情 况下对修正数字河网做了探讨 ”】，郝振纯通过数字化主干河道的方法来解决平 坦地区主干河道偏离其自然位置的问题l 删。王加虎引入矢量河网与栅格化河网 信息来弥补d e m 中河道信息的缺失【2 7 l 。林凯荣提出了利用遥感影像作为反输入 修正数字河网的方法，并加以实现【2 8 】。王加虎与林凯荣的修正方法原理相同， 不同的是修正的数据源不同。前者利用的修正数据源是水系电子图层，后者的 修正数据源是遥感影像水系解译。修正方法的流程图如1 1 所示： 第一章绪论 图1 1 附加数据源后的河网生成流程 上图的修正方法本身，从信息度的角度来讲是没有问题的，但是其修正数 据本身的获得方法是有缺陷的。王加虎引入标量河道的数据来源主要是采用数 字化地形图，利用地形图数字化水系。数字化出的水系位置比较准确，选用不 同的比例尺能够获得不同级别的水系，目前该方法已经得到了一定的应用，但 是，此种方法对于小范围内的修正尚可，对于大范围的修正就显得不足。因为 不仅涉及到数字化的工作量的巨大，而且还存在数据更新困难的问题。 林凯荣采用植被指数计算和目视解译方法提取水系，并修正数字河网团】。 该方法的优点是精度较高，其缺点是自动化程度低，主观因素影响大，工作繁 琐。 以上提取水系的方法，存在的问题主要是，要么自动化不高，如早期的人 工遥感目视判读，要么有无法弥补的缺陷，如利用d e m 提取水系无法完成对平 原地区的河网和湖泊的提取。而目前采用的修正方法又有工作量大，自动化程 度不够，更新困难的缺点。这也为水系的提取指明了方向，考虑能否更加自动 化，减少工作量，减少人为的直接参与，便于实时更新。 对于d e m 提取河网来说，河道主水系的位置误差，将直接导致其上游对应 的汇流面积、汇流路径、坡度等流域特征的改变，比起坡地汇流部分的误差，其 影响要严重得多 2 ”，基于此，本文提出一种结合地学知识和形态学知识的遥感 影像自动提取主水系的方法；利用扩大水体指数阈值结合形态学知识后处理的 方法自动提取洛河流域主水系，不仅能够满足修正d e m 提取水系数据的需要， 而且，由于t m 影像获得容易，易于更新，因此还可以实现流域变化的动态监测。 第一章绪论 1 3 1 研究内容 1 3 研究内容与技术路线 本文的研究目标是研究利用遥感影像自动提取流域主水系的方法，并利用 此方法提取的主水系对d e m 提取水系进行修正；从而提取整个流域的水系和相 关信息，为流域分析等提供最基础可靠的数据，并进行水系综合制图。 本文的研究内容如下： 1 研究该地区的遥感影像光谱特征，为主水系的自动提取寻找理论依据和 目视解译提供最佳波段组合。 2 研究适合中分辨率遥感影像水系提取的方法与技术。本文利用扩大水体 指数阈值结合形态学知识的分类后处理方法，对洛河流域主水系进行自动化提 取方法研究，有效的提取了洛河流域的水系信息。对于同类数据的水系提取提 供了借鉴。 3 探讨了遥感水系制图的方法，并利用所提取的两期水系图进行了水系变 化制图。 1 3 2 技术路线 根据主水系的湿度信息，首先采用水体指数扩大阈值的方法，提取较连贯 主水系。但是由于扩大了阈值，就混进了一些不连续的支水系，湖泊，基塘， 及其它湿度较大的噪声。因连贯的主水系形状指数特别小，于是利用形状指数 去除包括湖泊，基塘，和一些其它噪声。为了进一步增加主水系的连通性，对 其进行膨胀处理，同时利用中值滤波对膨胀后的影像进行平滑处理。最后利用 m a t l a b 编程实现主水系栅格的骨架提取，这样就获得了用于修正d e m 的单一连 通的主水系栅格。 对于主水系以外的，湖泊、基塘，支水系根据不同影像的特点，再利用水 体指数进行提取后，然后利用主水系掩模的方法，得到其它类型的水体。 研究的技术路线如图1 2 所示。 第一章绪论 1 4 1 研究数据 图1 2 研究技术路线图 1 4 研究数据与研究区概况 本文使用的遥感影像数据分别是1 9 9 0 年8 月2 2 日和1 9 8 7 年7 月6 目的两 景t m 影像和2 0 0 0 年5 月2 1 日和2 0 0 2 年4 月2 日的两景e t m 影像。