本發(fā)明屬于空間信息技術在水利工程學領域應用技術領域，涉及一種半自動的水體范圍提取方法，具體涉及一種基于空間剖面線的半自動水體范圍提取方法。

背景技術：

地表水是地球表層生態(tài)系統(tǒng)重要的組成部分，具有調節(jié)區(qū)域氣候、維持區(qū)域生態(tài)平衡和保護生物多樣性等生態(tài)功能。另外，作為重要的國土資源，地表水具有水力發(fā)電、農業(yè)灌溉、水產養(yǎng)殖和提供航運等社會經濟功能。受人類活動和全球氣候的影響，地表水資源如湖泊、濕地等的面積發(fā)生劇烈變化，對陸地生態(tài)系統(tǒng)造成了嚴重影響。然而由于地域、時間、經費等問題使得水資源普查與統(tǒng)計工作難以開展，我國地表水面積的動態(tài)分析缺乏長時序大范圍的監(jiān)測資料。遙感具有時效性強、覆蓋范圍廣等觀測優(yōu)點，目前已成為研究地表水資源形態(tài)變化的有效手段。

遙感技術的應用，使得實時獲取水體范圍成為可能，可以為汛期的防洪調度、海嘯等災害損失評估以及抗洪搶險等提供數(shù)據支持，以便政府等相關部門做出及時準確的決策。此外，遙感提取的水體范圍數(shù)據可以為水量平衡、庫容研究、懸浮泥沙濃度反演、葉綠素濃度反演等提供基礎數(shù)據。

水體范圍提取的方法，國內外學者已經做了大量的研究工作。其中最常用的是指數(shù)模型法，最常用的指數(shù)為歸一化水體指數(shù)ndwi(normalizeddifferencewaterindex)。ndwi的計算公式為：

(ρgreen-ρred)/(ρgreen+ρred)；

其中，ρgreen和ρred分別為綠光和紅光波段的反射率。

指數(shù)模型法提取水體范圍具有簡單快捷的優(yōu)點，但是提取精度的高低取決于閾值的選取。根據閾值是否固定，可將現(xiàn)有方法分為固定閾值法和動態(tài)閾值法；根據閾值的確定方式，可將現(xiàn)有研究分為人工目視閾值選取法、半自動閾值選取法和自動閾值選取法。針對水體提取的這一關鍵性問題，國內外學者做了大量討論(文獻1-8)，有學者通過輻射傳輸模型研究發(fā)現(xiàn)指數(shù)模型提取水體范圍時，不同影像閾值差距較大，因此固定閾值不適合做長時序多景影像的水體提取。人工目視閾值選取法，通常需要進行多次實驗以確定閾值，費時費力，且主觀性較強，沒有統(tǒng)一客觀的標準，不同人甚至同一人在不同的工作狀態(tài)下選取的閾值都會有差異。自動閾值選取法具有較高的應用價值，然而其缺陷在于，不經過樣本選取，缺乏先驗知識而使用一種完全基于像元值的統(tǒng)計運算，不能充分考慮到實際應用中地物的復雜性和差異性。半自動化閾值選取法由人和計算機共同干預，常見的做法是，通過人工選取的感興趣區(qū)域的訓練樣本來確定最佳閾值。

綜合以上列舉的文獻資料，已有不少學者針對水體范圍提取的閾值確定方法做了一系列研究。對比不同方法的缺陷和限制，在當前的技術背景下，半自動化閾值選取法具有較好的應用價值。

[文獻1]jil,zhangl,wylieb.2009.analysisofdynamicthresholdsforthenormalizeddifferencewaterindex[j].photogrammetricengineering&remotesensing,75(11):1307-1317.

[文獻2]liuy,songp,pengj,etal.2012.aphysicalexplanationofthevariationinthresholdfordelineatingterrestrialwatersurfacesfrommulti-temporalimages:effectsofradiometriccorrection[j].internationaljournalofremotesensing,33(18):5862-5875.

[文獻3]karslif,guneroglua,dihkanm.2011.spatio-temporalshorelinechangesalongthesouthernblackseacoastalzone[j].journalofappliedremotesensing,5(1):053545-053545-13.

