基于Landsat 8 OLI遙感影像的淺海水深反演研究

黃東武,呂立蕾

(北海航海保障中心,天津 300220)

淺海水深信息是船舶安全航行、海底地形構造和淺海資源開發利用重要的基礎空間地理信息[1]。沿海港口航道圖通過定期更新以實現對我國沿岸港口、航道等重要通航水域持續監測,確保通航安全。同時,沿海港口航道圖對近海和海岸帶規劃與管理、航海和海洋環境科學研究以及近海工程建設(如電纜和管道鋪設、疏浚、石油鉆探等)具有重要意義。精確的水深信息作為沿海港口航道圖最為核心的地理信息要素,當前主要的獲取手段為船載聲吶測量[2],但因其存在成本高、耗時久、困難地區(近岸、島礁附近等淺水區)無法施測以及作業受天氣等因素影響大等缺點[3-4],使得其應用仍有一定的局限性?；谛l星遙感影像的水深反演技術憑借其非接觸類作業手段、大范圍快速水深獲取能力等優勢逐漸得到發展。近年來,隨著遙感技術的迅速發展,遙感影像的空間分辨率、時間分辨率和光譜分辨率均得到大幅度提高,水深反演技術的研究深度和廣度也得到不斷擴展,特別是在偏遠海域或淺海區域已成為傳統水深測量手段的有效補充[5]。如王紀坤等[6]將該技術應用于黃巖島珊瑚礁區水深反演;張磊等[7]利用多波段遙感數據進行庫區水深反演;孟然等[8]引入梯度提升決策樹(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)算法構建了GBDT水深反演模型,有效提高了反演精度。

目前水深反演模型以半理論半經驗模型應用最為廣泛,本文選取渤海灣內部部分水域進行水深反演實驗,通過遙感影像反射率和實測水深值之間的相關性建立了單波段模型和波段比值模型,并對驗證區域進行水深反演及精度評定,為淺水深反演技術在港口航道圖周期測量中的應用提供了技術支撐。

1 基本原理

根據布格爾定理可知,可見光在水體中傳播時,會因水體的吸收和反射隨水深變化呈指數衰減[9],入射輻射通量表示如下

Tz=T0e-αZ

(1)

式中：Tz是水深為Z時的入射輻射通量;T0為水體表面輻射通量;α為可見光衰減系數。

根據可見光遙感基本原理可知,傳感器接收到的光信號主要由大氣層輻射、水體表面反射、水體后向散射和水底反射信號構成。如果將前三者作為一個整體,一種方式是利用POLCYNFC等[10]的研究用深水區輻射近似代替,考慮到水底反射光在水中的衰減特性,由此可得到簡單衰減模型如下所示

RE=αRbe-fKZ+RW

(2)

式中：RE為傳感器接收的反射值;f為幾何光程長度,一般情況下取值為2;α為綜合因子,與太陽輻射在水面和大氣中傳播及光線在水面折射等多種影響有關;K為水體衰減系數;RW為水體反射值;Rb為水體反射值。式(2)是遙感水深反演的模型基礎,由此可進一步推導出單波段模型、波段比值模型。

(1)單波段模型。

針對底質類型單一,水深值與單波段影像反射率線性關系較好的情況,可只考慮光在水體中呈指數衰減,對式(2)進行對數運算,可得

Z=ln(αRb)/fK-ln(RE-RW)/fK

(3)

假設海底底質反射率及水體的衰減系數為常數,則可令

a0=ln(αRb)/fK;a1=-1/fK;X=RE-RW

即得到單波段模型

Z=a0+a1ln(X)

(4)

式中：X為某波段的反射率。

(2)波段比值模型[11]。

(5)

對式(5)求對數,得到

(6)

令式(6)中

即推導出波段比值模型為

(7)

式中：X為某波段的反射率。此模型建立了2個波段對數變換后比值與水深的關系,在反演大范圍的水深時,更加穩定且探測范圍更深,是應用最為成熟的反演模型。

2 實驗及分析

2.1 研究區介紹

實驗區位于渤海灣水域,其經緯度跨度為38°27′～38°36′N,118°12′～118°00′E,如圖1框選所示。該區域于2021年進行港口航道圖測量,圖幅內具有高精度均勻分布實測水深點,區域內以自然水域為主,水深分布為12～18 m,底質較為穩定,因海域遠離大陸,受人類直接影響小,光可穿透性強,具備遙感反演水深的地理空間條件。

圖1 實驗區域示意圖Fig.1 Schematic diagram of experimental area

因此通過圖幅內部分實測數據建立反演模型,均勻分布選取3處作為驗證區域進行實驗研究,其中區域1水深分布為10～17 m,區域2水深分布為12～13 m,區域3水深分布為15～17 m。

