近年来, 我国各地由于暴雨导致的洪水灾害频繁发生, 对社会、经济、环境造成巨大的损失。为了减轻洪水灾害给人们带来的影响, 对洪水灾害发生的地点、范围以及强度做出快速评价非常重要^[1]。目前利用遥感影像进行淹没区域提取的研究很多, 郑伟等^[2]将ENVISAT(environment satellite)ASAR(advanced synthetic aperture radar)获取的灾中影像和非洪灾中的TM影像进行复合, 获得洪水的淹没范围; 潘祖燕等^[3]利用TM与SAR影像融合进行淹没范围提取; 彭顺风等^[4]通过RADAR(radio detection and ranging)SAT-1获取的灾中水体区域减去背景SPOT5影像的水体, 获得洪水的淹没范围; 曾玲方等^[5]利用洪灾发生前后的Sentinel-1卫星影像数据设定阈值提取淹没范围; 潘继亚等^[6]利用MODIS数据对曼谷洪水淹没区信息进行提取。由NOAA(National Oceanic and Atmospheric Administration)卫星得到的AVHRR(advanced very high resolution radiometer)数据^[7]、Landsat TM^[8]等也均被用于提取洪水淹没范围。笔者认为在洪灾发生后, 淹没水体中的泥沙等悬浮物会随地势逐渐沉降, 使淹没水体分成光谱特征不同的两部分:一部分较为浑浊; 而另一部分较为清澈, 所以洪灾发生后的水体提取不同于一般的自然水体提取, 而现有的洪水淹没提取研究中并未考虑到这一问题。

本文以2016年7月份武汉市洪灾为例, 运用资源三号卫星的多光谱影像数据, 分别使用单波段阈值法、归一化差异水体指数法(normalized diffe-rence water index, NDWI)、波谱间关系法等常用方法进行洪水淹没区提取实验, 对比分析这些方法在提取洪灾发生后浑浊水体与清澈水体的效果, 实验结果发现这些方法的提取效果并不尽如人意。为此, 提出了一种结合单波段阈值和波谱间关系的淹没水体综合提取方法, 实验表明, 此综合方法对提取精度有较大的改善, 为利用资源三号卫星数据来进行洪水灾害评估的应用提供了有效的技术参考。

1 数据源及实验区

资源三号卫星是我国自主研发的首颗高精度民用立体测图卫星^[9]。它搭载的3台三线阵相机和一台多光谱相机, 在同一个回归周期内, 可对地球南北纬80°以内地区实现无缝影像覆盖。其影像数据成为一种新型遥感影像数据源, 具有高空间分辨率、大动态范围以及立体成像能力等特点^[10]。资源三号卫星同时搭载了前视、正视、后视3个全色CCD(charge-coupled device)相机和多光谱相机, 可以同时获取3个不同角度拍摄的立体像对和多光谱影像, 提供丰富的三维立体信息^[11]。其地面像元分辨率为:前视、后视全色影像3.5 m; 正视全色影像2.1 m; 正视多光谱影像5.8 m, 单景有效覆盖宽度大于50 km, 立体有效覆盖宽度大于45 km, 稳定性较高^[12]。该卫星主要任务是获取覆盖全国的高质量、高分辨率全色立体影像和多光谱影像, 为国家重大工程、国家资源调查与监测、农林水利、灾害监测和评估、生态环境监测和保护等领域的应用提供服务, 具有测绘和国土资源普查的功能, 填补了我国立体测图领域的空白^[13]。

2016年7月, 我国南方多个省市持续发生暴雨引发洪灾, 导致河流溃堤、房屋倒塌、农田被淹、道路交通中断, 其中湖北省武汉市新洲区受灾最为严重, 有大量居民地和农田被淹没, 数十万人受灾。本文实验数据为2016年7月25日武汉市新洲区武湖及其周边地区的资源三号卫星遥感影像, 其范围为东经114°29′~114°35′, 北纬30°46′~30°51′。与该区域洪灾发生前的影像进行对比, 可明显看到大量农田与居民地被洪水淹没, 如图 1所示。

2 淹没水体的光谱机理

水体在可见光范围内反射率最高的是蓝绿波段, 最低的是近红外波段, 大部分的光都被吸收, 所以在遥感影像中水体常表现为暗色^[14]。但是在洪灾发生时, 水体会相对比较浑浊, 伴随有泥沙等悬浮物, 使反射率增加。经反复对比与实地调研, 发现研究区大部分淹没区域的水体均较为浑浊, 有少部分淹没区域水体中的泥沙等悬浮物随地势逐渐沉降堆积, 水体较为清澈。因此, 洪水淹没区域包括较浑浊水体与较清澈水体两部分, 其水体提取不同于一般的水体提取。

对研究区的浑浊水体、清澈水体、耕地、道路以及山区等地物的4个波段2 016个样点的光谱值进行统计, 统计结果如图 2所示。

图 2显示, 资源三号卫星对于浑浊水体的反射率在第2波段(绿光波段)最高, 其余波段依次降低, 清澈水体从第1波段到第4波段(近红外波段)逐渐降低, 在第4波段, 明显低于其他地物。浑浊水体的反射率整体上高于清澈水体。本文采用不同方法尝试将影像中的淹没区域完整提取出来。

