中国陆域地表水体信息遥感提取与评价.doc

中国陆域地表水体信息遥感提取与评价 分类号密级收藏编号学号学校代码）编号工禮碩士此佐所究佐卑此，讼夂（应用研究）中国陆域地表水体信息遥感提取与评价工程领域测绘工程研究方向遥感信息处理与应用研究生姓名愿指导教师、职称周小成副研究员协助导师、职称何国金研究员所在学院福建省空间信息工程研究中心答辩委员会主席签名二？一八年六月一遵守学术行为规范承诺本人己熟知并愿意自觉遵守福州大学研宄生和导师学术行为规范暂行规定和福州大学关于加强研究生毕业与学位论文质量管理的规定的所有内容，承诺所提交的毕业和学位论文是终稿，不存在学术造假或学术不端行为，且论文的纸质版与电子版内容完全一致。 二独创性声明本人声明所提交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研宄成果。 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宄成果，也不包含为获得福州大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。 与我一同工作的同志对本研宄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。 本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 三关于论文使用授权的说明本人完全了解福州大学有关保留使用学位论文的规定，即学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。 （保密的论文在解密后应遵守此规定）本学位论文属于（必须在以下相应方框内打“，否则一律按“非保密论文”处理）、保密论文本学位论文属于保密，在年解密后适用本授权书。 、非保密论文本学位论文不属于保密范围，适用本授权书。 研究生本人签名丫兒展签字日期年月日研究生导师签名签字曰期年月日中国陆域地表水体信息遥感提取与评价中文摘要地表水体是人类赖以生存和社会发展中不可替代的战略资源，对其信息的获取有助于全面掌握其空间分布特征，监测各区域差异，推动水循环研宄，也对合理利用水资源，实施战略措施具有重要意义。 随着遥感技术被广泛应用于国民经济和社会发展等多个领域，其己成为高效准确监测地表水体的有效手段。 过去由于大量训练数据选取的困难以及高精度计算能力的限制，遥感技术主要集中在利用单一传感器对小范围水体进行高精度提取，难以满足大数据时代多源数据在大尺度上对水体进行的高效提取。 随着技术的发展以及研究的深入，各种神经网络法层出不穷，机器学习方法被广泛应用。 故论文以当前应用较广泛的分辨率资源卫星遥感影像为主，辅助国产卫星遥感影像，利用机器学习语言下的多层神经网络法进行中国陆域地表水体信息的遥感提取，主要的研究内容和结论如下（）综述了大尺度水体信息产品，总结了水体提取方法，并分析其方法的优缺点。 详细介绍了多源遥感影像数据的预处理步骤以及水体信息后处理方法，为中国陆域多源遥感数据地表水体提取研宄奠定基础。 （）通过对比水体指数法、最大似然分类法、多层神经网络法提取水体在影像上的运行时间、存储空间、产品精度等方面的差异，选取出适用于大尺度水体提取的方法多层神经网络法。 该方法不受卫星传感器限制，能够直接通过修改参与计算的波段来提取水体。 其多隐层的学习算法充分挖掘原始数据信息，不断将低层特征抽象到高层进行提取，不仅加速了大数据的运算速度，也提高了样本的识别率和预测的准确性。 该方法精度的提高在于样本的选取，通过增加与水体光谱相似的地物作为非水体样本进行迭代计算，可以在一定程度上提升水体提取精度。 （）通过多层神经网络法提取中国陆域地表水体专题并进行了结果评价和分析。 利用系列影像以及国产卫星影像，实现了年的中国陆域分辨率地表水体的有效提取，水体专题提取总体精度达。 中国陆域水体空间分布可以用水域率和水域面积进行表征，中国陆域地表水体水域面积主要集中在降水量（）区间、内陆河流域（）和西藏自治区（），最大水域率分布在降水量（）区间、淮河流域（）以及江苏省（）。 根据空间分布可以定位到降水量较多的东南沿海和拥有大量雪水的青藏高原区域。 