CN105374041A - 利用多期遥感影像提取砂质岸线的方法 - Google Patents

Abstract

利用多期遥感图像提取砂质岸线的方法，包括以下步骤，步骤一：对通过卫星获得的遥感影像进行预处理；步骤二：获取NDWI图像；步骤三：获取水陆分割的二值化影像；步骤四：获取瞬时水边线；通过栅格矢量转换方法将二值化影像转为矢量数据，再通过碎斑剔除、面转线处理及假边界剔除，得到瞬时水边线；步骤五：对瞬时水边线进行潮汐校正；步骤六：进行多期校正水边线的融合获取砂质岸线。本发明利用多期遥感影像提取瞬时水边线，同时考虑到潮汐对岸线位置的影响，将多条潮汐校正的水边线上边线经过融合为较准确的砂质海岸线，提取海岸线的过程快速、准确、实现全自动化操作，能够有效避免因潮间带地形起伏造成提取的海岸线位置低估。

Description

利用多期遥感影像提取砂质岸线的方法

技术领域

本发明涉及一种卫星遥感海岸线探测方法，属于空间遥感技术领域，尤其涉及利用多期遥感影像提取砂质岸线的方法。

背景技术

海岸线附近蕴藏着丰富的生物、矿产、能源、土地等自然资源，它不仅是国防的前哨，又是海、陆交通的连接地，是人类经济活动频繁的地带。测定海岸线位置是人们研究海陆相互作用、海洋地质研究、气候变化和环境保护等必须进行的一项技术活动，也是进行海洋地形图测绘、海岸带调查等工作的重要内容。因此，对海岸线的快速准确探测有着重要的价值。但因为自然和人为的作用，实际的海岸线是时刻处在连续、动态的变化过程。现有的海岸线提取方法主要包括传统的现场测量踏勘和基于遥感与地理信息系统(GIS)技术的综合，传统的现场测量踏勘方法提取海岸线，虽保证了岸线的精度，但费时、费力、成本高、易受到气候天气影响，而且难以实现大尺度、长时间序列的监测，基于GIS技术的海岸线提取因具有成本低、范围广和获取数据准确及时的优势，尤其是能够解决复杂地形下的海岸线测量而被广泛应用。

遥感影像上的水体是相对较特殊的图像部分，主要原因是水体的反射率随电磁波波长的增大而递减，至近红外波段的清澈水体时反射率降至零；另外水体浑浊度的增加会使水体的反射率有所上升，可能到短波红外波段，水体的反射率才降至零，正是根据这一特性，可以实现水陆分割，从而提取海岸线。基于此状况，国内外专家学者作了大量的相关工作：Bellomo、朱长明、Bouchahma、刘善伟、AmrYousef、马晓峰等基于遥感影像，结合NDWI、MNDWI、SVM、DEM、边缘检测算子、图像纹理及数学形态学等方法自动提取了海岸线；同时White、翁宇斌、孙伟富、Mujabar等专家学者通过人机交互方法提取了海岸线，这些方法均是利用单景影像提取海岸线，虽可较迅速地提取出海岸线，但提取的岸线一般都是卫星或航空飞行器过境时的瞬时水边线，未考虑同一年份不同时间内潮汐对瞬时水边线位置的影响，并不是严格意义的海岸线，部分学者虽考虑到潮汐影响，但都是基于单景单期影像进行潮汐校正。

中国专利(授权公告号CN102013015B)公开了“一种面向对象的遥感影像海岸线提取方法”，属于全自动遥感影像海岸线提取领域。该发明主要是利用利用种子生长的方法提先取出海水区域，最后利用相应的判别准则提取海岸线，但同样采用单景影像提取海岸线，因而提取的海岸线结构不够精确。

中国专利(申请公布号CN103530635A)公开了“一种基于卫星微波遥感图像的海岸线提取方法”，该基于卫星微波遥感图像的海岸线提取方法从卫星微波遥感图像上提取海岸线，包括预处理、图像分割和后处理三大步骤，该发明也是采用单景影像提取海岸线，因而提取的海岸线结构不够精确，同时在图像分割及后处理过程中，环节较多，提取海岸线后需要再对照原始图像手动修改，降低了海岸线的提取效率。

发明内容

本发明提供一种利用多期遥感影像提取砂质岸线的方法，用于解决现有技术中单景影像提取的海岸线不准确的问题，采用多期遥感影像作为海岸线的提取基础，获得瞬时水边线再进行位置校正，经多期校正水边线的融合从而获取较为准确的砂质岸线。