这四幅卫 星影像，覆盖了整个洛河流域，影像详细情况见下表1 1 表1 1 影像数据概况 影像太阳太阳像中心点像中心点 简称拍摄日期高度角方位角经度纬度l a n d s a t 型号 t m 左1 9 9 0 8 2 2 5 3 0 0 1 2 0 0 0 1 1 0 2 0 2 9 3 4 6 1 6 1 5 t m 右1 9 8 7 7 66 0 0 01 0 5 0 01 1 1 9 5 1 l3 4 5 9 9 45 e t m 左2 0 0 0 5 2 l6 5 5 51 2 0 1 81 l o 3 2 1 43 4 6 1 5 47 e t m 右2 0 0 2 4 25 2 2 81 3 6 4 91 1 1 8 8 9 03 4 6 2 7 07 此外，本文还使用了覆盖研究区的9 0 米分辨率( 1 ：2 5 0 0 0 0 比例尺) 的d 蹦 资料( 9 0 年代) 和1 ：5 0 0 0 0 扫描地形图( 8 0 年代) 。 第一章绪论 三花间站网分布图( 黄委会河南水文水资源局，2 0 0 1 ) 。 1 4 2 研究区概况 洛河为伊洛河( 黄河支流) 的支流，又名南洛河，在陕西省南部，河南省 北部。源出陕西省蓝田县华山山脉，海拔2 4 4 9 米箭峪岭西南麓，南流经木翁沟 附近入陕西省洛南县境。经洛源、保安、官桥等地，过灵口进入河南省。干流 经卢氏、洛宁、宜阳、洛阳( 市) 与偃师县槐庙镇南侧汇合伊河后又东南流称 伊洛河至巩县巴家附近入黄河，全长4 4 7 公里，其中陕西省境长1 2 9 8 公里， 流域面积1 2 7 6 l 平方公里，自然落差1 5 9 1 米，上游丛山峻岭，河谷深窄，支流 发育，主要有蒿坪川、文峪河、石门河、石坡河、西峪河、沙河等。河南长水 以上中游河段，流经山间平原与山谷之间，支流短小，为典型羽毛状河形，无 大支流汇入。下游河道宽浅，包括洛阳城区，两岸为农业耕作区【2 9 _ 3 0 1 。 研究区地理位置及影像覆盖范围如图1 3 所示： 1 0 5 e 1 17 e 4 1n j i 。i 4 1n 厂；i ；、吾i 一 。o 一羹 + 玲 0 ：+ 协t ：p 厶型蚓，竽南如羰纛： 洛河流域 j o _ +i + 。：。1 ￥r+ + 南4 一。 3 1n 01 0 03 0 0 k m 3 1n 10 5 e 1 17 e 图1 3 研究区地理位置及影像覆盖范围示意图 第二章数据预处理 第二章数据预处理 影像的预处理是遥感影像信息提取的前提，为了提高分类精度以及计算方 便等，在进行水体信息提取之前，需要对原始影像进行必要的预处理，主要包 括辐射校正和几何校正。 预处理流程如图2 1 ： 图2 1 预处理流程图 2 1 辐射校正 辐射校正分为多种级别，最基本的处理是将传感器记录的d n 值转换成传 感器上的辐射值，该步骤需要传感器的校正信息。然后是将传感器上的辐射值 转换为地球表面的辐射值。该步骤比较难以实现，因为在转换过程中通常需要 知道图像获取的时候当地的大气条件信息。最后通过地形校正，得到地表反射 率。本文较为完整的进行了大气辐射校正和地形辐射校正。 2 1 1 辐射定标 辐射校正包括，辐射定标和大气辐射校正。引起辐射畸变有两个原因：一 是传感器仪器本身产生的误差；二是大气对辐射的影响。见下图2 2 ： 图2 2 辐射校正流程图 传感器校正是指将传感器记录的d n 值转换成传感器上的辐射值。利用图像 原始数据的元数据中记录的各波段的辐射值( l 。) 和记录值( d n 。) 之间的校正增量 系数( g a i n ) 和校正偏移量( o f f s e t ) 。可以计算得到传感器上的辐射值。 罩 蚕 第二章数据预处理 1 用定标系数将原始d n 值转换为大气层项太阳辐亮度l ； l x g 。