一种基于遥感影像的水体制图产品质量评价方法

摘要

本发明提出一种基于遥感影像的水体制图产品质量评价方法。该方法对用于水体制图的遥感影像进行辐射定标操作，然后获取各像元的归一化水体指数和第七波段值；从全球SRTM数字高程模型数据中下载制图产品对应区域的高程数据，并按照遥感影像的分辨率对高程数据重采样，根据高程数据重采样结果生成每个像元的坡度栅格数据；将水体制图产品二值化，记录二值化所得标记值；综合归一化水体指数和第七波段值、坡度栅格数据，根据标记值获得质量评价结果。

说明书

技术领域

本发明属于遥感影像水体制图产品质量评价技术领域，特别是涉及一种基于遥感影像的水体制图产品质量评价方法。

背景技术

地表水体是全球水循环的重要组成部分，随着水资源紧缺等全球性问题日益严峻，它们的空间和时间分布也日益受到国内外有关研究人员的重视。有关文献：[1]Lu, S., et al., Water body mapping method with HJ-1A/B satellite imagery. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2011. 13(3): p. 428-434.遥感技术的快速发展使得在较大区域上实时、动态、快速的获取地表水体信息成为可能，并被广泛应用于水体分布制图、水体质量评价和洪水监测等领域。有关文献：[2]Cai, Y.L., et al., Mapping of water body in Poyang lake from partial spectral unmixing of MODIS data. IGARSS 2005: IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Vols 1-8, Proceedings2005. 4539-4540. [3]Nikolakopoulos, K.G., V. Karathanassi, and D. Rokos, Hyperspectral data and methods for coastal water mapping, in Remote Sensing for Agriculture, Ecosystems, and Hydrology VIII, M. Owe, et al., Editors. 2006. p. U101-U110.[4]Luo, J.C., et al., HIGH-PRECISE WATER EXTRACTION BASED ON SPECTRAL-SPATIAL COUPLED REMOTE SENSING INFORMATION. 2010 Ieee International Geoscience and Remote Sensing Symposium2010. 2840-2843.。陆地卫星（Landsat）搭载的专题制图仪（Thematic Mapper, TM）和增强型专题制图仪（Enhanced Thematic Mapper /ETM+）获得的TM/ETM+影像由于其适中的分辨率、长期连续对地观测等优势，已成为研究全球/区域变化的重要基础数据来源，并在地表水体制图方面扮演重要的角色。有关文献：[5]Vermote, E.F., N.Z. Saleous, and J.L. Privette, Surface Reflectance Earth System Data Record/Climate Data Record White Paper, 2006.

为了快速的从遥感影像上提取地表水体信息，国内外许多研究人员已经提出了多种自动化的水体信息提取算法以改进水体制图的效率和精度。波段阈值法、谱间关系法、归一化水体指数、改进的归一化水体指数法，等众多基于水体光谱特性的自动化水体提取算法的提出，为大规模水体制图产品的生产提供了有力工具。有关文献：[6]Bo-cai, G., NDWI—A normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space. Remote Sensing of Environment, 1996. 58(3): p. 257-266.[7]   Xu, H.Q., Modification of normalised difference water index (NDWI) to enhance open water features in remotely sensed imagery. International Journal of Remote Sensing, 2006. 27(14): p. 3025-3033.然而，由于云的阴影和山体阴影的光谱特性和水体具有较大的相似性，两者容易被错分为水体，从而降低水体制图产品的精度。因此，采用科学的方法评价水体分类制图产品中可能存在的质量问题，不仅是水体制图产品质量改进的必要手段，也是产品使用者的迫切需要。然而，目前有关遥感地表覆盖制图产品质量评价的方法多采用统计学方法，通过实地调查或对比高分辨率影像的方法，采集若干产品质量评价检验样本，在此基础上构建混淆矩阵，计算制图产品的精度指标.有关文献：[8]Stehman, S.V. and R.L. Czaplewski, Design and Analysis for Thematic Map Accuracy Assessment: Fundamental Principles. Remote Sensing of Environment, 1998. 64(3): p. 331-344.[9]Yang, L., et al., Thematic accuracy of MRLC land cover for the eastern United States. Remote Sensing of Environment, 2001. 76(3): p. 418-422. 其质量评价结果主要通过一些列精度指标反映，如kappa系数、总体精度、制图精度和用户精度指标等。上述方法的主要局限性在于，单纯通过统计指标能够了解制图产品的总体状况，但无法提供产品质量的空间分布情况，因而不能为制图产品改进提供更为明确的质量信息。且样本选取的成本相对较高，样本的空间布设合理性，样本的大小、同质性都将直接影响评价结果的可靠性。

