CN113140000A - 基于卫星光谱的水体信息估算方法 - Google Patents

基于卫星光谱的水体信息估算方法 Download PDF

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Abstract

基于卫星光谱的水体信息估算方法，它涉及涉及遥感图像处理及水体信息估算方法。为了快速获得水体，特别是内陆湖泊的面积、深度信息，本发明提供了一种基于卫星光谱的水体信息估算方法。估算方法：一、对研究区的光谱卫星影像进行预处理，然后进行云量筛选；二、进行水体指数计算；三、确定水体识别的判别条件；四、根据卫星像元大小计算水体面积；五、利用水体像元，进行水深反演；六、依据实测的水深结果，对步骤五的公式进行拟合，得到系数a0…an的数值；七、将a0…an数值带入步骤五公式计算出水深。本发明方法与传统方法比较具有计算速度快、可获取大面积、长时间序列的水体信息估算结果，节约大量的人力物力。

Description

基于卫星光谱的水体信息估算方法
技术领域
本发明涉及遥感图像处理及水体信息估算方法。
背景技术
水资源虽然是可再生利用资源，但自然界中绝大多数的水不能直接饮用或使用，水资源的合理利用仍然是一个重要课题。在农业发展中，水资源是一切农作物生长所依赖的基础物质。如果可供应的水量小于需要的水量，可能会导致农作物减产甚至死亡。当然，如果水量过多也可能导致洪涝、土地盐碱化等消极作用，从而影响农业生产。
水体信息的指标包括，水体面积和水深。水体面积是以水体与陆地的交界线为边界，由水体表面构成的多边形的面积。JRC数据集是目前较为常用的水体数据集，该数据集包含1984～2019年30米分辨率每月的永久性和季节性水体。但是JRC数据集使用的是Landsat大气顶层反射率数据，并未进行大气校正，存在一定的误差，同时大量使用辅助地图和数据产品，虽然在一定程度上减少了错分误差，但是使得该辅助地图和数据产品带来的不确定性增大。水深是水文研究和水生环境变化监测过程中极其重要的参数，其主要测量方式为声纳(Chen等,2019)。20世纪20年代以来，一种基于声纳的水深测量方法被应用在沿海的深海测量中。目前，大多数船只也在采用这种方法，其优势主要体现在高精度和全覆盖。但是，该方法高成本和低效率的缺点在一定程度上影响着其在大尺度范围内展开实践性应用(Lu等,2019)。随着遥感技术的发展，研究人员渐渐将遥感技术应用在水深测量中，在浅水区域的应用较为广泛，也在一定程度上弥补了声纳测量的不足(Lyzenga,1978)。遥感水深反演一般是指水深测量中采用遥感数据进行水深估算的方法。目前，被动遥感主要是通过接收物体辐射反射信息来研究目标物的特性(Yang Nan等,2019)。Hengel andSpitzer(1991)利用TM影像通过对数和主成分分析的方法测量了荷兰海岸的水深。Sandidge and Holyer(1998)分析了水深数据和高光谱(可见光或近红外)影像之间的辐射相关性，同时建立后向神经网络模型反演佛罗里达州Tample Bay的水深。Xu and Zhang(2006)通过单波段法、双波段比值法和多波段法三种线性回归方法反演了长江北岸的水深。Wang等(2016)通过后向神经网络和海底反照率利用Landsat8 OLI影像独立的反演黄河河口的水深。大部分学者重点研究了海岸水深的反演以及反演模型的优化，并不适合内陆湖泊水深的反演研究。
发明内容
为了快速获得水体，特别是内陆湖泊的面积、深度信息，本发明提供了一种基于卫星光谱的水体信息估算方法。
基于卫星光谱的水体信息估算方法：
一、对研究区的光谱卫星影像进行预处理，然后进行云量筛选；
二、进行水体指数计算；
三、水体识别的判别条件为MNDWI>EVI或者MNDWI>NDVI，且EVI<0.1；
四、根据水体判别条件识别水体像元，统计研究区中水体像元，再根据卫星像元大小计算水体面积；
五、利用水体像元，进行水深反演，水深公式为
z＝a0+a1 ln(R1)+a2 ln(R2)+...+an ln(Rn)
其中，z为水的深度，Rn为水在第n个波段的反射率，a0…an为系数；
六、依据实测的水深结果，对步骤五的公式进行拟合，得到系数a0…an的数值；
七、将a0…an数值带入步骤五公式计算出水深，既完成水体信息估算。
进一步的，步骤一预处理包括对卫星影像剪裁、大气校正等。
进一步的，步骤二水体指数计算包含NDVI、EVI和MNDWI，其中
Figure BDA0002995127820000021
Figure BDA0002995127820000022
Figure BDA0002995127820000023
公式中Red为红波段的反射率，NIR为近红外波段的反射率，BLUE为蓝波段的反射率，Green为绿波段的反射率；MIR为中红外波段的反射率。
进一步的，步骤四水体面积计算公式为S＝N×M×M，式中S为水体面积，N为步骤三中统计的水体像元数目，M为卫星像元像素大小(单位：m)。