m ：x q c n + b 。一b ： l 为大气层顶太阳辐亮度 q 为记录的电信号数值( d n 值) 。“，为通道增益 耳。一为偏移量 定标系数可以在头文件中获得。 2 由大气层顶太阳辐亮度l 转换为反射率。 三，d2 - 石 n 。面南i 面 其中： n ：行星反射率 k ：传感器口径的光谱辐射值 d ：日地距离( 以天文为单位) 船u ：m e a ns o l a re x o a t m o s p h e r i ci r r a d i a n c e s 平均太阳外大气层辐 射值 以：太阳天顶角 。( e ) t l 数据的校正增量系数和校正偏移量可以在图像的元数据中找到，日 地距离和e s u n ，也可以在卫星资料中获得，当然也可以直接利用图像处理软件， 如e n v i 将遥感影像的d n 图像转换为辐射值图像。 本文辐射定标，对于( e ) t m 影像是采用公式计算定标，定标的公式如下： l ，d2 - 石 邝2 面萧鬲万 工。：g 一。q c b 。 l a n d s a t ( e ) t m 各个反射波段的g 一“和口。k 定标计算数据见表2 卜2 3 表2 1l a n d s a t ( e ) t m 各波段的( “”和b k t m 左，右e t m 左e t m 右 b a n d b r e s c b i 。b 。】。g 1 。b 瑚刚。g 。b 。l 。 l0 6 0 2 41 5 2 0 7 8 6 3 6 20 7 7 5 76 2 2 1 1 7 5 12 8 4o 8 1 7 36 0o 7 9 5 76 4 3o 8 0 5 8一l _ 1 7o 6 3 9 64 50 6 1 9 25 0 40 8 1 4 6一1 5 l0 9 3 9 24 5o 9 6 5 55 1 50 1 0 8 1 一o 3 70 1 2 8 5 1 0 o 1 2 5 71 o 7 o 0 5 7 00 1 5o 0 4 4 2o 3 5o 0 4 3 7一o 3 5 o 第二章数据预处理 表2 2l a n d s a t ( e ) t m 太阳外大气层光谱辐射值e s u n 单位e s u n = w ( m 2 u m ) 波段 l a n d s a t5l a n d s a t7 l1 9 5 71 9 6 9 21 8 2 61 8 4 0 31 5 5 41 5 5 1 41 0 3 61 0 4 4 52 1 52 2 5 7 78 0 6 78 2 0 7 表2 3 日地距离( 以天文为单位) 天距离天距离天 距离 10 9 8 3 21 2 1l 0 0 7 62 4 21 0 0 9 2 1 5o 9 8 3 61 3 51 0 1 0 92 5 81 0 0 5 7 3 2o 9 8 5 31 5 21 0 1 4 2 7 4 1 0 0 1 1 4 6o 9 8 7 81 6 61 0 1 5 8 2 8 8o 9 9 7 2 6 0o 9 9 0 91 8 21 0 1 6 73 0 5o 9 9 2 5 7 40 9 9 4 51 9 61 0 1 6 53 1 9o 9 8 9 2 9 1o 9 9 9 32 1 31 0 1 4 93 3 5o 9 8 6 1 0 61 0 0 3 32 2 71 0 1 2 83 4 9o 9 8 4 3 3 6 5o 9 8 3 3 由表2 卜2 3 中的定标参数，通过定标计算公式即可完成辐射定标工作。 