卫星遥感技术拥有即时性、全面性的优势，可以减少大量的人力、物力，已成为监测湖泊采砂活动的一种新兴的重要手段。2009年邬国锋等[6]利用了 MODIS Terra 影像，建立了鄱阳湖悬浮泥沙浓度反演模型，该模型中的红波段可以用来解释 92% 的悬浮泥沙浓度 ( SSC) 变 化 ( SSC = - 15。 67 + 1005。 29×Red-15858。 70×Red 2 + 86236。 23 ×Red 3 ， R 2 = 0。 92， s。 e。 = 12。 02 mg / L， F = 154。 30， P < 0。 001)。2013年崔丽娟等[4] 利用获取的 TM 影像波段 5 目视方法解译船只、统 计出船只数目并分析了船只的空间分布特征。2015年李健等[7]在基于面向对象方法实现水面均质区域分割的方法基础上，改进了传统的Constrast box方法，使船只目标与背景像素间的对比得到了有效增强，从而实现了水域状况较复杂的鄱阳湖船只提取。而针对洪泽湖的采砂情况，目前很少有利用卫星遥感技术作为技术手段对其作出研究分析，本研究以洪泽湖为研究对象，基于遥感技术中的纹理分析方法，获取洪泽湖中采砂船的活动分布信息，分析了洪泽湖当前的采砂情况。 图1      洪泽湖上的采砂船

2  数据和方法

2。1  影像数据来源

本研究的遥感影像来源为美国Landsat8，所使用的传感器为OLI，波段信息如下图所示，遥感时间为2016年1月8日至2017年3月6日。选择天气良好无大量云的时间点，遥感影像数量一共为23张，基本能保证每个月都至少有一张影像作为研究资料。具体波段信息如下表1所示：

表1    影像波长信息

波段名称 Coastal aerosol Blue Green Red Near Infrared SWIR 1 SWIR 2

中心波长 0。443 0。4826 0。5613 0。6546 0。8646 1。609 2。201

分辨率 30 30 30 30 30 30 30

2。2  研究方法

本研究的主要目的是识别并提取洪泽湖中的采砂船只，ENVI5。3中的SPEAR Watercraft Finder工具可以从高分辨率的多光谱数据中识别并提取船只。该工具的工作原理是基于近红外波段，船只信息会的水吸收在近红外波段聚集聚集时异常，利用基于纹理分析的方法，该方式是利用包含船只的像素能在“均匀背景”下聚集。这种处理方式的优点是可以使一个二维的描述简化为一个一维的问题[8]。在通常情况下，轮廓上的点的个数是不一样的，具体的算法过程是对一个目标的形状进行跟踪，就可以产生一对一维的信号(x(t)，y(t))。假设在一个闭合的轮廓线上的采样点为N，每一个采样点表示为：

                U(n)=x(n)+jy(n)                 （1）               

其中n=0。1。。。，N-1。它的傅立叶变换(DFT)表示为：