[文獻4]wangjd,shengyw,tongtsd.2014.monitoringdecadallakedynamicsacrosstheyangtzebasindownstreamofthreegorgesdam[j].remotesensingofenvironment,152:251–269.

[文獻5]吳川,張玉龍,許秀貞,張全發(fā).2013.基于landsettm/etm和hj-1a/b影像的丹江口水庫水域變化監(jiān)測研究[j].長江流域資源與環(huán)境,09:1207-1213.

[文獻6]張超,韓琳,陳亮.2010.柴達木盆地湖泊水面變化遙感監(jiān)測分析[j].人民黃河,12:54-55+58.

[文獻7]劉東,李艷.2012.基于遙感技術的鄱陽湖面積庫容估算[j].遙感信息,02:57.

[文獻8]孫愛民,馮鐘葵,葛小青,羅宇,李山山,閆芳,馮旭祥.2015.利用長時間序列l(wèi)andsat分析博斯騰湖面積變化[j].中國圖象圖形學報,08:1122-1132.

技術實現(xiàn)要素：

為了解決上述問題，本發(fā)明從地物光譜的差異性入手，提出了一種基于空間剖面線的半自動水體范圍提取方法；為有效精確實時的獲取水體范圍提供一種新思路，以便為汛期的防洪調度、海嘯等災害損失的評估以及抗洪搶險等提供數(shù)據支持，輔助政府等相關部門做出及時準確的決策。

本發(fā)明所采用的技術方案是：一種基于空間剖面線的半自動水體范圍提取方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：預處理選取的遙感影像；

步驟2：對處理后的遙感影像做波段運算，計算ndwi影像；

步驟3：在經過預處理的遙感影像上，繪制空間剖面線矢量文件；

步驟4：將空間剖面線矢量文件轉換為與遙感影像空間分辨率相同的空間剖面線柵格文件；

步驟5：結合步驟2中獲得的ndwi影像和步驟4中獲得的空間剖面線柵格文件，通過空間運算，獲取剖面線柵格文件的屬性表；

步驟6：獲取水體范圍提取最佳分割閾值t；

步驟7：根據最佳分割閾值t，通過閾值分割的方法，提取水體范圍。

相對于現(xiàn)有技術，本發(fā)明：由人和計算機共同干預，結合先驗知識，人工選取樣本，充分考慮了實際應用中地物的復雜性和差異性，利用計算機的計算功能快速準確的確定最佳閾值，既保證了結果的客觀性和正確性，也提高了工作效率，節(jié)省了人力物力財力。

附圖說明

圖1為本發(fā)明實施例的流程圖；

圖2為本發(fā)明實施例的空間剖面線布設示例圖；

圖3為本發(fā)明實施例的空間剖面線ndwi曲線示例圖；

圖4為本發(fā)明實施例的半自動化閾值法與手動閾值法得到的水面積結果的一致性分析示意圖；

圖5為本發(fā)明實施例的半自動化閾值法與手動閾值法得到的水面積結果的同步分析示意圖。

具體實施方式

為了便于本領域普通技術人員理解和實施本發(fā)明，下面結合附圖及實施例對本發(fā)明作進一步的詳細描述，應當理解，此處所描述的實施示例僅用于說明和解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。

請見圖1，本發(fā)明提供的一種基于空間剖面線的半自動水體范圍提取方法，包括以下步驟：

步驟1，預處理選取的遙感影像；

對選取的遙感影像做輻射定標、幾何校正、影像的拼接裁剪等必要的數(shù)據預處理工作，對處理后的影像做波段運算，計算ndwi影像；

輻射定標是將傳感器記錄的電壓或數(shù)字量化值轉換成具有輻射意義的衛(wèi)星入瞳處亮度值。影像幾何校正利用地面控制點和幾何校正數(shù)學模型來矯正非系統(tǒng)因素產生的誤差，由于校正過程中會將坐標系統(tǒng)賦予圖像數(shù)據，所以此過程包括了地理編碼。幾何校正有模型：仿射變換(rst)、多項式和局部三角網(delaunaytriangulation)等。本發(fā)明實施例采用2014年gf-1wfv數(shù)據作為實驗數(shù)據，輻射定標參數(shù)來源于中國資源衛(wèi)星應用中心網站，使用的v1.0版本為2015-10-13更新的定標參數(shù)。選取landsat8olil1t級幾何精糾正數(shù)據產品的全色波段(空間分辨率15m)作為參考影像對輻射定標后的gf-1wfv數(shù)據做幾何校正。控制點的選取是幾何糾正的關鍵。在本研究中，盡量選擇等位置固定不變且易人工準確辨識的點作為控制點?？刂泣c的布設應盡量保證均勻，且不少于20個。配準精度控制在1個像素以內。