2 1 2 大气校正 v e r m o t e 等人在假设均一地表的前提下，描述了非朗伯反射地表情况下的 大气影响理论，并提出了6 s ( t h es e c o n ds i m u l a t i o n o ft h es a t e l l i t es i g n a l i nt h es 0 1 a rs p e c t r u m ) 模型( v e r m o t e l 9 9 4 ) l 叫 6 s 模型1 3 3 】是在法国大气光学实验室t a n r ed ，d e u z e j l ，h e r m a n m ，和美国 马里兰大学地理系v e r m o t ee ，在5 s ( s i 旷u l a t i o no ft h es a t e l l i t es i g n “ i nt h es 0 1 a rs p e c t r u m ) 模型的基础上发展起来的，该模型采用了最新近似 ( s t a t eo ft h ea r t ) 和逐次散射s o s ( s u c c e s s i v eo r d e r so fs c a t t e r i n g ) 算法 来计算散射和吸收，改进了模型的参数输入，使其更接近实际，该模型对主要 大气效应：h 2 0 ，0 3 ，0 2 ，c 0 2 ，c h 4 ，n 2 0 等气体的吸收，大气分子和气溶胶的散射都 进行了考虑，它不仅可以模拟地表非均一性，还可以模拟地表双向反射特性， 6 s 模型与l o w t r a n 模型，m o r t r a n 模型比较，6 s 模型具有较高的精度。 在6 s 模型的基础上编写了6 s 大气校正软件。其中需要输入的主要参数有： 第二章数据预处理 1 几何参数，包括太阳天顶角、卫星天顶角、太阳方位角、卫星方位角， 也可以输入卫星轨道与时间参数来代替。 2 大气组分参数，包括水汽、灰尘颗粒度等参数。如缺乏精确的实况数据， 可以模拟卫星数据的地理位置和时间，选用6 s 提供的标准模型来代替。 3 气溶胶组分参数，包括水分含量以及烟尘、灰尘等在空气中的百分比等 参数。若缺乏精确的实况数据，可以选用6 s 提供的标准模型来替代。 4 气溶胶的大气路径长度，一般可用当地的能见度参数表示。 5 被测目标的海拔高度及遥感器高度。 6 光谱条件，可以直接输入光谱波段范围，也可以将遥感器波段作为输入 条件。 7 其他参数。 利用6 s 计算大气顶层辐射主要是运行6 s 软件，输入所需参数值，就可得 到对应的大气顶层辐射。其中如大气能见度等部分参数取决于大气等资料的获 取。因大气能见度资料难以获取，一般采用2 4 公里的标准值进行近似计算。6 s 校正结果见表2 4 ： 表2 46 s 大气校正结果显示表 女女女 女黼女 女 女 黼 料女 女女 女 女女女t 女女女女 女女女 女 女女 女女 $ 女 $ i n p u ta p p a r e n tr e f l e c t a i l c e ：0 5 0 m e a s u r e dr a d i a n c e m 2 s r m i c ：2 6 1 0 0 a t m o s p h e r i c a l l yc o r r e c t e dr e f l e c t a n c e ： 一0 3 l c o e f f i c i e n t sx ax bx c：0 0 2 6 l y 2 x a ( m e a s u r e dr a d i a n c e ) 一x b ：a r c = y ，( 1 + x c + y ) 1 0 0 6 91 6 0 7 2 ￥；￥$ * ￥ ￥$ $ ￥ $ * ￥ ￥ ￥$ $ 十 $ ￥ ￥ ￥料$ ￥料 $ ￥ ￥ $ $ 羊f ￥ 本文采用6 s 模型对( e ) t m 影像做了遥感影像的大气校正，具体步骤如下： 首先利用手动计算定标将d n 值转换成星上反射率。 然后利用6 s 模型，输入相应参数，获得该波段的地面反射率与大气顶层反 射率的回归关系式，再利用波段运算将大气顶层反射率校正到地表真实反射率。 本文选取了o 0 2 为间隔作回归曲线，一共取了4 0 个间隔。得出线性关系 式后，将该波段的大气顶层反射率值代入，即获得了地表真实反射率，从而完 成了大气校正。 