河流水系信息提取研究范文

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摘要:借助高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)信息的豐富優(yōu)勢，提出了一種針對河流水系信息的面向?qū)ο笞R別模型。該模型將水系的特征模型進行了歸納和總結(jié)，并對模型中的特征及其子特征的規(guī)則進行了詳細(xì)的定義。最后以宜昌市遠(yuǎn)安縣區(qū)域為例，運用該模型對水系信息進了自動化提取實驗。結(jié)果表明:該方法能針對影像上水體信息特征集合，對河流水系要素進行有效提取，相比于其他傳統(tǒng)分類方法，有更高的識別準(zhǔn)確度。本研究有助于在推進全國河長制管理中，提升河流水系信息整理核實的自動化程度和準(zhǔn)確性，為相關(guān)管理工作提供可借鑒的方法與思路。

關(guān)鍵詞:河流水系;信息提取;特征和規(guī)則;水體識別;河長制

1研究背景

水無常勢，河流八方，宜昌市水資源豐富，河湖水系眾多，其中河湖及堤防工程的管護問題尤為復(fù)雜［1］。江河湖泊是生命的源泉，也是經(jīng)濟社會發(fā)展的基礎(chǔ)支撐，保護江河湖泊，事關(guān)人民群眾福祉，事關(guān)中華民族長遠(yuǎn)發(fā)展。中共中央辦公廳、國務(wù)院辦公廳印發(fā)的《關(guān)于全面推行河長制的意見》提出河湖管理保護是一項復(fù)雜的系統(tǒng)工程，涉及上下游、左右岸、不同行政區(qū)域［2］。在全面推行河長制，落實綠色發(fā)展理念、推進生態(tài)文明建設(shè)，解決我國復(fù)雜水問題、維護河湖健康生命的同時，也面臨著完善河湖水系資料，將新技術(shù)應(yīng)用到河長制管理工作中，輔助河湖管理的難題［3－5］。2015年開始，宜昌市在全省率先建立以行政首長負(fù)責(zé)制為核心的河長制，目前已基本實現(xiàn)市、縣、鄉(xiāng)、村4級河長制全覆蓋［6］。通過印發(fā)《市委辦公室市政府辦公室印發(fā)＜關(guān)于全面推行河湖長制的實施方案＞的通知》(宜辦文〔2017〕20號)以及宜昌市河道堤防建設(shè)管理處相關(guān)工作安排，為了實現(xiàn)宜昌市河湖水系及堤防工程的保護與利用控制性規(guī)劃和河長制管理方案的編制，全面推行河(湖)長制，實現(xiàn)“河長制”常態(tài)化管理，必須掌握宜昌市全域河湖水系及堤防工程的基本信息。但由于全國第一次水利普查成果是以1∶50000比例尺基礎(chǔ)地形圖數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，無法滿足市、縣、鄉(xiāng)、村4級河長制的管理需求，因此探究一種大范圍快速準(zhǔn)確地獲取河流水系空間信息的方法，為河長制的工作推進提供現(xiàn)實性強的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，便成為后續(xù)宜昌市河湖水系和堤防工程管理工作迫在眉睫的任務(wù)。

2多尺度分割

2．1試驗區(qū)域數(shù)據(jù)源本研究以宜昌市遠(yuǎn)安縣為試驗范圍，獲取了美國DigitalGlobe公司所發(fā)射的第四代高解析度光學(xué)衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)，該衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)的全色光譜最大分辨率達(dá)到了0．31m，數(shù)據(jù)包含全色波段和多光譜波段信息［7］。

2．2影像分割遙感影像隨著分辨率的提高，所包含的地物信息量也會越來越多，如果使用單一的分割尺度，已經(jīng)不能滿足高分辨率遙感影像分類的需求，所以多尺度的影像分割是后續(xù)解譯的首要步驟，同時分割算法的好壞也會直接影響提取結(jié)果的精度［8］。目前國內(nèi)外對多尺度分割的尺度問題處理方式，主要有以下幾種:(1)以對象之間的同質(zhì)和異質(zhì)的特性，對分割的結(jié)果不斷進行探索，建立起同質(zhì)尺度與異質(zhì)尺度閾值和分割結(jié)果之間的線性關(guān)系，通過線性關(guān)系函數(shù)，得出綜合最優(yōu)尺度值［9］。(2)建立單個樣本對象和尺度分割之間的關(guān)系，通過人工監(jiān)督分析，找出針對單個樣本的最優(yōu)尺度分割參數(shù)［10－11］。(3)基于已有分類結(jié)果數(shù)據(jù)集，再對不同尺度分割結(jié)果與結(jié)果數(shù)據(jù)集進行比對，找出與已有結(jié)果分割最近似的尺度閾值，作為分割標(biāo)準(zhǔn)［12］。本文針對河流與湖泊等水系對象，先基于亮度值和紋理信息進行一次分割，將影像劃分為無重疊的均質(zhì)區(qū)域。然后對每一個區(qū)域定義其內(nèi)部像元的空間鄰域，這樣既能有效分割出大的均質(zhì)區(qū)域，也能照顧到只包含極少像元的小區(qū)域，提高分類準(zhǔn)確性。最后應(yīng)用支持向量機(SVM)分類方法將光譜和空間信息特征結(jié)合，使得分割圖中每一個區(qū)域的所有像元都能分配到頻率最高的類別中，提高鄰域分類的精度。