发明内容

本发明针对现有的遥感制图产品质量评价方法的局限性，发明一种快速、低成本的基于遥感影像的水体制图产品质量评价方法，提供水体制图产品质量的空间分布信息，为改进水体制图产品质量提供更为明确的建议，同时也为开展全球区域的水资源变化等研究提供重要的产品精度信息。

本发明提供的技术方案是一种基于遥感影像的水体制图产品质量评价方法，所述遥感影像为TM影像或ETM+影像，包括以下步骤：

步骤1，通过对用于水体制图的遥感影像进行辐射定标操作，将遥感影像上各像元的灰度值转换成大气层顶反射率，转换后所得图像记为TOA；

步骤2，从全球SRTM数字高程模型数据中下载水体制图产品对应区域的高程数据，并按照遥感影像的分辨率对高程数据重采样，得到高程数据重采样结果；

步骤3，根据高程数据重采样结果生成水体制图产品对应区域中每个像元的坡度栅格数据，记为SLOPE；

步骤4，将水体制图产品二值化，二值化所得标记值记为S_PRODUCT；所述二值化实现方式为，将是水体的像元标记为1，非水体的像元标记为0； 

步骤5，从步骤1所得图像TOA上计算各像元的归一化水体指数，记为NDWI；

步骤6，从步骤1所得图像TOA上获取各像元的第七波段值，记为B7；

步骤7，根据水体的光谱特性和空间分布特性，分别将每个像元的坡度栅格数据SLOPE、归一化水体指数NDWI和第七波段值B7划分为4个级别，并根据级别依次记分为3,2,1,0，将记分结果分别记为S_SLOPE、S_NDWI和S_B7；

步骤8，计算水体制图产品上每个像元的综合质量分，记为S_QA；计算公式为S_QA= S_p+100×S_PRODUCT，其中S_p=S _B7×S_NDWI×S_SLOPE  

步骤9，根据水体制图产品上每个像元的综合质量分，生成水体制图产品质量分级评价结果。

而且，步骤7中，

坡度栅格数据SLOPE的4个级别具体划分如下，

当SLOPE<2时，记分为3；

当2≤SLOPE<6时，记分为2；

当6≤SLOPE<10时，记分为1；>10

当10≤SLOPE时，记分为0；

归一化水体指数NDWI的4个级别具体划分如下，

当NDWI>0时，记分为3；

当-0.1<NDWI≤0时，记分为2；

当-0.3<NDWI≤-0.1时，记分为1；

当NDWI≤-0.3时，记分为0。

第七波段值B7的4个级别具体划分如下，

当B7<0.04时，记分为3；

当0.04≤B7<0.05时，记分为2；

当0.05≤B7<0.07时，记分为1；

当0.07≤ B7时，记分为0。

而且，步骤9中，将水体制图产品上各像素的质量评价结果从高到低分成8个级别；

当S_QA=127时，为第I级；

当S_QA={118,112,109,108,106}时，为第II级； 

当S_QA ={104,103,102,101}时，为第III级；

当S_QA ={100}时，为第IV级；

当S_QA ={27}时，为第V 级；

当S_QA ={18,12,9,8,6}时，为第VI级；

当S_QA ={4,3,2,1}时，为第VII级；

当S_QA=0时，为第VIII级。

本发明的技术方案总体上具有简单、快速和低成本的特点，能够在全球/区域尺度开展规模化应用。相对于国内外已有的遥感影像水体制图产品质量评价方法，本发明针对水体在TM/ETM+影像上的光谱特性和坡度分布规律，设计了用于TM/ETM+影像水体制图产品质量评价的评价指标体系；设计了水体制图产品质量评价指标质量分级标准和水体制图产品质量综合评价模型。本发明能够为区域或全球地表水体变化研究提供十分重要的水体制图产品质量信息，进而保证研究结果精度。

附图说明

图1是本发明的实施例流程图。

具体实施方式   

本发明技术方案可采用计算机软件技术实现自动运行流程。以下结合附图和实施例详细说明本发明技术方案。

实施例的TM/ETM+水体制图产品质量检查流程见附图1，具体实现过程包括如下步骤：

（1）将用于水体制图的TM/ETM+遥感图像经过辐射定标操作，将原始的遥感图像上各像元的DN值(灰度值)转换成大气层顶反射率（Top of the Atmosphere (TOA) reflectance），记TOA。

