任中杰
(1. 江蘇省水文水資源勘測局徐州分局,江蘇徐州 221000)
摘 要:水深遙感反演是相較于傳統(tǒng)人工監(jiān)測方式,具有多時相覆蓋廣及成本低等優(yōu)點,但高空間分辨率影像難以獲取。本文基于LANDSAT-9多光譜及全色影像,以云龍湖東湖為研究區(qū)域進行水深反演研究。為選取能夠有效提高影像空間分辨率且能保持水深波段相關(guān)性的融合方法,對多種影像融合方法進行了對比分析;對最佳水深反演波段及反演因子進行了探索,進而構(gòu)建了多種反演模型,并利用實測水深數(shù)據(jù)進行了精度評價。結(jié)果表明,SFIM融合算法對水深相關(guān)性保持性最好,最佳水深反演波段為B5波段,最佳反演因子為B5+B6,相關(guān)系數(shù)均較高,指數(shù)、傅里葉、高斯、多項式等多種水深反演模型中最優(yōu)反演模型為基于最小絕對殘差擬合的二次多項式模型 ,精度評價決定系數(shù)為為0.7149
,均方根誤差為0.094m
,研究結(jié)果能夠為云龍湖水庫水量調(diào)度及生態(tài)水位保障提供重要參考。
關(guān)鍵詞:Landsat、水深遙感、SFIM、云龍湖、LAR
水深以及水下地形測量是水文研究及生產(chǎn)活動中的重要領(lǐng)域之一,傳統(tǒng)測量方法主要以人工方式進行長序列大范圍觀測,耗費大量人力物力,成本較高。面對大范圍水域,作業(yè)時間跨度較高,河道湖泊的水量調(diào)度及水位實時變化均會影響水深數(shù)據(jù)的真實性及精度,不能反映水域真實情況。受限于自然條件,部分區(qū)域船舶難以進入,也形成了監(jiān)測空白地帶。
隨著遙感技術(shù)的快速發(fā)展,遙感影像由于其成本低、覆蓋面積廣、且具有較高的空間分辨率時間分辨率,逐漸被廣泛應(yīng)用于資源調(diào)查、環(huán)境監(jiān)測、災(zāi)害預警、區(qū)域時空演變等領(lǐng)域[1]。其中多光譜影像是通過多光譜電磁波,獲取目標地物豐富的光譜信息,因此被廣泛應(yīng)用于水深反演領(lǐng)域。遙感反演水深是指利用遙感數(shù)據(jù),依據(jù)可測參數(shù)值去反推水深值的水深量測方法[2]。主要可以分為三類:理論解析法、半理論半經(jīng)驗法和統(tǒng)計相關(guān)法。較為常用的是統(tǒng)計相關(guān)法,需要大量實測數(shù)據(jù)支撐,但不需要分析和研究水體內(nèi)部的光學參數(shù),只考慮數(shù)據(jù)之間的相關(guān)映射關(guān)系[3]。
李經(jīng)緯通過對比不同大氣校正方法對水深因子相關(guān)性的影響,判斷研究區(qū)域適宜的大氣校正模型[4];趙順利基于
OLI影像,利用最佳水深因子
OLI-4波段建立了水深模型,對錯戳龍錯鹽湖進行水深反演
[5];吳忠強等利用
G-S變換對landsat-8影像的多光譜波段及全色波段進行融合,提高了空間分辨率,基于融合后的影像進行水深反演
[6]。影響水深反演精度的因素主要以水體懸浮物質(zhì)、水體底質(zhì)
、水深反演因子為主
。而水深反演因子的空間尺度取決于遙感影像的空間分辨率。影像融合能夠有效提高影像的空間分辨率
,但目前尚未有針對影像融合方法與水深因子相關(guān)性的研究
,同時基于最新的
lANDSAT-9影像進行水深反演研究,尚未在云龍湖地區(qū)開展過。本文基于LANDSAT-9影像,通過影像融合提高了空間分辨率,進行水深反演模型構(gòu)建,確定了該區(qū)域最佳的水深反演模型。1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)處理
1.1 研究區(qū)概況
云龍湖位于江蘇省徐州市泉山區(qū),是著名的國家5A級景區(qū)。其東靠云龍山,西依韓山、天齊山。南偎泉山、珠山。三面環(huán)山,一面臨城。云龍湖以湖中路為界,東湖周長約8.1km,西湖長約7km,全湖周長約12 km,水面面積約
6 km2[7]。云龍湖水庫是奎河源頭,集水面積
60 km2,總庫容
3323萬m3,是一座以城市防洪為主,兼有灌溉
、養(yǎng)殖、景觀
、旅游開發(fā)等綜合利用的中型水庫
。對云龍湖水庫進行水深反演研究具有重要的現(xiàn)實意義
。
本文以云龍湖東湖水上世界以南水面區(qū)域作為研究區(qū)域(拐點坐標分別為1號點117.1549°、