2.2 實驗數據

(1)影像數據。使用的影像數據為Landsat 8 OLI 30 m分辨率多光譜數據,Landsat 8是美國陸地衛星計劃(Landsat)的第八顆衛星,于2013年發射升空,重訪周期16 d,成像寬幅185 km×185 km,因其具有重訪周期短、成像質量高、數據處理及共享機制完備等諸多特點,影像數據應用較為廣泛[9]。OLI(Operational Land Imager)陸地成像儀共包含8個波段,其中海岸波段(0.433～0.453 μm)、藍波段(0.450～0.515 μm)和綠波段(0.525～0.600 μm)因波長較短,水體穿透能力強,為海洋水體研究領域常用波段[12]。

實驗獲取一景覆蓋實驗區域的Landsat 8 OLI影像,軌道號為122/33,成像時間為2021年1月19日02：47：52,與實測水深數據時相相近。經目視判讀,影像信息豐富,實驗區無云層覆蓋,符合水深反演實驗影像基本要求。

(2)實測數據。采用天津海事測繪中心2021年7月至9月渤海灣區域內某沿海港口航道圖測量數據作為實測數據,測量方式為單波束測深,水深分布為10～18 m,測深精度滿足GB 12327—1998《海道測量規范》[13]要求。

2.3 影像預處理

通常遙感影像是以像元亮度值(Digital Number,DN)來記錄地物的灰度值,像元亮度值是一個無量綱的整數,其值大小與地物反射率、傳感器輻射分辨率以及大氣透過率和散射率相關[14]。因此需要經過輻射校正將其轉換為遙感反射率,即反射能量與入射能量的比值。

首先利用ENVI(the Environment for Visualizing Images)軟件中輻射定標模塊實現圖像的像元亮度值轉換為絕對的輻射亮度,而后利用FLAASH大氣校正模型以消除由大氣影響所造成的輻射誤差,獲得地物真實的表面反射率?；谀壳皯幂^為廣泛的模型MODTRAN 4+輻射傳輸模型的FLAASH大氣校正模型,該模型對海洋大氣校正具有良好的效果,適用波長范圍包括可見光至近紅外及短波紅外[15]。大氣校正前后光譜曲線對比如圖2和圖3所示。

圖2 大氣校正前光譜曲線Fig.2 Spectral curves before atmospheric correction

圖3 大氣校正后光譜曲線Fig.3 Spectral curves after atmospheric correction

2.4 模型建立

水深模型的建立與影像預處理、實測水深點分辨率及精度密切相關。研究區內具備高精度均勻分布實測水深點,空間分辨率150 m×250 m。模型建立所需實測水深數據根據空間分布及分辨率可選用斷面選點和均勻選點兩種方式,如圖4和圖5所示,其中斷面選點采用實測水深數據中的檢查線數據,均勻選點按不同分辨率(比例尺1：25 000,圖上距離10 mm、20 mm、50 mm、100 mm)進行抽稀。決定系數(R2)是反映水深模型相關擬合程度的重要指標,決定系數越大,反演水深點在水深真值回歸直線附近越密集。研究發現,斷面選點方式因水深點數量較少,模型自身擬合決定系數較高,而均勻選點方式不同分辨率下模型擬合趨勢總體一致,但擬合公式系數差別較大。兩種選點方式決定系數隨實測水深空間分辨率降低而減小。抽稀分辨率設置為10 mm時水深點數量顯著增加,但決定系數提高不明顯。抽稀分辨率設置為20 mm時,兩種選點方式決定系數差別不大。

圖4 斷面選點方案Fig.4 Section selection point scheme

圖5 均勻選點方案Fig.5 Uniform point selection scheme

因此,鑒于實驗區域實測水深數據達到全區覆蓋,且均勻分布,本研究采用均勻選點方式,按照圖上20 mm間距抽稀后,共計選取1 837個水深點參與模型建立,將水深點展至預處理后影像檢查是否有水深點落在船舶及其尾流等反射率失真處,剔除粗差后提取各水深點處反射率并根據單波段模型和波段比值模型計算公式,逐一建立波段(波段組合)與水深實測值之間的擬合公式及其對應的決定系數,如圖6～圖11、表1所示。值得注意的是,紅外、近紅外及短波紅外因波長較長,水體穿透力較低,無法得到較為有效的擬合效果,在此不再進一步分析。

