李彤

摘 要：本文以Landsat8 OLI影像為數(shù)據(jù)源，選取寧夏閱海湖作為研究區(qū)，利用5種常用的水體指數(shù)，即歸一化差異水體指數(shù)（NDWI）、改進(jìn)的歸一化差異水體指數(shù)（MNDWI）、修訂型水體指數(shù)（RNDWI）、增強(qiáng)型水體指數(shù)（EWI）以及自動(dòng)水體提取指數(shù)（AWEIsh），分別對(duì)研究區(qū)水體信息進(jìn)行提取，對(duì)比分析了不同水體指數(shù)提取結(jié)果的差異。最后利用目視解譯影像，通過(guò)建立混淆矩陣對(duì)5種水體指數(shù)提取的結(jié)果進(jìn)行了精度驗(yàn)證。結(jié)果表明：對(duì)研究區(qū)水體而言，5種水體指數(shù)都能將大部分水體正確提取出來(lái)，總體分類精度都在97%以上。其中，MNDWI指數(shù)總體分類精度最高，達(dá)到了98.4124%，同時(shí)錯(cuò)、漏分誤差也較低，且在狹長(zhǎng)狀水體的提取上效果較好，為最優(yōu)指數(shù)。

關(guān)鍵詞：Landsat8 OLI;水體信息提取;水體指數(shù)法

中圖分類號(hào)：P332;TP79文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1003-5168（2020）25-0045-03

Abstract： Taking Landsat8 OLI image as the base data source， this paper selected Yuehai Lake in Ningxia as the research area， and used 5 commonly used water indexes， including normalized difference water index（NDWI），modified normalized difference water index （MNDWI）， revised normalized difference water index（RNDWI）， enhanced water index（EWI）and automated water extraction index（AWEIsh） to raise water body information in the study area， then compared and analyzed the extraction results of different water indexes. Finally， the accuracy of five kinds of water index extraction were verified by using visual interpretation image. The results showed that： for the water body of the study area， all five kinds of water indexes could extract most of the water bodies correctly， and the overall classification accuracy is above 97%. Among them， MNDWI has the highest classification accuracy，almost reaching 98.4124%. At the same time， the error of misclassification and leakage is also low， and the effect is better on the extraction of narrow and long water body， so it is the optimal index.

Keywords： Landsat8 OLI;water information extraction;water index method

精準(zhǔn)有效地對(duì)湖泊進(jìn)行監(jiān)測(cè)和調(diào)查，快速掌握湖泊的動(dòng)態(tài)變化，對(duì)區(qū)域水資源可持續(xù)利用及生態(tài)環(huán)境建設(shè)具有重要的指導(dǎo)意義[1]。遙感技術(shù)的發(fā)展為快速提取水體信息提供了全新的技術(shù)手段[2]。在數(shù)據(jù)源上，用于水體監(jiān)測(cè)的遙感數(shù)據(jù)主要以MODIS數(shù)據(jù)、Landsat系列及高分系列等數(shù)據(jù)為主。在提取方法上，主要包括圖像分類法、單波段閾值法、多波段譜間關(guān)系法及水體指數(shù)法。相較于其他算法，水體指數(shù)法因操作簡(jiǎn)單、方法成熟、提取精度高等特點(diǎn)得到廣泛使用。銀川平原大大小小湖泊將近200個(gè)，豐富的湖泊濕地資源在維護(hù)流域生態(tài)平衡方面發(fā)揮著重要作用。本文選取銀川平原最大的湖泊閱海湖作為研究區(qū)，利用Landsat8 OLI數(shù)據(jù)，結(jié)合5種常用的水體指數(shù)NDWI、MNDWI、RNDWI、AWEIsh、EWI分別對(duì)研究區(qū)水體信息進(jìn)行提取，對(duì)比分析不同指數(shù)提取的水體差異;同時(shí)，將目視解譯后的影像作為真實(shí)參考源，對(duì)不同指數(shù)提取的結(jié)果進(jìn)行精度驗(yàn)證，定量評(píng)價(jià)各種方法的優(yōu)劣程度，以期為寧夏湖泊資源合理規(guī)劃及生態(tài)環(huán)境建設(shè)提供科學(xué)依據(jù)與參考。

1 研究區(qū)概況

閱海湖位于銀川市金鳳區(qū)北部，呈南窄北寬的“L”型長(zhǎng)條狀分布，周圍低洼地與坑塘密布，平均水深1.4 m，豐水期可達(dá)2.5 m以上，湖泊蓄水量約為1.612×107 m3[3]，是銀川市西部的生態(tài)屏障與良好的水源涵養(yǎng)地[4]。

2 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源及預(yù)處理

本文選取的Landsat 8 OLI影像行列號(hào)為129/33，成像時(shí)間為2019年8月11日，圖像清晰，基本無(wú)云、霧遮蓋，能夠滿足應(yīng)用需求。對(duì)原始影像進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正、圖像融合及裁剪等預(yù)處理過(guò)程，最終得到分辨率為15 m的多光譜數(shù)據(jù)，利用該數(shù)據(jù)進(jìn)行水體指數(shù)提取。然后參考同時(shí)期Google Earth影像，對(duì)研究區(qū)進(jìn)行目視解譯，將目視解譯之后的分類影像作為驗(yàn)證數(shù)據(jù)。

2.2 研究方法

2.2.1 水體指數(shù)法。本文選取的5種水體指數(shù)NDWI、MNDWI、RNDWI、AWEIsh、EWI計(jì)算公式如表1所示。其中，BBLUE、BGREEN、BRED分別代表可見(jiàn)光波段中的藍(lán)、綠、紅波段，BNIR、BSWIR1、BSWIR2分別為近紅外及短波紅外波段。