34.2412°,2號點117.1666°、
34.2394°,
3號點117.1582°、34.2298°,
4號點117.1497°、
34.2324°,5號點117.1502°、
34.2349°,
6號點117.1479°、
34.2384°),面積約1.3km2,見圖
1。

圖1 研究區(qū)域示意圖
1.2 影像數(shù)據(jù)來源
Landsat 9 是美國陸地衛(wèi)星計劃(Landsat)的第九顆衛(wèi)星,2021年9月發(fā)射,每隔
16天對地球進行一次成像,與
Landsat8存在8天的偏移。相較于Landsat8的12位量化及可識別4096種色調(diào),
Landsat 9具有更高的輻射分辨率(14位量化),可以識別
16,384種色調(diào),同時具有更優(yōu)的信噪比。
Landsat 9 共有11個波段,波段簡介見表1 。
為避免水位變化的影響,本文選取了與實測作業(yè)時間基本一致的
LANDSAT-9影像數(shù)據(jù),產(chǎn)品號為LC09_L1TP_121036_20221107_20221129_02_T1。數(shù)據(jù)來源于空天院遙感數(shù)據(jù)服務(wù)系統(tǒng)(
http://eds.ceode.ac.cn/nuds/test)。研究區(qū)域影像清晰,無云
。對影像進行預處理
,主要包括幾何校正、影像裁切
。
1.3 實測數(shù)據(jù)獲取及處理
本文根據(jù)研究區(qū)域形狀,大致東西方向布設(shè)測量航線
56條,各航線間隔25 m。將布設(shè)的航線導入到測深儀導航軟件中。將高頻測深儀中海達
HD-27T、華測
GPS X90固定在船邊沿,保持測桿垂直水面。將記錄間距設(shè)置為
10 m,按照導航軟件的指示駕駛船只按航線方向行進
,軟件自動記錄所在位置的位置和水深。水位數(shù)據(jù)來源于云龍湖水文閣水位站現(xiàn)有水尺觀測每日水位數(shù)據(jù)
。采集數(shù)據(jù)期間
,云龍湖水位穩(wěn)定在
32.65 m,風力為東南風2級。
對測得的水深數(shù)據(jù)進行檢查,剔除異常值
。由于
Landsat-9多光譜影像分辨率為30 m,岸邊區(qū)域存在混合像元,影響水深精度
,因此對岸邊實測點進行剔除。從
8392個點位中挑選出765個點位作為訓練樣本數(shù)據(jù),另挑出
661個點位作為檢驗樣本數(shù)據(jù),挑選原則為:點位均勻分布,具有足夠代表性
,訓練樣本和檢驗樣本無重疊點位
。實測點位分布圖見圖
2。
圖2 實測點位分布圖
2 水深反演模型建立
2.1. 水深因子確定
2.1.1 單波段相關(guān)性
選取landsat-9影像中多光譜數(shù)據(jù)B1,B2,B3,B4.B5,B6,B7共7個波段 ,將像元灰度值提取至點位與訓練樣本水深進行相關(guān)性分析
。由于影像空間分辨率為
30 m,同一個像元對應(yīng)多個實測點 ,像元中心值不能反映像元區(qū)域內(nèi)部水下地形的差異性,因此采用雙線性內(nèi)插法計算點位對應(yīng)的灰度值
,結(jié)果顯示相較于像元中心值水深相關(guān)性有一定提升
。
從表2可以看出,相關(guān)系數(shù)絕對值較高的波段為b5 、
b6 、
b7。理論上 ,透水波段應(yīng)為藍
、綠波段,相關(guān)系數(shù)最高
,但僅建立在水質(zhì)較清且水底反射率較高的前提下
。由于不同水體的泥沙含量、葉綠素含量各有不同
,所以與水深相關(guān)系數(shù)較高的波段也會有所差異
,這種現(xiàn)象被稱為“紅移”
[8]。2.1.2影像融合
Landsat-9多光譜影像每個像元對應(yīng)900m2的水域面積,將多光譜及全色影像進行融合
,能夠獲得高空間分辨率的多光譜影像
,能夠有效降低像元尺度
,能夠更細致的反映水下地形變化。本文選用多種融合方法
,對融合影像進行相關(guān)性分析
。選擇水深相關(guān)系數(shù)最高的融合方法
。
常用的融合方法有:Brovey、Gram-Schmidt、
HSV、
NNDiffuse、Pansharp、
