孙婕文，闫亭廷

（宁夏回族自治区遥感调查院，宁夏银川 750100）

在大数据时代背景下，遥感技术及海量数据的应用使空间信息技术得到迅速发展[1]。专业的遥感大数据服务平台在海洋碳通量研究[2]、乡村建设[3]、军民融合[4]等方面得到了广泛的应用，一些省份甚至建立了集海岸带、农林、旅游、城市环境等领域于一体的遥感大数据基础设施和应用服务平台，大力推动了数字化建设[1]。

随着生态文明建设步伐的加快，及时、准确地获取区域性的生态环境信息，建立相关的遥感大数据服务平台，对于后期进行相关综合性研究，协助环保等部门及时发现环境问题并进行针对性的环境治理具有重要意义[5]。刘洪霞等[6]构建了荒漠生态系统大数据资源平台，整合与挖掘荒漠生态系统数据资源，为荒漠化治理提供了帮助；樊俊梅等[7]基于遥感数据构建了草原生态大数据服务平台，为治理与修复草原生态环境提供了帮助。本文在宁夏遥感大数据服务平台构建完成的基础上，对其地表水体智能提取工具及地表水体提取实例进行了介绍。本研究对加强地表水环境监督工作，防治水污染，保障人民身体健康具有重要意义。

1 宁夏遥感大数据服务平台概况

在“十三五”加强生态文明建设和加快“美丽宁夏”建设关键期的背景下，构建宁夏遥感大数据服务平台（高分遥感数据分发共享服务系统）的目的在于实现多源影像数据查询、分发服务，为影像获取和共享提供有力的保障[8]。

宁夏遥感大数据服务平台由基础层、数据层、支撑层、应用层和交互层组成。其中，基础层用于在基础设施层面整合计算资源、存储资源；数据层主要保障系统相关数据的存储以及提取；支撑层是数据层和应用层的中间介质，用于依托标准、申请流程、安全架构等保障数据安全和应用层功能的实现；应用层用来实现系统的业务服务和数据分发共用服务；交互层是系统资源的具体体现，通过窗口对话实现业务交互。

宁夏遥感大数据服务平台的主要功能包括查询浏览功能、申请下载功能、数据管理功能、统计分析功能、环境因子自动提取功能及配置管理功能。该平台能够提供高分系列遥感卫星影像、无人机航拍数据及其他多源遥感数据，用户可根据个人需求进行遥感数据检索并获取相关电子文件资料；用户有下载需求时，在线提交申请，等待后台审批，获得相应的下载权限。此外，该平台能够对数据进行存储、管理、统筹与分析，后台可以利用其实现用户分级管理。宁夏遥感大数据服务平台的重要特色在于其能够对生态环境专题因子进行自动提取；对地表水体进行提取时，用户可以利用指定好的遥感影像数据实现在线矢量提取，以便于进行后续的研究工作。

2 地表水体信息提取

2.1 深度学习智能化信息提取工具

深度学习智能化信息提取工具具备工程管理、视图浏览、矢量采集、矢量编辑、成果导出等基本功能，为信息提取产品的生产、矢量化结果提供全面的技术支撑，同时依托于大量样本数据的深度训练，具备将光谱、纹理、形态及与相邻对象的空间关系等低层特征抽象成遥感地物信息高层特征模型的拓展能力，实现对地表水体的自动化提取。用户可以根据影像数据进行地表水体的自动提取，此外还可以根据自己的数据需求，采用手势引导的方法半自动识别水体范围和边界。深度学习智能化信息提取工具由6 个模块构成，分别为深度学习要素提取模块、工程管理模块、视图浏览模块、矢量采编模块、属性编辑模块和成果导出模块。

2.2 智能提取工具界面

宁夏遥感大数据服务平台的深度学习智能化信息提取工具界面见图1。该界面由菜单栏、工具栏、TOC（地图内容表）、状态栏组成。

图1 宁夏遥感大数据服务平台的深度学习智能化信息提取工具界面

菜单栏包括“系统”“常规”“影像分析”“变化发现”“专题要素提取”“半自动提取”“矢栅编辑”“矢量采编”“属性编辑”“成果导出”“质量检查”“工具”“帮助”等功能菜单，用户可在菜单栏中选择需要的功能；工具栏为常用功能的快捷工具按钮，可根据用户需要进行定制显示，在工具栏的空白区域点击鼠标右键，弹出自定义工具栏列表，用户可根据需要勾选工具栏显示的功能项；TOC（地图内容表）用来控制矢量、影像等数据的导入、加载、显示、编辑等操作；状态栏显示软件当前操作状态及对象选择状态等信息。

2.3 地表水体信息提取

城市地表水体由自然和人工水体构成，它是城市环境必不可少的自然资源，是城市生态环境重要影响因素之一，并对城市公共健康和人们的生活环境产生了一定影响[9]。近年来，为了加强地表水环境监督工作，防治水污染，保障人民身体健康，国家环保部门颁布了《地表水环境质量标准》[10]。另外，宁夏回族自治区为了加强河湖管理和保护，推进生态文明建设，根据有关法律、行政法规，结合区内实际，于2019年7月17日召开的宁夏回族自治区第十二届人民代表大会常务委员会第十三次会议中，通过了《宁夏回族自治区河湖管理保护条例》。因此利用基于宁夏遥感大数据服务平台的深度学习智能化信息提取工具进行地表水体的提取，对保护生态环境、提升人民健康水平具有深远意义。

