一种基于遥感影像的水体提取方法及系统与流程

本发明涉及遥感影像领域，特别是涉及一种基于遥感影像的水体提取方法及系统。

背景技术：

快速、准确地从卫星遥感影像上获取水体信息，已成为水资源调查及监测、湿地保护、洪涝灾害监测与评估等领域的重要技术手段。随着空间技术的不断发展及遥感卫星数量的持续增加，基于遥感影像的观测能力也不断增强。2015年12月29日，gf-4卫星成功发射，成为我国首颗地球同步轨道高分辨率对地观测卫星。gf-4卫星具备高时间分辨率优势，可为我国减灾、林业、地震、气象等应用提供快速、可靠、稳定的光学遥感数据，为灾害风险预警预报、林火灾害监测、地震构造信息提取、气象天气监测等业务提供全新的技术手段。

目前利用卫星遥感影像快速获取水体信息的方法主要包括单波段阈值法和水体指数法。单波段阈值法主要利用水体与其他地物在遥感影像近红外、中红外波段的差异来提取水体信息，但山体阴影和城区建筑造成的“伪水体”信息，会影响水体提取的精度。同时对于细小水体信息的提取，单波段阈值法存在一定的局限性。水体指数法是通过特征波段间的比值运算，增强水体与其他地物之间的反差度来识别水体信息。mcfeeters在归一化植被指数(normalizeddifferencevegetationindex，ndvi)基础上提出的归一化差分水体指数(normalizeddifferencewaterindex，ndwi)，是目前水体提取中应用最为广泛的水体指数，但ndwi的水体提取结果也会受山体阴影的影响。骆剑承等和李均力等通过改进ndwi阈值法来实现水体信息的自动提取，有效地避免了水体与山体阴影的混淆，但方法较为复杂，计算量较大。同时有学者在ndwi的基础上提出了改进的水体归一化指数(modifiednormalizeddifferencevegetationindex，mndwi)和新型水体指数(newwaterindex,nwi)来消除山体阴影或城区建筑的影响。但这些改进的指数都用到了中、远红外波段，而gf-4的全色多光谱传感器(panchromaticandmultispectralsensor,pms)传感器影像没有这些波段。针对没有中红外波段的卫星影像，周艺等针对ndwi容易混水体与城区建筑用地，在ndwi的基础上提出了伪归一化差分水体指数(falsendwi，fndwi)消除了城区建筑，但由于水体与山体阴影的光谱曲线相似性，fndwi不能完全抑制山体阴影的影响。

因此，如何提供一种更加精确的水体提取方法及系统，成为本领域技术人员亟需解决的技术问题。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种基于多时相遥感影像的水体提取方法，所述方法利用卫星的近红外波段可精确提取研究区域的水体。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种基于遥感影像的水体提取方法，所述方法包括：

获取同一研究区域的多时相遥感影像；

提取各所述多时相遥感影像的近红外波段，得到分别与各所述多时相遥感影像对应的单波段影像；

求同一像元在各所述单波段影像的亮度值的方差；

比较各所述方差与分割阈值的大小，从中选择出方差小于分割阈值的像元作为水体像元，全部的所述水体像元构成水体提取结果。

可选的，所述提取各所述多时相遥感影像的近红外波段之前，还包括：

对各所述多时相遥感影像分别进行几何校正，得到分别与各所述多时相遥感影像对应的几何校正影像。

可选的，所述提取各所述多时相遥感影像的近红外波段之前，还包括：

对各所述多时相遥感影像进行辐射定标预处理，得到分别与各所述多时相遥感影像对应的辐射定标影像。

可选的，所述对各所述多时相遥感影像进行辐射定标预处理具体包括：

从所述多时相遥感影像的xml头文件中读取定标系数，所述定标系数包括增益系数和偏移系数；

根据公式：l＝gain*dn+bias，对各所述多时相遥感影像进行辐射定标预处理，其中l表示辐射定标影像中各像元的亮度值，gain表示所述增益系数，*表示乘积，dn表示所述多时相遥感影像中各像元的亮度值，bias表示所述偏移系数。

