楊 旭， 陳建國， 程潭武， 劉 銳

(1.中國地質(zhì)大學(xué)(武漢) 地質(zhì)過程與礦產(chǎn)資源國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 湖北 武漢 430074;' 2.中國地質(zhì)大學(xué)(武漢) 資源學(xué)院， 湖北 武漢 430074)

1 研究背景

隨著空間信息技術(shù)的不斷發(fā)展，利用數(shù)字高程模型DEM提取流域水系已經(jīng)成為水系提取方法中熱議的話題，同時(shí)利用遙感影像提取多時(shí)相、多尺度的水系也已經(jīng)被廣泛應(yīng)用，如可以結(jié)合不同季節(jié)影像，進(jìn)一步識(shí)別時(shí)令河與常年河等信息。由于二者在水系提取上存在缺陷，因此如何更為準(zhǔn)確高效地提取水系仍是有待研究的問題[1]。

隨著GIS技術(shù)的發(fā)展，基于DEM提取水文要素在O′Callaghan等[2]和Tribe[3]提出的傳統(tǒng)理論基礎(chǔ)上得以快速發(fā)展。謝順平等[4]在傳統(tǒng)DEM水系提取的基礎(chǔ)上提出了面向分布式水文過程模擬和流域特征提取的數(shù)字水系模型，對(duì)復(fù)雜地形中所存在的洼地有效處理[5-7]使得對(duì)各洼地的填平一次完成。Martz等[8]提出了數(shù)字高程流域水系模型(DEDNM)用來表征地表水流特征，并能為計(jì)算柵格水流方向、流域分水線等提供依據(jù)。在此思想的基礎(chǔ)上，熊立華等[9]總結(jié)了根據(jù)流域的數(shù)字高程模型自動(dòng)提取河網(wǎng)水系[10]的集水面積方法，并分析了臨界支撐面積[11-12]的取值對(duì)所提取的數(shù)字水系總長(zhǎng)度以及平均坡降的影響?；贒EM不能準(zhǔn)確提取面狀水系的問題，Turcotte等[13]在DEM的基礎(chǔ)上通過輸入數(shù)字河流和湖泊網(wǎng)絡(luò)(DRLN)來改善對(duì)湖泊和平原的處理能力。Hutchinson[14]提出并由Yamazaki等[15]改進(jìn)的利用提取出的矢量河道與原始DEM進(jìn)行疊加從而達(dá)到降低河道所在DEM高程，使得提取出的河網(wǎng)與實(shí)際水系相近。該方法雖然簡(jiǎn)單高效，但在河道與河岸邊界之間容易產(chǎn)生不確定性高差。

目前基于遙感影像提取水體常用的方法主要有: 多波段譜間結(jié)構(gòu)關(guān)系法[16]、水體指數(shù)法[17]、決策樹法[18]、監(jiān)督分類法[19]以及歸一化差異性水體指數(shù)NDWI[20]等，其中NDWI的應(yīng)用最為廣泛。徐涵秋[21]對(duì)構(gòu)成指數(shù)的波長(zhǎng)組合進(jìn)行了修改,提出了改進(jìn)的歸一化差異水體指數(shù)MNDWI，但由于MNDWI的構(gòu)成采用了中紅外波段,因此不適用于無中紅外波段的傳感器影像。為了提高遙感水系的提取精度[22]，Bhandari等[23]提出了一種利用歸一化植被指數(shù)(NDVI)和歸一化水體指數(shù)(NDWI)進(jìn)行離散小波變換(DWT)和奇異值分解(SVD)的增強(qiáng)方法。

