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user: 4. 实验与分析 4.1. 实验数据 城市中的湖泊地区大多存在综合复杂特性：1) 地表覆盖(也包含各类人工绿化区块)的类型复杂；2) 水体与城市建筑物阴影混淆；3) 浅滩等水陆交叉且水体细小；4) 水体富营养化和浮游、浮叶植物引起的光谱差异；5) 空间分辨率受限下混合像元影响严重。使得水体信息的精细化提取(特别是基于中分辨率遥感影像)需要解决综合复杂性背景下的图像分割和解译。南京市百家湖地区具有上述城市湖泊地区综合复杂特性的典型性。实验中采用相同时期的法国SPOT-5以及美国Landsat-7遥感数据，并对实验结果做出人工目视判读评价，以及与地面测量数据进行对比分析。 4.2. 基于SPOT-5近红外谱段影像的水体提取 1) SPOT-5数据 法国SPOT-5卫星上载有2台高分辨率几何成像装置(HRG)、1台高分辨率立体成像装置(HRS)、1台宽视域植被探测仪(VGT)等。HRG的观测参数示于表1。图2给出了2003年7月27日SPOT-5的HRG在近红外谱段获取的南京市百家湖遥感影像示例。 Table 1 HRG observation parameters carried by SPOT- 波谱段 类型 光谱范围(μm) 空间分辨率(m) PAN 全色(pan) 0.49~0.69 2.5、5 XS1 绿光(green) 0.49~0.61 10 XS1 红光(red) 0.61~0.68 10 XS3 近红外(near IR) 0.78~0.89 10 XS4 短波红外(SWIR) 1.58~1.75 20 表1. SPOT-5搭载HRG的观测参数 图2. 南京市百家湖地区SPOT-5近红外影像 2) 基于SPOT-5近红外(near IR)影像的水体提取 图3(a)~(c)分别是传统的单波段阈值方法、决策树模型法 [ 2 ] [ 6 ] 和本文所提出的基于WBEM-BDV模型的新方法对水体提取的结果。实验中，单波段阈值法对影像进行二值化分割的上限阈值取98，下限阈值取86。由目视判读比较可看出，湖水水体也能够较准确地自动提取出来，只有少量部分的水体漏提、误提。相比较，单波段阈值法水体提取效果较差，分析原因是，岸边与水体过渡区域是由混合像元组成，单一阈值较难准确划分混淆的地物，影响细小水体提取效果。相比较，决策树模型法和WBEM-BDV新方法是较优的，这与人工目视判读分析是一致的。 图3. SPOT-5遥感百家湖水体提取结果 以靠近百家湖白龙桥(白龙桥是横跨湖心的桥，东西走向)北侧和南侧，岚湾桥(南北走向)西侧和东侧处分别设置地面测量点。根据地面实测数据的湖面宽度作为参照对比，基于相对误差RE和平均相对误差ARE指标，做客观评价，评价结果列于表2。从表中可看出，WBEM-BDV新方法的平均相对误差较小(ARE = 3.540%)，或者说遥感水体提取得到的湖面宽度与地面实测湖宽最为接近，决策树模型法的平均相对误差ARE = 3.541%，而单波段阈值法的平均相对误差最大(ARE = 4.448%)。说明WBEM-BDV新方法对水体信息精细化提取是有效的。 Table 2 Objective evaluation for water body extraction of Baijia Lake based on SPOT-5 remote sensin 方法 位置 RE ARE 单波段阈值 白龙桥北侧、南侧 3.386%，2.754% 4.448% 岚湾桥西侧、东侧 7.107%，4.545% 决策树模型 白龙桥北侧、南侧 2.550%，2.394% 3.541% 岚湾桥西侧、东侧 5.584%，3.636% 新方法 白龙桥北侧、南侧 2.545%，2.387% 3.540% 岚湾桥西侧、东侧 5.585%，3.636% 表2. SPOT-5遥感百家湖水体提取的客观评价 4.3. Landsat-7与SPOT-5遥感数据融合及水体提取 1) Landsat-7数据 美国Landsat-7卫星载有增强型专题制图仪(Enhanced thematic mapper，简称ETM+)传感器。