利用改进的归一化差异水体指数MNDWI提取水体信息的研究(3)

出了以下的!"#$%指数：

!"#$%&（’())*+!%,）（-’())*.!%,）（%）如/!-0/!&的!波段。其中!%,为中红外波段，

!"#$%即为!12343)2"#$%，意为改进归一化差异水体指数，以下简称为改进水体指数。

在此需要指出的是’()于#""*年亦命名了一个"#$%，用于研究植被的含水量［"］。他主要利用了植物在近红外波段具有最高的反射率，而在中红外波段由于植物叶子水分的吸收作用导致反射率降低的特点，构建了该指数：

"#$%’()&（"%,+!%,）（-"%,.!%,）（+）显然，其波段构成与含义都与,-.//0/12的"#$%不同。3452)6等在研究美国缅因州的森林时，使用了归一化湿度指数"#!%（7)18(549/:;4../1/6-/

［#?］

,)420<1/=6:/>），其公式及所使用的波长构成与

为了使实验结果具有代表性，选择的实验区的背景地物有的以植被为主，有的以建筑物为主；水体有的为洁净水，有的为污染水。所采用的影像为A(6:2(0B,CDB,&。为保持影像光谱值的原始性，所有的影像除了进行了线性回归辐射校正外，未做其他任何的预处理。对所形成的各种结果影像，除了特殊说明以外，均只做了同样的直方图两端各剔除?E!8的线性对比度拉伸。以保证评价的客观性。遥感影像处理采用的是DF,(GG/1软件。!"#$湖泊水体

湖泊水体提取实验选在了福州市北边的八一水库，影像为%???H?!H?@的A(6:2(0DB,&影像。实验区的背景地物兼有植被和建筑物（图%、图+（(））。分别用"#$%（公式（#））和!"#$%（公式（%））对水体进行了增强，获得了水体增强影像图（图+（I），（-））。从图中可以看出，在"#$%指数影像中，虽然水体被增强，但是背景建筑物灰度值也呈正值，其"#$%的均值可达?E#!（表#），形成明显的噪音（图+（I））。其原因在于建筑物和水体同样具有%波段均值明显高于@波段的特点（图%），因此，建筑物同样表现为正值。而这的"#$%均值和水体一样，

一现象在用!"#$%指数增强的影像中得以明显改善，建筑物信息几乎被抑制（图+（-））。这主要是因为建筑物在!波段的反射率骤增，且均值大于%波段（图%），所以用%波段和!波段比值生成的!"#$%指数为负值（均值为J?E?K，见表#），从而去除了建筑物噪音。进一步考察湖水与建筑物的反差值可以发现，5!#"$%值（?E!%）比5"#$%值（?E%L）大

（@）

了近一倍（表#），反差值的增加，显然有利于前景物与背景物的区分。

’()的完全一致。由于’()的"#$%指数和3452)6等的"#!%指数主要是用于研究植物的水分，它与,-.//0/12用于研究水体的"#$%指数有所不同，二者属于同名异意。因此，为了避免混淆，建议将’()的"#$%指数改称为"#!%指数，以区别于,-.//0/12用于研究水体的"#$%指数。

@$实验方法

为了验证所提出的!"#$%指数的有效性，分别选取了河流、湖泊和海洋这+种主要水体对"#$%和!"#$%指数进行了水体信息提取实验，并对两种指数所获得的结果影像利用水体与背景地物的反差值（5）进行对比评价，即：

++7+5&6

+为水体的!"#$%或"#$%均其中：5为反差值，6

+为背景地物的!"#$%或"#$%均值。值，7

表#$湖泊水体及其背景建筑物和植被的亮度均值、!"#$均值和%!"#$均值

%&’()#$*)&+,&(-)./01-(23.4)526&(’&+7.，!"#$，&+7%!"#$/0(&8)9&2)6，’-3(2:-4(&+7&+7,);)2&23/+

#波段

湖水建筑物植被

"!M?%##?M*"KKMK@

%波段**M!LK"M*#*!M!+

+波段!!M"?"LM?@!+M!%

@波段%LM@L*!ML#LKM#+

!波段%*M?"#?+MK"L!M!#

L波段%?M#!K*M+K@#M@?

"#$%?M@%?M#!J?M?"

!"#$%?M@@J?M?KJ?M?L

5（湖水与建筑物）"#$%N?9%L5（湖水与植被）"#$%N?9!#

5（湖水与建筑物）!"#$%N?9!%5（湖水与植被）!"#$%N?9!#

$$最后取阈值为?分别对"#$%和!"#$%指数影像中的水体进行了提取，将影像中像元值大于?的像元提取出来，便获得了水体提取结果图。由于"#$%影像中的建筑物的灰度均值为正值，因此大

部分建筑物也伴随着水体一并被提出（图+（:）），大大扩大了水体的范围。而用!"#$%提取的水体范围与实际情况吻合，其效果明显好于"#$%指数（图+（/））。

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