3特征模型建立

3．1特征類型的細(xì)分解譯區(qū)域目標(biāo)多樣性的增加可能會降低特征提取的精度，這可能發(fā)生在有不同表現(xiàn)形式的同一類對象中［13］。這種情況下，盡管屬于同一類，2個對象的光譜和紋理特征可能完全不同，并且它們可能被錯誤地提取到不同的類中。例如，清澈的河流在光譜上表現(xiàn)出水的特性，而有較多水生植物覆蓋的富營養(yǎng)化水面則會呈現(xiàn)出更多植被的光譜特性，但這2種應(yīng)該同屬于水體一類。類似的情況可能會發(fā)生在同一類別中的對象具有不同的形狀，這可能是由于分割算法或圖像質(zhì)量不同所引起。例如，河流干流可以分割成不同的部分，包括直的和碎片的部分，它們表現(xiàn)出相似的光譜和紋理特征，但是形狀不同，這可能會導(dǎo)致形狀特征計算誤差并影響提取結(jié)果。

3．2特征模型本研究根據(jù)單一地物的多方面特征項，結(jié)合面向?qū)ο蟮奶卣鞲拍钅Ｐ停O(shè)計了適合試驗區(qū)域的水體影像特征語義模型。模型包含光譜特征、鄰域特征。形態(tài)特征、空間特征、紋理特征、自定義特征等幾個大類，每一個大類下面又包含有若干個子類，每一個子類都有其語義描述信息。

4規(guī)則與特征空間

根據(jù)特征模型，本文將水體特征歸納為以下幾個部分:(1)對象特征，可細(xì)分為光譜特征、鄰域特征、形態(tài)特征。光譜特征的規(guī)則是指對象在所有波段的光譜統(tǒng)計特征［14］，例如平均值、輻射強度、標(biāo)準(zhǔn)差等。鄰域特征的規(guī)則是指對象鄰域的其他對象之間的光譜統(tǒng)計特征，例如光譜鄰域均差，相對較亮鄰域?qū)ο蟮墓庾V均差，相對較暗對象的光譜均差等。形態(tài)特征的規(guī)則是指對象在分割后的形態(tài)上展現(xiàn)出來的特征［15］，例如長度分布、寬度分布、長寬比、面積、邊界周長、不對稱性指數(shù)等。(2)空間特征，可細(xì)分為空間位置特征、密度特征、緊致度特征。空間位置特征的規(guī)則是指對象的空間坐標(biāo)范圍特征值。密度特征的規(guī)則是指單位面積或區(qū)域內(nèi)占有指定對象的面積比。緊致度特征是指單個對象的像素總數(shù)與對象半徑的比值，其中半徑采用協(xié)方差矩陣來近似計算得出。(3)紋理特征。紋理特征是基于對象的不同形態(tài)的細(xì)分。例如第3．1節(jié)所描述水體的不同性質(zhì)，可以將紋理特征細(xì)分為較清澈的水、有植被覆蓋的水和泥沙含量較大的水。通過對不同性質(zhì)的相同對象的紋理特征進行總結(jié)和歸納，可以得到該對象的總體紋理特征。(4)自定義特征。自定義特征主要是加入一些常用的專題指數(shù)模型。例如在水體分類中最常用到的歸一化水指數(shù)(NDWI)等。當(dāng)然，在識別水體的同時也要區(qū)分其他要素，所以其他要素相關(guān)的專題指數(shù)也可以協(xié)助反向排除非水體要素，例如NDMI等。

5分類結(jié)果

為了驗證前述的基于特征和規(guī)則的面向?qū)ο蠛恿魉敌畔⑻崛∧Ｐ停狙芯拷Y(jié)合宜昌市河長制水系信息核查項目，以宜昌市遠(yuǎn)安縣為試驗區(qū)，對高分辨率遙感衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)依據(jù)研究的模型進行了水系信息的提取。6結(jié)論(1)以高分辨率衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源，采用面向?qū)ο蟮乃枷耄岢隽艘环N基于特征和規(guī)則的水體信息特征模型。該模型可以借助高分辨率數(shù)據(jù)源的優(yōu)勢，結(jié)合水體信息的對象特征、空間特征、紋理特征和專題光譜指數(shù)特征，能夠更加準(zhǔn)確地實現(xiàn)自動化水體信息要素的識別。(2)借助eCognition軟件平臺對研究方法進行驗證。結(jié)果表明基于特征和規(guī)則的水體信息特征模型水系信息識別方法相比于傳統(tǒng)方法，能更加準(zhǔn)確地提取水體信息，有較好的識別效果和精度，為全國河長制管理中水系信息數(shù)據(jù)的整理和核實工作，提供了一種可借鑒的高效、可行的解決思路與方案。

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作者：周曉明 單位：宜昌市河道堤防建設(shè)管理處