光学和SAR遥感数据在赵村水库水体监测中的应用.pdf
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1、第 卷 第期 年月遥 感 信 息 ,收稿日期:修订日期:作者简介:许晟铭(),男,本科生,主要研究方向为遥感科学与技术。犈 犿 犪 犻 犾:光学和犛 犃 犚遥感数据在赵村水库水体监测中的应用许晟铭(河海大学 地球科学与工程学院,南京 )摘要:为了解决传统水库监测管理手段效率低下的问题,采用光学影像和 影像数据对水库水体进行提取,实现对水库水域面积的动态监测。对比分析了多种水体提取方法在赵村水库的适用性,并结合现场调研的实际情况,分析了降雨量、水域面积和水位之间的关系。此外,利用数字高程模型对水库淹没区进行了模拟计算,得出了不同坝高设计下的淹没区域面积,并结合遥感影像进行了可视化展示。研究结果表
2、明,光学影像和 影像数据相结合的方法可以准确提取水库水体信息,结果与实地调研数据相符,可为后续的水库监测预警工作提供有效的数据支持。关键词:光学影像;影像;水体提取;犱 狅 犻:中图分类号:文献标志码:文章编号:()犃 狆 狆 犾 犻 犮 犪 狋 犻 狅 狀狅 犳犗 狆 狋 犻 犮 犪 犾 犪 狀 犱犛 犃 犚犛 犪 狋 犲 犾 犾 犻 狋 犲犇 犪 狋 犪 犻 狀犣 犺 犪 狅 犮 狌 狀犚 犲 狊 犲 狉 狏 狅 犻 狉犠 犪 狋 犲 狉犕 狅 狀 犻 狋 狅 狉 犻 狀 犵 (犛 犮 犺 狅 狅 犾 狅 犳犈 犪 狉 狋 犺犛 犮 犻 犲 狀 犮 犲 狊犪 狀 犱犈 狀 犵 犻 狀 犲
3、犲 狉 犻 狀 犵,犎 狅 犺 犪 犻犝 狀 犻 狏 犲 狉 狊 犻 狋 狔,犖 犪 狀 犼 犻 狀 犵 ,犆 犺 犻 狀 犪)犃 犫 狊 狋 狉 犪 犮 狋:,犓 犲 狔 狑 狅 狉 犱 狊:;引言河流、湖泊和水库等季节性变化明显的地表水体在全球气候系统和全球生态方面具有不可替代的作用。人类活动、环境突变以及气候变化会对地表水体产生影响,进而影响生态环境、生物多样性和人类的生存条件。因此,分析全球地表水的流量、分布和储存是了解水文和生化循环以及水资源管理的一个重要课题。水库是开发利用水资源和防治水灾害的重要工程措施之一,对防洪、供水、生态、发引用格式:许晟铭光学和 遥感数据在赵村水库水体监测
4、中的应用遥感信息,():电、航运等至关重要,研究水库水体动态监测对水库管理具有极其 重 要的 意 义和 价 值。通 过 遥 感技术对水库水面积进行反演,有助于及时掌握降水量与水库水位变化之间的关系,总结以往的防洪泄洪经验并提前进行洪涝灾害的预警模拟,设计合理 的 坝 高 来 提 高 防 洪 泄 洪 能 力,减 少 淹 没损失。我国水库生态环境保护工作起步晚、不成熟,缺乏科学的监测和治理方法,导致水库工程不能充分地发挥作用。水库管理工作与信息技术的结合度较低,测绘、采样等监测管理工作依然主要由人工完成,从而降低了中国水库生态环境保护管理的实效。得益于遥感技术的发展,利用遥感数据进行长 时间动 态
5、 分 析 已成 为 水库 监 控 的 重 要手段。基于遥感影像的光谱特征和图像处理技术,通过分析影像中水体的光谱、纹理和空间特征,将水体从其他地物中提取出来。光学遥感影像具有丰富的光谱信息和高分辨率的空间信息,能够获取地表特征和水体几何信息,从而提取水体,特别是对于存在复杂地物混合或与其他地物相似的水体环境,提取效果较好,因此得到了较好的应用。其不足之处是容易受到云雾干扰,与光学影像相比,雷达影像受天气和云层的影响较小,具有较强的穿透能力,并具备全天候观测能力 。本文针对赵村水库天气复杂、植被交错的条件及长时间监测的需求,采用了光学影像和雷达影像相结合的方法,以提高水库水体提取的准确性和可靠性
6、。分析和对比指数法、监督分类法和深度学习在水体提取方面的性能,在此基础上,利用数字高程模型(,)对赵村水库的淹没区进行模拟计算,为洪涝灾害的评估、分析和预测提供数据支持。研究区域赵村水库位于南京市江宁区,是江宁区最大的水库,总库容达到 (图)。作为南京市库区安全建设及生态建设的标杆,赵村水库在防洪灌溉、生态保护等方面发挥着不可或缺的作用。降水量较大的年份,水位会出现大幅上涨,只有实现库区及时管控、合理应对,才能避免损失。为更合理管控水库的水位变化,研究降水量、水域面积之间的联系,增强应对极端天气的能力,减少人为失误,做出防护应对策略极为重要。图研究区域赵村水库研究方法 研究数据)光学遥感数据。