因此，综合应用需求和前沿发展技术，利用国内外多源中高分辨率卫星遥感影像开展中国陆域地表水体信息专题提取方法研宄，大尺度水体能够有效揭示我国地表水体分布规律，为我国乃至全球水资源和环境变化研究提供数据支撑。 关键词中国陆域；遥感数据；地表水体；多层神经网络；空间分布，（），（），（），（）、（）（）（）、（）（），目录蚊轆研宄意义国内外研宄进展大尺度水体产品国内外现状水体提取方法研宄进展非水体排除方法研究进展阈值选取方法研宄进展研宄内容和技术路线研宄目标主要研究内容技术路线论文结构第二章数据的获取与处理研究区域概况数据获取主要数据辅助数据数据预处理遥感影像预处理遥感影像预处理数据后处理精度评价镶嵌处理影像制图小结第三章资源卫星地表水体专题提取方法比较研宄水体提取方法研宄水体指数法研究丄最大似然分类法研宄多层神经网络法研宄样区水体提取分析样本区域概况福建省水体提取结果比较分析典型影像水体提取结果比较分析第四章基于多层神经网络法的中国陆域水体提取分析中国陆域水体信息提取样本选取水体信息提取分类后处理基于格网的精度验证验证点选择验证精度评估水体专题成图中国陆域水体专题空间分布特征分析降水量分区分布特征流域分区分布特征省级分区分布特征经纬度分区分布特征小结第五章结论与展望结论展望个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文中国陆域地表水体信息遥感提取与评价第一章引言研究意义地表水是人类赖以生存和社会发展不可替代的战略资源，是全球水资源安全和管理、气候变化研宄、生态环境动态监测等十分重要的基础信息。 据估计，全球地表水储量万亿立方米，每年有万亿立方米河流和万亿立方米冰川流入海洋，是全球能量平衡和气候变化重点关注的环境指标。 另外，由地表水带来的洪水泛滥和水体污染等问题己成为当前人类社会关注的热点问题。 因此，对地表水体的动态变化进行快速监测，识别地表水体在空间上遵循的变化规律，以及为洪涝灾害，旱情监控等提供协助，均需开展地表水体专题信息提取研宄。 中国位于太平洋西部，地域辽阔，地形复杂，水体特征在规模、密度上呈多样性，空间分布“南多北少，东多西少”；降水量从东南沿海向西北内陆逐级递减，这导致中国陆域水资源分布不平衡，依次分为湿润带、半湿润带、半干旱带、干旱带。 水资源在中国陆域的分布呈现典型区域差异性，开展中国陆域地表水体提取研宄有利于揭示中国地表水资源变化规律，同时也可为全球水体的提取提供示范作用。 遥感技术在全球变化研宄中具有宏观、动态、客观、准确等特点，是最为有效的全球观测手段，被广泛地应用于国民经济与社会发展的多个领域，其数据信息量多，更新速度快，监测范围大，对地表水体快速调查以及动态变化规律监测具有重要意义。 相比于传统方法，中高分辨率的遥感数据有助于减少中国范围地表水体变化规律认知的不确定性，大量的时序遥感数据能够准确、宏观和科学地揭示地表水体动态变化格局，高频次的卫星遥感数据能够满足区域地表水资源快速评估应用需求。 因此，遥感技术己成为高效准确监测中国陆域地表水体唯一可行的方法。 纵观国内外大尺度地表水体产品生成和制图研宄成果，主要依赖粗分辨率卫星数据（），然而，大多数的内陆水体相对较小，不能被这些粗分辨率的影像绘制。 因此，利用中高分辨率遥感影像开展大尺度水体专题研制已成为世界各国研宄热点，但由于影像获取成本高、访问困难，数据量庞大，使之成为大尺度水体产品自动化生产的瓶颈（）。 伴随着系列卫星全球长时序数据的共享开放和我国环境卫星、高分系列卫星获取，为中国陆域中高分辨率地表水体信息提取提供了丰富数据。 曾开祥根据观测区域数据的空间位置、时间分辨率、重访周期、费用等对数据源进行筛选，并针对水体识别能力进一步区分，认为为水体观测最佳卫星，因此，以为代表的中等分辨率的遥感影像成为开展大尺度地表水体产品研制的最佳数据源。 综合应用需求和前沿技术发展两个方面，利用国内外多源中高分辨率卫星遥感影福州大学硕士学位论文像开展空间水体信息专题研制方法研宄，有助于揭示我国地表水体分布和动态变化规律，为我国乃至全球水资源和环境变化研宄提供数据支撑。 国内外研究进展水体定义有很多，根据廖安平对水体类型的定义在地球表面由人工或者天然形成的液态水体的聚积体，包括了河流、湖泊、水库等，但不包括海洋、冰雪、湿地、水田以及植被覆盖区域的水体。 