可选的，所述比较各所述方差与分割阈值的大小，从中选择出方差小于分割阈值的像元作为水体像元具体包括：

根据各所述方差生成所述研究区域的方差图；

对所述方差图进行直方图统计得到统计直方图；

采用最大内间方差法对所述统计直方图进行阈值最优自动选择，得到所述分割阈值；

从所述方差图中选择出方差小于所述分割阈值的像元作为水体像元。

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：

本发明利用卫星高时间分辨率的特点及水体在近红外波段具有强吸收的特点，首先提取同一研究区域的多时相遥感影像的近红外波段，然后比较同一像元在多时相近红外波段的亮度值的方差与设定阈值来确定像元是否为水体像元。与影像中的其他地物相比，水体随着时间的变化在近红外波段亮度值的变化最小，即方差最小。因此，本发明提供的方法能够很好地排除山体阴影和城区建筑的影响，水体提取精度高。

本发明的目的还在于提供一种基于多时相遥感影像的水体提取系统，所述水体提取系统利用卫星的近红外波段可精确确定研究区域的水体。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种基于遥感影像的水体提取系统，所述系统包括：

多时相影像获取模块，用于获取同一研究区域的多时相遥感影像；

单波段影像确定模块，用于提取各所述多时相遥感影像的近红外波段，得到分别与各所述多时相遥感影像对应的单波段影像；

方差确定模块，用于求同一像元在各所述单波段影像的亮度值的方差；

水体影像确定模块，用于比较各所述方差与分割阈值的大小，从中选择出方差小于分割阈值的像元作为水体像元，全部的所述水体像元构成水体提取结果。

可选的，所述水体提取系统还包括几何校正模块，

所述几何校正模块设置在所述多时相影像获取模块与所述单波段影像确定模块之间，用于对各所述多时相遥感影像分别进行几何校正，得到分别与各所述多时相遥感影像对应的几何校正影像。

可选的，所述水体提取系统还包括辐射定标模块，

所述辐射定标模块设置在所述多时相影像获取模块与所述单波段影像确定模块之间，用于对各所述多时相遥感影像进行辐射定标预处理，得到分别与各所述多时相遥感影像对应的辐射定标影像。

可选的，所述辐射定标模块具体包括：

定标系数读取单元，从所述多时相遥感影像的xml头文件中读取定标系数，所述定标系数包括增益系数和偏移系数；

预处理单元，用于根据公式：l＝gain*dn+bias，对各所述多时相遥感影像进行辐射定标预处理，其中l表示辐射定标影像中各像元的亮度值，gain表示所述增益系数，*表示乘积，dn表示所述多时相遥感影像中各像元的亮度值，bias表示所述偏移系数。

可选的，所述水体影像确定模块具体包括：

方差图确定单元，用于根据各所述方差生成所述研究区域的方差图；

统计直方图单元，用于对所述方差图进行直方图统计得到统计直方图；

分割阈值确定单元，用于采用最大内间方差法对所述统计直方图进行阈值最优自动选择，得到所述分割阈值；

水体像元单元，用于从所述方差图中选择出方差小于所述分割阈值的像元作为水体像元。

相对于现有技术，本发明的一种基于多时相遥感影像的水体提取系统与上述一种基于多时相遥感影像的水体提取方法的有益效果相同，在此不再赘述。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为本发明实施例1基于遥感影像的水体提取方法的流程图；

图2为本发明实施例1步骤14的流程图；

图3为本发明实施例2基于遥感影像的水体提取系统的结构框图；

图4为本发明实施例2水体影像确定模块24的结构框图；

图5为本发明实施例3研究区域一的单波段影像图；

图6为本发明实施例3研究区域二的单波段影像图；

图7为本发明实施例3研究区域一的方差图；

图8为本发明实施例3研究区域二的方差图；

图9为本发明实施例3研究区域一的阈值选择示意图；

图10为本发明实施例3研究区域二的阈值选择示意图；

图11为本发明实施例3提取性能比较图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的目的是提供一种基于遥感影像的水体提取方法及系统，利用近红外波段可精确确定研究区域的水体。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