7、本研究选择了历史数据丰富且免费对外公开的哨兵二号卫星的多光谱数据进行光学遥感分析。相较于陆地卫星,哨兵二号卫星具有更高的光谱分辨率,可提供涵盖可见光、近红外线与短波红外线的 个波段影像,并且图像中还包含云光谱波段。此外,由于哨兵卫星系统数量较多,能够提供更好的时间和空间解决方案,可用于森林监测、水质监测、土地覆盖变化侦测、天然灾害管理等遥测分析。本文使用的哨兵二号卫星数据来自 平台提供的“”数据集,采用已经过辐射定标和几何校正的 地表反射率产品。)合 成 孔 径 雷 达(,)遥感数据。本文使用了来自哨兵一号卫星的 图像。哨兵一号是欧洲航天局哥白尼计划的一部分,由两颗极轨道卫星(哨兵一号和哨兵一
8、号)组成。卫星使用波段的合成孔径雷达,中心频率为 ,可以在任何天气和光照条件下获取图像。为了获取更高的性能,本研究使用了地面范围检测(,)产品级数据,这些 数 据 是 通 过 宽 幅 干 涉(,)扫描模式获得的。该扫描模式从相对轨道 幅宽 的卫星扫描幅中获取数据。哨兵一号的数据可以通过阿拉斯加卫星设施门户的数据搜索平台()或哥白尼数据开放获取中心()获得。所有采集的图像的空间分辨率为 ,并具有(垂直水平)和(垂直垂直)的偏振配置类型。本文选取 年月到 年月份的哨兵一号和哨兵二号卫星影像数据,用于赵村水库水域面积的动态监测研究(表)。遥 感 信 息 年期表遥感影像数据源序号数据源数据描述时相哨兵
9、二号 级影像数据 哨兵一号 影像 数据 光学影像遥感水体提取)数据处理流程。光学影像遥感数据处理流程如图所示。首先,输入哨兵二号 数据;然后,经过重采样、裁剪、导出 文件、分类算法;最后,进行水体面积计算。图光学影像处理流程需要说明的是,如果采用深度学习需要制作测试集、训练集和验证集,对深度学习模型进行改进和训练,然后对水体进行提取。)提取方法。在提取地表水体和区域信息的过程中,基于数学原理的光谱指数非常重要。使用光谱带获取地球表面水的信息有两种方法。第一种方法是单波段法,该方法包括选择波段并设置区分陆地和水域的阈值。第二种即更有效的方法是使用多频带方法。该提取方法包括计算两个光谱带之间的比率
10、,第一个是代表可见波长区域电磁辐射,第二个代表近红外辐射。在此基础上,研究人员设计了几种用于水提取的光谱指数,以获得水面信息。用于提取水体使用最广泛的光谱指数是归一化水差指数(,)。指数的主要原理是通过利用水体在绿色波段 的高反射率及其在近红外波段 的低反射率,并结合植被和土壤特征对 的高反射率,完成水体提取。提取水体的另一种方法是修正标准化水差指数(,),该方法在 年被提出。它使用可见绿光和短波红外辐射 进行计算,与 相比,辐射的吸收更强。由此可见,如果多光谱图像包含 波段,则使用光谱指数 进行水提取更加合理。使用 指数的显著优势在于检测城市区域的水体,其缺点是对含沙量高的水体检测能力较弱。
11、研究人员一直在改进和细化水体提取计算的方法。近年来开发了一些指数来试图消除误导性信息,例如地形阴影、云阴影、建筑面积、雪和冰。为此,在 年提出了由两个独立指数组成的自动取水指数。第一个指数是 指数,旨在有效消除非水像素,包括城市背景区域的深色建筑表面。该 指 数 有 效 地 增 强 了 水 像 素 与 非 水 源 的 分 离。指数对包含阴影的像素的消除不充分且效率低下。为此,研究人员提出了 指数 来进一步提高水体提取的准确性。高反射表面是误导水体错误分类的重要因素。典型的物体包括冰、雪或城市地区的某些类型的屋顶。其相对于 指数的一个显著改进是将蓝色波段 纳入计算公式中。提取方法除指数法以外还有
12、机器学习的方法。支持向量机(,)是一种监督学习模型,既能分析数据、辨识模式,还支持类别划分及回归分析。通过给定一组训练样本,每条记录标记所属类别,使用支持向量机算法进行训练,并建立一个模型,对新数据实例进行映射,使得所属不同类别的实例是由一个差距明显且尽可能宽的划分表示。新的实例则映射于同一空间中,并根据所处间隙对其是否为同类别进行判定。现在 也被扩展到处理多分类问题。选择高斯径向基核函数,其对应于某一变换空间中的内积。近年来,深度学习方法也在图像处理及信息提取方面成为该领域研究的热门,深度学习以其高效的特征学习能力在遥感影像解译方面取得了长足发展。与指数法和监督分类法相比,深度学习可以通过制
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