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国土资源遥感  2020, Vol. 32 Issue (4): 130-136    DOI: 10.6046/gtzyyg.2019351
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基于Landsat8的含蓝藻湖泊水体信息提取方法研究
王琳(), 谢洪波, 文广超(), 杨运航
河南理工大学资源环境学院,焦作 454000
A study on water information extraction method of cyanobacteria lake based on Landsat8
WANG Lin(), XIE Hongbo, WEN Guangchao(), YANG Yunhang
Institute of Resources and Environment, Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454000, China
全文: PDF(4699 KB)   HTML  
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摘要 

21世纪以来,太湖地区蓝藻的爆发严重影响了当地水资源的开发与利用。以太湖蓝藻为研究对象,以快速提取含蓝藻水体为目标,基于Landsat8影像对比分析了非蓝藻水体与含蓝藻水体光谱反射特征。含蓝藻水体在近红外波段表现出强反射率特征,而在蓝光、绿光、红光、短波红外波段的反射特征与非蓝藻水体一致,据此提出了一种提取含蓝藻水体信息的方法——双红外水体指数(double infrared band water index, DIBWI)。基于太湖地区2014年和2017年的Landsat8影像,与归一化差异水体指数(normalized difference water index, NDWI)、改进的归一化差异水体指数(modified normalized difference water index, MNDWI)、新型水体指数(new water index, NWI)、多波段水体指数(multi-band water index, MBWI)和水体指数2015(water index 2015, WI2015)这5种水体指数提取结果进行了对比分析,并利用2013年、2016年和2018年3期数据进行验证。结果表明,DIBWI能够较完整地提取含蓝藻水体信息,有效消除蓝藻影响并能抑制背景地物,总体精度达到98%以上,Kappa系数大于0.95,可以为太湖地区水资源保护、合理开发利用提供技术支撑。

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王琳
谢洪波
文广超
杨运航
关键词 Landsat8蓝藻水体信息提取DIBWI    
Abstract

Since the 21st century, the outbreak of cyanobacteria in the Taihu Lake has seriously affected the development and utilization of local water resources. Based on Landsat8 imagery, this paper analyzes the spectral reflection characteristics of non-cyanobacteria water and cyanobacteria water. Cyanobacteria water shows strong reflectance characteristics in the near-infrared band, but the reflectance characteristics in the blue, green, red and shortwave-infrared bands are the same as those in non-cyanobacteria water. On such a basis, a method for extracting cyanobacteria water information, i.e., double infrared band water index (DIBWI), is proposed. On the basis of the Landsat8 imageries of 2014 and 2017 in Taihu Lake area, the comparison and analysis were made with the results of normalized difference water index (NDWI), modified normalized difference water index (MNDWI), new water index (NWI), multi-band water index (MBWI) and water index 2015 (WI2015), and the data of 2013, 2016 and 2018 were used for verification. The results show that DIBWI can extract the cyanobacteria water information, effectively eliminate the influence of cyanobacteria and better inhibit the background features. The overall accuracy is above 98%, and the Kappa coefficient is more than 0.95, which can provide technical support for the protection and reasonable development and utilization of water resources in Taihu Lake area.

Key wordsLandsat8    cyanobacteria    water information extraction    DIBWI
收稿日期: 2019-12-30      出版日期: 2020-12-23
:  TP79  
基金资助:河南省高等学校重点科研项目“基于GIS的矿井突水危险性评价与辅助设计平台建设研究”(15A170007);教育部旱区地下水文与生态效应教育部重点实验室开放基金项目“面向生态的旱区区域地下水资源评价研究”(2014G1502022)
通讯作者: 文广超
作者简介: 王 琳(1995-),女,硕士研究生,主要从事流域生态学与区域生态评价方面的研究。Email:136794517@qq.com
引用本文:   
王琳, 谢洪波, 文广超, 杨运航. 基于Landsat8的含蓝藻湖泊水体信息提取方法研究[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(4): 130-136.
WANG Lin, XIE Hongbo, WEN Guangchao, YANG Yunhang. A study on water information extraction method of cyanobacteria lake based on Landsat8. Remote Sensing for Land & Resources, 2020, 32(4): 130-136.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2019351      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2020/V32/I4/130
Fig.1  研究区域
水体指数 参考文献 公式 理论阈值
NDWI McFeeters[10] (ρB3-ρB5)/(ρB3+ρB5) 0
MNDWI 徐涵秋[11] (ρB3-ρB6)/(ρB3+ρB6) 0
NWI 丁凤[12] [ρB2-(ρB5+ρB6+ρB7)]/[ρB2+(ρB5+ρB6+ρB7)] 0
WI2015 Fisher等[13] 1.720 4+171ρB3+3ρB4-
70ρB5-45ρB6-71ρB7
基于线性判别分析
MBWI Wang等[14] 2ρB3-ρB4-ρB5-ρB6-ρB7 0
Tab.1  典型水体指数
Fig.2  太湖地区地物平均反射率曲线
Fig.3  改进的地物波谱
Fig.4  不同系数a下各种地物的水体指数值
Fig.5  2014年10月26日基于不同方法的水体提取结果
Fig.6  2017年5月27日基于不同方法的水体提取结果
Fig.7  基于不同方法提取结果的一致性检验
时相 指数 总体精
度/%
Kappa
系数
错分误
差/%
漏分误
差/%
20141026 DIBWI 98.83 0.976 6 0.58 0
MNDWI 95.17 0.903 4 8.79 0
NDWI 73.12 0.462 4 10.72 47.44
NWI 73.58 0.471 7 1.24 52.56
MBWI 76.25 0.525 1 1.04 46.94
WI2015 89.55 0.791 0 6.17 15.33
20170527 DIBWI 99.37 0.985 4 0.25 0
MNDWI 95.52 0.892 6 6.17 0
NDWI 83.32 0.645 0 5.81 19.50
NWI 58.45 0.289 1 0.92 60.83
MBWI 85.43 0.700 1 0.25 21.17
WI2015 94.05 0.862 4 4.70 3.98
Tab.2  精度评定结果
时相 指数 总体精度/% Kappa系数
20131210 DIBWI 98.52 0.970 5
MNDWI 92.21 0.844 2
20160621 DIBWI 98.38 0.967 6
MNDWI 95.12 0.902 4
20180428 DIBWI 98.06 0.960 5
MNDWI 95.60 0.909 9
Tab.3  有效性验证
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