3 实验与结果分析 3.1 单波段阈值法

根据研究区域地物光谱特征, 可以使用单一波段设定阈值进行水体提取。根据§2的分析, 对绿光波段和近红外波段作单波段阈值分析, 根据浑浊水体在绿光波段反射最大, 清澈水体在近红外波段反射最小的特征, 可以分别对绿光波段和近红外波段使用单波段阈值法提取出较浑浊淹没水体与较清澈淹没水体。经过反复实验, 绿光波段设定阈值为416, 近红外波段设定阈值为193, 可以分别提取出浑浊水体与淹没水体, 除少量山区被误提外, 与其他地物区分较好, 如图 3(a)、3(b)所示。将两种水体提取结果合并, 得到单波段阈值法的最终提取结果, 如图 3(c)所示。由于浑浊水体与清澈水体交界处的反射率介于这两种水体之间, 因此单波段阈值法对于其交界处无法准确提取, 还存在着遗漏的情况, 如图 4(a)所示。

3.2 归一化差异水体指数法

根据多光谱影像波段数量多的优势, 利用NDWI来提取水体, 其方法通过将水体的最强反射波段与最弱反射波段进行比值运算, 以扩大两者之间的差距, 抑制植被信息来提取水体^[15]。其公式为:

$ NDWI = ({B_{{\rm{Green}}}}-{B_{{\rm{NIR}}}})/({B_{{\rm{Green}}}} + {B_{{\rm{NIR}}}}) $

式中, B_Green为绿光波段; B_NIR为近红外波段。

对研究区使用NDWI方法进行水体提取, 经反复实验, 设定阈值为0.039~0.431, 结果如图 5所示。经对比后发现, 有一些裸露的土壤、道路以及未被淹没的农田均被误提, 如图 6(a)所示, 经过分析, 这是因为在洪灾发生后, 一些农田和土壤等地物中含水量增加, 导致近红外波段反射率降低, 但是并没有被淹没, 这种情况下, NDWI方法无法准确区分, 因此, 该方法仅适用于未发生洪灾时植被为主要地物类型区域的水体提取, 而在洪灾发生后并不适用。

3.3 波谱间关系法

资源三号卫星影像的多光谱数据虽然只有4个波段, 但是不同地物在这4个波段中呈现出不同的特点。根据浑浊水体与清澈水体在第2波段和第4波段的特征, 运用ENVI(environment for visualizing images)软件中的波段计算功能, 对第2波段和第4波段进行代数相减运算(Band2-Band4), 并设定阈值为50~347, 其结果如图 7所示。结果显示, 使用该方法提取淹没水体时, 有一些道路被误提, 但仍可以较好地提取出浑浊水体与淹没水体, 并能较好地区分山区和未被淹没的农田。

3.4 综合法提取淹没水体

综上所述, 对第2波段和第4波段使用单波段阈值法可分别提取出浑浊水体与清澈水体, 且能较好地区分除少量山区外的其余地物, 但对两种水体之间的交界处无法准确提取。而波谱间关系法根据不同波段的各地物波谱特征进行波段运算, 可以同时较准确地提取出两种水体的淹没区域, 但对于道路存在一些误提的情况。因此综合两种方法, 将两种方法得到的结果进行掩膜分析, 合并后得到最终结果, 可较完整准确地提取出洪灾发生后的水体淹没区域, 结果如图 8所示。

3.5 精度评价

为客观评价通过多种方法对洪灾发生后的区域进行水体提取的精确程度, 使用资源三号卫星多光谱影像与全色影像融合后的结果作为参考影像, 随机选取1 619个水体采样点, 406个非水体采样点, 分别统计分类正确和错误的像元个数, 进行精度评价分析, 对比结果见表 1。

通过表 1可以得到以下结论:

1) 单波段阈值法可以分别提取出浑浊水体与清澈水体的淹没区域, 与除少量山区外的其余地物区分较好, 但是对于两种淹没水体交界处的部分无法准确提取, 精度较低。

2) NDWI方法和波谱间关系法可将浑浊水体与清澈水体作为一个整体提取出来, 提取精度高于单波段阈值法, 但也存在对一些未淹没农田与道路的误提情况。

3) 综合的水体提取方法综合了单波段阈值法与波谱间关系法各自的优点, 可以较好地对两种淹没区域进行提取, 同时也与其余地物区分较好, 提取精度最高, 为98.12%。

4 结束语

本文根据洪灾发生后淹没区域中浑浊水体与清澈水体的光谱特征, 以湖北省武汉市新洲区为例, 对2016年7月我国南方持续暴雨引发的洪灾进行了分析, 分别使用单波段阈值法、NDWI方法、波谱间关系法对资源三号卫星洪灾发生后的影像进行浑浊水体与清澈水体的提取实验。并结合单波段阈值法与波谱间关系法, 提出一种洪灾发生后淹没水体的综合提取方法。结果表明, 该方法对于洪灾发生后淹没水体的提取具有较高精度, 极大地改善了使用单一方法提取精度的不足。本研究表明, 资源三号卫星在该领域有着很好的应用前景, 为我国洪水灾害监测与评估提供参考。