0  引言

水庫和湖泊是地表水體的主要存在形式，對河流下游地區(qū)調(diào)蓄洪水、維持水沙平衡具有重要作用。湖泊及水庫蓄水量的研究一直是防洪調(diào)蓄研究的重點，近年來遙感技術(shù)和地理信息系統(tǒng)技術(shù)越來越多地被國內(nèi)外的研究人員應(yīng)用于湖泊、水庫監(jiān)測研究中。

隨著遙感和航空數(shù)據(jù)的種類不斷豐富，這些數(shù)據(jù)在水體蓄水量監(jiān)測中得到了廣泛的應(yīng)用。水體面積、水下及周邊地形是計算水庫庫容的重要因素。不少學(xué)者提出了利用遙感圖像的歸一化指數(shù)和譜間關(guān)系來提取水體面積。MCF S K等^［1］利用綠波段(Green)和近紅外波段(NIR)構(gòu)建歸一化差異水體指數(shù)NDWI提取水體，消除陰影對水體的提取影響；為改善NDWI對建筑用地及居民地的誤分現(xiàn)象，徐涵秋等^［2］提出利用Landsat TM數(shù)據(jù)中的第5波段(MIR)替代NIR，構(gòu)建了改進(jìn)歸一化差異指數(shù)MNDWI，效果好于NDWI指數(shù)法；趙紫薇等^［3］結(jié)合NDWI與MNDWI提取水體信息的特點提出了一種新的水體指數(shù)NMWI；楊存建等^［4］對水體及背景物在影像上各個波段的發(fā)射率光譜特征曲線進(jìn)行綜合分析發(fā)現(xiàn)水體的TM數(shù)據(jù)存在(TM2+TM3＞TM4+TM5)的關(guān)系；汪金花等^［5］在上述關(guān)系中加入(TM4/TM2＜0.88)使模型能夠較好地區(qū)分水體和居民地；劉桂林等^［6］將反映地物的濕度信息KT3與TM波段結(jié)合建立譜間關(guān)系提取水體，精度高于指數(shù)法。

目前，結(jié)合遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測水體庫容主要有以下兩種思路。一是用于庫容曲線的校核^［7-11］；二是用于三維分析，直接測算水體庫容^［12-14］。本文借鑒前述成果，利用指數(shù)法從Landsat 8 OLI影像中提取水體，結(jié)合資源三號衛(wèi)星獲取的DEM數(shù)據(jù)實現(xiàn)對遼寧省撫順市大伙房水庫動態(tài)蓄水量的反演，并與水文資料進(jìn)行對比。

1  反演原理和方法

1.1  水體提取

格式歸一化差異水體指數(shù)(NDWI)、修正的歸一化差異水體指數(shù)(MNDWI)是常用的水體提取方法，在某些研究區(qū)歸一化差異植被指數(shù)(NDVI)也被用來提取水體信息。

歸一化差異水體指數(shù)NDWI是利用植被、裸地與水體在可見光波段與近紅外波段的反射差異突出水體信息，計算公式如式(1)所示：

式中，Green，NIR分別對應(yīng)Landsat 8 OLI影像的Band3、Band5。

修正的歸一化差異水體指數(shù)MNDWI是為了進(jìn)一步對水體和建筑物進(jìn)行區(qū)分而提出的，計算公式如式(2)所示：

式中，MIR為中紅外波段，對應(yīng)Landsat 8 OLI影像的Band6。

在水體提取中，若采用同一閾值，會造成較大錯分、漏分現(xiàn)象。例如NDWI和MNDWI指數(shù)法，一般采用0作為閾值，但在實際影像提取中，須采用較大或較小的閾值才能獲得理想的效果。研究中采用MNDWI指數(shù)和紅外波段進(jìn)行水體提取，利用OTSU法確定閾值^［15］。圖1顯示的是本研究提取的水體區(qū)域。

1.2 立體像對提取

立體像對提取DEM是基于雙像立體測圖原理。雙像立體測圖，是利用一個立體像片對，在恢復(fù)它們的內(nèi)、外方位元素后，重建與地面相似的幾何模型，并對該模型進(jìn)行量測的一種攝影測量方法。如圖2所示，像片p1，p2和攝站點的位置S1，S2是真實的攝影過程，根據(jù)攝影過程的可逆性，恢復(fù)它們之間的相互位置關(guān)系，找到同名點，即可構(gòu)成與地面完全相同的幾何模型；在實際測量中，將攝站S2移動到S2′的位置后的模型與真實的地面模型相似，模型的比例尺為 1:m=b:B，實現(xiàn)攝影過程的反轉(zhuǎn)^［16］。本研究采用ENVI軟件對資源三號立體衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行DEM提取。DEM Extraction是ENVI的DEM自動提取擴(kuò)展模塊，它能夠簡單、快速地從掃描、數(shù)字航空影像，或者沿軌道方向、垂直軌道方向的推掃式衛(wèi)星傳感器創(chuàng)建DEM。