利用多期遥感影像提取砂质岸线的方法，包括以下步骤：

步骤一：对通过卫星获得的遥感影像进行预处理；

所述预处理包括采用图像回归法进行影像相对辐射归一化处理，再利用几何校正方法对遥感影像进行配准，得到预处理后的遥感影像，相对辐射归一化公式：

y_k＝a_kx_k+b_k(1)

$a_k=\frac{s_{z_k{y}_k}}{s_{z_k{z}_k}}---\left(2\right)$

$b_k=\stackrel{\‾}{x_k}-a_k\stackrel{\‾}{z_k}---\left(3\right)$

其中，a_k、b_k是k波段的归一化参数，x_k、y_k分别为校正图像k波段归一化前后的像元灰度值，分别为校正影像和参考影像k波段的像元平均值， 分别为校正影像与参考影像间k波段的协方差及参考影像本身的协方差；

步骤二：获取NDWI图像；

将预处理后的遥感影像进行NDWI指数计算，以获得NDWI图像，NDWI指数公式：

$NDWI=\frac{{\mathrm{\ρ}}_G-{\mathrm{\ρ}}_{NIR}}{{\mathrm{\ρ}}_G+{\mathrm{\ρ}}_{NIR}}---\left(4\right)$

其中，ρ_G、ρ_NIR分别表示绿光及近红外波段的反射率；

步骤三：获取水陆分割的二值化影像；

根据NDWI图像的直方图分布特征确定图像分割阈值，并对NDWI图像进行水陆分割以获的二值化影像；

步骤四：获取瞬时水边线；

通过栅格矢量转换方法将二值化影像转为矢量数据，再通过碎斑剔除、面转线处理及假边界剔除，得到瞬时水边线；

步骤五：对瞬时水边线进行潮汐校正；

利用潮汐校正公式对瞬时水边线进行校正，得到校正水边线上界，潮汐校正公式；

$L=\frac{H-h}{h-h1}\mathrm{\Δ}L---\left(5\right)$

其中，h1、h代表遥感影像成像时的潮高，H代表平均大潮高潮位的潮高，ΔL为图像上两水边线的距离，L表示水边线的校正距离，经潮汐校正后获得单期遥感影像的校正水边线；

输入单期瞬时水边线和校正距离，输出为单期校正水边线；

步骤六：进行多期校正水边线的融合获取砂质岸线；

校正水边线的上界为平均大潮高潮线，输入多期校正水边线进行融合，输出为获得的砂质海岸线。

如上所述的利用多期遥感影像提取砂质岸线的方法，所述步骤一中的配准是利用已经过正射校正处理的高精度影像为基准对需校正的遥感影像进行几何配准，每景影像选取均匀分布的同名地物点15个以上，控制点分布须均匀，影像的边缘、海岬顶点处和海湾的凹形深处至少有一个控制点分布，并保证海岸线附近多设控制点，采用二次多项式进行几何校正，双线性内插法进行亮度值的重采样，使校正精度控制在0.5个像素之内。

如上所述的利用多期遥感影像提取砂质岸线的方法，所述步骤三中的分割阀值位于NDWI图像的双峰之间的过度区域内。

本发明的有益效果：

1、本发明利用多期遥感影像，引用NDWI指数，提取瞬时水边线，同时考虑到潮汐对岸线位置的影响，将多条潮汐校正的水边线上边线经过融合为较准确的砂质海岸线，能够有效避免因潮间带地形(或者滩面地形)起伏造成的海岸线位置低估，同时可为我国砂质岸线提取与变化分析提供参考依据。

2、本发明提取的海岸线经过验证，基本和传统方法探测的海岸线重合，其均值和均方根误差均处在较小的范围内，同时，海岸线的提取过程快速、准确，实现全自动化操作。

附图说明

图1是本发明的流程图；

图2是遥感影像经预处理后得到的NDWI图像直方图；

图3是本发明中所述潮汐校正的原理模型图；

图4是本发明中多期影像岸线的局部图；

图5a是本发明中所述多期校正水边线融合的原理图；

图5b是本发明提取的岸线示意图；

图6是本发明提取的岸线结果图；

图7是本发明提取的岸线精度验证图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，本实施例一种利用多期遥感影像提取砂质岸线的方法，以中国黄海某处的多期卫星遥感影像进行砂质岸线探测做详细描述，包括以下步骤：

步骤一：对通过卫星获得的遥感影像进行预处理；

所述预处理包括采用图像回归法进行影像相对辐射归一化处理，再利用几何校正方法对遥感影像进行配准，得到预处理后的遥感影像，由于影像辐射差异的不同，造成同一地区的提取标准也有所不同，为消除同一地区不同时相影像间的辐射差异需对遥感影像进行相对辐射归一化处理，相对辐射归一化公式如下(1)、(2)、(3)：

y_k＝a_kx_k+b_k(1)

