遥感图像水体提取

1.实习目的

了解和熟悉遥感图像水体识别和提取的方法。

2.实习内容

利用给定区域的Landsat8 OLI遥感图像，分别使用单波段阈值法、谱间关系分析法和水体指数法，提取水体；并对比不同方法提取水体的效果。

3. 实习原理与步骤

3.1 Landsat图像数据预处理

美国的USGS (http://glovis.usgs.gov/)网站提供最新的Landsat8数据下载，产品类型标示L1TP，几何精度较高，不需再进行几何校正，但需要进行辐射定标和大气校正。每个波段以. tif文件提供，元数据存放在_MTL. txt文件中。

具体步骤：

3.1.选择_MTL. txt文件数据打开并查看基本信息，可通过右键影像--View Metadata来查看。

以及菜单栏中的 data manager 工具查看。

 

 

3.2.利用envi自带DEM数据查看研究区域平均高程

3.2.1.file--open world data--elevation(GMTED2010)

2.2.toolbox--搜索/Statistics/Compute Statistics

选择统计范围，所选范围为本次实验研究区的数据 ：选择多光谱波段。下图中DEM平均高程为16.124m。

 

 

3.3.辐射校正Radiometric Calibration

3.3.1.首先全部重新加载。Toolboxs/Radiometric Correction/Radiometric Calibration。选择多光谱7个波段的数据。

     选择BIL的存储格式，数据类型float，然后apply应用下尺寸参数并保存到输出路径(路径不能由中文)。

  

可以发现，辐射校正后的图像整体明显变亮。 

3.4.大气校正Atmospheric Correction

Toolboxs/Radiometric Correction/Atmospheric Correction Module/FLAASH Atmospheric Correction

3.4.1.导入辐射校正后的图像lc8_cal.dat, 并选择use single scale factor for all bands, 输出路径。

 

3.4.2.导入辐射图像后，中间窗体中的某些信息会被自动填写，例如经纬度信息等，传感器的类型需要手动添加，这里选择Landsat8 OLI；Ground Elevation(km)填之前测得的大地dem高程0.016km；由图像及研究区本身的信息可知，将下列参数设置如下图：

3.4.3.设置多光谱参数

选择气溶胶反演，选择over-land retrieval standard,ok.

 

3.4.4.Advanced settings

tile size（mb）设置为100，保证内存处理大小。

 

3.4.5.全部参数设置完毕，应用，处理时间较长。如下是大气校正后的影像。

3.5. 结合目视解译，设置阈值，利用单波段阈值法和谱间关系分析法对水体进行提取。

3.5.1.单波段阈值法：选择landsat8 OLI band 6 SWIR1(1.56-1.66μm)进行水体提取。加载 band 6波段的全色图像后可以看出，水体的dn值基本都在700以内，故设置阈值700。

 band math  添加公式：b1<700，并b1赋以band 6波段。提取后黑色部分为水体提取的结果，白色高亮部分统一值为700 。

 

3.5.2.谱间关系分析法：选择landsat8 OLI band 3(green)，band 4(red)，band 5(near infrared)，band 6(SWIR1)进行水体提取。

 band math--添加公式：b1+b2>b3+b4;分别对应TM3、TM4、TM5、TM6波段。提取结果如下图：

可以看出，这个提取效果并不是很好，许多山体的阴影也被提取被水体看待。 

故可以对公式进行修改，增加一个阈值(100)，公式改为：b1+b2-b3-b4>100;提取效果为：

3.6. 分别计算研究区域的NDWI和MNDWI水体指数，提取水体。

（1）根据NDWI和MNDWI的计算原理，分别对研究区域计算NDWI和MNDWI水体指数，提取水体。

3.6.1.NDWI = (Green – NIR) / (Green + NIR);  公式：(float(b1)-float(b2))/(float(b1)+float(b2));

3.6.2.MNDWI = (Green – MIR) / (Green + MIR);

3.7提取水体结果分析。

结合Google Earth进行分析。

 单波段阈值法、多波段阈值法、ndwi和mndwi几种方法比较，从整体影像提取效果上来看，受云雾干扰等因素干扰，单波段阈值法提取最差，有一些细小的河网支流未能提取出来；不设置阈值时多波段阈值法在水体边缘提取时有些区域会和城市农田等地物相似较难区分，其它几种提取方法均能达到指标。提取效果最好的，是另加了100阈值的多波段阈值法，不仅能够将水体与森林，城市建筑物等提取出来，还能有效的将细流河网与交通道路干道区分开来。

                     左图为ndwi的提取效果；                                     右图为多波段阈值法的提取效果

 在对太湖的水体提取上，几种方法总体上都能较好的提取水体；在对长江的水体提取上，受大气云雾影像，单波段阈值法在对长江右侧区域的提取效果不好，提取效果不明显。