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1、-遥感影像在水体监测中的应用-第 7 页MODIS遥感影像在水体监测中的应用重庆师范大学 2011级地理信息系统 颜萍 20110514795摘要：水体与植被、城市、土壤等地物在不同波段的光谱反射率的差异是利用遥感手段提取水体信息的基木原理。在水体光谱特征分析的基础上，介绍了MODIS数据特征以及各种水体信息的提取方法，比较了这些方法的优点和不足，并详细描述了各种水体指数的应用效果。水体指数法是目前最受关注的水体识别方法。综合利用各种水体指数和波段特征来提取水体信息，可有效排除其他地物的干扰，显著提高了水体监测的精度，从而为大范围的水资源与水环境动态监测迅速提供可靠的数据。关键字：MODIS;
2、检测方法;水体指数;光谱特征;1 引言随着遥感技术的不断发展，各种高精度的卫星图像数据产品近年来得到了广泛应用。利用卫星图像提取陆地表而的各种水体信息，成为开展水资源调查、洪涝灾害评估、生态环境监测等方而研究的重要依据。在国内外已经开展的研究中，肖乾广1、盛永伟等2利用美国NOAA卫星上AVHRR传感器数据的波段1(可见光波段)和波段2(近红外波段)进行差值和比值运算较好地识别了水体。Barton3等利用AVHRR波段4的亮度温度识别水体并对洪水进行昼夜监测。陆家驹4选用Landsat TM5数据作为水体提取的最佳波段。AVHRR数据时间分辨率较高，便于开展对比观测，但空间分辨率为1.1 km
3、，影响了水体识别精度。TM数据空间分辨率30 m，识别精度较高，但价格昂贵，限制了其应用范围。2 用遥感影像监测水体的主要方法2.1 单波段或多波段阈值法单波段或多波段阈值法主要是根据遥感图像中不同地物之间的灰度值的差异，选择一个或多个能够较好地反映水体和其他地物边界的波段并确定阈值，从而将水体提取出来。MODIS数据的第1波段是红光波段(0. 620. 67m )，第2波段是近红外波段(0.841)。阈值法主要是基于水体在以上2个波段中反射特性的差异建立的。在第1波段图像上水体的灰度值与周围陆地的灰度值相近，水陆边界不明显。而在第2波段图像上，陆地明显高于水体的灰度值，水陆边界十分明显5。根
4、据这一特点，可以分别对第1和第2两个波段设置阈值来提取MODIS图像中的水体信息。利用单波段或多波段阈值法处理山区图像时，由于山体阴坡而在近红外波段的反射能量较低，在图像上色调较暗，这样提取后的水体很容易与山体的阴影相混淆，影响提取效果。另外利用阈值法提取水体时容易产生较多的噪声，因此提取精度相对较低6。2.2 NDVI法由于植被和土壤在红光波段(0. 60. 7m)的反射率较近红外波段(0. 71. 1m)的反射率低，而水体在红光的反射率较近红外的反射率高。因此可利用MODIS数据第1波段(即红光波段0. 620. 67m)和第2波段(即近红外波段0. 8410. 876m)的地表反射率组成
5、归一化植被指数NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)来对MODIS图像进行水体提取，其计算公式为：INDVI=(Rch2-Rch1)/( Rch2+Rch1)公式中的Rch1为MODIS数据第1波段的地表反射率，Rch2为MODIS数据第2波段的地表反射率。在生成的NDVI图像中，水体的INDVI值为负值，而植被、土壤的INDVI值则较高，一般为正值，这样很容易将水体和植被、土壤区分出来，物理意义非常明显。传统的NDVI方法在只有植被和水体两类地物的情况下，提取精度较好，如果水体中含有其他物质或有其他类型的地物存在，提取精度则会大大减小。当进行
