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Vergleich von Wassergewinnungsmethoden auf Basis hyperspektraler Satellitenbilder
Hintergrund Einführung
Wasserressourcen zählen zu den wertvollsten natürlichen Ressourcen der Menschheit. Obwohl mein Land weltweit den vierten Platz bei den gesamten Süßwasserressourcen belegt, beträgt sein Anteil pro Kopf nur ein Viertel des weltweiten Durchschnitts. Die Nutzung von Fernerkundungstechnologien zur präzisen und schnellen Erfassung dynamischer Informationen über landbasierte Gewässer ist ein effizientes technisches Mittel für die Erfassung von Wasserressourcen und die Gebietsüberwachung.
Derzeit existiert eine umfangreiche Forschung zur Extraktion von Gewässerinformationen, wobei die meisten Datenquellen multispektral sind. Verschiedene Methoden zur Extraktion von Gewässern unterschiedlicher Art und Region bieten jeweils spezifische Vorteile; die Forschung zu deren Anwendung in hyperspektralen Satellitendaten ist jedoch relativ begrenzt. Daher vergleicht und analysiert diese Arbeit verschiedene Methoden zur Gewässerextraktion anhand des Satelliten Xi'an Optics-1 05 (auch bekannt als Tianxianpei-Satellit).
Methoden und Prinzipien
In dieser Fallstudie wurden hyperspektrale Bilder der Stadt Weifang verwendet, die am 21. Mai 2025 vom Satelliten Xiguang-1 05 (Tianxianpei) aufgenommen wurden, um Gewässer zu extrahieren. Anschließend wurden verschiedene Methoden auf Basis der Extraktionsergebnisse verglichen und analysiert.
Tabelle 1. Dateneinführung
In diesem Fall werden für die Indexberechnung atmosphärisch korrigierte L2C-Reflexionsdaten verwendet. Die genaue Vorgehensweise ist wie folgt:
1. Datenvorverarbeitung
(1) Radiometrische Kalibrierung: Die ursprünglichen DN-Werte werden mithilfe der aus der Strahlungsmessung bereitgestellten radiometrischen Kalibrierungskoeffizienten in scheinbare Strahlungswerte umgerechnet. Dies kann mit dem Werkzeug „Radiometrische Kalibrierung“ in ENVI erfolgen.
(2) Atmosphärische Korrektur: Die atmosphärische Korrektur wird mit Hilfe von atmosphärischen Korrekturwerkzeugen durchgeführt, die auf 6S- oder MODTRAN-Modellen basieren, um Oberflächenreflexionsdaten zu erhalten, wie zum Beispiel das atmosphärische Korrekturwerkzeug FLAASH in ENVI.
(3) Spektrale Glättung: In ENVI wird der Savitzky-Golay-Algorithmus (SG) zur Glättung der Oberflächenreflexionsdaten verwendet. Dies reduziert das spektrale Rauschen und verbessert die Zuverlässigkeit der nachfolgenden Klassifizierung. Sie können die Erweiterung „Savitzky-Golay-Filter“ aus dem ENVI App Store oder das integrierte Tool „THOR Spektrale Glättung“ verwenden. Bei Verwendung des Savitzky-Golay-Filters werden die Parameter wie folgt eingestellt:
(4) Bildregistrierung (optional): Die verarbeiteten Daten werden anhand der Basiskarte geografisch registriert. Die Registrierung kann in ENVI, QGIS oder ArcGIS erfolgen. Google Images wird als Referenzkarte empfohlen.
2. Wasserextraktion
(1) Einzelband-Schwellenwertverfahren
Die Einzelband-Schwellenwertmethode bezeichnet die Auswahl eines spezifischen Frequenzbandes und die Extraktion von Wasserproben durch Festlegung eines geeigneten Schwellenwerts. Der Schwellenwert ist wie folgt definiert:
In der Formel steht RNIR für den Nahinfrarot-Reflexionswert; δ ist der Schwellenwert. Bei einem Reflexionswert ≥ δ wird der Körper als nicht wasserhaltig eingestuft; bei einem Wert
(2) Normalisierter Differenzwasserindex (NDWI)
Die Ausdehnung der Wasserflächen wurde mithilfe der Spektralindexmethode extrahiert. Konkret wurde der Normalized Difference Water Index (NDWI) auf Basis des mit FLASH verarbeiteten Oberflächenreflexionsbildes berechnet. Anschließend wurde anhand des Histogramms des NDWI-Bildes ein Schwellenwert festgelegt, um die Wasserflächenextraktion abzuschließen. Die Berechnungsformel lautet wie folgt:
(3) Verbesserter Schattenwasserindex (MSWI)
Der modifizierte Schattenwasserindex (MSWI) ist ein auf dem Schattenwasserindex basierendes Verhältnismodell, das die Trennung zwischen Schatten und Wasserflächen verbessert. Die Berechnungsformel lautet wie folgt:
Der Schwellenwert ist auf 0 gesetzt; Werte größer als 0 deuten auf Gewässer hin, während andere als Hintergrund betrachtet werden.
