卫星遥感技术凭借其宏观性、周期性和资料易于获取等优势, 较其他监测方法更为快速有效。利用遥感图像既可对水体信息进行识别、监测水体的动态变化, 为水资源宏观监测及湿地保护等提供信息支撑, 又可为洪涝、旱灾评估预测和海岸线变迁监测等提供快速、有效的技术手段, 具有重要的现实意义。另外, 在水质遥感研究中, 由于需对水体范围内的遥感图像进行水质参数计算, 因此水体信息提取的结果对水质参数反演的精度有着重要影响。为此, 国内外学者对遥感水体信息的自动提取进行了较多研究。

提取水体信息大多采用光学遥感的方法^{[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17]}, 近年来, 也有学者采用SAR数据对水体进行提取^{[18, 19, 20, 21, 22, 23]}。按遥感影像波段的应用, 光学遥感提取水体信息的研究方法可分为单波段法和多波段法。单波段法主要是依据水体在近红外波段是强吸收体, 而干燥土壤、建筑物和植被等在近红外波段为强反射体的特点, 常选用近红外波段影像, 通过阈值法提取水体信息^{[1, 2, 3, 4, 5]}; 多波段法是依据水体在各波段的反射光谱特征, 通过分析并挖掘多波段的优势, 建立各种算法来提取水体信息^{[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17]}。陆家驹等认为比率测算法不但能识别出大量的小水体, 还能对较大水体的面积、形状的识别有所改进^[6]。杨存建等发现在TM图像上, 只有水体影像才具有(TM2+TM4)> (TM5+TM3)的特征, 据此即可从TM图像上将水体信息提取出来^[7]。Mcfeeters提出了采用绿光波段反射率(G)和近红外波段反射率(NIR)构成归一化差异水体指数(NDWI)法, 其中NDWI=(G-NIR)/(G+NIR)。该方法可以有效地抑制植被、建筑物等地物信息, 突出水体信息^{[8, 9, 10]}, 虽可较好地提取一般水体信息, 但提取的水体信息中仍夹杂有非水体的信息。在此基础上, 徐涵秋和曹荣龙等通过更换波段, 提出了改进的归一化差异水体指数(MNDWI)^[1]和修订型归一化差异水体指数(RNDWI)^[11]法。其方法可减弱土壤、建筑物和阴影的影响。丁凤利用ETM1, 4, 5, 7波段图像数据构建了提取水体信息的新型水体指数(NWI), 认为该方法能部分消除由太阳高度角、地形、阴影和大气条件带来的影响, 可获得较高的提取精度^[12]。除了建立水体指数的方法外, 还有学者提出了其他应用多波段的水体信息提取模型^{[13, 14, 15, 16, 17]}。姜腾龙等利用各地物在ETM⁺图像上光谱夹角值差异, 区分水体、植被和阴影信息, 基本上能把水体和阴影区分开^[13]。杜云艳等经过分析水体在NOAA图像中的光谱特征和空间特征后, 建立了基于知识的水体信息自动提取方法^[14]。曹凯等基于多尺度图像分割法对图像进行了分割, 利用对象所包含的光谱、形状及纹理等特征确定了水体识别中所需的特征参数, 用SPOT5图像对城区水体进行提取, 该方法具有较强的抗噪能力, 可避免出现“ 椒盐” 现象^[15]; 也有学者提出了基于遥感图像和决策树的水体识别技术, 可以很好地去除山体阴影信息的干扰^{[16, 17]}。

对于光学遥感提取水体信息, 单波段法简单易用, 但难以消除由TM图像上山体阴影引起的误差; 多波段法不仅可充分挖掘水体的反射光谱特征, 而且提取结果更为精确。以往的研究多以水体作为整体研究对象, 只是通过设立一个阈值或者建立一个模型对水体信息进行提取^{[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17]}, 较多地考虑山体阴影对水体信息提取的干扰, 而较少地考虑因不同水质类型的差异而引起的水体信息漏提或者错提的现象。本文根据不同水质类型(一般水体、富营养化水体、重污染水体)的光谱反射特征, 采用多波段法建立谱间关系并通过设定阈值进行不同水质水体信息的提取。

研究区为珠江三角洲部分区域, 区域内的水体既有大面积的一般水体, 也有污染严重的小河和藻类池塘。另外还有众多的山体分布, 山体阴影对水体信息的提取具有严重的干扰。

研究采用的数据为2007年1月29日获取的122/44景TM图像中的部分区域(图1)。对TM图像进行辐射定标和大气校正后, 可将TM图像的DN值转化为地物反射率。

图1

Fig.1

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	图1 研究区TM5(R), TM4(G), TM3(B)假彩色合成图像Fig.1 TM5(R), TM4(G), TM3(B) false color composite imagery of study area

通常认为TM图像上水体和山体阴影的最大区别为: 正常水体在TM4波段图像上的像元亮度值小于TM3波段, 而山体阴影相反。但对于一些富营养化和受到严重污染的水体, 则不符合上述条件, 因此也就无法利用该条件将这部分水体有效地提取出来。

本文通过分析不同水质类型的水体和山体阴影在TM图像各波段的反射光谱特征及其相互关系发现: ①一般水体和其他地物的区别在于近红外和短波红外, 与山体阴影的区别在于TM3和TM4波段反射率的大小关系; ②富营养化水体和重污染水体, 与山体阴影的区别在于山体阴影光谱反射率从TM3到TM4波段上升的速率远大于富营养化水体和重污染水体, 且绝大多数山体阴影在TM5波段的反射率比在TM3波段的反射率大。计算TM3波段与TM4波段的比值及TM5波段与TM3波段的比值, 并对其比值设立相应的阈值, 即可区分水体和山体阴影。根据分析结果, 对不同水质类型的水体设立相应的阈值和采用不同的水体信息提取模型, 就可将各种水质类型的水体与山体阴影区分开来。本文方法可快速、准确、有效地提取TM图像上的水体分布信息。