一种基于卫星遥感数据的水体范围监测方法和装置的制造方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及遥感图像技术领域，尤其涉及一种基于中、高分辨率遥感影像的大中小型水库及面积大于一平方公里的湖泊等水体范围自动化监测方法。
【背景技术】
[0002]水是生命之源、生产之要、生态之基，水利是国民经济的基础设施和基础产业，我国水利工程建设中涉及大中小型水库九万多座，面积一平方公里以上湖泊近三千个。为全面了解水利发展状况，提高水利服务经济社会发展能力，实现水资源可持续开发、利用和保护，需要进行全国水利普查。水利普查对摸清我国水利行业现状，完善国情国力基础信息意义重大。
[0003]我国水资源人均占有量少，时空分布不均，随着社会经济的进一步发展和人民生活水平的不断提高，水资源短缺和水污染等矛盾将会更加突出，水资源的供需矛盾已成为国民经济和社会发展的重要制约条件。我国幅员辽阔，自然条件更是复杂多样，洪涝和干旱等灾害发生频繁，严重威胁着人民生命财产和生产生活的安危。面对严峻的现实，如何加强水利建设，使工程措施和非工程措施科学结合，将有限的水土资源调配管理好、利用好，最大限度地发挥其兴利减灾的经济、社会和环境效益是一项艰巨任务。
[0004]积极发展遥感技术特别是中高分辨遥感技术解决水利行业生产实践中的问题，是提高水利行业生产力水平、增加新的业务手段、改进管理方法和加强水利基础产业地位的重要途径之一。近年来，遥感技术在水利行业的应用越来越广泛。水资源管理、防汛抗旱、水利普查等多个业务领域对遥感卫星技术特别是高分辨率遥感卫星技术具有迫切的需求。
[0005]目前利用Landsat、NOVAA等中低分辨率的国外遥感数据进行大范围的自动或半自动水体提取，或者利用IK0N0S、SP0T-5及Radarsat-2等高空间分辨率光学数据和雷达数据进行局部范围内水体提取方法相对较多，利用国产中高分辨率遥感数据进行全国范围内的水体提取却未见公开报道。随着我国遥感技术的快速发展，上述现状必将对国产遥感数据在水利行业上的业务应用造成极大的瓶颈。
[0006]利用国外中低分辨率光学遥感数据进行水体提取常用的方法有单波段阈值法、谱间关系法、水体指数法和面向对象分类法。利用国外高分辨率光学遥感数据及雷达数据常采用面向对象分类法进行水体提取。
[0007]1.单波段阈值法
[0008]单波段阈值法是通过选择多光谱遥感数据近红波段或中红外波段为判识参数，利用水体在该通道具有强吸收特性，以及植被和土壤等地物表现出较高的反射特性这一特征。该波段往往是水体特征最明显而其它地物相对不太突出的波段，通过划定阈值来确定水体信息。但是利用单波段阈值法提取水体容易混淆阴影的影响。
[0009]2.谱间关系法
[0010]谱间关系法是通过利用不同地物的感光特性不同，在不同光谱之间建立的一系列组合运算关系来以突出目标地物、剔除非目标地物的算法。其提取水体的基本原理是利用水体在可见光和近红外波段吸收较强而植被、土壤等地物在该波段范围内反射极强的特点所产生的反射率差异来实现的，不同的数据源、不同地物的谱间关系式不同。针对多光谱数据，米用(band2+band3)-(bandl+band4) > α 该公式进行水体提取，bandl、band2、band3 和band4分别为红、绿、蓝和近红波段的反射率值，α为阈值。
[0011]3.水体指数法
[0012]目前水体指数构建形式有很多，但基本原理都是采用波段比值运算的方法达到突出水体、削弱非水体的目的，对于常规的中、高空间分辨率多光谱遥感影像数据，可构建归一化差异水体指数，利用水体在绿波段和近红波段吸收和反射的反差进行水体提取。
[0013]4.面向对象分类法
[0014]面向对象分类的多光谱遥感图像提取水体综合考虑了光谱特征、纹理、结构等信息。主要是通过选择适当的影像分割方法和分割尺度，对影像中特征相似的相邻像元合并为一个同质的对象，并综合目标水体的统计特征构建水体特征知识库，再根据相应的影像分类方法提取水体。
