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国土资源遥感  2019, Vol. 31 Issue (1): 95-100    DOI: 10.6046/gtzyyg.2019.01.13
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面向GF-1影像的NDWI分割阈值选取方法研究
贾祎琳, 张文, 孟令奎()
武汉大学遥感信息工程学院,武汉 430079
A study of selection method of NDWI segmentation threshold for GF-1 image
Yilin JIA, Wen ZHANG, Lingkui MENG()
College of Remote Sensing Information Engineering, Wuhan University, Wuhan 430079, China
全文: PDF(1382 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

以位于我国不同地区的15个湖泊为研究区域,基于高分一号(GF-1)卫星遥感影像计算归一化水体指数(normalized difference water index,NDWI),在此基础上分别采用迭代法、大津法和直方图双峰法选取分割阈值及提取水体信息,并分析3种方法的阈值选取结果及水体信息提取结果。研究结果表明: 迭代法与大津法选取的阈值相近,与直方图双峰法选取的阈值相差较大; 迭代法选取阈值的效率较高; 直方图双峰法的提取精度最优,其提取的水域面积与参考面积拟合的效果最好。该研究可为GF-1影像的精准水体提取提供自适应阈值分割方法的选取策略。

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贾祎琳
张文
孟令奎
关键词 GF-1影像NDWI自适应阈值水体提取    
Abstract

Based on 15 lakes located in different regions of China, the authors calculated the normalized difference water index (NDWI) for GF-1 satellite remote sensing images, and then employed iterative method, Otsu method and histogram bimodal method for segmentation threshold selection and water information extraction, and finally analyzed the threshold selection results and water information extraction results of the three methods. According to the results obtained, iterative method is similar to the threshold chosen by Otsu method, and the difference between the thresholds selected by histogram bimodal method is large; the iterative method is more efficient; the extraction accuracy of bimodal method is the highest, and its fitting effect is the best. This study can provide selection strategies of adaptive threshold segmentation method for extracting accurate water information from GF-1 images.

Key wordsGF-1 data    NDWI    adaptive threshold    water extraction
收稿日期: 2017-08-04      出版日期: 2019-03-15
:  TP79  
基金资助:国家重点研发计划项目“国家水资源立体监测体系与遥感技术应用”资助(2017YFC0405806)
通讯作者: 孟令奎
作者简介: 贾祎琳(1992-),女,硕士研究生,主要从事水利遥感方面的研究。Email: JiaYL@whu.edu.cn。
引用本文:   
贾祎琳, 张文, 孟令奎. 面向GF-1影像的NDWI分割阈值选取方法研究[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(1): 95-100.
Yilin JIA, Wen ZHANG, Lingkui MENG. A study of selection method of NDWI segmentation threshold for GF-1 image. Remote Sensing for Land & Resources, 2019, 31(1): 95-100.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2019.01.13      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2019/V31/I1/95
湖区 实验湖泊
东北平原与山地湖区 查干湖
东部平原湖区 洪泽湖、太湖、鄱阳湖、洞庭湖
蒙新湖区 呼伦湖、乌梁素海、乌伦古湖、艾比湖、博斯腾湖
云贵高原湖区 滇池
青藏高原湖区 青海湖、色林错、纳木错、玛旁雍错
Tab.1  实验湖泊分布情况
湖泊 影像获取日期 迭代法 大津法 双峰法 湖泊类型
青海湖 20161003 983 967 938 咸水湖
纳木错 20161215 1 168 1 237 1 135 咸水湖
色林错 20161208 1 189 1 222 1 021 咸水湖
艾比湖 20160828 1 217 1 238 1 186 咸水湖
太湖 20161128 951 943 996 淡水湖
滇池 20161114 822 800 859 淡水湖
鄱阳湖 20161104 839 837 918 淡水湖
洞庭湖 20160725 849 824 813 淡水湖
洪泽湖 20160511 885 864 952 淡水湖
乌梁素海 20160992 934 920 1 114 淡水湖
查干湖 20160920 919 925 1 084 淡水湖
博斯腾湖 20160909 967 960 1 038 淡水湖
呼伦湖 20160410 1 021 920 986 淡水湖
玛旁雍错 20161111 1 076 1 062 920 淡水湖
乌伦古湖 20160881 1 092 1 065 1 002 淡水湖
Tab.2  不同方法获得的各湖泊影像阈值
Fig.1  不同方法获取的各湖泊影像阈值关系
方法 最小用时 最大用时 平均用时
迭代法 0.046 0.063 0.052
大津法 12.752 14.003 13.223
双峰法 7.500 8.174 7.878
Tab.3  不同方法阈值选取过程用时
地貌
类型
迭代法 大津法 双峰法 总计
水体 非水体 水体 非水体 水体 非水体
水体 654 53 654 53 636 71 707
8 16 7 17 23 1 24
滩涂 42 69 43 68 31 80 111
建筑 31 58 33 56 14 75 89
25 4 25 4 7 22 29
其他 40 500 46 494 36 504 540
Tab.4  不同方法提取结果混淆矩阵
指标 迭代法 大津法 双峰法
误提率 17.95 19.12 11.44
漏提率 9.44 9.58 9.85
正确率 86.20 85.53 89.33
Tab.5  不同方法提取精度
方法 最大值 最小值 总差值 平均值 标准差
迭代法 244.70 0.61 544.23 36.28 65.96
大津法 224.97 0.85 542.63 36.18 62.67
双峰法 190.58 0.23 353.24 23.55 47.62
Tab.6  不同方法提取面积与参考面积绝对差值统计
Fig.2  不同方法提取面积与参考面积的相关关系
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