基于环境小卫星CCD影像的水体提取指数法比较

针对湖北省大东湖水网水环境遥感监测需求,开展基于环境小卫星CCD影像的内陆湖库水体提取指数方法研究。以常见的3种水体识别指数为模型,参照使用TM、MODIS等典型传感器进行水体提取的波段选择方式,通过对环境小卫星CCD影像4个波段地物光谱信息的变化趋势分析,发现各波段对水体目标的区分能力;使用指数模型和相应阈值分别计算获得水体特征图像,并以目视判读结合精度评价指标的方式对提取结果进行对比分析。实验结果表明,归一化差异综合水体指数的目视判别效果最好,且具有水陆区分度高和误识别率低的特点,适用于解决水体目标快速提取问题。

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.

基于高光谱遥感的长江口叶绿素a浓度反演推算

为了解长江口的水质状况,现场测量叶绿素a浓度,结合高光谱遥感影像,运用波段比值模型、一阶微分模型和水体叶绿素a提取指数(Water Chlorophyll-a Index,WCI)对整个研究区域叶绿素a浓度进行反演推算,并进行空间分布评价;利用实测数据和遥感影像的关系建立反演模型,并结合相关系数、均方根误差和平均相对误差分析和评价反演效果。结果显示,波段比值模型和叶绿素a浓度的相关性达到0.91,均方根误差为1.79,平均相对误差为9.09%;一阶微分模型的相关性为0.95,均方根误差为2.21,平均相对误差为15.31%;WCI模型的相关性高达0.98,均方根误差为1.44,平均相对误差为6.20%。利用WCI模型对整个研究区域的叶绿素a浓度进行模拟,可见研究区域的中间部分叶绿素a含量较低,从中间到两边逐渐增大,南部出现最大值,造成此差异的原因可能是因为北接居民生活区,南邻上海青草沙水库,并且附近存在植被。研究表明,WCI模型的反演效果优于波段比值模型和一阶微分模型,是一种计算简单、精度较高的方法,可以有效地提取水体叶绿素a的浓度,未来可广泛应用于水体环境质量监测。