从增强型水体指数分析遥感水体指数的创建
第10卷第6期2008年12月
地球信息科学
GE O 2I N F OR MATI O N SC I E NCE Vol 110, No 16
Dec . , 2008
从增强型水体指数分析遥感水体指数的创建
徐涵秋
(福州大学环境与资源学院, 福州 350108)
摘要:本文对新近提出的增强型水体指数(E W I ) 进行了分析和讨论, 分别用经过大气校正和未经大气校正的两种影像来对该指数作了验证, 并与改进的归一化差值水体指数(MNDW I ) 进行比较。结果表明该指数在经过大气校正的影像中对水体的增强和提取效果不理想, 许多水体影像特征不但未能得到增强, 漏提。显然, 该指数在创建时忽略了大气因素的影响。另外, 是造成提取效果不理想的原因之一。因此, , 确定性, 择, 。关键词:水体指数; ; 1 引言
随着水资源的短缺和水质污染的日益严重, 水的问题已经引起了全球的广泛关注。利用先进的遥感对地观测技术对水资源和水污染的宏观、快速监测已经得到越来越广泛的应用, 而各种用于快速提取水体信息的遥感方法也相继出现
[1～6]
[4]
数(E W I ) ”, 其表达式为:
E W I =[Green -(N I R +M I R ) ]/[Green +
(N I R +M I R ) ](1)
式中:Green 代表绿光波段, 如T M 2波段, N I R 代表近红外波段, 如T M 4波段, M I R 代表中红外波段, 如T M 5波段。
作者构建该指数的基本思想是认为水体在绿光波段的反射率较强, 而在近红外和中红外波段的反射率弱, 因此, 由较强反射的绿光波段与公式
(1) 内的弱反射波段组合之间的比值计算可以增强水体的信息, 抑制非水体信息。显然, 该指数的有效与否, 就取决于水体在绿光波段的反射率是否真正能够强于其在近红外和中红外波段的反射率之和, 也就是上述的强弱关系是否能够始终成立。
然而, 仔细分析作者所附的图表(作者论文中的图1, 表1～3) 不难看出, 作者创建该指数的这一思想及其所做的结果是未经大气校正的影像数据。但是去除大气影响后的情况是否还是这样, 则有待于进一步考察。众所周知, 遥感传感器所接收到的地物反射率中有一部分是大气作用的结果, 因此, 在影像各像元的灰度值中有一部分是大气作用叠加的虚高值, 所以, 在利用遥感影像
,
其中指数型的方法由于其快速简便而应用最广, 如
[2]
归一化差值水体指数(NDW I ) , 修正归一化差
[3]
值水体指数(MNDW I ) 以及新近提出的增强型
[4]
水体指数(E W I ) 。然而, 遥感指数的创建有其
严格的一面, 其创建的基本原理就是在多光谱波段内, 寻找出所要研究地物的最强和最弱反射波段, 将强者置于分子, 弱者置于分母。通过比值运算, 进一步扩大二者的差距, 使感兴趣的地物在所生成的指数影像上得到最大的亮度增强, 而其他背景地物则受到普遍的抑制
[7]
。指数创建的
关键就是始终维持这种强弱关系, 一旦这种强弱关系被削弱, 甚至颠倒, 则指数就会失效。
2 增强型水体指数(E W I )
闫霈等于2007年提出了一种“增强型水体指
收稿日期:2008206211; 修回日期:2008210231.