為了提高從空間數(shù)據(jù)中提取水系的精度，使得提取的水系分布與實(shí)際情況更加符合，使用NDWI和波段分析相結(jié)合的方法來提取面狀水域和干流，并使用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)[24-25]對(duì)提出的二值圖進(jìn)行除噪、細(xì)化等處理。通過DEM提取河網(wǎng)時(shí)，通過分析流域集水面積閾值與河網(wǎng)密度之間的關(guān)系確定河網(wǎng)集水面積閾值并對(duì)偽河道等進(jìn)行合理剔除。最后以遙感影像提取出的干流為依據(jù)設(shè)置校正控制點(diǎn)，對(duì)DEM河網(wǎng)中水體的位置及面狀水域進(jìn)行修正，從而完成最終流域水系的提取。

2 數(shù)字流域水系綜合提取思路

基于DEM與遙感信息的數(shù)字流域水系提取時(shí)技術(shù)路線圖如圖1，其主要內(nèi)容如下：

(1)對(duì)遙感影像進(jìn)行校正、裁剪等預(yù)處理，并采用決策樹的方法提取出主干河道和面狀水域，并利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中膨脹、腐蝕、擊中、邊緣提取及細(xì)化等運(yùn)算方法將提取的水體結(jié)果進(jìn)行斷線連接、去噪及細(xì)化等處理，從而得到連續(xù)的水系；

(2)基于DEM提取河網(wǎng)，在對(duì)原始DEM數(shù)據(jù)進(jìn)行填洼等預(yù)處理后，結(jié)合流域集水面積閾值與河網(wǎng)密度之間的關(guān)系確定河網(wǎng)集水面積閾值，并通過對(duì)矢量水系運(yùn)用疊置運(yùn)算和鄰域分析等方法對(duì)提出的偽河道進(jìn)行合理剔除；

(3)將遙感影像和DEM在提取水系的優(yōu)點(diǎn)進(jìn)行互補(bǔ)，綜合遙感水系信息與DEM水系信息，并將兩者水系進(jìn)行疊加。以遙感影像提取出的主干河流和面狀水域?yàn)橐罁?jù)，修正DEM提取中主干河道以及缺失的面狀水域，從而完成對(duì)研究區(qū)水系的提取。

圖1 數(shù)字流域水系綜合提取技術(shù)路線圖

3 數(shù)字流域水系綜合提取方法

3.1 遙感水系信息的提取

本研究區(qū)選取滄源流域，使用的是高分一號(hào)影像，拍攝于2015年2月6日。對(duì)高分遙感影像數(shù)據(jù)首先進(jìn)行正射校正、圖像裁剪等圖像預(yù)處理，然后對(duì)遙感影像進(jìn)行水系提取(見圖2)。

首先采用歸一化差異水體指數(shù)(NDWI)[26]對(duì)本研究區(qū)遙感影像進(jìn)行水系提取，歸一化差異水體指數(shù)：

(1)

式中：ρGreen為綠色光波，在遙感影像中為第2波段；ρNir為近紅外光波，在遙感影像中為第4波段。

由于通過NDWI運(yùn)算后，水體的值會(huì)很低，而其他地物的值會(huì)很高[27]，因此可以通過設(shè)置水體提取閾值完成對(duì)水系的初步提取，經(jīng)過反復(fù)實(shí)驗(yàn)，選取水系提取閾值為0.1。但實(shí)際上通過NDWI提取后的水系圖上還夾雜著地物、陰影和細(xì)小水體等噪聲[28](圖3)。

圖2 遙感影像水體提取路線圖

圖3 滄源流域基于NDWI提取的水系圖

然后利用波段分析方法，通過設(shè)置限制性條件去除無用的噪聲。首先對(duì)4個(gè)波段的亮度直方圖進(jìn)行統(tǒng)計(jì)(表1)。

表1 研究區(qū)4個(gè)波段統(tǒng)計(jì)特征表 m

由表1可知，Band 4的標(biāo)準(zhǔn)差最大，表明該波段內(nèi)地物的亮度取值距均值的離散程度最大，即地物間的差異表現(xiàn)最大，信息量最大。因此可以作為設(shè)置限制性條件從而剔除無用數(shù)據(jù)的最優(yōu)波段。經(jīng)過多次實(shí)驗(yàn)，認(rèn)為閾值設(shè)定為1100時(shí)剔除陰影等噪聲的效果最佳，見圖4。由圖4可看出，其雖然提取出了水系的基本輪廓，但仍舊存在少量陰影及水系斷線，從而造成提取的水系不連續(xù)的現(xiàn)象。

