近 20 年来,利用各种卫星遥感数据进行水体信息的提取以及水资源的宏观 监测得到了广泛的进展。不少学者对遥感影像中水体信息的自动提取方法进行了 深入的研究,主要有单波段阈值法分析法、水体指数法、谱间关系法等。陈文倩 等以高分一号(GF-1)为数据源,使用单波段阈值法、多波段等方法对我国西 北部山区进行水体的精确提取,并结合单波段阈值法与新构建的多波段谱间关系 法提出了一种新的决策树水体提取方法,以此证明了决策树方法在针对山区水体 的提取方面具有明显的优势[5]。陆家驹等分别采取色度判别法、单波段阈值法、69938
比率测算法从 TM 影像资料中辨认水体,通过分析结果认为:色度判别法优于阈 值法中采用的红外单波段。周成虎通过分析水体与其他背景地物的波谱特征曲 线,找出水体在各个波段之间所满足的数学逻辑判别表达式,提出了谱间关系法, 即针对于 Landsat TM 影像的 7 个波段具有波段 2 加波段 3 大于波段 4 加波段 5 的数学逻辑表达式,证明了利用谱间关系法能够较好的将水体和阴影区分开来, 但需要在各类影像中提取大量典型的地物样本进行大量的波谱特性分析,需要耗 费人力物力,较为比较复杂[6]。Mefeeters 利用绿光波段与近红外波段之差和绿光 波段与近红外波段之和的比值,发现能够以最大水平程度地抑制植被的波谱信 息,以此来达到将水体波谱信息突出的目的[7]。徐涵秋在对 Mefeeters 提出的 NDWI 研究分析的基础上,发现 NDWI 无法将建筑物和水体进行有效的区分, 因此对 NDWI 的波段组合进行了修改,提出了经过波段修正后的归一化差异水 体指数(MNDWI),并将改进后的指数在具有不同类型水体的遥感影像进行了大 量的实验研究,成功的区分了水体,尤其在提取城镇范围内的水体上效果最优[8]。
此外,使用分类方法进行提取水体也是最常见的方法,邓劲松等利用不同波 段运算,经过图像预处理后提取水体和城镇的混合信息,并通过分析水体特有的 光谱特征,发现水体和城镇的光谱表现在近红外和短波红外上有很大的差别,采 用决策树模型将水体信息提取出来[9]。Shih 利用 Landsat MSS 影像提取水体,认 为波段 5 和 7 组合的非监督分类与单波段密度分割法所获得的水体总面积仅差 3%,以此证明这两类任一方法均可采用[10]。论文网
根据以上综述,本文尝试使用我国自主研制的具有高分辨率的 GF-1 卫星遥 感影像,采用几种经典的水体提取方法对徐州市开展水体信息提取研究,并比较 其提取方法的效果。
参考文献
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[8] 徐涵秋. 利用改进的归一化差异水体指数(MNDWI)提取水体信息的研究[J]. 遥感学报, 卫星遥感数据进行水体信息的提取国内外研究现状和参考文献:http://www.751com.cn/yanjiu/lunwen_79029.html