本发明方法基于卫星光谱数据，探索基于光谱指数的水体判别阈值，在此基础上针对水体像元利用光谱反射率与实测水深进行拟合与反演，构建水深估算模型，最终实现对水体面积、水深的估算，具有重要的应用价值。
本发明方法与传统的野外测量方法比较具有计算速度快、可获取大面积、长时间序列的水体信息(水面积、水深)估算结果，节约了大量的人力物力，对研究水体的时空变化具有重要意义。
附图说明
图1是实施例1根据本发明方法估算出的长白山区1989年和2020年水体面积结果图。
具体实施方式
本发明技术方案不局限于以下所列举具体实施方式，还包括各具体实施方式间的任意组合。
具体实施方式一：本实施方式基于卫星光谱的水体信息估算方法：
一、对研究区的光谱卫星影像进行预处理，然后进行云量筛选；
二、进行水体指数计算；；
三、水体识别的判别条件为MNDWI>EVI或者MNDWI>NDVI，且EVI<0.1；
四、根据水体判别条件识别水体像元，统计研究区中水体像元，再根据卫星像元大小计算水体面积；
五、利用水体像元，进行水深反演，水深公式为
z＝a0+a1 ln(R1)+a2 ln(R2)+...+an ln(Rn)
其中，z为水的深度，Rn为水在第n个波段的反射率，a0…an为系数；
六、依据实测的水深结果，对步骤五的公式进行拟合，得到系数a0…an的数值；
七、将a0…an数值带入步骤五公式计算出水深，既完成水体信息估算。
本实施方式方法首先获取研究区域的卫星光谱，对光谱数据进行预处理后去云，进行水体相关指数的计算，并设定水体识别阈值，对整个研究区进行水体判别，对水体像元统计，并根据卫星像元大小属性，可以得到水体面积；针对水体像元，利用公式进行水深反演，与实测水深建立回归模型。将该模型应用到大范围的卫星数据上，即可获得大面积、长时间序列的水体面积和水深估算结果。本发明方法速度快，稳定性好，实现了大面积、简单、高效的水体信息估算方法。
本实施方式步骤一筛选云量小于10％的影像，由于云可能会被算成水体，所以筛选云量小于10％的影像可以避免云的影响。
具体实施方式二：本实施方式与具体实施方式一的不同点是：步骤一预处理包括对卫星影像剪裁、大气校正等。其它步骤及参数与实施方式一相同。
具体实施方式三：本实施方式与具体实施方式一或二的不同点是：步骤二水体指数计算包含NDVI、EVI和MNDWI，其中
Figure BDA0002995127820000031
Figure BDA0002995127820000032
Figure BDA0002995127820000041
公式中Red为红波段的反射率，NIR为近红外波段的反射率，BLUE为蓝波段的反射率，Green为绿波段的反射率；MIR为中红外波段的反射率。其它步骤及参数与实施方式一或二相同。
具体实施方式四：本实施方式与具体实施方式一或二或三的不同点是：步骤四水体面积计算公式为S＝N×M×M，式中S为水体面积，N为步骤三中统计的水体像元数目，M为卫星像元像素大小(单位：m)。
实施例1
本实施例基于Landsat 8卫星估算长白山区1989年和2020年的水体信息(水面积、水深)。
长白山区的水体信息估算方法：
一、下载长白山区1989年和2020年的Landsat 8光谱卫星影像，对影像进行剪裁、大气校正等预处理，之后进行去云处理，筛选云量小于10％的影像；
二、进行水体指数计算：水体指数计算包含NDVI、EVI和MNDWI，其中
Figure BDA0002995127820000042
Figure BDA0002995127820000043
Figure BDA0002995127820000044
公式中Red为红波段的反射率，NIR为近红外波段的反射率，BLUE为蓝波段的反射率，Green为绿波段的反射率；MIR为中红外波段的反射率；
三、水体识别的判别条件为(MNDWI>EVI or MNDWI>NDVI)and EVI<0.1；
四、根据水体判别条件识别水体像元，统计研究区中水体像元，再根据卫星像元大小计算水体面积；水体面积计算公式为S＝N×30×30，式中S为水体面积，N为步骤三中统计的水体像元数目，M为卫星像元像素大小(单位：m)；
五、利用水体像元，进行水深反演，水深公式为
z＝a0+a1 ln(B2)+a2 ln(B3)+a3 ln(B4)
其中，z为水的深度，B2、B3、B4为水在第2、3、4波段的反射率，a0、a1、a2、a3为系数；
六、依据实测的水深结果，对步骤五的公式进行拟合，得到：
z＝300.619+0.131ln(B2)-7.35ln(B3)+0.364ln(B4)
七、根据步骤六的公式可以计算出水深。
本实施例基于Landsat 8卫星1989年和2020年长白山区光谱卫星影像，估算长白山区水体的水面面积分别为98.16万km2和75.82万km2，水体识别结果如图1所示。
本实施例基于Landsat 8卫星1989年和2020年长白山区光谱卫星影像，估算长白山区水体的水面深度分别如表1所示。
表1
Figure BDA0002995127820000051

