【摘要】：單波段閾值法和水體指數(shù)法具有方法簡(jiǎn)單、耗時(shí)少的優(yōu)點(diǎn),成為水體信息提取常用的方法,但對(duì)于面積較大、類型多樣、影響因素復(fù)雜的區(qū)域,在全局使用任何一種方法均無(wú)法滿足精度要求。為精確提取地表覆蓋類型復(fù)雜、水體類型多樣的山區(qū)水體信息,本文分別對(duì)歸一化水體指數(shù)(MNDWI)、自動(dòng)水體提取指數(shù)(AWEI)和歸一化三波段指數(shù)(NDTBI)3種指數(shù)的閾值進(jìn)行分析,以最優(yōu)閾值分區(qū)方案進(jìn)行分區(qū)并構(gòu)建3個(gè)單指數(shù)決策樹(shù),尋找不同水體類型的最優(yōu)指數(shù),按照最優(yōu)原則重構(gòu)聯(lián)合指數(shù)決策樹(shù)來(lái)提取水體信息,其中,3種單指數(shù)提取法的Kappa系數(shù)分別為:0.863,0.854,0.862,最優(yōu)指數(shù)聯(lián)合決策樹(shù)法的Kappa系數(shù)為0.881。結(jié)果表明,基于3個(gè)指數(shù)構(gòu)成的最優(yōu)指數(shù)聯(lián)合決策樹(shù)的提取方法可以達(dá)到最高精度,由此說(shuō)明,采用該法用于水體信息提取可得到最佳效果。
[Abstract]:The single-band threshold method and the water body index method have the advantages of simple method and less time consuming, so they have become the common methods for extracting water information, but for the areas with large area, various types and complex influence factors, the single band threshold method and the water body index method have many advantages. Any method can not meet the precision requirements in the global use. In order to accurately extract the information of mountain water bodies with complex surface cover types and various water bodies, the threshold values of three indices, namely, normalized water body index (MNDWI), automatic water extraction index (awe) and normalized three-band index (NDTBI), were analyzed in this paper. The optimal threshold partition scheme is used to partition and construct three single index decision trees to find the optimal indices of different water bodies. According to the optimal principle, the combined index decision tree is reconstructed to extract water information. The Kappa coefficients of the three single index extraction methods are respectively: 0. 0. 863 / 0.854 / 0. 862, respectively. The Kappa coefficient of the optimal exponential joint decision tree method is 0. 881. The results show that the extraction method of optimal exponential joint decision tree based on three indices can achieve the highest precision, which shows that the best effect can be obtained by using this method in extracting water information.
【作者單位】： 西南大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院;貴州工程應(yīng)用技術(shù)學(xué)院;
【基金】：中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目(XDJK2011C089) 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(40971122)
【分類號(hào)】：P237;P332

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 歲秀珍;阮仁宗;馬榮華;夏雙;;面向?qū)ο蟮亩喑叨人w信息提取[J];地理空間信息;2012年06期

2 林強(qiáng);陳一梅;黃永葛;;基于ETM+圖像的廈門灣水體信息提取[J];水科學(xué)與工程技術(shù);2008年S2期

3 張依欣;張濤;劉芳;許忠雄;李長(zhǎng)春;;基于多源遙感數(shù)據(jù)的水體信息提取研究[J];測(cè)繪與空間地理信息;2014年05期

4 郭振亞;王心源;王傳輝;高超;吳海中;;巢湖流域水體信息提取方法研究[J];遙感技術(shù)與應(yīng)用;2012年03期

5 夏雙;阮仁宗;;淡水湖泊濕地水體信息提取方法[J];地理空間信息;2012年05期

6 李金山;;水體指數(shù)在湖泊信息提取中的應(yīng)用[J];硅谷;2013年08期

7 胡曉東;駱劍承;夏列鋼;沈占鋒;朱長(zhǎng)明;喬程;;圖譜迭代反饋的自適應(yīng)水體信息提取方法[J];測(cè)繪學(xué)報(bào);2011年05期

8 王秋燕;陳仁喜;徐佳;陳犀力;;環(huán)境一號(hào)衛(wèi)星影像中水體信息提取方法研究[J];科學(xué)技術(shù)與工程;2012年13期

9 陳旺;梁虹;鄧亞?wèn)|;李靜;向尚;;一種基于指數(shù)函數(shù)的遙感水體信息提取方法[J];地球物理學(xué)進(jìn)展;2011年01期

10 丁美青;肖紅光;彭文瀾;吳昊;;基于遙感的汶川震區(qū)水體快速提取[J];航天返回與遙感;2012年02期

相關(guān)會(huì)議論文 前3條

1 陳華芳;王金亮;;山地高原地區(qū)TM影像水體信息提取方法比較[A];第十四屆全國(guó)遙感技術(shù)學(xué)術(shù)交流會(huì)論文摘要集[C];2003年

2 張明華;;用改進(jìn)的譜間關(guān)系模型提取極高山地區(qū)水體信息[A];中國(guó)測(cè)繪學(xué)會(huì)九屆四次理事會(huì)暨2008年學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2008年

3 王培忠;嚴(yán)衛(wèi)東;邊輝;翟娜;吳俊政;;基于典型相關(guān)分析的多時(shí)相ETM影像水體信息變化檢測(cè)[A];國(guó)家安全地球物理叢書（八）——遙感地球物理與國(guó)家安全[C];2012年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前2條

1 江暉;水體信息自動(dòng)提取遙感研究[D];中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（北京）;2006年

2 杜斌;基于面向?qū)ο蟮母叻直媛蔬b感影像水體信息提取優(yōu)勢(shì)研究[D];云南師范大學(xué);2014年

，

本文編號(hào)：2123114