6、洪涝监测时，由于水体中泥沙含量增高和土壤中水分含量增大，土壤和水体的反射率差异会明显减弱，并且在MODIS数据的第1和第2两个波段下降的幅度相近，这就很难单纯使用MODIS第1和第2波段的数据去区别水体与土壤、植被等其他地物。丁莉东7首先将MODIS的第1和第2两个波段建立归一化植被指数NDVI提取水体，将提取出来的水体再和MODIS的第1和第2波段进行假彩色合成，制作出湖泊水体的遥感影像图，通过这种方法对洪水水体进行识别。为了排除其他类型地物的影响，王净口8等提出了一种掩膜和NDVI相结合的方法。即先利用掩膜剔除陆地(含居民区)信息的影响，再计算INDVI值，以区分植被和水体达到提取水体的目
7、的。改进的方法要优于传统的NDVI方法，尤其是在水陆交界地区的提取效果较好。2.3 谱间关系法谱间关系法是根据水体与植被、城市和土壤等背景地物的波谱曲线之间的差异和变化规律，用逻辑判别式将不同波段之间的关系表达出来，进而提取水体。周成虎9等针对TM数据，较早地建立了用于识别水体的谱间关系模型：Rtm2+Rtm3 Rtm4+Rtm5公式2.3.1中，Rtm2、Rtm3、Rtm4和Rtm5分别为TM数据第2,3,4和5波段的反射率。即第2,3波段反射率之和大于第4,5波段反射率之和者判识为水体。由于MODIS第1波段、2波段、4波段(0.5450.565m)和6波段(1. 6281. 652m)分
8、别处于TM的第3,4,2和5波段的波长范围内，并且MODIS的波段宽度较窄，能够区分较复杂的地物。根据这一特点，丁莉东6建立如下的水体光谱特征模型:Rch1+Rch4Rch2+Rch6公式中，Rch1、Rch4、Rch2和Rch6分别为MODIS数据第1,2,4和6波段的反射率，即第1,4波段反射率之和大于第2,6波段反射率之和者判识为水体。2.4 水体指数法水体指数法主要是根据水体的光谱特征，选取与水体识别关系密切的多个波段，利用水体与遥感光谱值之间的映射关系来构建水体指数，从而实现水体信息的提取。由于水体在绿波段(即MO0. 565m)高于近红外波段(即MO)反射率，并且在两个波段间存在较
9、大差异。Mcfeeters10构建了归一化差异水体指数NDWI (Normalized Difference Water Index)，计算公式为：INDWI=(Rch4-Rch2)/( Rch4+Rch2)公式中，Rch2和Rch4分别为MODIS数据第2,4波段的反射率。经过公式处理后的图像中，水体的INDWI为正值。该方法虽然有效地突出了水体信息，但仍然混杂着裸土或城镇等许多非水体信息。这主要是因为土壤或城镇在绿光和近红外波段的波谱特征与水体几乎一致，在处理后的图像中也呈正值，容易和水体相混淆。徐涵秋11将Mcfeeters的NDWI指数做了修改，用中红外波段(MIR)替换了原来NDWI
10、中的近红外波段。改进的归一化差异水体指数(MNDWI: Modified NDWI)公式如下:IMNDWI=(Rch4-RMIR)/( Rch4+RMIR)MNDWI模型使水体识别精度有所改善。在原来的NDWI图像中，水体和城镇均属于相对高值区，城市信息很容易与水体信息混淆，经过处理后，城市的值减小，水体的值增大，使得水体与城市的反差增强，但依然有部分城市信息混淆在水体信息中。莫伟华12等通过分析水体在MODIS各波段中的光谱和影像特征，以及各类水体指数的物理特征，提出了综合归一化植被指数和MODIS中红外波段(即M()DIS第7波段)信息的混合水体指数CIWI(Combined Index
11、of NDVI and NIR for Water Body Identification)。其计算公式为:ICIWI=INDVI+N+C公式中，N是用图像中某点在MODIS第7波段的反射率与图像中第7波段反射率的均值的比值构成的无量纲数，C是一个常数，是为了便于比较分析，而对计算结果进行的放大和平移。由于NDVI对植被表现最为敏感，易于分离水体与植被信息，近红外通道CH7的城镇光谱值最高，水体的光谱值最低，城镇和水体光谱值差异最大，易于区分水体与城镇。先求出N与INDVI之和，并利用C平移结果，这样使水体仍保持在低值区，城镇处于高值区，植被介于两者之间，从而增强3者之间的差异。通过与NDWI
