基于高分一号卫星多时相数据的洪水监测
摘要：本文利用两幅高分一号多光谱影像数据，通过ENVI4.8软件，采用NDVI对黑龙江地区水体进行了提取，并在图像上展示了水体变化区域，计算了水体变化面积。

结果表明：9月9日黑龙江水域面积比8月27日增加了226.6822
km。

最后又采用了假彩色合成法展示了水体增加区域。

结果表明：两种方法对水体变化信息的提取具有一致性。

1 数据介绍
本作业获得了两幅高分一号TIF数据，分别是8月27日，9月9日。

每幅影像有4个波段，查阅资料得知：1波段波长为0.45-0.52um，属于蓝、青光，2波段波长为0.52-0.59um，属于黄、绿光，3波段波长为0.63-0.69um，属于红光，4波段为0.77-0.89，属于近红外。

图1 0827影像信息图2 0909影像信息
2 研究区域
由所给数据的经纬度坐标可知，研究区域为抚远县，其地处黑龙江、乌苏里江交汇的三角地带。

地理方位是东经133° 40′ 08″至
135° 5′20″,北纬47° 25′30″至48° 27′40″。

图3 研究区域的百度卫星地图
2 水体提取方法选择
单波段：水体在近红外波段的反射率很低，所以可以设置阈值进行提取。

归一化水体指数 )/()(NIR Green NIR Green NDWI ρρρρ+-=
归一化植被指数 )/()(NDVI Re Re d NIR d NIR ρρρρ+-=
但单波段方法中阈值的设置需要反复调整，而高分一号数据的1、2波段不完全是蓝、绿光，而3、4波段完全是红、近红外。

所以选择归一化植被指数提取水体。

-1=<NDVI<=1,植被为正值，岩石为0，水体为负值（本方法中有部分将居民区误认为水体了，所以水体的DN 值应该小于某个负值）。

3 图像处理
（1）由于两幅影像的分辨率不一致，所以需要对两幅影像进行配准，以0827影像为基础对0909影像配准。

利用ENVI 软件的MAP 里的Registration---Select Gcps ：Image to Image 。

如图：
图4 两幅影像的配准过程
（2）分别提取两幅影像中的水体：在Basic Tools里的Band Math里输入公式((b4-b3*1.0)/(b4+b3) LT 0)*1 +0; 得到两幅影像的水体二值图。

如下：
图5 0827 水体二值图图6 0909水体二值图
（3）在Basic Tools里的Layer Stacking将以上两幅二值图合成一个文件，为接下来的波段运算做好准备。

（4）将合成后的文件中的两个波段做差值运算：考虑到0827中的水体可能在0909中没有，而0909中的水体在0827中也可能没有，所
以用以下的公式（（b2-b1）LT 0）*1+((b2-b1) GT 0)*2+0; 公式含义为0909-0827<0，则DN值为1；0909-0827>0，则DN值为2；其他为0；
结果如下：
图7 两幅水体二值图的差值
图中有三种DN值，0表示黑色背景；1表示8月27日存在，而在9月9日不存在的水体；2表示在8月27日不存在，而在9月9日存在的水体。

4 结果分析
（一）、将两幅水体二值图转化为矢量图，分别加载到8月27日的影像上：
图8 红色为8月27日的水域，蓝色为9月9日的水域
从上图可以明显看到该流域淹没的范围，主要集中在右图红色矩形框内。

统计水体变化面积：
图9 两幅水体二值图的差值图的DN统计值
DN值为2的像元数为551496个，每个像元代表地面大小为20.02739*20.027392m，即9月9日水体增加面积为226.6822
km。

然而还有DN值为2的水体，即相对于8月27日，9月9日减少的水体，该面积为90.8722
km。

该部分水体主要集中在图10的标示区域，而该区域本身就是湖泊，所以不能算入洪水淹没面积。

图10 8月27日存在而9月9日不存在的水体
（二）、采用假彩色合成法：将8月27日的数据与经过配准和重采样后的9月9日的数据的B4波段（近红外波段）合成一个文件，然后将这两个波段进行假彩色显示。

如图所示，红色区域即为9月9日增加的水域（除去左上方的红色长条）；而中间偏左的墨绿色区域为8月27日存在，9月9日不存在的水体。

该结果与NDVI提取方法一致。

图11 利用假彩色合成法显示的水体增加区域。