实施例1：

如图1所示，基于遥感影像的水体提取方法包括：

步骤11：获取同一研究区域的多时相遥感影像；

步骤12：提取各多时相遥感影像的近红外波段，得到分别与各多时相遥感影像对应的单波段影像；

步骤13：求同一像元在各所述单波段影像的亮度值的方差；

步骤14：比较各方差与分割阈值的大小，从中选择出方差小于分割阈值的像元作为水体像元，全部的水体像元构成水体提取结果。

本实施例中，多时相遥感影像为gf-4卫星的多时相遥感影像。

优选地，在步骤12之前还包括：

对各多时相遥感影像分别进行几何校正，得到分别与各多时相遥感影像对应的几何校正影像；

提取各几何校正影像的近红外波段，得到分别与各几何校正影像对应的单波段影像。

优选地，在步骤12之前还可包括：

对各多时相遥感影像进行辐射定标预处理，得到分别与各多时相遥感影像对应的辐射定标影像；

提取各辐射定标影像的近红外波段，得到分别与各辐射定标影像对应的单波段影像。

具体地，对各多时相遥感影像进行辐射定标预处理具体包括：

从多时相遥感影像的xml头文件中读取定标系数，定标系数包括增益系数和偏移系数；

根据公式：l＝gain*dn+bias，对各多时相遥感影像进行辐射定标预处理，其中l表示辐射定标影像中各像元的亮度值，gain表示增益系数，*表示乘积，dn表示多时相遥感影像中各像元的亮度值，bias表示偏移系数。

进一步地，在步骤12之前还包括：

对各多时相遥感影像分别进行几何校正，得到分别与各多时相遥感影像对应的几何校正影像；

对各几何校正影像进行辐射定标预处理，得到分别与各几何校正影像对应的辐射定标影像；

提取各辐射定标影像的近红外波段，得到分别与各辐射定标影像对应的单波段影像。

如图2所示，步骤14具体包括：

步骤141：根据各方差生成研究区域的方差图；

步骤142：对方差图进行直方图统计得到统计直方图；

步骤143：采用最大内间方差法对统计直方图进行阈值最优自动选择，得到所述分割阈值；

步骤144：从方差图中选择出方差小于分割阈值的像元作为水体像元，全部的水体像元构成水体提取结果。

水体在近红外波段具有强吸收的特点，与影像中的其他地物相比，随着时间的变化水体在近红外波段亮度值的变化最小，即方差最小，因此可以对方差取合适分割阈值来提取水体。本实施例利用gf-4卫星高时间分辨率的特点，实现了gf-4遥感影像中水体信息的准确提取，填补了基于gf-4遥感影像进行水体提取领域的空白。

实施例2：

如图3所示，基于遥感影像的水体提取系统包括：

多时相影像获取模块21，用于获取同一研究区域的多时相遥感影像；

单波段影像确定模块22，用于提取各多时相遥感影像的近红外波段，得到分别与各多时相遥感影像对应的单波段影像；

方差确定模块23，用于求同一像元在各所述单波段影像的亮度值的方差；

水体影像确定模块24，用于比较各方差与分割阈值的大小，从中选择出方差小于分割阈值的像元作为水体像元，全部的水体像元构成水体提取结果。

优选地，水体提取系统还包括几何校正模块，几何校正模块设置在多时相影像获取模块与单波段影像确定模块之间，用于对各多时相遥感影像分别进行几何校正，得到分别与各多时相遥感影像对应的几何校正影像。

优选地，水体提取系统还包括辐射定标模块，辐射定标模块设置在多时相影像获取模块与单波段影像确定模块之间，用于对各多时相遥感影像进行辐射定标预处理，得到分别与各多时相遥感影像对应的辐射定标影像；

具体地，辐射定标模块包括：定标系数读取单元和预处理单元，定标系数读取单元，用于从多时相遥感影像的xml头文件中读取定标系数，定标系数包括增益系数和偏移系数；

预处理单元，用于根据公式：l＝gain*dn+bias，对各多时相遥感影像进行辐射定标预处理，其中l表示辐射定标影像中各像元的亮度值，gain表示增益系数，*表示乘积，dn表示多时相遥感影像中各像元的亮度值，bias表示偏移系数。