表1 水深反演模型Tab.1 Water depth derived model

圖8 海岸波段反演模型Fig.8 Coastal band derived model

圖9 雙波段(綠/海岸)對數比值反演模型Fig.9 Band ratio (green/coastal) derived model

圖10 雙波段(藍/綠)對數比值反演模型Fig.10 Band ratio (blue/green) derived model

圖11 雙波段(藍/海岸)對數比值反演模型Fig.11 Band ratio (blue/coastal) derived model

2.5 模型分析

為進一步反映出各模型與實測水深之間的線性相關程度,計算其Pearson相關系數如圖12所示,Pearson相關系數值越接近1或者-1表明兩變量線性關系越強。從圖6～圖11中可看出,不同波段(波段組合)和水深實測值所建立的水深反演模型中,相關性差異較大。單波段反演模型整體優于雙波段對數比值模型,反映出海底底質較為穩定單一,查閱沿海港口航道圖可知該圖幅底質類型為“泥”。同時,單波段反演模型相關系數均優于-0.86,表明各波段反射率與其位置處的水深值呈現明顯的線性相關性,且隨著反射率的增加水深呈減小趨勢,隨波長的增加,反射率分布的中心值變大。

圖12 各模型與實測水深間的相關系數Fig.12 Pearson correlation coefficient between models and bathymetric data

因此,根據以上評價指標,判斷出適用性最強的模型為單波段反演模型,而其中又以綠波段為最優,Pearson相關系數達到-0.93。

因此,選用綠波段建立的單波段模型對實驗區進行水深反演,選取實測點位中3處區域實測水深作為驗證數據,結果表明,驗證區域水域反演水深與水深真值散點圖(圖13)具有明顯的線性關系。

2.6 精度評定

為體現精度評定的科學合理性,分別對3個驗證區域反演水深與實測水深差值進行了占比統計,按照《海道測量規范》水深≤20 m,水深主檢比對需滿足≤0.5 m,則驗證區域1最佳可達67.10%(圖14)。

圖14 反演水深與實測水深差值占比統計Fig.14 Difference ratio statistics of derived water depth and measured water depth

另外,通過計算3個統計量對反演精度進行指標評價：均方根誤差(RMSE)、平均絕對誤差 (MAE)和平均相對誤差(MRE)[16],各個指標的計算式如下所示

(8)

(9)

(10)

表2 不同區域水深反演誤差評價指標值Tab.2 Evaluation index values of water depth inversion errors in different regions

由表2可知,3處驗證區域各項評價指標值均良好,其中以驗證區域1水深反演效果最優,平均絕對誤差(MAE)達0.40 m,均方根誤差(RMSE)達0.50 m,平均相對誤差(MRE)達3.1%,分析原因：(1)訓練樣本數據質量高,參與模型建立的實測水深點精度高且分布均勻,模型擬合精度高;(2)實驗區地理位置距離岸邊較遠,受海水波浪及人為擾動較小,海底底質較為穩定單一,水質均勻,是單波段反演模型最佳實驗區域;(3)影像數據質量高,無云層覆蓋,且與實測水深數據獲取時相近,海底地形時空變化小。驗證區域3指標最低,通過目視判讀影像可知,該區域船只往來較為密集,一定程度上增大了反射率粗差率,實驗過程中對相關驗證點粗差進行了剔除,但船舶尾流等仍會對反演精度產生一定影響。

3 結論

本文基于Landsat 8 OLI影像數據及實測水深值,建立了不同波段(波段組合)情況下的單波段和波段比值模型,并選取相關性最高的綠波段單波段模型對3處驗證區域水深進行反演及精度分析,取得較好效果,為遙感影像反演淺海區自然水深提供了重要的技術支撐。通過研究分析：(1)針對底質類型較為單一的研究區域,單波段模型反演精度優勢明顯,整體上優于波段比值模型,而又以綠波段為最佳;(2)高精度均勻分布的實測水深數據是提高反演模型的重要影響因素,采用均勻分布實測水深作為訓練樣本,模型精度得到大幅度提高;(3)影像質量對反演精度影響較大,如近岸的浪花、船舶尾流等,易造成反射率失真,進而影響反演水深精度;(4)自然水域水深反演精度平均絕對誤差(MAE)為0.40 m,平均相對誤差(MRE)為3.1%,均方根誤差(RMSE)為0.50 m,對水深反演技術在沿海港口航道圖數據獲取中的應用提供有力的技術支撐。

值得注意的是,本實驗中影像預處理及反演模型以經驗模型為主,部分技術指標實驗值尚有待提高。下一步,將通過提高影像分辨率、優化反演模型以及分析影響反演精度因素等為底質單一區域精度的提高做好進一步研究,以獲得更為全面、精度更高的淺海水深反演結果;同時,針對底質類型復雜區域、水下礙航物探測等方面將展開進一步研究,以不斷提升水深反演技術的應用預期、拓展水深數據的獲取手段、促進海洋測繪技術的應用發展。