圖4 滄源流域基于NDWI和波段分析提取的水系圖

基于二值圖圖4中出現(xiàn)的水系不連續(xù)以及有噪聲的情況，采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法對(duì)提取出的二值圖進(jìn)行改進(jìn)處理。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)基本運(yùn)算主要有膨脹和腐蝕：

膨脹運(yùn)算：

(2)

腐蝕運(yùn)算：

AΘB={x|(B)x?A}

(3)

式中：A為待處理圖像；B為結(jié)構(gòu)元素；z為B的映射位移；x為B的位移。

以上兩種形態(tài)學(xué)基本運(yùn)算可以派生出擊中運(yùn)算、邊界提取及細(xì)化處理運(yùn)算：

擊中運(yùn)算：

A?B=(AΘB1)∩(AcΘB2)

(4)

其中B=(B1,B2)

邊界提取：

C(A)=A-(AΘB)

(5)

細(xì)化處理：

C(A)=A-(A?B)

(6)

式中：C(A)為處理后圖像；Ac為A的補(bǔ)集。

基于以上數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算，對(duì)水系二值圖像進(jìn)行膨脹處理，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)斷線水系進(jìn)行連接，從而形成連續(xù)水系；然后對(duì)膨脹后的圖像進(jìn)行腐蝕處理，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)圖中噪聲的剔除，同時(shí)在剔除噪聲后還可以很好地保持水系輪廓；再對(duì)腐蝕處理后的圖像進(jìn)行細(xì)化處理，使得提取出的水系更為平滑，最終將處理后的二值圖進(jìn)行邊緣檢測(cè)處理，得出最終的遙感水系圖,如圖5。

圖5 滄源流域基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理后的水系圖

3.2 基于DEM數(shù)字流域水系信息的提取

對(duì)于研究區(qū)ASTER DEM，首先需要對(duì)DEM中的洼地、平坦區(qū)進(jìn)行預(yù)處理，處理流程見圖6。其主要步驟為：(1)計(jì)算柵格DEM中的水流流向柵格；(2)通過匯運(yùn)算判定DEM中是否存在水流流向柵格的異常值，即判斷是否存在洼地、平坦地區(qū)等；(3)對(duì)柵格DEM中的洼地進(jìn)行填洼平滑等預(yù)處理；(4)再次計(jì)算填洼后DEM中每個(gè)網(wǎng)格單元的水流方向。

圖6 DEM預(yù)處理流程圖

通過以上對(duì)DEM進(jìn)行預(yù)處理的步驟后，需要進(jìn)一步計(jì)算基于單元網(wǎng)格方向的流量，即計(jì)算每個(gè)網(wǎng)格單元的上游匯集水流面積。繼而通過設(shè)置集水面積閾值完成對(duì)流域河網(wǎng)水系的提取。本研究區(qū)主要位于溝壑區(qū)，可以認(rèn)為河道起源于坡面由凸向凹的轉(zhuǎn)變[29]，隨著閾值的增加，河道的變化也會(huì)趨于平緩，因此可以通過河網(wǎng)密度與集水面積閾值之間的關(guān)系(見表2)進(jìn)行曲線擬合確定合理的集水面積閾值。圖7為集水面積閾值與河網(wǎng)密度及其一階導(dǎo)數(shù)的關(guān)系曲線，由圖7(a)可知：隨著流域集水面積閾值的增加，河網(wǎng)密度持續(xù)遞減，由于圖7(a)的其臨界轉(zhuǎn)折點(diǎn)變化并不顯著，因此作出其一階導(dǎo)數(shù)曲線圖7(b)，在集水面積閾值設(shè)置大約為165 km2時(shí)表現(xiàn)為曲線遞減變緩的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，即認(rèn)為165 km2是坡面由凸向凹轉(zhuǎn)變的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，也是該區(qū)域較為合理的流域集水閾值。

