遥感影像在水体监测中的应用

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;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A VHRR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。Barton[3]等利用A VHRR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。A VHRR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，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. 62～0. 67μm )，第2波段是近红外波段((0.841～0.876μm)。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. 6～0. 7μm)的反射率较近红外波段(0. 7～1. 1μm)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. 62～0. 67μm)和第2波段(即近红外波段0. 841～0. 876μm)的地表反射率组成归一化植被指数NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)来对MODIS图像进行水体提取，其计算公式为：

I NDVI=(R ch2-R ch1)/( R ch2+R ch1)

公式2.2.1中的R ch1为MODIS数据第1波段的地表反射率，R ch2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I NDVI值为负值，而植被、土壤的I NDVI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I NDVI值，以区分植被和水体达到提取水体的目的。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：

R tm2+R tm3> R tm4+R tm5

公式2.3.1中，R tm2、R tm3、R tm4和R tm5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(0.545～0.565μm)和6波段(1. 628～1. 652μm)分别处于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:

R ch1+R ch4>R ch2+R ch6

公式2.3.2中，R ch1、R ch4、R ch2和R ch6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MODIS数据第4波段0.545～0. 565μm)高于近红外波段(即MODIS数据第2波段0.841～0.876μm)反射率，并且在两个波段间存在较大差异。Mcfeeters[10]构建了归一化差异水体指数NDWI (Normalized Difference Water Index)，计算公式为：

I NDWI=(R ch4-R ch2)/( R ch4+R ch2)

公式2.4.1中，R ch2和R ch4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I NDWI为正值。该方法虽然有效地突出了水体信息，但仍然混