為實現(xiàn)在復雜水環(huán)境下水體的精確提取,以斯里蘭卡中東部為研究區(qū),推導了用于Sentinel-2影像的LBV變換方程,在分析了水體與植被、陰影、水田泥地等典型地物經(jīng)LBV和K-T變換后特征的基礎上,提出了基于LBV和K-T變換的水體提取模型,并從目視判讀和定量分析2個角度與歸一化水體指數(shù)、改進的歸一化差異水體指數(shù)模型的提取結果進行對比。結果表明:歸一化水體指數(shù)和改進的歸一化差異水體指數(shù)模型的總體精度相對較低,低于90%,存在較為明顯的誤提現(xiàn)象,歸一化水體指數(shù)模型將一部分云陰影、山體陰影和水田泥地誤分為水體,改進的歸一化差異水體指數(shù)模型將一部分云和水田泥地誤分為水體,同時2個模型還存在一定的漏提現(xiàn)象;基于LBV和K-T變換的水體提取模型總體精度最高,達到98.13%,有效消除了云、云陰影、山體陰影和水田泥地的影響,實現(xiàn)了復雜水環(huán)境下水體的精確提取,模型可廣泛應用與多云、多山、復雜水環(huán)境等區(qū)域,對水資源調(diào)查、監(jiān)測與保護有重要的現(xiàn)實意義。 

【文章來源】：遙感信息. 2020,35(05)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

研究區(qū)Sentinel-2假彩色合成圖像（8、4、3波段）

在研究區(qū)內(nèi)針對水體、植被、建筑、陰影和水田泥地5種地物分別選取50個樣本，統(tǒng)計其在Sentinel-2B影像中2(blue）、3(green）、4(red）、8(NIR）和11(SWIR）波段的反射率均值，得到典型地物的光譜特征曲線如圖2所示。從圖2可以看出，在可見光波段，水體的反射率在藍色和綠色波段較高，紅色波段較低。在近紅外和短波紅外波段，水體反射率較低，幾乎所有入射能量都被吸收。水體反射率呈遞減的趨勢，即：藍波段>綠波段>紅波段>近紅外波段>短波紅外。影像中陰影的光譜特征與水體極為相似，二者的反射率在紅波段相交，在其他波段較為接近，區(qū)分度較低。研究區(qū)內(nèi)主要存在山體陰影和云陰影，影響水體提取的精度。水田泥地含水量高，整體的反射率較低，在遙感影像中呈暗色調(diào)，會對水體的提取結果產(chǎn)生一定的影響。建筑和植被的光譜響應曲線與水體差別較大，易于區(qū)分。2.2 基于LBV和K-T變換的水體提取模型

針對處理后的實驗區(qū)Sentinel-2B影像，根據(jù)推導出的LBV變換方程和K-T變換系數(shù)[15]，基于IDL 8.5平臺編譯Sentinel-2B影像的LBV和K-T變換算法，得到研究區(qū)的LBV和K-T變換影像，分別統(tǒng)計典型地物經(jīng)LBV和K-T變換后的波譜采樣均值，如圖3所示。由圖3(a）可以看出，水體經(jīng)LBV變換后L波段波譜采樣均值與陰影、水田泥地的波譜采樣均值較為接近，植被的波譜采樣均值最低；水體B波段波譜采樣均值最高，為13.09，其他4種典型地物B波段的波譜采樣均值均為負值；5種典型地物V波段波譜采樣均值整體較為接近，其中植被的波譜采樣均值最高。分析5種典型地物經(jīng)LBV變換后各波段之間的關系發(fā)現(xiàn)，只有水體經(jīng)LBV變換后的波譜采樣均值呈現(xiàn)出B>V的特征，植被、建筑、陰影和水田泥地等地物均呈現(xiàn)出B<V的特征。根據(jù)Sentinel-2B影像LBV變換后波段B的灰度值>波段V的灰度值可進行水體的粗提取，提取結果如圖4(b）所示。從圖中可以看出，影像無云區(qū)域水體提取結果較好，能夠準確地識別水體的邊界，影像有云區(qū)域水體提取結果包含了部分云和云陰影，并且還存在水體和水田泥地的混分現(xiàn)象。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于K-T變換的地表水體信息遙感自動提取模型[J]. 張景奇,關威,孫萍,紀秀娟.  中國水土保持科學. 2011(03)
[2]基于新型水體指數(shù)（NWI）進行水體信息提取的實驗研究[J]. 丁鳳.  測繪科學. 2009(04)
[3]利用改進的歸一化差異水體指數(shù)（MNDWI）提取水體信息的研究[J]. 徐涵秋.  遙感學報. 2005(05)



本文編號：3499751