表2 研究區(qū)集水面積閾值與河網(wǎng)密度關(guān)系表

該流域地勢(shì)較陡，偽河道較少，但在下游出口處支流上可能存在偽河道，如圖8(a)。由于偽河道只存在于支流中，因此不考慮主流，此時(shí)可將支流河道DEM與原始DEM進(jìn)行疊置運(yùn)算，從而得到支流河道的高程，再對(duì)支流河道進(jìn)行領(lǐng)域分析，即如果是位于平坦區(qū)的偽河道，其支流高程與鄰域單元高程差別較小，從而做出偽河道在支流中所在位置并剔除，從而得到圖8(b)。

4 基于DEM與遙感信息數(shù)字流域水系的綜合提取

通過DEM提取水系時(shí)，只能提取河網(wǎng)，不能對(duì)面狀水域進(jìn)行精確地提取，并可能在面狀水域的存在的地方出現(xiàn)異常(圖9(a))；在通過遙感影像進(jìn)行水系提取時(shí)，只能提取水系的主干河道以及面狀水域，對(duì)于細(xì)小水系并不能很好地提取。

利用DEM數(shù)據(jù)根據(jù)溝谷提取水系，對(duì)細(xì)小水系更為敏感；遙感影像主要根據(jù)水系在波段中的特征識(shí)別水系，對(duì)大面積水域更為敏感，綜合二者在水系提取上的優(yōu)點(diǎn)進(jìn)行互補(bǔ)。由于遙感影像提取出的主干河流和面狀水系較為準(zhǔn)確，因此以遙感影像提取出的主干河流和面狀水域?yàn)橐罁?jù)，對(duì)DEM提取出的水系進(jìn)行修正。首先以遙感水系和DEM水系信息中分別以主干河道為基準(zhǔn)，在河道轉(zhuǎn)彎處設(shè)置校正控制點(diǎn)，然后以遙感水系為基準(zhǔn)對(duì)DEM水系中控制點(diǎn)圖層進(jìn)行配準(zhǔn)，完成對(duì)DEM主干河流的修正，即完成模擬地表徑流從沿岸流向主干河道，以確保DEM河網(wǎng)水系的主干河道與實(shí)際相符；在面狀水系處，綜合遙感水體信息，剔除DEM水系位于面狀水系處的異常，從而最終完成對(duì)研究區(qū)水系的提取(圖9(b))。

圖7 集水面積閾值與河網(wǎng)密度及其一階導(dǎo)數(shù)關(guān)系曲線圖

圖9 基于DEM與遙感影像提取的水系

5 結(jié) 論

(1)基于遙感影像提取水系時(shí)將波段運(yùn)算作為NDWI的限制條件，同時(shí)利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法對(duì)提取出的水系二值圖進(jìn)行連接、去噪、邊緣檢測(cè)等處理，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)遙感影像中水系的提取。

(2)對(duì)基于DEM數(shù)字高程提取水文要素的方法進(jìn)行改進(jìn)，通過流域集水面積閾值與河網(wǎng)密度之間的關(guān)系確定河網(wǎng)集水面積閾值，并通過疊置運(yùn)算和鄰域分析對(duì)偽河道和過短支流進(jìn)行合理剔除。

(3)基于DEM與遙感信息方法對(duì)數(shù)字流域水系進(jìn)行提取，二者可以相互彌補(bǔ)各自在水系提取中的缺陷，從而使得提取出的成果可以較為準(zhǔn)確地反映研究區(qū)水系的實(shí)際分布情況。通過與研究區(qū)地質(zhì)底圖中的水系圖進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果較為準(zhǔn)確，從而表明采用該方法提取水文要素是合理、可行的。