[0015]基于上述前三种方法的水体提取具有一个共同点，就是需要确定一个合适的阈值完成水体提取。面向对象分类方法关键技术则在于影像分割，及相应分割尺度的确定。遥感影像上的水体光谱特性主要决定于水体的物理特性，物理特性则会随着水体化学成分、泥沙含量、水温和水深等多种因素的变化而变化。针对所要提取全国范围内的十万多座水库和湖泊，由于我国幅员辽阔，各地实际情况差异较大，同一时期不同区域内的不同水体及同一水体不同时期反映出不同的光谱特征，这就直接引起水体图像特征偏离甚至严重偏离理想水体(平静的表面、清洁的成分等)的图像特性。由此造成上述阈值及分割尺度的确定对于行业应用人员而言是一个关键且难以解决的问题。因此仅基于上述水体特征进行建模的水体提取模型虽然方法比较简单，但实用性和普适性都比较差，难以满足实际应用。
[0016]针对现有技术中基于卫星遥感数据的水体范围监测方法难以确定阈值及分割尺度的问题，目前尚未提出有效的解决方法。
【发明内容】
[0017]本发明的主要目的在于提供一种基于卫星遥感数据的水体范围监测方法和装置，以解决现有技术中基于卫星遥感数据的水体范围监测方法难以确定阈值及分割尺度的问题。
[0018]一方面，本发明提供了一种基于卫星遥感数据的水体范围监测方法。该方法包括:获取卫星遥感影像数据；对卫星遥感影像数据进行预处理，得到预处理后的影像数据；从预处理后的影像数据中提取单个水体研究区域的影像数据；计算单个水体研究区域的影像数据对应的水体指数单波段影像文件；根据水体指数单波段影像文件建立水体指数直方图，其中，水体指数直方图的横坐标为单个水体研究区域内图像像素的灰度级，纵坐标为具有同一灰度级的图像像素的数量；根据水体指数直方图曲线确定分割阈值；以及根据分割阈值从单个水体研究区域的影像数据中得到单个水体研究区域内的水体面积。
[0019]进一步地，获取卫星遥感影像数据具体为获取具有16m空间分辨率的国产GF1-WFV多光谱遥感影像数据。
[0020]进一步地，对卫星遥感影像数据进行预处理，得到预处理后的影像数据包括以下步骤:对卫星遥感影像数据进行辐射定标，以得到辐射亮度值；对辐射亮度值进行大气校正，以将上述辐射亮度值转化为地表真实反射率；利用基准影像数据对地表真实反射率进行匹配；将匹配结果不合格的数据进行合格化的处理；以及对合格化处理后的数据采用多项式纠正模型进行几何校正。
[0021]进一步地，计算单个水体研究区域的影像数据对应的水体指数单波段影像文件具体为:利用归一化水体指数[NDWI = (Green-NIR)/(Green+NIR)]进行波段运算，求取单个水体研究区域的影像数据对应的水体指数单波段影像文件，其中，NDWI为归一化水体指数，Green为绿波段的反射率值，NIR为近红外波段的反射率值。
[0022]进一步地，在建立水体指数直方图之后，根据水体指数直方图曲线确定分割阈值之前，该方法还包括采用以下公式对水体指数直方图进行平滑处理:
[0023]pdKernel[i] = pdKernel[1-l]/4+pdKernel[i]/2+pdKernel[i+l]/4,
[0024]其中，i为大于或等于2的自然数，pdKernel [i]为水体指数直方图上第i个灰度级。
[0025]进一步地，根据水体指数直方图曲线确定分割阈值包括以下步骤:将水体指数直方图划分为左、中、右三个部分；确定水体指数直方图上的最大峰值位置分布；若最大峰值位于水体指数直方图的右部，则从最大峰值往左遍历找到水体指数直方图上发生畸变的位置；若最大峰值位于水体指数直方图的左部，则从最大峰值往右遍历找到水体指数直方图上发生畸变的位置；以及若最大峰值位于水体指数直方图的中部，确定最大峰值为背景峰值还是水体峰值，其中，若最大峰值为背景峰值，则从最大峰值往右遍历找到水体指数直方图上发生畸变的位置，若最大峰值为水体峰值，则从最大峰值往左遍历找到水体指数直方图上发生畸变的位置，其中，水体指数直方图上发生畸变的位置为分割阈值。
[0026]进一步地，将水体指数直方图划分为左、中、右三个部分具体为:利用公式(dfMax-dfMin)/3将水体指数直方图在预设直方图长度范围内平均划分为左中右三部分，其中，dfMax表示水体指数直方图中最大灰度级，dfMin表示水体指数直方图中最小灰度级；确定水体指数直方图上的最大峰值具体为:以水体指数直方图的横坐标第一个灰度级为初始峰值，逐步比较每个灰度级所对应的纵坐标，通过循环迭代遍历整个水体指数直方图，以寻找上述水体指数直方图上的最大峰值；从最大峰值往左遍历具体为:以dSt印=(dfMax-dfMin)/(IHistSize-L O)为步长，从最大峰值处往左遍历