与本文研宄水体定义最为相似，由于水体存在的多样性，本文将水田中存在水体部分也视为地表水体，即遵循所见即所得原则，因此，本文中的水体包括陆地上河流、湖泊、水库以及混有泥沙的水体、混有浮冰的水体，但不包括海洋中的水体、冰雪、湿地。 全球己有许多栅格或者矢量的大尺度水体产品，其提取方法多样，噪声的剔除也并非一致，这导致了大尺度水体产品的提取精度很难准确把控。 所以，针对不同的卫星数据应采取相应的方法，以下针对水体产品进行总结，分析水体信息的提取方法，非水体的剔除，以及选用相应方法进行阈值的选取，获取水体与非水体的二值化图像。 大尺度水体产品国内外现状全球地表覆盖数据目前，科学家已经研制了套全球地表覆盖数据，如表。 包括美国地质调查局（）的（，）数据集，由（）卫星传感器获取年空间分辨率的种土地覆盖类型；美国马里兰大学（）的数据集，由卫星传感器获取年空间分辨率的种土地覆盖类型；美国波士顿大学（）的数据集，由（）卫星传感器获取年空间分辨率的种土地覆盖类型；欧盟委员会联合研宄中心的（）数据集，由卫星传感器获取年空间分辨率的种土地覆盖类型；欧洲空间局通过全球合作完成的数据集，由卫星传感器获取年以及年两年空间分辨率为的个种类的土地覆盖类型（和）；以及我国家单位共同参加完成的、两个基准年份全球地球表面覆盖的种类型专题信息遥感影像制图数据产品（）。 中国陆域地表水体信息遥感提取与评价表大尺度地表覆盖数据集构国别数据集卫星空间范围时间范围分辨率空间分辨率全球期全球期全球期全球期全球，期国家基础地理信息中心全球，期全球水体信息专题产品（）（）由美国国家航空航天局国家地理空间情报部门（）生产，其为弧秒（赤道大约）空间分辨率的矢量数据，能够准确的捕捉水体，但其缺乏完整的全球土地覆盖数据，覆盖范围在到之间（）（）主要由联合国环境规划署世界保护监测中心（）提供，采集的水体包括湖泊、水库和湿地，利用多边形矢量的面积、体积来判断水体，其空间分辨率为弧秒（大约），覆盖范围在到之间，计算得到年湖泊和水库面积大约万平方千米，占全球陆地面积的，且湿地面积大约有万平方千米，占全球范围陆地面积的。 虽然由于数据分辨率的原因导致中水体的不连续性严重，但其全球湿地面积与区域湿地面积估算却有较高精度，并且与实际土地覆盖的一致性要高于其他地面实测数据，故其用来作为水体产品评估补充和空白填补的基准。 其数据下载地址为。 （）等人利用统计数据计算得到面积大于平方千米的水体，包括自然湖泊与池塘，全球覆盖面积大约万平方千米，其中蓄水池占万平方千米，人造池塘占万平方千米，共覆盖地表面积大于全球地表面积的（）。 （）（）由美国马里兰大学（）提供，使用数据集和数据，利用分类树算法，将全球分为三纬度区域、，创建了全球完整地表水体产品，其空间分辨率为弧秒（大约），这个新产生的水体掩膜产品提高了栅格掩膜的精度，但存在宽度小于的河流不连续现象，持续浮动的海冰经常被误标记为陆面现象等问题。 因此，这个产品可以被使用到植福州大学硕士学位论文被连续产品以及土地覆盖产品中，但要谨慎使用到水文模型中。 （）（）由美国马里兰大学（）提供，其利用与产生的指数来进行分类树算法，获取全球的空间分辨率地表水体产品。 计算得到年大于平方千米的内陆水体面积为万平方千米，尽管与做精度验证得到制图精度为，用户精度为，但仍然存在以下问题水体伴随着季节的变化而存在较大变化。 细小支流难以检测。 冰雪、云、水深、泥沙含量、浮游植物、地形阴影、高楼阴影的影响难以排除。 （）（）利用三种数据源（被动）、（主动）、，采集了从年年中每个月格网大小为的全球河流、湖泊、湿地和农业灌溉区域，并分析比较了其变化。 虽然是目前提供的唯一一组全局一致的总地表水范围及长时间变化的观测，但其不确定度与中陆表水体比较大约达，说明无法探测到格网大小的淹没地物（）在产品的基础上结合、数据集生产了一个新的高分辨率水体专题图，其空间分辨率为弧秒（大约），覆盖范围在到之间，产品有年平均最低（水体面积万平方千米）、年平均最高（水体面积万平方千米）、长期最高（水体面积万平方千米）。 通过明确划定永久和暂时淹没区及其变化范围，在推断生态系统动力学方面将比全球现有静态湿地地图更为有用。 （）（）由美国马里兰大学（）提供，它采用年的全色影像结合数据进行生产，其空间分辨率为弧秒（大约），覆盖范围在到之间；产品包括所有面积大于平方千米的万个湖泊，总面积达万平方千米，占非冰川陆地面积的。 （）利用美国陆地卫星为主和国家环境减灾卫星为辅的分辨率的卫星影像，进行基于像元、面向对象、人机交互处理后实现全球年和年两期水体高精度遥感数据集，经精度自评估分析，其平均总体精度为；但影像选取为该年度无云覆盖数据，水体变化波动较大，易受丰枯水期影响，故水体面积存在不确定性，需要经过相应的时相订正，才能够用于时空格局以及波动分析。 （）（）利用数据集获取影像，其空间分辨率为弧秒（大约），计算、指数，利用水体掩膜确保航道连通，区分水体和阴影，其主要目的是获取一幅全球永久水体地图，通过从重叠、多时相的影像中计算水体存中国陆域地表水体信息遥感提取与评价在的频率，将永久水体与临时水体覆盖的区域相区别，这表明利用多时相影像进行全球水体制图和高分辨率影像同样重要；最后获取大于平方千米的水体共万平方千米，其错分误差几乎为。 （）等人利用年超过三百万幅系列影像，通过专家系统（人工智能）和可视化分析来绘制全球存在或缺失的陆表水体，并利用水体频率将水体分为永久性水体和季节性水体，得到年永久性水体万平方千米，季节性水体万平方千米；以及在此期间，万平方千米的永久性水体消失或转换为季节性水体，和万平方千米的新永久性水体生成。 局部水体信息专题产品（）北美水体空间分辨率为的时间序列数据使用决策树算法产生三幅系列地图，显示了北美高纬度地区地表水体在年的变化过程，这一系列地图由美国国家航空航天局（）实验室产生，初步验证结果表明，相比米分辨率的数据，其生产者精度为，用户精度为。 （）南美水体以系列数据为主，产品数据作为辅助，选用水体指数对水体信息进行提取，计算得到南美洲年的陆表水体总面积为万平方千米；共有湖泊个，面积万平方千米，以及河渠面积万平方千米，水库池塘面积平方千米。 中国陆域利用人工方式进行目视解译，基于系列卫星以及卫星收集的数据，完成了、四个基准年的中国陆域湿地遥感影像制图，并从气候要素以及农业经济活动等方面论述了中国陆域湿地的时序变化及分布（）。 总结如表。 水体提取方法研究进展阈值法单波段阈值法在之前的可见光波段，水的吸收较少、大量可见光被透射，因此，可见光得不到有效反射，水面的反射率大约只有，当太阳高度角发生改变时，其反射率出现的变化。 以清澈且无杂质的水为代表，蓝绿光谱段的反射率范围在之间，红光谱段的反射率为，伴随着波长的增加，反射率在不断降低，甚至在近红外、短波红外谱段几乎达到零；这些波段的反射特征与土壤、植被等地物的反射率特征具有比较大的对比，因而可以通过这些波段对水体进行识别，但是水体的光谱特征主要由水自身的组成物质决定的，同时还受到水的各种状态影响。 在浑浊水体、福州大学硕士学位论文富营养化水体以及水植混合区，其光谱特征，特别是在近红外、短波红外，会受到泥沙、浮游生物、植被的影响而发生变化。 表大尺度水体产品集机构国别数据集卫星空间范围时间范围空间分辨率弧秒（赤道）（弧秒）（赤道）全球弧秒（赤道弧秒（赤道，弧秒，（赤道）全球北美区域（）南美区域王铭等牛振国等中国陆域，陆家驹等通过选用一个合适的近红外波段，利用频率分布直方图确定水体阈值，将低于该阈值的像元定义为水体，高于该阈值则为非水体，但该方法区分水体和非水体的效果不能达到最佳。 ？等通过比较各波段与监督分类的精度验证，证明红外波段提取水体效果要好于可见光波段，且中红外波段效果最好，总体精度达，主要原因在于未能准确的提取细小水体区域，这归因于遥感影像分辨率不高的原因。 若只是通过利用某一水体信息与其他地物区分较大波段的阈值小于某一特定值对水体信息进行提取，原理虽然很简单、操作也很简便，但只是在水体较清澈且无杂质区域效果良好，对于地物种类复杂的区域，不仅难以消除山体阴影的影响，而且容易忽略细小水体区域。 多波段阈值法（）基于阈值的多波段谱间关系法中国陆域地表水体信息遥感提取与评价多波段谱间关系法主要利用多个波段在水体与植被、土壤、城市区域的光谱反射率差异构建关系式，将水体从其他地物中提取出来。 周成虎通过反复试验后发现，只有水体具有波段加波段大于波段加波段的特征，即（）（），该方法弥补了单波段阈值法不能在山地区