进一步地，水体提取系统还可包括几何校正模块和辐射定标模块，其中，几何校正模块设置在多时相影像获取模块与单波段影像确定模块之间，用于对各多时相遥感影像分别进行几何校正，得到分别与各多时相遥感影像对应的几何校正影像；

辐射定标模块设置在几何校正模块与单波段影像确定模块之间，用于对各几何校正影像进行辐射定标预处理，得到分别与各几何校正影像对应的辐射定标影像。

如图4所示，水体影像确定模块24具体包括：

方差图确定单元241，用于根据各方差生成研究区域的方差图；

统计直方图单元242，用于对方差图进行直方图统计得到统计直方图；

分割阈值确定单元243，用于采用最大内间方差法对统计直方图进行阈值最优自动选择，得到分割阈值；

水体像元单元244，用于从方差图中选择出方差小于分割阈值的像元作为水体像元，全部的水体像元构成水体提取结果。

实施例3：

基于gf-4遥感影像的水体提取方法包括：

分别获取研究区域一和研究区域二的四个时相的gf-4遥感影像，影像大小是800×800像素其中，四个时相分别为：时相一：2016年7月28日08:25，时相二：2016年7月29日08:00，时相三：2016年7月29日14:15，时相四：2016年7月30日09:21。

通过gf-4自带的有理函数模型进行几何校正，分别得到区域一和区域二的、与四个时相gf-4遥感影像对应的几何校正影像；

辐射定标预处理即辐射校正：

从影像的xml头文件中读取定标系数，通过公式l＝gain*dn+bias对各几何校正影像进行辐射校正，得到预处理以后的辐射定标影像，其中l表示辐射定标影像中各像元的亮度值，单位为：w·m^-2·sr^-1，gain表示增益系数，*表示乘积，dn表示原始影像中各像元的亮度值，bias表示偏移系数。

提取各辐射定标影像的近红外波段，得到分别与各辐射定标影像对应的单波段影像，如图5和图6所示。

求同一像元在各单波段影像的亮度值的方差：

对得到的多个单波段影像，基于每个像元按公式(1)求得近红外波段亮度值的方差，得到如图7所示的研究区域一的方差图和图8所示的研究区域二的方差图。

其中s²表示像元亮度值的方差，n表示时相的个数，本实施例中n＝4，xi表示同一像元第i个时相的亮度值，表示同一像元n个时相亮度值的平均值。

比较各方差与分割阈值的大小，从中选择出方差小于分割阈值的像元作为水体像元，全部的水体像元构成水体提取结果：

对于生成的方差图进行直方图统计，然后通过otsu最大内间方差法进行阈值最优自动选择，得到水体提取的分割阈值，图9为研究区域一的阈值选择示意图，图10为研究区域二的阈值选择示意图，横坐标代表方差，纵坐标代表频数，本实施例为了方便阈值的精确选择，图9和图10中的方差为将实际方差扩大100倍后的方差；

根据生成的方差图与得到的分割阈值，将方差小于阈值的像元划归为水体类别，对于方差大于或等于阈值的像元，将其划归为非水体类别。

将本发明的方法与ndwi阈值法的提取性能进行比较，对比结果如图11所示。图中的水体提取精度计算方法如下：首先对需要进行精度评价的区域进行目视解译，提取水体，然后将目视解译的提取结果与水体提取结果进行二值化处理，水体为1，非水体为0。最后将水体提取二值化影像与目视解译的二值化影像做差值运算，其中目视解译的二值化影像为被减数，水体提取二值化影像为减数，然后对差值的结果进行统计，“0”代表正确提取的像元数，对应比率为水体提取的精度。

由于水体、山体阴影和城区建筑的光谱曲线非常相似，基于单时相的ndwi阈值法很难去除山体阴影和城区建筑的影响。与ndwi阈值法相比，本发明利用了多时相的影像及水体在近红外波段强吸收的特点，能够很好地排除山体阴影和城区建筑对水体提取的影响，对于细小水体也有很强的提取能力，得到提取精度更高的水体影像。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。