12、和MNDWI两种水体指数进行比较，CIWI的区分度最高，水体与植被、城镇等其他地物的差异明显增大，减少了背景噪声的影响，提高了精度，其效果明显优于NDWI和MNDWI。3 结论和讨论在以上各种水体监测方法中，单波段或多波段阈值法较为简单易行，但提取后的水体中存在较多的混淆信息，难以确认是否为真实水体，因此识别精度较低。植被指数法(NDVI)是目前广泛应用的一种水体判识方法，其物理意义明确，并可以消除部分辐射误差，识别精度有了一定提高，但由于植被指数NDVI在植被的生长周期内会有一定变化，例如当地而植被越来越茂密时，NDVI指数会出现饱和现象，尤其对高植被区的灵敏度较低，无法实现同步增长1314
13、，并且这种方法难以识别水陆交界处的水体。除了常用的阈值法和植被指数法以外，谱间关系法的效果较植被指数法有所改进，但容易将图像中的云判识为水体，精度难以进一步提高。水体指数法通过分析MODIS数据的水体在多个波段中的反射特征和变化情况，构建了多种水体指数来提取图像中水体像元，能够更加真实准确地反映出水体与其他地物的差异，是目前最受关注的水体识别方法1516。由于各种水体指数均有不同的适用范围，综合利用各种植被指数，可以将水体与各种地物区分开，有效地提高水体识别精度。参考文献：1肖乾广,陈维英,王哉.气象卫星影像用于松花江洪水监测J.遥感信息,1987,(4):2627.2盛永伟,肖乾广.应用气象
14、卫星识别薄云覆盖卜的水体J.环境遥感,1994,9(4):247255.3Barton I J,Bathols J M. Monitoring hoods with AVHRRJ.Remote Sensing oI Environment, 1989,30(1):8994.4陆家驹,李士鸿.TM资料水体识别技术的改进J.环境遥感，1992,7(1):1721.5张文建,潘锡元,刘诚等.卫星遥感监测大气与环境科学原理和技术2002年度卫星遥感监测与分析M.北京:气象出版社,2004.6马丹.基于MODIS数据的水体提取研究J.地理空间信息,2008,(1):2628.MODIS影像的鄱阳湖湖面积
15、与水位关系研究J.第四纪研究,2008, 28(2):332337.8丁莉东,吴吴,王长健等.MODIS图像湖泊水体信息的快速识别与制图J.海洋测绘.2006,26(6):3134.9周成虎,骆剑承.遥感影像地学理解与分析M.北京:科学出版利.2003.10 McFeeters S K. The use of normalized difference water index(NDWI)in the delineation of open water featuresJ.Inerna-tional Journal of Remote Sensing,1996,19(4):217224.11徐涵
16、秋.利用改进的归一化差异水体指数(MNDWI)提取水体信息J.遥感学报,2005,9(5):589595.12莫伟华,孙涵,钟仕全等.MODIS水体指数模型(CIWI)研究及其应用J.遥感信息,2007,5:1621.13 李红军,郑力,累玉平等.基于EOS/MODIS数据的NDVI基于E()S/M()D工S数据的NDV工与EVI比较研究J.地理科学进展,2007,26(1):2632.14李香颜,陈怀亮,李有.洪水灭害卫星遥感监测与评估研究综述J.中国农业气象，2002,30(1):102108.15廖程浩,刘雪华.MODIS数据水体识别指数的识别效果比较分析J.国土资源遥感,2008,4: 2226.16王志辉,易善祯.不同指数模型法在水体遥感提取中的比较研究J.科学技术与工程,2007, 7(4):534537.