Claims (4)

1.一种基于卫星光谱的水体信息估算方法，其特征在于水体信息按以下步骤进行估算：
一、对研究区的光谱卫星影像进行预处理，然后进行云量筛选；
二、进行水体指数计算；
三、水体识别的判别条件为MNDWI>EVI或者MNDWI>NDVI，且EVI<0.1；
四、根据水体判别条件识别水体像元，统计研究区中水体像元，再根据卫星像元大小计算水体面积；
五、利用水体像元，进行水深反演，水深公式为
z＝a0+a1ln(R1)+a2ln(R2)+...+anln(Rn)
其中，z为水的深度，Rn为水在第n个波段的反射率，a0…an为系数；
六、依据实测的水深结果，对步骤五的公式进行拟合，得到系数a0…an的数值；
七、将a0…an数值带入步骤五公式计算出水深，既完成水体信息估算。
2.根据权利要求1所述的基于卫星光谱的水体信息估算方法，其特征在于步骤一预处理包括对卫星影像剪裁、大气校正。
3.根据权利要求1所述的基于卫星光谱的水体信息估算方法，其特征在于步骤二水体指数计算包含NDVI、EVI和MNDWI，其中
Figure FDA0002995127810000011
Figure FDA0002995127810000012
Figure FDA0002995127810000013
公式中Red为红波段的反射率，NIR为近红外波段的反射率，BLUE为蓝波段的反射率，Green为绿波段的反射率；MIR为中红外波段的反射率。
4.根据权利要求1所述的基于卫星光谱的水体信息估算方法，其特征在于步骤四水体面积计算公式为S＝N×M×M，式中S为水体面积，N为步骤三中统计的水体像元数目，M为卫星像元像素大小，像素长度单位为m。
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