指數(shù)模型法是水體提取最簡單有效的方法，通過計算相應的指數(shù)，可以放大影像上水體和非水體的差異。目前使用最廣泛的是ndwi。水體的反射率較低，通常低于10％，遠低于其他地物。水體在藍綠波段有較強的反射，在其他可見光波段吸收較強。水體在近紅外波段反射率幾乎為零，然而植被和裸土在近紅外波段有強烈反射。ndwi利用這一差異來增強水體信號。ndwi是最常用的水體提取參數(shù)，在水體提取方面更有優(yōu)勢，于是本實例選取ndwi作為模型參數(shù)。對上述經過預處理的gf-1號wfv數(shù)據做波段運算計算ndwi。

本發(fā)明提供的實施例所選區(qū)域為鄱陽湖流域的36個大型湖庫，所用的遙感影像為2014年的gf-1wfv數(shù)據共計629景，分辨率為16米。對經過輻射校正和幾何校正后的影像進行裁剪，將36個湖庫依次以矩形裁出，對于鄱陽湖等范圍較大，一景影像不足以完整覆蓋的湖庫，選取拍攝時間相同或相近的多景影像進行拼接。

步驟2，在經過預處理的遙感影像上，繪制空間剖面線矢量文件；

空間剖面線布設示例如附圖2所示，在經過預處理的遙感影像上，人工選取空間剖面線，繪制空間剖面線矢量文件。為了獲取精確閾值，保證水體范圍提取精度，并兼顧計算效率與剖面線的空間布局，針對面積大于1km²，水體長寬比小于10的水體，每幅遙感影像布設不少于8條空間剖面線，布設位置應位于水體常年平均水邊線附近，剖面線長度約為水體平均寬度。除此之外，剖面線的規(guī)劃要遵循以下幾個原則：

(1)空間剖面線必須同時覆蓋在目標水體和陸地上，不得全部覆蓋在單一地物上，可垂直于水體走向布設；

(2)空間剖面線的布設應充分考慮地表類型的復雜性和差異性，盡量均勻布設并覆蓋多種地物。

(3)空間剖面線條數(shù)不宜太少以獲取盡可能小的閾值范圍，從而逼近最佳閾值。

按照上述原則，在經過步驟1處理的2014年36個湖庫的gf1wfv影像上，針對每幅影像規(guī)劃空間剖面線。具體實施方法為，根據湖庫的實際情況，如考慮每個湖庫的空間形態(tài)和水體平均寬度，參考空間剖面線的規(guī)劃原則，在每幅影像上均勻布設8條矢量線，代表該幅影像的8條空間剖面線。

步驟3，數(shù)據格式轉換，獲取空間剖面線柵格文件。

將空間剖面線矢量文件轉為與影像空間分辨率相同的柵格文件。

具體實施時將步驟2中以ndwi影像為底圖編輯空間剖面線矢量文件通過數(shù)據格式轉換，批量轉換為與gf-1wfv數(shù)據相同空間分辨率(16米)的柵格數(shù)據。

步驟4，將空間剖面線矢量文件轉換為與遙感影像空間分辨率相同的空間剖面線柵格文件；

結合步驟2中獲得的ndwi影像和步驟4中獲得的空間剖面線柵格文件，通過空間運算，獲取剖面線柵格文件的屬性表，即剖面線上各點對應的ndwi像元值，這些像元值可以繪制成ndwi曲線，每一條空間剖面線都對應一條連續(xù)的像元值曲線。以其中一條為例，曲線如附圖3所示。