(4) Umfassender gewichteter Wasserindex (CWWI)
Der Comprehensive Weight Water Index (CWWI) nutzt drei Wellenlängen – blau, grün und nahinfrarot – und gewichtet jedes Band unterschiedlich, um eine Bandkombination zu erstellen. Dieses Verfahren unterscheidet Gewässer von Nicht-Gewässern, indem es die Unterschiede in der Wasserreflexion und -absorption hervorhebt. Die Definition lautet wie folgt:
(5) Schattengebäudeindex (SBI)
Der Shaded Building Index (SBI) dient der Extraktion von Wasserflächen durch Multiplikation des NDWI-Wertes mit den Werten des Nahinfrarotbandes und anschließende Festlegung eines Schwellenwerts. Die alleinige Verwendung des NDWI-Wertes kann leicht zu Verwechslungen zwischen Schatten und Wasserflächen führen und somit erhebliche Störungen und Verunreinigungen verursachen. Im Untersuchungsgebiet ergeben sich für typische Landmerkmale folgende NDWI-Werte (von hoch nach niedrig): Wasserflächen, Gebäude, Bergschatten und Vegetation, wobei die Helligkeit in dieser Reihenfolge abnimmt. Wasserflächen und Gebäude weisen eine ähnliche Helligkeit auf und zeigen eine signifikante Überlappung ihrer Werte. Wasserflächen unterscheiden sich im Nahinfrarotband deutlich von anderen Landmerkmalen, wobei die Reflexion (von hoch nach niedrig) wie folgt abnimmt: Vegetation, Bergschatten, Gebäude und Wasserflächen. Daher lautet die Formel für den SBI:
In der Formel steht NDWI für den normalisierten Differenzwasserindex; RNIR bezeichnet die Nahinfrarotreflexion. Die Multiplikation von NDWI mit dem Quadrat des Nahinfrarotbandes maximiert den numerischen Unterschied zwischen Gewässern und anderen Landformen und erleichtert gleichzeitig die Identifizierung von Graustufenwerten sowie die effektive Extraktion von Gewässern. Insbesondere wird die Überlappung der Graustufenwerte von Gewässern und Gebäuden beseitigt.
Ergebnisdarstellung
Abbildung 1. Echtfarben-Kompositbild des Satelliten Xiguang-1 05 (Tianxianpei), 21.05.2025
Vergleich der Spektralkurven verschiedener Bodenmerkmale vor und nach der SG-Filterung (Reflektivität um das 10.000-fache erhöht, Xiguang-1 05 Satellit (Tianxianpei), 20250521)
Abbildung 2. Spektralkurven verschiedener Bodenmerkmale nach SG-Filterung
Die oben beschriebene Wasserkörperextraktion wurde mit Hilfe des Satelliten Xiguang-1 05 (Tianxianpei) durchgeführt. Um den Einfluss menschlicher Eingriffe zu minimieren, wurden die Schwellenwerte für alle Methoden außer der Einzelbandmethode auf 0 gesetzt, woraus sich folgende Ergebnisse ergaben:
Abbildung 3. Wasserverteilungskarte, erstellt mit Hilfe des Einzelband-Satelliten Xiguang-1 05 (Tianxianpei), 20250521
Abbildung 4. NDWI-Wasserverteilungskarte, Satellit Xiguang-1 05 (Tianxianpei), 20250521
Abbildung 5. MSWI-Wasserverteilungskarte, Satellit Xiguang-1 05 (Tianxianpei), 20250521
Abbildung 6. CWWI-Wasserverteilungskarte, Satellit Xiguang-1 05 (Tianxianpei), 20250521
Abbildung 7. SBI-Wasserverteilungskarte, Satellit Xiguang-1 05 (Tianxianpei), 20250521
Wie die oben dargestellten Ergebnisse der Gewässerextraktion und Tabelle 2 zeigen, liefert die Einzelband-Schwellenwertextraktion detailliertere und flächendeckendere Ergebnisse als andere Methoden. Dies gilt insbesondere für den südlichen Abschnitt des Quhe-Flusses im Xiashan-Stausee, wo das Gewässer relativ zusammenhängend ist und der Einmündungspunkt in das Stadtgebiet deutlich erkennbar ist. Andere Methoden weisen hingegen Diskontinuitäten im Unterlauf des Quhe-Flusses auf. Die Einzelband-Schwellenwertextraktion eignet sich zwar gut zur Extraktion kleiner Gewässer, ist aber stark von der Schwellenwerteinstellung abhängig und erfordert daher manuelle Eingriffe. Von den vier anderen Methoden zur Gewässerextraktion liefern NDWI und SBI sehr ähnliche Ergebnisse, während MSWI und CWWI bei großen Gewässern besser abschneiden, kleinere jedoch möglicherweise nicht erfassen.
Tabelle 2. Statistische Tabelle der mittels verschiedener Methoden extrahierten Wasserflächen