利用改进的归一化差异水体指数MNDWI提取水体信息的研究(2)

（M96?’7/N4)O/::464(54P’+46Q()4R）便是其中之一，其公式如下：

!"%$&（’())*+!$,）（-’())*.!$,）（%）式中，’())*代表绿光波段；!$,代表近红外波段。图%$清澈海水、

植被和建筑物的波谱特征（以厦门市&’()*’+,-影像为例）

./01%$2345+6’7*/0(’+864*9:574’(*4’;’+46，<404+’+/9(’()=8/7+>837’():69?+@4&’()*’+,-/?’049:A/’?4(B/+C

但到了!D#(?处，则下降为EF—GF；当波长大于HI#(?时，几乎所有入射纯水体的能量均被吸

收［J，H］

。因此，通常只能采用可见光波段来研究水

体。其中水体在蓝光范围里的反射率相对较强，并具有明显的散射作用，绿光次之，红光相对较弱，这也是海水呈蓝色的主要原因。由于水体在近红外及随后的中红外波段范围内（HI#—E!##(?）所具有的强吸收特点，导致了清澈水在这一波长范围内几乎无反射率，因此，这一波长范围常被用来研究水陆分界、圈定水体范围［J］。综上，清澈水体的遥感信息模型根据其反射率可以近似表示为：蓝光K绿光K红光K近红外K中红外。但是随着水体浑浊度各种有机、无机物质浓度）的增加，水体的反射率会有所变化。如水体泥沙含量的增加会导致反射率的提高，并使光谱曲线的反射峰往长波方向移动。

G$水体指数的构建

目前利用比值运算创建的指数林林总总。比值型指数创建的基本原理就是在多光谱波段内，寻找出所要研究地类的最强反射波段和最弱反射波段，将强者置于分子，弱者置于分母。通过比值运算，进一步扩大二者的差距，使感兴趣的地物在所生成的指数影像上得到最大的亮度增强，而其他背景地物则受到普遍的抑制，从而达到突出感兴趣地物的目的。比值型指数通常又会被作归一化处理，使其数值范围统一到L%—%之间。这类指数最著名的当

数广为使用的归一化差异植被指数!"#$

［D］

。受其启发而生成的各种归一化差异型指数也应运而生。-5:44+46*提出的归一化差异水体指数!"%$

在&’()*’+,-影像中，分别为E，I波段。如前所述，由于水体的反射从可见光到中红外波段逐渐减弱，在近红外和中红外波长范围内吸收性最强，几乎无反射，因此用可见光波段和近红外波段的反差构成的!"%$可以突出影像中的水体信息。另外由于植被在近红外波段的反射率一般最强，因此采用绿

光波段与近红外波段的比值可以最大程度地抑制植被的信息，从而达到突出水体信息的目的。这也是-5:44+46*选用近红外波段构建该指数的原因。

然而，-5:44+46*在构建!"%$指数时，只考虑到了植被因素，却忽略了地表的另一个重要地类———土壤-建筑物。由于后者在绿光和近红外波段的波谱特征与水体几乎一致，即在绿光（,-E）的反射率高于近红外波段（,-I），且有的还具有较大的反差（图E）。因此采用公式（%）计算出来的!"%$指数中，建筑物和土壤也呈正值，有的数值还比较大（表%—G），容易和水体混淆，形成噪音。显然，用!"%$来提取有较多建筑物背景的水体，如城市中的水体，不会达到满意的效果。但是如果仔细分析图%、图E可以发现：建筑物的反射率从I波段到!波段骤然转强，所以在公式（%）中如果采用中红外波段（即!波段）替换近红外波段，则计算出来的建筑物的指数值将明显减小。反之，由于水体在中红外波段的反射率继续走低，因此替换后得出的指数值将会增大。这一增一减将使得水体与建筑物的反差明显增强、大大降低了二者的混淆、减少了背景噪音，从而有利于水体专题信息的准确提取。因此本文将!"%$指数作了修改，提

图E$湖泊区G种地类的波谱曲线

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