基于同日过空的Sentinel-2和Landsat 8数据的NDISI指数改进与应用

以福建省福州市为研究区,以同日过空的Sentinel-2和Landsat 8影像为主要数据源,采用MHUTS算法将Landsat 8热红外波段TIRS 10降尺度反演生成10 m空间分辨率的地表温度(LST)影像,然后将其引入基于Sentinel-2的10 m空间分辨率多光谱波段的NDISI指数的构建,提出了一种新型的不透水面指数MNDISIS2-L8,并对改进前后的研究区不透水面提取结果进行了精度验证和比较分析.结果表明:经MHUTS算法空间降尺度后,LST影像的空间分辨率得到了明显的提高,细节得以清晰展示的同时也较好地保持了原始影像的热特征.改进前,研究区不透水面提取总精度和Kappa系数分别为88.60%和0.730;改进后,不透水面提取总精度达94.75%,Kappa系数为0.881.