水体提取方法文档格式.docx

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是利用水体在近红外波段上反射率较低,易与其它地物区分的特点,选取单一的红外波段,通过反复试验,确定一个灰度值,作为区分水体与其它地物的阈值即可。

缺点：

是无法将水体与山区阴影区分开来,提取的水体往往比实际要多。

有些文献中叙述由于阀值随时间、地点变化的不确定性使得该方法具有局限性,但对于非山区的特定时相和区域里,尤其像MODIS这样高光谱的遥感数据,首先应选用阈值法进行试验,因为光谱的细分已经将上述问题大大减弱。

若能获得较满意的提取效果,则很容易实现水体的自动提取。

对于用阈值法确实得不到理想效果的,则可以考虑谱间关系法和多光谱混合分析法。

利用谱间关系可建立的模型很多,如对波段进行如下组合运算CH7/CH6,CH7/CH5,CH6/CH5,从而找出组合图像上水陆分界非常明显的影像。

以CH7/CH6为例,可以采用如下方法剔除非水体:

在ENVI软件下输入CH7及CH6波段,运用波段计算功能,将公式CH7/CH6输入,载入影像,在放大窗口中,手工裁取明水水域范围,生成多边形,对各多边形赋予一个感兴趣区（AOI）文件,并将其输出为EN-VI等矢量文件即可。

对波段进行组合运算的目的,是为了增强水陆反差。

MODIS数据的波段1是红光区（0.62～0.67um）,水体的反射率高于植被,波段2是近红外区（0.841～0.876um）,植被的反射率明显高于水体,因此,采用归一化植被指数NDVI（NormalizedDifferenceVegetationIndex）来进行处理可以增强水陆反差,其计算公式为:

　　DNVI=（CH2-CH1）/（CH2+CH1）

（1）

（1）式中CH1,CH2分别为MODIS数据波段1,2的地表反射率。

在NDVI图像中,水体的ND-VI值很低,为负值,而植被、土壤的则较高,图像直方图表现为典型的双峰分布型。

在此基础上,再通过选用阈值即可构建区分水体和植被、土壤的模型。

多光谱混合分析法主要是针对所选区域及其周围的典型地物（如芦苇、林地、阴影、居民地等）进行分析,标出它们在各波段上的光谱亮度值,查找同一波段各地物的异同,必要时对各波段进行加、减、乘、除等运算,找出唯有水体满足的关系,由此构建水体的提取模型。

二、基于TM遥感影像,运用多种方法针对典型内陆淡水湿地的水体信息进行了提取实验,通过对实验结果的分析得出:

在面积的准确性、提取的准确度以及视觉效果3种指标下,光谱分类法较其它方法效果要好,其次为单波段阈值分析法与植被指数法,较差的是多波段谱间关系法与水体指数法;

影响提取效果的主要原因是湿地水体提取不够完全,这是由影像的分辨率及湿地特殊的水文条件所造成的,采用像元分解及多源遥感数据融合技术将成为提高水体提取精度的重要手段。

基于环境一号卫星影像的提取方法：

方法

谱间关系法

归一化植被指数法NDVI

归一化差异水体指数法NDWI

改进的归一化差异水体指数法MNDWI

实质

就是构造波段运算函数对影像进行处理，该方法能够利用多波段的优势综合提取水体信息。

谱间关系法多为国内学者所采

用。

绿色植物在红光波段（0.6μm～0.7μm）具有

较高的吸收率，在近红外波段（0.7μm～1.1μm）具有较高反射率和高透射率，归一化植被指数（NDVI）利用植物在红光波段大于近红外波段的光谱亮度值，其他地物在红光波段的光谱亮度值小于近红外波段，从而把遥感影像中的水体信息突显出来。

从可见光到短波红外波段水体的反射强度逐渐减弱，水体在近红外波段和短波红外波段范围内吸收强度最大，近乎没有反射，并且植被在近红外

波段的反射率很强，所以采用绿光波段与近红外波段的比值可以抑制植被信息，可以用可见光波段和近红外波段之间的运算来构成NDWI，突出影像中的水体。

MNDWI模型中，建筑物等阴影在绿光

和近红外波段的波谱特征与水体相似，当采用中红外波段替换近红外波段时，可以使计算出的水体与建筑物指数的反差明显增强，大大降低了二者的混淆程度，从而有利于城镇中水体信息的准确提取。

原理

根据水体独特的多波段谱间关系特征，构造出谱间关系法水体提取计算模型：

（1）G+R＞NIR+MIR;

（2）MIR/G＜a（a为阈值），G代表绿光波段，

R代表红光波段，NIR代表近红外波段，MIR代表短

波红外波段

计算公式:

NDVI=（NIR－R）/（NIR+R），式中:

NIR

代表近红外波段;

R代表红光波段。

计算公式:

NDWI=（G－NIR）/（G+

NIR），式中:

G表示绿光波段;

NIR表示近红外

波段。

用NDWI方法提取水体时结果中混杂着许多非水体信息，特别是提取山区水体时，会混有山区阴

影，

MNDWI=（G－MIR）/

（G+MIR），式中:

G代表绿光波段;

MIR代表短波红外波段。

（1）较NAWI更能揭示水体的细微特征

（2）容易区分阴影和水体

（3）在提取城镇水体时更有优势

谱间关系法较适合地形起伏较小的地区，对于山地区域，山体易于阴影混淆。

表2水体提取方法的模型与波段参数：