所述辐射定标操作的具体实现为，根据定标公式计算，先求取辐射亮度值L，然后根据辐射亮度值L求取大气层顶反射率ρ，定标公式如下：

     （1）

                                  （2）

式中， 

QCAL为原始量化的DN值；

LMIN为QCAL = 0时的辐射亮度值；

LMAX为QCAL = QCALMAX时的辐射亮度值；

QCALMIN是最小量化定标像素值；

QCALMAX是最大量化定标像素值；

d为天文单位的日地距离；

ESUN为太阳表观辐射率均值；

s为太阳高度角。

上述参数值均可从TM/ETM+影像自带的元数据中获取。

（2）从全球SRTM（Shuttle Radar Topography Mission，航天干涉成像雷达地形任务）数字高程模型数据中下载水体制图产品对应区域的高程数据，将其重采样到30米分辨率（原始的空间分辨率为90米），与TM/ETM+图像一致。数字高程模型数据，即地面高程数据DEM。     （3）根据高程数据重采样结果生成水体制图产品对应区域中每个像元的坡度栅格数据，记为SLOPE。具体生产实现是一种现有的成熟技术，在ArcGIS 、Erdas、ENVI等多种成熟的商业软件中都可以完成，本发明不予赘述。

（4）将水体制图产品二值化，二值化所得标记值记为S_PRODUCT；所述二值化实现方式为，将是水体的像元标记为1，非水体的像元标记为0。

（5）从步骤1所得图像TOA上计算各像元的归一化水体指数（Normalized Difference Water Index，NDWI），将结果输出，记为NDWI。

实施例采用的归一化水体指数计算公式为

NDWI= (TM2-TM4) / (TM2 + TM4)      (3)

式中，TM2表示图像TOA上的第二波段的光谱值，TM4表示图像TOA上的第四波段的光谱值。

（6）从步骤1所得图像TOA上获取各像元的第七波段值，记为B7。

（7）根据水体的光谱特性和空间分布特性，分别将每个像元的坡度栅格数据SLOPE、归一化水体指数NDWI和第七波段值B7划分为4个级别，并根据级别依次记分为3,2,1,0，将记分结果分别记为S_SLOPE、S_NDWI和S_B7。本发明实施例利用分的高低表示是水体的可能性程度：水体-3、可能是水体-2、不太可能是水体-1、非水体-0。

水体能通过自动化算法从遥感影像上识别出来的基本原理在于水体的光谱明显不同于其他类型地物（建筑物、植被、裸土等）。相对于建筑物、植被、裸土等地物，水体的光谱特性主要有：

一、于水体在短波红外光谱区域内对太阳光的强烈吸收作用，相对于其他几种地物，水体在短波红外光谱区域（TM/ETM+影像的第5和第7波段）内呈现出非常低的反射率。

二、多实验表明，水体各波段光谱之间存在某种关系，例如TM2+TM3>TM4+TM5，TM4>TM5，TM2>TM5等。其中，TM2表示的是第二波段的光谱值，TM5表示的是第五波段的光谱值，依次类推。

由于水体在TM/ETM+影像上存在着明显区别于其他地物的光谱特性。因此，上述光谱特性被广泛用于设计自动化的水体提取算法，例如NDVI，NDWI,MNDWI等。通过上述光谱特性，可以较为准确的将水体和其他地物，例如建筑物、裸土，植被、云的阴影等区分开来。

此外，受到地面高低起伏的影响，会造成地面背光面的反射率远低于实际反射率，形成了山体阴影。在水体遥感制图中，山体的阴影会表现出和水体近似的光谱曲线，因而容易被错误的划分为水体。为了山体阴影部分的坡度值通常较大，而出现水体的地方，通常坡度值较小。因此，山体的阴影一定程度上可结合地面的坡度值的大小进行剔除。

根据上述水体的光谱特性和坡度分布规律，本发明实施例设计的 TM/ETM+水体制图产品质量评价的因子指标体系及质量分级计分标准如下表：

表1

质量级别-质量计分B7NDWISLOPE水体><0.04>0<2可能是水体->0.04-0.05-0.1-02-6不太可能是水体->0.05-0.07-0.3-0.16-10非水体->>0.07<-0.3>10

上表中，B7是指象元在TM/ETM+遥感图像的第7波段上的反射率，主要用于将水体和植被、建筑物、裸土等地物区分开；NDWI是指归一化水体指数，可用于消除植被、建筑物、裸土等地物，一定程度上能消除云的阴影；SLOPE是指该象元所在地面的坡度值，用于消除山体阴影的影响。

即实施例的质量分级标准具体设计为：

坡度栅格数据SLOPE的4个级别具体划分如下，

当SLOPE<2时，记分为3；

当2≤SLOPE<6时，记分为2；

当6≤SLOPE<10时，记分为1；>10

当10≤SLOPE时，记分为0；

归一化水体指数NDWI的4个级别具体划分如下，

当NDWI>0时，记分为3；

当-0.1<NDWI≤0时，记分为2；

当-0.3<NDWI≤-0.1时，记分为1；

当NDWI≤-0.3时，记分为0。

第七波段值B7的4个级别具体划分如下，

当B7<0.04时，记分为3；

当0.04≤B7<0.05时，记分为2；

当0.05≤B7<0.07时，记分为1；

当0.07≤ B7时，记分为0。

将对SLOPE、NDWI、B7的记分结果保存输出，分别记为S_SLOPE、S_NDWI、S_B7。

（8）逐像元计算，求得水体制图产品上每个像元的综合质量分，结果输出保存，记为S_QA。

实施例先将S_SLOPE、S_NDWI、S_B7累乘求积，结果输出为S_p，如下式：

S_p=S _B7×S_NDWI×S_SLOPE                       (4)