DEM Extraction模塊的提取流程如圖3所示。

利用該模塊進(jìn)行DEM提取時，需提供研究區(qū)的最大、最小高程進(jìn)行精度控制。本研究利用ASTGTM2數(shù)據(jù)進(jìn)行測算。圖4為DEM的效果對比圖。

2   水庫庫容反演

2.1   數(shù)據(jù)選擇與處理

2.1.1   Landsat 8數(shù)據(jù)

Landsat 8衛(wèi)星于 2013 年 2月 11日發(fā)射成功，2013年5月30日開始免費提供數(shù)據(jù)。該衛(wèi)星共攜帶有OLI和TIRS兩個載荷，其中OLI陸地成像儀設(shè)有9個波段(Band1~Band9)，TIRS多光譜波段圖像空間分辨率為30 m，全色波段圖像的空間分辨率為15 m，幅寬為185 km，數(shù)據(jù)更新周期為16天。相比于ETM+數(shù)據(jù)，OLI傳感器將Band5的波段范圍調(diào)整為0.845~0.885 μm，排除了0.825 μm處的水汽吸收特征；全色波段Band8范圍變窄，更有利于區(qū)分出植被信息；此外，新增了用于海岸觀測的藍(lán)波段Band1和用于云檢測的短波紅外波段Band9。Landsat 8影像詳細(xì)的技術(shù)參數(shù)如表1所示。

本研究數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心地理空間數(shù)據(jù)云平臺(http://www.gscloud.cn)，共下載了27幅影像，條帶號119/31，所下載影像的成像時間涉及從2013年至2016年，研究區(qū)內(nèi)的云層覆蓋率為5%以下，影像質(zhì)量較好。數(shù)據(jù)列表如表2所示。

2.1.2   資源三號數(shù)據(jù)

資源三號衛(wèi)星發(fā)射于2012年 1月9日，是我國當(dāng)時第一顆高分辨率立體測圖衛(wèi)星。該衛(wèi)星搭載了四臺光學(xué)相機(jī)，包括2臺分辨率為3.5 m×3.7 m的前、后視TDI CCD相機(jī)，1臺分辨率為2.1 m的正視全色相機(jī)和1臺分辨率5.8 m多光譜相機(jī)。前、后視相機(jī)與正視相機(jī)夾角為±22°，對應(yīng)的基高比為0.85~0.95，幅寬為52 km，滿足1∶50 000比例尺立體測圖要求和1∶25 000比例尺地形圖更新需求。衛(wèi)星過境一次即可獲得三視立體影像和多光譜影像，影像可以組成同軌立體，重訪周期為5天。

本研究所采用數(shù)據(jù)購買于遙感集市(www.rscloudmart.com)。雖然資源三號衛(wèi)星數(shù)據(jù)更新周期為5天，但因水位消漲、植被的影響，庫區(qū)地貌因時而異，圖像鑲嵌亦會造成不必要的誤差，因而選擇影像時以一幅影像能完全覆蓋研究區(qū)為原則。同時考慮云霧天氣對圖像質(zhì)量的影響，這就造成可選數(shù)據(jù)較少，從可選數(shù)據(jù)中進(jìn)一步選取水位最低所對應(yīng)時相的影像。共篩選出2014年6月24日和2015年6月28日兩天的影像，其中，6月24日的影像為前視、正視與后視，6月28日為前視與后視。具體信息見表3。

2.2   水體面積和完整DEM提取

經(jīng)過ENVI和Arcgis處理后得到的水體面積如表4所示。

其中日期為2016/04/22、2015/03/19、2014/03/16、2013/04/14的四幅影像為冰面，日期2013/05/16的影像水面為薄冰。因水體狀態(tài)的改變，與液態(tài)水水力條件不同，導(dǎo)致其水體淹沒范圍大于相同水位時的液態(tài)水淹沒范圍。因而，這5幅影像與其他時相的影像不具有可比性，將不予采用。