$a_k=\frac{s_{z_k{y}_k}}{s_{z_k{z}_k}}---\left(2\right)$

$b_k=\stackrel{\‾}{x_k}-a_k\stackrel{\‾}{z_k}---\left(3\right)$

其中，a_k、b_k是k波段的归一化参数，x_k、y_k分别为校正图像k波段归一化前后的像元灰度值，分别为校正影像和参考影像k波段的像元平均值， 分别为校正影像与参考影像间k波段的协方差及参考影像本身的协方差；

由于在不同时相内，受不同的大气状况、土壤湿度、光照条件和传感器侧视角等影响，同一地区所成的影像有较大的辐射差异。在进行影像分割时由于影像辐射差异的不同，造成同一地区的提取标准也有所不同。相对辐射归一化的目的是消除同一地区不同时相影像间的辐射差异，可使多期影像中同一地物具有相同的辐射亮度。

目前，相对辐射归一化的方法主要分为非线性校正法和线性校正法两种。本实施例步骤一中采用线性校正法中的图像回归法进行影像辐射归一化处理。辐射归一化处理过程中，需先选定以一个时相的影像作为参考影像，然后再将其他时相的影像校正到该影像上。考虑到图像上典型地物的破碎度，以2005年11月9日的Landsat影像作为参考影像对其他时相影像进行校正。步骤一中只用到遥感影像中的第二、四波段，因此只进行了这两个波段的辐射归一化。利用回归方程参数，建立各波段不同的图像回归线性转化方程，对其他时相的影像进行相对辐射归一化处理，得到辐射归一化后的遥感影像。

步骤一中的配准是指利用已经过正射校正处理的高精度影像为基准对需校正的遥感影像进行几何配准，每景影像选取均匀分布的同名地物点15个以上，控制点分布须均匀，影像的边缘、海岬顶点处和海湾的凹形深处至少有一个控制点分布，并保证海岸线附近多设控制点，采用二次多项式进行几何校正，双线性内插法进行亮度值的重采样，使校正精度控制在0.5个像素之内。

步骤二：获取NDWI图像；

为区分遥感影像中的水域与陆地区域，将预处理后的遥感影像进行归一化水体指数算法(NDWI)计算，以获得NDWI图像，NDWI指数公式：

$NDWI=\frac{{\mathrm{\ρ}}_G-{\mathrm{\ρ}}_{NIR}}{{\mathrm{\ρ}}_G+{\mathrm{\ρ}}_{NIR}}---\left(4\right)$

其中，ρ_G、ρ_NIR分别表示绿光及近红外波段的反射率；

步骤三：获取水陆分割的二值化影像；

如图2所示，获取NDWI图像后，通过分析各期NDWI图像直方图，发现都呈双峰分布。水体信息分布在右侧，而非水体信息分布在左侧区域。在双峰之间的过渡区域内确定阈值，并赋予NDWI大于阈值的为陆地，小于阈值的为水域，可将水体信息和其他地物进行分离，从而可获得水陆分割的二值化影像；

步骤三中通过分析各期NDWI图像直方图，可知图像分割阈值为0.02。将二值化影像作为输入和阀值0.02比较，大于阈值的灰度值被赋值为0，小于阈值的灰度值赋值为1，得到7景水陆分割的二值化图像；

步骤四：获取瞬时水边线；

利用得到的多期水陆二值化图像，然后通过栅格矢量转换方法将二值化图像转为矢量数据作为输入，通过数据中的面积属性选择多余的碎斑，并进行剔除；再利用面转线工具获取水域与陆地的轮廓线，最后提取出水陆交界的分界线，即可获得输出的瞬时水边线。

步骤五：对瞬时水边线进行潮汐校正；

如图3所示，为消除潮汐的影响，需对瞬时水边线进行潮汐校正，本实施例中以年平均大潮潮高作为海岸线高程，对提取的多期瞬时水边线进行校正，利用潮汐校正公式对瞬时水边线进行校正，得到校正水边线上界，潮汐校正公式；

$L=\frac{H-h}{h-h1}\mathrm{\Δ}L---\left(5\right)$

其中，h1、h代表遥感影像成像时的潮高，H代表平均大潮高潮位的潮高，ΔL为图像上两水边线的距离，L表示水边线的校正距离，经潮汐校正后获得单期遥感影像的校正水边线；