6 s 回归曲线线性表达式如表2 5 ：( b 1 代表大气顶层反射率) 丰 第二章数据预处理 表2 56 s 地面反射率与大气项层反射率回归方程式 t m 左 t m 右 e t m 左 e t m 右 波段1 b 1 木1 1 7 2 3 0 0 7 1 4b l $ 1 1 4 8 8 一o 0 6 7 6b l $ 1 _ 2 4 7 卜0 0 7 1 1b l 木12 8 3 8 一o 0 8 9 3 波段2 b 1 木1 1 7 6 6 一o 0 3 3 8b 1 丰1 1 0 4 3 + o 0 0 3 7 ，b l 术1 2 4 5 8 0 0 3 2 8 b 1 木1 2 8 2 0 0 3 9 6 波段3 b l 车1 1 2 8 8 0 0 1 8 9b l 丰1 1 1 6 2 一o 0 1 7 5b 1 术l _ 1 9 1 5 0 0 1 9b l 术1 2 1 6 5 0 0 2 2 8 波段4b 1 1 1 1 3 6 一o 0 0 7 6 b l 木1 t1 0 3 l 一0 0 0 7 2b l 卓1 1 8 4 2 一o 0 0 7 3b 1 卓1 2 0 1 0 0 1 波段5 b 1 丰1 1 3 4 2 一o 0 0 0 5b 1 丰1 1 2 5 4 一o 0 0 0 6 b 1 丰1 2 5 7 3 一o 0 0 0 2b 1 幸1 2 5 8 3 0 0 0 0 7 波段7 b l 1 1 4 6 7 + o 0 0 0 3b 1 丰1 1 3 7 6 + 0 0 0 0 0 8b l 宰1 2 3 0 8 一o 0 0 0 1 b l 1 _ 2 3 2 5 + 0 0 0 0 4 大气校正前后的平原河道的6 波段波谱曲线见图2 3 2 5 0 2 0 0 1 5 0 ；1 。o 5 0 0 图2 3 a 平原河道未校正前纯净水体 钆：卜 。卜t 言1 _ 1 图2 3 b 平原河道校正后纯净水体 ， 图2 3 c 平原河道未校正前的含沙水体图2 3 d 平原河道校正后的含沙水体 由如上波谱曲线图可以看出，校正后的水体的波谱曲线，在没有改变波段 间波谱关系的同时，使其物理特性更加明显。 由章节1 2 1 可知： n d w i = ( g r e e n n i r ) ( g r e e n + n i r ) n d w i l =( g r e e n + r e d n i r m i r ) ( g r e e n + r e d + n i r + m i r ) m n d w i =( g r e e n m i r ) ( g r e e n + m i r ) 对大气校正前后的遥感影像进行了各种水体指数影像不同典型地物的水体 指数计算值进行了比较分析，样本点是依据该地区地形图结合目视判别选取的， 具有可信度。每种地物选取样本点的不同水体指数值见表2 6 ： 啪 m )一呈 第二章数据预处理 表2 6t m 左幅不同地物样本水体指数值 删左幅n d w i ( 前)n d w i ( 后)n d w i l ( 前)n d w i l ( 后)m n d w i ( 前)删d w i ( 后) 水体o 1 7 6o 1 4 9 o 2 5 8 o 2 2 5 0 3 6 50 5 3 2 河床 一o 1 0 7一o 3 1 5一o 1 6 2一o 2 8 0一0 2 4 1一o 2 0 5 建筑、裸土 一0 3 0 90 5 1 50 3 6 30 4 9 l一0 5 1 0一0 5 1 8 阴影 一o 3 4 5一o 5 5 2一o 4 9 70 7 0 90 7 0 80 6 7 8 植被一0 6 3 3一o 8 4 00 6 2 30 8 1 8一o 7 2 8 0 7 4 8 对应的曲线如图2 4 ： 图2 4 删左幅影像大气校正前后不同地物的水体指数值关系图 水体与不同地物之间水体指数差值比较见表2 7 ： 表2 7t