基金项目:福建省重大专项前期研究项目(2005YZ1011) 。
作者简介:徐涵秋(1955-) , 男, 博士, 教授, 博士生导师, 主要从事资源与环境遥感应用研究, 已在国内外刊物上
发表论文近80篇。E 2mail:fdy@public1fz 1fj 1cn
6期徐涵秋:从增强型水体指数分析遥感水体指数的创建
[8, 9]
777
进行各种分析时, 大部分必须进行大气校正。
大气效应随着波长的增加而减弱, 也就是说在可见光波段的表现远强于近红外和中红外波段。因此当指数的构建同时涉及到可见光波段、近红外和中红外波段时, 这一点就必须引起足够的重视。简称I A C M 模型(Illu m inati on and A t m os pheric Cor 2
[8]
recti on Model ) 。该模型已经得到广泛的应用, 如USGS 、NAS A 、美国国家多分辨率土地特征数
[10]
据库(MRLC2001) 以及美国西南地区生物多样
[13]
性保护项目(S WReG AP ) 均采用这项技术作为主要的辐射定标和大气校正技术。它首先把原始影像的灰度值(DN ) 转换为传感器处的光谱辐射值(at -satellite s pectral radiance ) , 然后再进一步转换成传感器处的反射率(at 2satellite reflectance ) , 由于反射率的值介于0～1所以还必须再将0整数值。
E W I 和MNDW I 对水体信息, 然后用默认阈值0对水体进行提取, 其结果如图1和表1, 2所示。从表1可以看出, 在未经大气校正的原始影像中E W I 可以部分增强水体的信息, 这表现在除了晋江幅的小河以外, 其他水体在原始影像的E W I 均值都为正值。但在去除大气影响后的影像中, 其增强效果却大打折扣, 许多水体的均值出现负值, 剩下的即便是正值, 其数值也很小。这在图1中表现为许多水体被漏提, 如图1中闽江幅的福州晋安河以及晋江幅下方中部的小河流和池塘等水体。
3 遥感水体指数的创建与结果对比分析
为了避免结果的偶然性和不确定性, 实验采用了两幅分别代表两个不同流域的Landsat T M 和ET M +影像, 前者代表晋江流域, 后者代表闽江流域。为了考察大气效应是否会对E W I 的水体增强结果产生影响, 然后用E W I 者之间的结果外, I 水体指数处理的结果进行对比, 以综合考察E W I 指数的效
[3]
果。MNDW I 的公式如下:
MNDW I =(Green -M I R ) /(Green +M I R ) (2) 大气校正采用两种方法, 一种是常用的最暗像元减法(DOS ) ; 另一种是美国地质调查局(USGS ) 和美国宇航局(NAS A ) 的辐射校正模[10, 11][12]型并辅以Chavez 的COST 大气校正模型,
表1 水体指数及与其相关的各波段均值
Tab 11 M ean s of the wa ter i n d i ces and rel a ted m ultispectra l bands 原始影像
水体
2波段(Green )
4波段(N I R )
5波段(M I R ) 61680
E W I MNDW I 01204
01698
2波段(Green )
DOS 校正影像4波段(N I R )
5波段(M I R ) 51700
E W I MNDW I 01036
01623
2波段(Green )
I A C M 校正影像4波段(N I R )
5波段(M I R )
E W I MNDW I
晋江小河
[***********][***********]51920-0101701694
[***********]-0108101326
71710
51530
0119701011
0156201322
[***********]-[**************]
61710
41530
-0125101195
[***********]-[**************]
101930
[**************]
湖泊、池塘191730
福州晋安河[***********][***********]-[***********]1540271360-0129001031
表2 水体提取精度对比
Tab 12 Accuracy co m par isi on
水体晋江幅闽江幅
检验水体样本总数
13055
E W I 2DOS
E W I 2I A C M
MNDW I 2DOS
MNDW I 2I A C M
正确数
9940
精度
7612%7217%
正确数
10332
精度
7912%5812%
正确数
12251
精度
9319%9217%
正确数
12750
精度
9717%9019%
分析E W I 指数漏提的原因大致有以下2个:
(1) 大气效应的叠加使得绿光2波段获得虚高值。因此, E W I 在原始影像中可以对水体进行一
定程度的增强, 但在去除了大气效应影响后, 就无法有效地增强水体。根据最暗像元法的原理, 大气在闽江幅影像2波段的估值高达54, 而在4、
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5波段的影响值则只有25和15; 在晋江幅影像2E W I 值势必会被明显降低, 使得许多水体在绿光波
波段的影响值为13, 而在4、5波段的影响值则只有1和0。所以, 无论是哪一幅影像, 当去掉大气影响的虚高值后, 2波段数值的降低幅度都大大超过了4、5波段。这样, 利用公式(1) 计算的
段的反射率小于其在近红外和中红外波段的反射率之和, 从而造成E W I 出现负值(表1) 。这些呈负值的水体不但得不到增强, 反而会受到抑制, 从而导致这些水体被漏提
。
图1 (a ) 晋江幅影像, (b ) 基于DOS 的晋江幅E W I 水体提取影像, (c ) 基于I A C M 的晋江幅E W I 水体提取影像,
(d ) 基于DOS 的晋江幅MNDW I 水体提取影像, (e ) 基于I A C M 的晋江幅MNDW I 水体提取影像, (f ) 闽江幅晋安河影像, (g ) 基于DOS 的E W I 晋安河提取影像, (h ) 基于I A C M 的E W I 晋安河提取影像,
(i ) 基于DOS 的MNDW I 晋安河提取影像, (j ) 基于I A C M 的MNDW I 晋安河提取影像.
Fig 11 (a ) J injiang scene . W ater extracti on fr om the DOS 2corrected E W I i m age (b ) , I A C M 2corrected E W I i m age
(c ) , DOS 2corrected MNDW I i m age (d ) and I A C M 2corrected MNDW I i m age
(e ) ; (f ) J in ’an R iver in M injiang scene . Extracti on of the river fr om the DOS 2corrected E W I i m age
(g ) , I A C M 2corrected E W I i m age (h ) , DOS 2corrected MNDW I i m age (i ) and I A C M 2corrected MNDW I i m age (j ) .