如图3所示，L1、L2…Ln分别代表从卫星影像中提取的瞬时水边线，θ为海岸坡度。2005年平均大潮潮高为382cm，得到各期岸线的校正距离ΔL，如下表1：

表1：校正距离

影像序号	1	3	4	5	6	7
							ΔL(m)	78.65	73.48	112.62	110.8	138.11	94.82

输入L1、L2…Ln多期瞬时水边线数据和水边线校正距离L,输出为对应的L校正水边线连续数据；

步骤六：进行多期校正水边线的融合获取砂质岸线；

如图4所示，由于遥感影像获取的时相不同，会造成获取时影像的潮位也有所差别，而在低潮位获取的水边线推算岸线时，会在一定程度上影响自动提取的水边线位置，因而会造成输出的校正水边线，即多期海岸线相互间有交叉和重叠。

因此，基于中分辨率遥感影像得到的瞬时水边线经潮汐校正推算获取的校正水边线上界，如图5a、5b所示，校正水边线的上界为平均大潮高潮线，输入多期校正水边线进行融合，输出为获得的砂质海岸线。

对输出的砂质海岸线进行精度验证：

如图6、图7，将本实施例提取的海岸线和908专项修测岸线进行叠合对比，并以50m为间距生成横断面，从而计算出2005年岸线与908岸线的距离偏差，经计算得出，提取的海岸线到908专项修测岸线的均值和均方根误差分别为20.9m和33.6m，均优于现有技术中的遥感图像岸线探测方法精度。

本发明未详尽描述的技术内容均为公知技术。

Claims (3)

1.利用多期遥感影像提取砂质岸线的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：对通过卫星获得的遥感影像进行预处理；

所述预处理包括采用图像回归法进行影像相对辐射归一化处理，再利用几何校正方法对遥感影像进行配准，得到预处理后的遥感影像，相对辐射归一化公式：

y_k＝a_kx_k+b_k(1)

$a_k=\frac{{\mathrm{\ϵ}}_{z_k{y}_k}}{{\mathrm{\ϵ}}_{z_k{z}_k}}---\left(2\right)$

$b_k=\stackrel{\‾}{x_k}-a_k\stackrel{\‾}{z_k}---\left(3\right)$

其中，a_k、b_k是k波段的归一化参数，x_k、y_k分别为校正图像k波段归一化前后的像元灰度值，分别为校正影像和参考影像k波段的像元平均值， 分别为校正影像与参考影像间k波段的协方差及参考影像本身的协方差；

步骤二：获取NDWI图像；

将预处理后的遥感影像进行NDWI指数计算，以获得NDWI图像，NDWI指数公式：

$NDWI=\frac{{\mathrm{\ρ}}_G-{\mathrm{\ρ}}_{NIR}}{{\mathrm{\ρ}}_G+{\mathrm{\ρ}}_{NIR}}---\left(4\right)$

其中，ρ_G、ρ_NIR分别表示绿光及近红外波段的反射率；

步骤三：获取水陆分割的二值化影像；

根据NDWI图像的直方图分布特征确定图像分割阈值，并对NDWI图像进行水陆分割以获的二值化影像；

步骤四：获取瞬时水边线；

通过栅格矢量转换方法将二值化影像转为矢量数据，再通过碎斑剔除、面转线处理及假边界剔除，得到瞬时水边线；

步骤五：对瞬时水边线进行潮汐校正；

利用潮汐校正公式对瞬时水边线进行校正，得到校正水边线上界，潮汐校正公式；

$L=\frac{H-h}{h-h1}\mathrm{\Δ}L---\left(5\right)$

其中，h1、h代表遥感影像成像时的潮高，H代表平均大潮高潮位的潮高，ΔL为图像上两水边线的距离，L表示水边线的校正距离，经潮汐校正后获得单期遥感影像的校正水边线；

输入单期瞬时水边线和校正距离，输出为单期校正水边线；

步骤六：进行多期校正水边线的融合获取砂质岸线；

校正水边线的上界为平均大潮高潮线，输入多期校正水边线进行融合，输出为获得的砂质海岸线。

2.根据权利要求1所述的利用多期遥感影像提取砂质岸线的方法，其特征在于，所述步骤一中的配准是利用已经过正射校正处理的高精度影像为基准对需校正的遥感影像进行几何配准，每景影像选取均匀分布的同名地物点15个以上，控制点分布须均匀，影像的边缘、海岬顶点处和海湾的凹形深处至少有一个控制点分布，并保证海岸线附近多设控制点，采用二次多项式进行几何校正，双线性内插法进行亮度值的重采样，使校正精度控制在0.5个像素之内。

3.根据权利要求1所述的利用多期遥感影像提取砂质岸线的方法，其特征在于，所述步骤三中的分割阀值位于NDWI图像的双峰之间的过度区域内。