本次研究利用宁夏遥感大数据服务平台的深度学习智能化信息提取工具实现地表水体的提取。具体步骤为：首先，选择相应调查地区的高分一号、高分二号遥感影像数据样本进行矢量标注；其次，通过自主化瓦片样本制作工具，设置瓦片裁切大小为1 280×1 280，重叠范围为600，开展瓦片样本数据制作与挑选工作，进行深度学习模型训练；再次，训练结束后，挑选未参与训练的影像数据进行地表水体自动提取，并验证深度学习模型的精度；最后，在野外进行实地踏勘及样本采集，验证深度学习模型采集结果的准确性。

3 应用示范

3.1 研究区

大武口区隶属于宁夏回族自治区石嘴山市，西邻贺兰山脉，区域性降水条件及集水条件好，年均降水量高达430 mm，具备一定的水源涵养功能和地表水资源储量，并且有星海湖、南沙海、浴山潭等湖泊及第二农场渠引黄灌溉干渠，目标明显，因此选择大武口区作为地表水体遥感自动提取的示范区域。

3.2 实验数据

实验中，影像数据为覆盖任务区的高分影像数据，实验对象为影像中的地表水体。用于研发地表水体自动化提取技术的影像数据为覆盖宁夏地区地表水体主要分布区域的影像，对所有的影像数据要进行自动化提取实验及深度学习模型训练。影像数据源的分辨率为1 m 和2 m，采集时间在2017年10月至2019年3月之间，总数据量为209.11 GB。地表水体影像数据均匀分布于研究区，用于进行地表水体深度学习自动化提取研究的高分影像无云雾遮挡，影像重叠度高，质量较好，适于进行遥感深度学习自动化提取研究。

通过自主化瓦片样本制作工具，设置提取地表水体的瓦片裁切大小为1 280×1 280，重叠范围为600，共形成5 354 对地表水体瓦片样本数据集以支撑深度学习模型训练。地表水体影像瓦片和标签瓦片的样本数据示例见图2。

图2 地表水体瓦片样本示例

3.3 实验结果

基于5 354 对瓦片样本数据，本文通过地表水的深度学习模型训练，获取了大武口区的地表水体提取图斑结果。从影像数据分析结果来看，大武口区的地表水资源主要集中在大武口区东南平原一带，以星海湖为主。开展地表水体遥感深度学习自动化提取研究将对水资源分布的空间监测提供重要的可视化依据和数据支持。

3.4 提取精度

随机选取2 景高分一号影像数据，进行模型提取精度验证。以大武口区地表水深度学习自动提取图斑分布结果为示范，见图3，左侧为大武口区地表水体的原始影像，右侧为大武口区地表水深度学习自动提取图斑分布结果，图斑轮廓有明显白色边界。

本次大武口区地表水体深度学习模型提取精度为88.56%，平均正检率为82.2%，平均误检率为17.8%，平均漏检率为10%，能够满足后续工作需求。

3.5 野外样本采集

从覆盖大武口区的影像深度学习自动化提取的图斑中随机抽取40 个地表水体图斑，分2 期进行野外实地样本采集与验证，并对样本进行记录。第1 期时间为2019年6月，主要是为目标地物自动化提取实验采集解译样本；第2 期时间为2020年6月，主要是在深度学习自动化提取系统优化后，对目标地物的自动化提取效果进行验证与评估，经过野外验证，优化后提取正确率为90%。

样本采集以大武口区兴民村扬水渠附近（坐标：106.409 933°E，39.051 364°N）的地表水体为例，图4为深度学习自动化提取的地表水体图斑，图5 为现场蓄水池照片。现场验证结果表明，基于宁夏遥感大数据服务平台深度学习自动化提取的地表水体与实际结果相符。

图5 现场蓄水池

4 结论

（1）基于宁夏遥感大数据服务平台的地表水体信息提取通过深度学习智能化信息提取工具得以实现。在宁夏回族自治区生态文明建设的背景下，实现地表水体的自动化提取，对加强环境保护、提升人民健康水平具有深远意义。

（2）本次研究选择具备一定水源涵养功能和地表水资源储量的大武口区作为示范区，基于高分一号和高分二号影像数据，通过宁夏遥感大数据服务平台地表水体信息提取工具对影像数据进行自动化提取实验及深度学习模型训练。结果表明，大武口区地表水体深度学习模型提取精度为88.56%，平均正检率为82.2%，平均漏检率为10%，实地踏勘验证结果准确，可以满足实际生产需求。

（3）宁夏遥感大数据平台的地表水体提取与应用是一次成功的国产高分遥感数据区域应用及成果转化，提高了特定地物遥感解译的效率和精度，对区域环境监测和质量评估提供了遥感技术支撑，并且能够改善人民的居住环境，提升城市整体形象，加强地表水环境监督工作，防治水污染，保障人民身体健康。