利用卫星影像快速准确地提取湖泊等地表水体范围一直是一个重要的研究课题,其对洪涝灾害监测、水资源管理与利用等具有重要意义。Sentinel-2 MSI和Landsat8 OLI数据是目前主流的开放获取的中高空间分辨率遥感影像。以鄱阳湖区为研究对象...利用卫星影像快速准确地提取湖泊等地表水体范围一直是一个重要的研究课题,其对洪涝灾害监测、水资源管理与利用等具有重要意义。Sentinel-2 MSI和Landsat8 OLI数据是目前主流的开放获取的中高空间分辨率遥感影像。以鄱阳湖区为研究对象,首先,分别使用归一化差异水体指数(normalized difference water index,NDWI)、改进的归一化差异水体指数(modified normalized difference water index,MNDWI)、自动水体提取指数(automated water extraction index,AWEI sh )和基于线性判别分析的水体指数(water index,WI 2015 )等4种常用的水体指数从2种影像中提取湖泊水体的分布信息;然后,分析了在同种水体指数之下2种影像提取结果的差异性和同一幅影像中4种水体指数提取结果的不同;最后,利用同期的高分一号影像目视解译的结果对水体提取结果进行了精度验证。结果表明,对于2种遥感影像,4种水体指数均能成功地提取出研究区的大部分水体;AWEI sh 和WI 2015 的提取精度最高,在Sentinel-2和Landsat8影像上分别达到了98%和94%以上,MNDWI次之,NDWI的提取精度最低;相对而言,Sentinel-2影像提取的水体细部信息更为明显,整体提取效果优于Landsat8影像。展开更多
基于卫星遥感的水体提取算法对面积较大的水体效果较好,应用于细小水体时受混合像元、异物同谱等因素影响,容易出现误判。Sentinel-2卫星多光谱遥感数据空间分辨率为10 m、20 m、60 m,双星时间分辨率5 d,时间和空间分辨率较高,因此本文...基于卫星遥感的水体提取算法对面积较大的水体效果较好,应用于细小水体时受混合像元、异物同谱等因素影响,容易出现误判。Sentinel-2卫星多光谱遥感数据空间分辨率为10 m、20 m、60 m,双星时间分辨率5 d,时间和空间分辨率较高,因此本文采用了Sentinel-2绿光波段(560 nm)、红边波段(705 nm)、近红外波段(842 nm、865 nm)和短波红外波段(2190 nm)的遥感反射率,提出了一种植被红边水体指数算法RWI(Vegetation Red Edge based Water Index)。对比分析了植被、阴影、建筑物、混合像元、裸土、水体6种地物的归一化遥感反射率,从机理上解释了为什么RWI比其他水体指数具有更好的提取细小水体的效果。本文对比了常用的几种水体提取算法,包括改进的归一化差异水体指数MNDWI(Modified Normalized Difference Water Index)、多波段水体指数MBWI(Multi-Band Water Index)、自动水提取指数AWEI(Automated Water Extraction Index),以人工目视解译的水体结果为准,对比以上几种算法得到的水体提取结果,得出RWI、MNDWI、MBWI、AWEIsh、AWEInsh的面积提取差异分别为3.6%,4.2%,12.2%,8.8%,19.8%。从结果可以看出RWI算法精度最高。从影像提取结果来看,本文提出的RWI算法提取的水体边界效果更佳,而且能够一定程度上消除山体和建筑物阴影、云阴影以及混合像元的影响。同时,在2016-01—2018-12时间范围内筛选选取了共43景无云的Sentinel-2影像,利用本文提出的算法对雄安新区、神东矿区、永城矿区3个区域的细小水体分布开展了多时相分析。观察后发现每个时相的结果均十分良好,细小水体的边界区分度较高,基本没有错提、漏提,算法具有良好的适用性和稳定性。展开更多
文摘利用卫星影像快速准确地提取湖泊等地表水体范围一直是一个重要的研究课题,其对洪涝灾害监测、水资源管理与利用等具有重要意义。Sentinel-2 MSI和Landsat8 OLI数据是目前主流的开放获取的中高空间分辨率遥感影像。以鄱阳湖区为研究对象,首先,分别使用归一化差异水体指数(normalized difference water index,NDWI)、改进的归一化差异水体指数(modified normalized difference water index,MNDWI)、自动水体提取指数(automated water extraction index,AWEI sh )和基于线性判别分析的水体指数(water index,WI 2015 )等4种常用的水体指数从2种影像中提取湖泊水体的分布信息;然后,分析了在同种水体指数之下2种影像提取结果的差异性和同一幅影像中4种水体指数提取结果的不同;最后,利用同期的高分一号影像目视解译的结果对水体提取结果进行了精度验证。结果表明,对于2种遥感影像,4种水体指数均能成功地提取出研究区的大部分水体;AWEI sh 和WI 2015 的提取精度最高,在Sentinel-2和Landsat8影像上分别达到了98%和94%以上,MNDWI次之,NDWI的提取精度最低;相对而言,Sentinel-2影像提取的水体细部信息更为明显,整体提取效果优于Landsat8影像。
文摘基于卫星遥感的水体提取算法对面积较大的水体效果较好,应用于细小水体时受混合像元、异物同谱等因素影响,容易出现误判。Sentinel-2卫星多光谱遥感数据空间分辨率为10 m、20 m、60 m,双星时间分辨率5 d,时间和空间分辨率较高,因此本文采用了Sentinel-2绿光波段(560 nm)、红边波段(705 nm)、近红外波段(842 nm、865 nm)和短波红外波段(2190 nm)的遥感反射率,提出了一种植被红边水体指数算法RWI(Vegetation Red Edge based Water Index)。对比分析了植被、阴影、建筑物、混合像元、裸土、水体6种地物的归一化遥感反射率,从机理上解释了为什么RWI比其他水体指数具有更好的提取细小水体的效果。本文对比了常用的几种水体提取算法,包括改进的归一化差异水体指数MNDWI(Modified Normalized Difference Water Index)、多波段水体指数MBWI(Multi-Band Water Index)、自动水提取指数AWEI(Automated Water Extraction Index),以人工目视解译的水体结果为准,对比以上几种算法得到的水体提取结果,得出RWI、MNDWI、MBWI、AWEIsh、AWEInsh的面积提取差异分别为3.6%,4.2%,12.2%,8.8%,19.8%。从结果可以看出RWI算法精度最高。从影像提取结果来看,本文提出的RWI算法提取的水体边界效果更佳,而且能够一定程度上消除山体和建筑物阴影、云阴影以及混合像元的影响。同时,在2016-01—2018-12时间范围内筛选选取了共43景无云的Sentinel-2影像,利用本文提出的算法对雄安新区、神东矿区、永城矿区3个区域的细小水体分布开展了多时相分析。观察后发现每个时相的结果均十分良好,细小水体的边界区分度较高,基本没有错提、漏提,算法具有良好的适用性和稳定性。