(2) 指数的构建本身存在缺陷。从公式(1) 可以看出, 作者将近红外(N I R ) 和中红外(M I R ) 两个波段组合在一起, 代表水体的弱反射组, 然后与绿光波段进行比值计算。这对清澈水体的增强是适用的, 但浑浊污染水体的情况就不是这样了。水体中固体悬浮物浓度的增加会导致水
[14]
的反射峰往长波方向移动, 使得原本对水反射很弱或几乎不反射的N I R 和M I R 波段, 此时的反射率也会明显升高, 二者之和就有可能超过绿光波段的反射率。表1中小河的E W I 均值即便是在获得大气虚高值的原始影像中也是负值就很好地说明了这一点, 因为小河流的水量小, 所以悬浮物
浓度往往较高。另外, E W I 在晋江幅上游河段可以提取出水体, 但在下游入海口处却出现大量的漏提现象(图1b 、c ) , 这也是因为下游入海口处汇集了大量悬浮物所致。而E W I 对湖泊/池塘的漏提则与N I R 波段有密切关系。由于湖泊和池塘相对封闭, 容易造成藻类的大量发育而使得水在N I R
[15]
波段的反射率得以升高。从表1中可以看出, 在经过大气校正后, 湖泊/池塘在4波段(N I R 波段) 的反射率均值接近或甚至高于2波段, 这样E W I 的均值降低至接近0或甚至出现负值就不足
为奇了。
总之, E W I 指数在大气校正影像中的失效就
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在于上述指数创建的强弱关系被破坏, 水体在绿光
波段的反射率实际上在很多情况下, 并不都是强于其在近红外和中红外波段的反射率之和。反观MNDW I 指数, 它无论在大气校正的影像或未经大
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4 结论
(1) 大气校正是一项重要的遥感影像预处理
工作。在创建有关遥感影像处理算法(如遥感指
数) 时, 必须用经过大气校正的影像进行验证, 以避免出现影像增强处理或信息提取结果的偶然性和不确定性。
(2) 由于自然界的水体并不都是清水, 所以水体指数的创建必须综合考虑水中的各种主要成分及其光谱相应特征。指数的创建应该确保水的强反射波段的反射率始终大于弱反射波段的反射率。
(3) 构建指数的波段要避免不合理的重复选择。参考文献
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Co mm en t on the Enhanced W a ter I ndex (E W I) :A D iscussi on on the
Crea ti on of a W a ter I ndex
XU Hanqiu
(College of Environm ent and R esources, Fuzhou U niversity, Fuzhou 350108, China )
Abstract:This paper analyzes a ne wly p r oposed re mote sensing index —the Enhanced W ater I ndex (E W I ) , by Yan et al . (2007) and discusses the creati on of a water index . The E W Iwas constructed rati o of the green light band t o the sum of the near infrared (N I R ) band and m () i . e . , E W I =[(Green -(N I R +MI R ) ) /[(Green +(N I R +MI R ) ) . The E licati on of the index in t w o i m ages, one without at m os pheric on os pheric correcti on, and then the comparis on of the results of t w o i m . the E W I 2enhanced water i m ages were als o compared with I 2The evaluati on shows that the E W I failed t o effectively en 2hance and extract in the at m os pheric 2corrected i m age, while the MNDW I can work effetely in ei 2ther corrected or uncorrected i m ages . Many s mall open water bodies, such as ponds, lakes and city inner rivers, were o m itted in the E W I 2enhanced /extracted i m age . Obvi ously, the neglect of the at m os pheric effect on the i m age resulted in the failure . I n additi on, the constructi on of the index is not reas onable . The increase in the concentra 2ti ons of the sus pended s olids and algal chl or ophyll can notably raise the reflectance of the N I R and M I R bands by water . Theref ore, the difference in the reflectance bet w een the green bands and the sum of the N I R and M I R bands can be significantly reduced and the E W I values of many such water bodies can be cl ose t o zer o or even can be negative . Consequently, instead of being enhanced, these water features were dep ressed and even re moved fr om the E W I 2enhanced i m age, and thus resulted in the om issi on of the water features in the extracted E W I 2water i m a 2ges . Therefore, in order t o avoid uncertainty, any ne w water index t o be created should be tested using at m os pher 2ically 2corrected i m age beforehand . Moreover, the water co mponents have als o t o be taken int o account when con 2structing a water index .
Key words:water index; at m os pheric correcti on; re mote sensing