具體實施時將步驟3中獲取的剖面線柵格數(shù)據與ndwi影像疊加，通過空間運算提取剖面線上ndwi的柵格值，每一條空間剖面線對應一條ndwi曲線。由于空間剖面線規(guī)劃時是同時覆蓋水體和陸地覆蓋類型，且充分考慮了地表覆蓋類的復雜性和差異性，且水體和陸地覆蓋類型的ndwi值差異明顯(水體為正值，植被為負值)，因此在剖面線從水體穿入陸地或從陸地穿入水體時，其ndwi值會發(fā)生跳變，因此獲取的每條ndwi曲線都存在一個或者兩個跳變點。依據這一原理可以從ndwi曲線上獲取對應水體邊界的閾值。

步驟5，通過運算獲取水體范圍提取最佳分割閾值t。

通過運算可以獲取曲線上斜率變化最快的兩點，記為點a、b，其像素值，分別記作a1、b1(a1＞b1)，則(b1，a1)為通過該條空間剖面線所得到的閾值范圍，記作閾值t1∈(b1，a1)。同樣的運算方法，對于同一幅影像上的8條空間剖面線，可得到(b1，a1)、(b2，a2)……(b8，a8)共計8個閾值范圍。求取a1、a2……a8的最小值及b1、b2……b8的最大值，分別記作a*、b*，因此取值在(b*，a*)之間的閾值t即為通過這8條空間剖面線獲取的合理的閾值范圍。理論上，空間剖面線條數(shù)越多，兩個閾值端點序列會不斷“夾逼”，最終將得到最小閾值范圍(b*，a*)，從而使得t接近于最佳閾值。但是由于人工規(guī)劃的空間剖面線的條數(shù)是有限的，且考慮到剖面線的空間布局和計算量的問題，這里將空間剖面線條數(shù)定為8，且將t＝(a*+b*)/2作為最佳分割閾值。

結合ndwi影像和空間剖面線柵格文件，通過空間運算，獲取剖面線上各點對應的ndwi像元值，這些像元值可以繪制成ndwi曲線，每一條空間剖面線都對應一條連續(xù)的像元值曲線。

具體實施時將步驟3中獲取的剖面線柵格數(shù)據與ndwi影像疊加，通過空間運算提取剖面線上ndwi的柵格值，每一條空間剖面線對應一條ndwi曲線。由于空間剖面線規(guī)劃時是同時覆蓋水體和陸地覆蓋類型，且充分考慮了地表覆蓋類的復雜性和差異性，且水體和陸地覆蓋類型的ndwi值差異明顯(水體為正值，植被為負值)，因此在剖面線從水體穿入陸地或從陸地穿入水體時，其ndwi值會發(fā)生跳變，因此獲取的每條ndwi曲線都存在一個或者兩個跳變點。依據這一原理可以從ndwi曲線上獲取對應水體邊界的閾值。

步驟6，根據最佳分割閾值t，提取水體邊界范圍。

按照下述公式，通過閾值分割的方法，提取水體范圍。提取結果為目標水位為1，背景為0的二值圖。

為了說明本方法的有效性，隨機選取了一個水庫(社上水庫)使用人工目視閾值選取法提取水體范圍，與本方法的結果做一致性分析，同步分析和誤差分析，定量評估本方法的提取精度。結果分別如附圖4、附圖5所示。

從一致性分析，同步分析可以看出半自動閾值法與手動閾值法得到的結果具有很好的一致性(r²為0.95)和同步性。相對誤差為6.3％，即基于空間剖面線的半自動閾值法水體提取精度可以達到93.7％，具有較好的提取精度。說明基于空間剖面線的半自動化閾值選取方法可以真實地反映水體范圍，在水體范圍動態(tài)提取的研究中具有較好的應用前景。

應當理解的是，本說明書未詳細闡述的部分均屬于現(xiàn)有技術。

應當理解的是，上述針對較佳實施例的描述較為詳細，并不能因此而認為是對本發(fā)明專利保護范圍的限制，本領域的普通技術人員在本發(fā)明的啟示下，在不脫離本發(fā)明權利要求所保護的范圍情況下，還可以做出替換或變形，均落入本發(fā)明的保護范圍之內，本發(fā)明的請求保護范圍應以所附權利要求為準。