面向水体浅水区遥感识别的水体指数NMBWI研究

针对传统水体指数模型易受水体边界浅水区的水体底质的影响,导致在提取水体时容易产生水体错分和遗漏等问题,该文以汤河水库、桐湖和近海浅水区为研究对象,基于Landsat影像的典型地物光谱信息构建了一种新型多波段水体指数(new multi band water index,NMBWI)。与传统水体指数模型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)、增强型水体指数(enhanced water index,EWI)及修订型归一化水体指数(revised normalized difference water index,RNDWI)进行了对比分析,结果表明:NMBWI对于水体边界的浅水区水体强化效果更佳,提取的水域范围更为完整,总体精度和Kappa系数总体优于传统水体指数模型且NMBWI对不同类型水体边界的浅水区水体提取具有较好的普适性和稳定性。

利用组合水体指数(NCIWI)提取水体信息研究

在分析MODIS数据与水体识别相关的1~7波段典型地物光谱图像特征及相关水体指数模型的基础上,利用改进的归一化植被指数(MNDVI)和近红外波段6组合,构建了新型组合水体指数NCIWI(new combined index for water body identification),明显增强了水体与植被、土壤、城镇等其他信息的区分度,能够有效提取水体信息。应用2015年的MODIS数据在巢湖地区的水体信息遥感监测实验表明,NCIWI水体识别效果优于其他水体指数模型。

近30 a云贵高原湖泊表面水体面积变化遥感监测与时空分析

以云贵高原湖泊近30 a来的TM、ETM^+和OLI遥感影像为数据源,采用归一化水体指数(NDWI)、改进归一化水体指数(MNDWI)、新型水体指数(NWI)、增强型水体指数(EWI)和自动水体提取指数5种水体指数提取了1985—2015年云贵高原10个湖泊表面水体面积,并对各种算法进行精度对比分析.针对湖泊各自特点采用不同的水体指数提取其表面水体面积,并进行水体面积变化时空分析.结果表明:云贵高原湖泊表面水体面积总体呈现先增加后缩减趋势,1985—1995年湖泊表面水体面积增加了30.86 km^2,1995—2015年湖泊水体表面面积减少了48.12 km^2,其中,面积变化最大的是杞麓湖与异龙湖.对云贵高原湖泊表面水体面积变化与该区域的年降水量、蒸发量、平均气温、流域植被覆盖面积和人类活动时空进行相关分析,结果表明:1)高原湖泊对区域气候变化的响应具有明显的空间差异性,云贵高原湖泊的表面水体面积与气候相关性较显著,气温升高引起蒸发加速,降水量下降,湖面不断缩小,与逐年上升的气温呈负相关,与逐年波动上升的蒸发量呈负相关,与逐年减少的降水量呈正相关;2)云贵高原湖泊各流域的植被覆盖面积与湖泊面积变化相关性较弱;3)人类活动是影响湖泊面积变化的重要因素,大肆围湖造田、围湖养殖以及旅游开发等人类活动直接导致云贵高原湖泊面积的锐减,并对湖泊生态环境产生重要影响.

淡水湖泊湿地水体信息提取方法

及时、准确地获得水体信息是对水资源保护、利用和可持续发展的有利支持。以洪泽湖为研究区,通过实验比较了阈值法、TM2+TM3>TM4+TM5的谱间关系法、比值法和新型水体指数法提取水体结果的优缺点。研究表明,基于谱间关系构建的新型水体指数法能有效地提取各种类型的水体,且具有很强的普适性。新型水体指数法有效地提高了水体信息提取精度,提取精度高达92.5%。