ETM+共有8个光谱波段，相比较Landsat-4、Landsat-5，增加了一个全色波谱段。ETM+的观测参数见表3所示。选用ETM+中的第2 (绿光)、第4 (近红外)、第5 (短波红外)波谱段（即ETM+542三个波谱段的百家湖地区假彩色合成影像）和第8波谱段的全色影像，经ETM+542与全色影像数据融合及合成后再进行水体提取实验。 Table 3 ETM+ observation parameters carried by Landsat- 波谱段B 类型 光谱范围(μm) 空间分辨率(m) 1 蓝光(blue) 0.45~0.515 30 2 绿光(green) 0.525~0.605 30 3 红光(red) 0.63~0.69 30 4 近红外(near IR，NIR) 0.775~0.90 30 5 短波红外(SWIR) 1.55~1.75 30 6 远红外(LWIR) 10.4~12.5 60 7 短波红外(SWIR) 2.09~2.35 30 8 全色(pan) 0.52~0.90 15 表3. Landsat-7搭载ETM+的观测参数 2) 基于Landsat-7 ETM+数据融合的水体提取 通过第8波段全色波段与Landsat-7 ETM+542波谱段假彩色合成影像的数据融合处理，得到兼有全色影像的空间高分辨率和多光谱彩色信息的合成影像，在此基础上进行水体信息的提取。基于数据融合的水体信息提取流程如图4示意。 图4. 基于遥感数据融合的水体提取流程 ETM+542合成影像和全色影像的配准精度均在0.5个像素内，考虑到全色影像与ETM+542合成影像有不同的频率范围，可能造成同一场景中的同一地物会有不同的辐射响应，在融合之前还需要采用直方图匹配进行影像配准。传统的ETM+多光谱与全色影像融合方法在不同程度上存在一定的局限，考虑到均衡融合结果中的空间细节信息和光谱信息二项特征指标，实验中采用Choquet模糊积分选择小波变换系数的融合方法得到合成影像 [ 24 ]。 分别采用归一化差异水体指数(normalized difference water index， NDWI)模型、改进的归一化差异水体指数(modified NDWI， MNDWI)模型、决策树模型法 [ 2 ] [ 6 ]、支持向量机SVM分类法 [ 2 ] 和WBEM-BDV新方法的实验结果见图5。客观评价指标列于表4。 图5. 基于Landsat-7 ETM+数据融合的百家湖水体提取的实验结果 Table 4 Objective evaluation of water body extraction based on ETM+ dat 方法 位置 RE ARE NDWI 白龙桥北侧、南侧 3.187%，2.754% 4.323% 岚湾桥西侧、东侧 7.107%，4.242% MNDWI 白龙桥北侧、南侧 2.988%，2.582% 4.230% 岚湾桥西侧、东侧 7.107%，4.242% 决策树模型 白龙桥北侧、南侧 2.390%，2.410% 3.505% 岚湾桥西侧、东侧 5.584%，3.636% SVM分类 白龙桥北侧、南侧 2.390%，2.028% 3.448% 岚湾桥西侧、东侧 5.584%，3.636% 新方法 白龙桥北侧、南侧 2.364%，1.841% 3.356% 岚湾桥西侧、东侧 5.584%，3.435% 表4. 基于ETM+数据的水体提取的客观评价 实验中NDWI、MNDWI的阈值取值大于0.3。NDWI和MNDWI模型公式分别为： NDWI = ( G − NIR ) / ( G + NIR ) ，(G~绿光；NIR~近红外) (10) MNDWI = ( G − SWIR ) / ( G + SWIR ) ，(G~绿光；SWIR~短波红外) (11) 从表中可看出，相比较水体指数法，决策树模型法、SVM分类法和WBEM-BDV新方法，水体提取的湖面宽与地面实际测量宽度最为接近，但决策树模型和SVM分类法的平均相对误差ARE稍劣于WBEM-BDV新方法，说明WBEM-BDV新方法具有一定的优势。