基于高分六号WFV数据的可可西里湖泊水体识别模型

探究基于高分六号水体提取模型,能为水体监测提供新的数据源和技术支撑。首先,基于卓乃湖的高分六号WFV数据分析水体与其他地物反射率的差异,从而构建了一种新的水体指数——红边水体指数(read side water index,RSWI);然后,利用混淆矩阵生成的总体精度和Kappa系数,分别与归一化差异水体指数、改进的阴影水体指数和单波段阈值法进行了对比精度检验;最后,选取可可西里地区不同类型面积大于100 km^(2)的6个典型湖泊进行普适性分析。结果表明:与其他方法相比,RSWI和近红外波段构成的决策树模型有效消除了湖底沉积物对水体的影响,更完整地提取浅水区水体,总体精度达93.78%,Kappa系数为0.87;另外,RSWI水体模型对不同类型的湖泊具有较好的稳定性和普适性。

基于高分一号WFV数据的哈拉湖水体识别模型研究

高分一号卫星是我国高分专项的首发卫星,以其高空间分辨率、宽幅宽等优势,被广泛应用到水资源监测等领域中。探究基于高分一号的水体识别方法,能为水体监测提供新的数据源和技术支撑。在分析研究区主要地物光谱特征的基础上,对归一化差异水体指数模型、波段比值模型、波段差值模型和单波段阈值模型4种水体识别方法进行了对比,探究识别哈拉湖的最优水体识别模型,并用此模型提取了2013年10月至2019年10月哈拉湖水体面积。结果表明:波段比值模型提取精度最高,与经过目视解译的OLI影像提取的水体面积相比,误差率仅为0.2%,波段差值模型和单波段阈值模型提取精度次之,归一化差异水体指数模型提取精度最低,误差率达0.82%。