對篩選后的水體面積和相應(yīng)水位數(shù)據(jù)進(jìn)行曲線擬合，結(jié)果如圖5所示。

利用資源三號提取的DEM水面值有異常，研究采用日期為2014/06/04的影像，其水體面要素文件的淹沒范圍大于DEM異常值區(qū)域范圍。利用該影像的水面插值結(jié)果對數(shù)據(jù)異常區(qū)域進(jìn)行替換，即可得到相對最低水位時研究區(qū)完整的DEM。處理結(jié)果如圖6所示。

2.3  反演結(jié)果驗證

在ArcGIS中將水面高程面要素文件轉(zhuǎn)換為柵格格式。利用對應(yīng)時相的面要素文件對處理后的DEM裁剪，得到水體淹沒部分的DEM。此時，水面高程文件和DEM像元是一一對應(yīng)的，整個水域由一個個緊密排列的四棱柱構(gòu)成。通過計算每個水柱的體積再進(jìn)行累計，即可得到相對最低水位以上的水體體積。在ENVI中利用BAND MATH工具將兩個柵格文件數(shù)據(jù)相減，計算整幅影像的像元值之和即為蓄水量變化值。

利用從大伙房水庫管理局收集的水位-庫容值，對其按三次關(guān)系進(jìn)行擬合，可以建立水位-庫容曲線，見圖7。

本研究以水位-庫容曲線為依據(jù)，計算各個時相庫容相比于2014/06/04成像時的庫容增量ΔV1。將利用庫容曲線計算的庫容變化值和利用本研究方法計算的蓄水量變化值進(jìn)行比較，如表5所示。通過計算二者差值發(fā)現(xiàn)，利用該方法計算的蓄水量變化值ΔV2與利用庫容曲線計算的庫容變化量ΔV1差值占ΔV1的10%~20%之間。

經(jīng)分析，造成誤差主要有兩方面原因:一是通過庫容曲線計算的水體庫容假設(shè)水面為水平面，而實際水面并非水平面；二是本研究方法受遙感影像精度、DEM和多源遙感配準(zhǔn)精度、插值方法等因素的影響，造成與實際蓄水量變化的誤差。

3 結(jié)論

本研究使用Landsat 8數(shù)據(jù)，采用MNDWI指數(shù)進(jìn)行水體提取，便于利用OTSU法確定閾值。當(dāng)水面結(jié)冰或存在薄冰時，水體面積及邊界線與其他時相不具有可比性，故不予討論。根據(jù)提取的水體，可以估算大伙房水庫的面積；根據(jù)資源三號衛(wèi)星立體像對提取的DEM，因其受天氣影響較大，大面積水域中DEM數(shù)值異常，通過對其進(jìn)行圖像配準(zhǔn)和異常值處理，結(jié)合水面插值結(jié)果得到完整的DEM用于蓄水量監(jiān)測。

利用大伙房水庫管理局的水位和庫容值建立庫容曲線，將日期為2014/06/04的一幅影像的水位作為相對最低水位，得到不同時相水庫的庫容，計算各個時相庫容相比于最低水位時的庫容增量ΔV2。將庫容曲線計算得到的庫容增量ΔV1與ΔV2相比，得到相對誤差在10%~20%之間。

由于受水質(zhì)、混合像元、成像條件等因素的影響，水體光譜信息復(fù)雜多變，無法在缺少人工干預(yù)的情況下獲得較高精度的水體信息。下一步應(yīng)對大面積水域、復(fù)雜水體信息提取方法進(jìn)行研究，提高水體提取的自動化程度和分類精度。此外，在不借助實地勘測或水文資料的條件下，利用遙感數(shù)據(jù)僅能實現(xiàn)蓄水量變化值的監(jiān)測。今后的研究可借助激光雷達(dá)技術(shù)對水下及周邊地形進(jìn)行勘測，在不借助實地勘測的條件下，實現(xiàn)對大范圍水域總蓄水量的監(jiān)測。

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（收稿日期：2018-10-20）

作者簡介：

姜曉晨(1994-)，男，碩士研究生，主要研究方向：水深水質(zhì)遙感。

鄧正棟(1960-)，通信作者，男，博士，教授，主要研究方向：野戰(zhàn)給水保障理論。E-mail:dengzdong@sina.com。

武國瑛(1992-)，男，碩士研究生，主要研究方向：水深水質(zhì)遙感。