PCA、SFIM融合算法等[9]。其中Brovey、HSV、SFIM對波段數(shù)存在限制,故僅選擇相關(guān)系數(shù)較高的b5、b6、b7波段參與融合。對融合結(jié)果進行相關(guān)性分析,結(jié)果如表3所示。從表3可知,與水深值相關(guān)系數(shù)最高的為SFIM融合方法,相較于原始影像,相關(guān)性保持較好,各波段沒有明顯降低 ,雖然有一定的光譜信息損失,但有效提高了影像空間分辨率
。其次是
NNDiffuse融合方法 ,僅
B5波段相關(guān)性保持較好,其他融合方法均明顯降低了水深相關(guān)性 。故本文采用
SFIM融合方法對B5 、
B6、B7 、以及全色波段
B8進行融合 。
2.1.3水深因子確定
研究表明,單波段模型水深反演精度遠不如多波段模型[10] ,且對數(shù)因子做比值可以進一步提高數(shù)據(jù)相關(guān)性
。因此本文嘗試對數(shù)因子、對數(shù)比值因子
、比值因子等多種組合進行相關(guān)性分析
,尋求最佳水深因子。分析結(jié)果如表
3所示 ,僅列出相關(guān)系數(shù)較高的四項
。如表
4所示 。
由表3可知,相關(guān)系數(shù)較高的四個水深因子均包含B5波段,其中B5+B6相關(guān)系數(shù)最高,相較于B5波段有一定的提升。
2.2 水深反演模型構(gòu)建
基于最佳水深因子B5+B6進行回歸性分析,分為指數(shù)回歸、傅里葉回歸、高斯回歸、多項式回歸(1次、2次)。
導致波譜紅移,影響反演精度,另一方面是由于影像空間分辨率仍然很低,通過影像融合將像元對應(yīng)水域面積900 m2降低至225 m2,但仍然偏高,不能真實反映水下地形變化起伏情況,實測水深數(shù)據(jù)平均250 m2采集一個點位,但很難保證點位處于像元中心值,因此出現(xiàn)較多異常值。常規(guī)多項式擬合一般采用最小二乘法(LSM),使殘差平方和極小,計算簡便,然而穩(wěn)健性(抗粗差性)較差,為了避免異常值對反演模型的影響,采用最小絕對殘差(LAR)對數(shù)據(jù)進行擬合,最優(yōu)擬合結(jié)果如下。
RMSR僅為0.0253 m,且決定系數(shù)顯著提升。反演模型公式為:
f(x) = p1*x^2 + p2*x + p3
其中p1 =-1.564e-06,p2 =0.03792,p3 = -227.1。
3 水深反演結(jié)果及精度檢驗
3.1云龍湖水深反演
通過水深反演模型進行波段運算得到水深反演灰度圖。
3.2 精度評價
利用未參與水深反演模型計算的661個實測水深點作為驗證組,對反演模型進行精度評價。反演組(FYZ)和實測組(SCZ)回歸如圖所示。
從圖5及表7可以看出,基于最優(yōu)水深因子B5+B6的水深反演模型反演組與實測組具有一定相關(guān)性,且RMSE小于0.1 m,得益于湖底地形起伏波動不大,降低了反演誤差。從定性角度看,雖然總體精度不高,但能夠在一定程度上反映真實水下地形,湖南路一側(cè)及荷風島區(qū)域水深較淺,東湖中部區(qū)域水深較深,符合實際情況。
4 結(jié)論
本文基于Landsat-9影像的多光譜及全色波段,通過結(jié)合實測水深數(shù)據(jù)的對比實驗,確定了適用于云龍區(qū)東湖南部區(qū)域水深反演的最佳影像融合方法為SFIM融合算法,能夠在有效降低水深反演像元尺度的情況下,很好的保持影像光譜信息。確定了Landsat-9影像水深相關(guān)性最高的波段為B5,最佳水深因子為B5+B6,并建立了多種水深反演模型,效果最好的反演模型為基于最小絕對殘差(LAR)的二次多項式模型。通過實測水深數(shù)據(jù)進行了精度評價,結(jié)果表明反演結(jié)果能夠一定程度應(yīng)用于實際,且影像獲取難度低,計算簡單,彌補了人工觀測的不足。但從評價結(jié)果看反演精度有限,空間分辨率較低,同時反演模型受湖泊水質(zhì)因素及水位變化影響較大,最佳水深因子及反演模型可能隨時變化,適用性較差,后續(xù)研究中有必要針對反演模型適用性開展進一步研究。
參考文獻
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作者簡介:任中杰(1994-),男,安徽宿州人,碩士
,工程師, 江蘇省水文水資源勘測局徐州分局,研究方向:水文水資源
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