第33卷，第6期 2013年6月
光谱学与光谱分析 Spectroscopy and Spectral Analysis
Vol. 33,No. 6, pp1670-1677
June，2013
基于局部端元光谱表征的地表水体遥感自适应提取
张新1，朱长明，骆剑承，李万庆3，杨纪伟3
1.中国科学院遥感应用研究所，北京100101
2.江苏师范大学城市与环境学院，江苏徐州221116 3.河北工程大学，河北邯郸056038
摘要精确的光谱表征是遥感专题地物信息提取的重要前提。针对不同水体光谱之间特征差异性，给水体信息全局光谱表征带来不确定性，提出了基于局部端元光谱表征的各类水体自适应提取方法。首先通过全局光谱指数计算实现水体的初步识别；然后，建立局部专题地物目标区，进行PPI计算提取局部水体端元，第三，通过计算局部区域内水体端元光谱相似度，统计光谱相似度直方图；最后，分析直方图分布特征，选择初始分割阈值，通过逐步选代自动调整值达到最佳阅值选择，实现局部水体单元的自适应高精度提取。通过不同类型湖泊水体提取实验表明，该方法要优于传统的全局水体光谱指数阔值分割法，能够准确、
自动地提取逐感影像上水体分布信息，儿乎不受水体光谱特征差异的影响。关键词端元；光语表征；水体提取；自适应
中图分类号：TP751.1
引言
文献标识码：A
DOI; 10. 3964/j. issn. 1000-0593(2013)06-1670-08
表现出较大的光谱差异，以潮泊为例，有淡水湖泊、微威水湖泊、成水湖泊、盐潮、富营养化湖潮泊以及结冰湖泊等类型，很难获取一种全局的、统一的特征光谱表征实现水体信息的
通过遥感技术准确地获取陆地表层水体的分布信息是揭示区域生态环境演变的重要技术手段，对水资源调查、流域综合治理、水利规划等领域具有重要的意义。国内外学者很早就对此展开了研究，提出了许多有效的水体信息提取模型。如：周成虎等[提出基于水体光谱知识的水体自动判别方法；McFeeters等[)提出的归化差异水体指数（NDWI)； Frazier等[3)对TM数据的单一波段采用密度分割法提取水体信息；丁莉东等利用谱间关系法进行MODIS图像的水体快速提取；Liu和Lira[S.6]提出了基于水体特征分割法的水体提取模型，通过自适应调整值实现水体的自动提取； OUMA等[}在NDWI基础上结合湿度指数发展了水体指数；徐涵秋等[提出的改进的归一化差异水体指数（MND WI)；骆剑承等[")提出了--种分步选代的自动化水体提取方法，将每个水体单元作为单个对象分别进行局部选代分割，实现对水体信息精准、自动化的信息提取。
以上这些方法在通感影像中的水体为单一、均质像元时能够取得较好的效果，然而现实应用中，由于水体中愁浮物质、化学成分、物理性质等理化特性的不向，在遥感影像上
收稿日期：2012-07-22，修订日期：2012-10-20
准确完整表达，采用全域的光谱指数阔值分割模型进行各类水体提取，其提取精度必然会受到不同程度的影响。鉴于此，本文提出了一种基于局部端元光谱表征的地表水体信息遥感自适应提取模型，在“全局-局部”（全局分割、局部挖据）分布选代提取的思想指导下，将波谱指数计算、端元提取、阔值分割、光谱相似度模型等计算过程有机结合起来，通过局部端元自动提取和自适应光谱表征计算，挖掘每个水体单元的内部光谱信息，实现各类水体对象轮廓的精确化识别，
1实验部分
本文综合考虑了不同水体的光谱特征差异以及水体空间分布异质性的特点，设计了“全局-局部”选代算法，通过局部端元提取和光谱表征计算、自适应的偶值参数调整，提出基于局部端元光谱表征的地表水体遥感自适应提取，即LESC(local end member spectral characterization)，其总体步骤如图1所示。
首先，通感影像辐射校正，将遵感影像的像素灰度值转
基金项目：国家自然科学基金项目（61074132，41201460)，国际科技合作计划项目（2010DFA92720）和水利部公益性行业科研专项经费项目
(201201092)资助
作者简介：张新，1973年生，中国科学院遇感应用研究所研究员万方数据
e-mail; zhangx@irsa. ac.cn; ablezhu@163. com