然后按下式计算综合质量分：

S_QA= S_p+100×S_PRODUCT                    (5)

（9）根据水体制图产品上每个像元的综合质量分，生成水体制图产品质量分级评价结果。

实施例提出将水体制图产品上各像元的质量评价结果分成8个级别，依次为：高质量-I、中等质量-II、低等质量-III、错误区域-IV、漏分区域-V、可能漏分区域-VI，不太可能是漏分区域-VII和非水体区域-VIII。制图员和产品用户可根据对应区域的质量级别对产品的质量做出评判。制图员可重点关注级别为IV、 V的区域，进一步改进产品质量。质量分级对照表如下：

每个指标的取值是3,2,1,0，表2将累乘之后的值的可能取值和相应分级都列出来以便实施参考。即将水体制图产品上各像素的质量评价结果从高到低分成8个级别：

当S_QA=127时，为第I级；

当S_QA={118,112,109,108,106}时，为第II级； 

当S_QA ={104,103,102,101}时，为第III级；

当S_QA ={100}时，为第IV级；

当S_QA ={27}时，为第V 级；

当S_QA ={18,12,9,8,6}时，为第VI级；

当S_QA ={4,3,2,1}时，为第VII级；

当S_QA=0时，为第VIII级。

    按此设计即可完成水体制图产品质量综合评价与分级。

为便于理解本发明效果起见，提供实验说明如下：

（1）实验案例的实验区域描述：本发明实验案例选取1个位于南美洲高纬度的区域作为实验区。该实验区1在Landsat（美国陆地卫星）的WRS-2(Worldwide Reference System，世界参考坐标)坐标系中的位置为Path=232，Row=094，Path是陆地卫星在世界坐标系中的轨道号Row是行号。该实验区位于高纬度地区，地表地形起伏较大、水体较多。由于受到山体阴影的影响，单从地表地物的光谱特性上难以分辨出水体和山体阴影。

（2）实验案例使用的水体制图产品数据：实验使用的水体制图产品是一幅使用NDWI法自动提取的水体制图产品。

归一化水体指数NDWI的值越大，表明该对象是水体的可能性越大。反之，越小。

（3）实验案例使用的水体制图产品质量检查辅助数据：实验使用的辅助数据主要有：①用于生产该产品的原始TM影像，该影像获得时间为2000年8月28日；②该实验区内对应的DEM数据，使用来自NASA的90米全球数字高程数据SRTM数据集；

（4）实验案例使用的参考数据：从欧洲航天宇航局生产的300米分辨率的全球地表覆盖数据集中提取出本实验区内的水体分布信息，将该数据作为参考数据，验证质量评价结果的可靠性。

（5）编写计算机程序，实现本发明中设计水体制图产品质量检查方法，评价结果中，各质量级别的产品象元个数及比例分布见下表：

表3

质量级别水体象元个数比例I214680645.27%II4232108.92%III8300.02%IV190903840.25%V00.00%VI1612583.40%VII1016082.14%总计4742750100%

（6）从评价结果可知，大片山体阴影被错误的划分为水体。分析错分为水体区域的坡度值发现，错分区域的坡度值较大(坡度大于30)，且在GLOBCOVER（全球地表覆盖）的地表覆盖类型为草本植物。因此，可以判定该区域是受到山体阴影的影响而被错分为水体，对该区域的质量评价结果是基本正确的。

（7）进一步分析山体阴影区域和该区域内的水体在光谱上的差别。在实验区内截取一个明显受到山体阴影影响，且坡度值较大的区域，提取该阴影区域内地表的光谱曲线，将其与实验区内典型水体的光谱曲线进行对比，可知，阴影区域的光谱曲线和水体光谱曲线非常相似。这一现象表明，单纯基于光谱特性对水体进行提取，难以区分水体和严重受到山体阴影影响的区域。因此，本发明设计的水体制图产品能够提供制图产品各区域的质量分布情况，因而能为水体制图产品质量改进提供十分重要的、具有针对性的产品质量信息。 

本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。例如，本发明技术人员可以根据具体精度要求自行设定级别划分方案；在不影响结果的前提下，具体执行步骤顺序可以调整。

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