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自然资源遥感  2024, Vol. 36 Issue (4): 142-148    DOI: 10.6046/zrzyyg.2023178
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面向水体浅水区遥感识别的水体指数NMBWI研究
罗鑫(), 王崇倡(), 孙尚宇
辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院,阜新 123000
Water body index NMBWI for remote sensing-based identification of shallow water areas
LUO Xin(), WANG Chongchang(), SUN Shangyu
School of Geomatics, Liaoning Technical University, Fuxin 123000, China
全文: PDF(4799 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

针对传统水体指数模型易受水体边界浅水区的水体底质的影响,导致在提取水体时容易产生水体错分和遗漏等问题,该文以汤河水库、桐湖和近海浅水区为研究对象,基于Landsat影像的典型地物光谱信息构建了一种新型多波段水体指数(new multi band water index,NMBWI)。与传统水体指数模型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)、增强型水体指数(enhanced water index,EWI)及修订型归一化水体指数(revised normalized difference water index,RNDWI)进行了对比分析,结果表明: NMBWI对于水体边界的浅水区水体强化效果更佳,提取的水域范围更为完整,总体精度和Kappa系数总体优于传统水体指数模型且NMBWI对不同类型水体边界的浅水区水体提取具有较好的普适性和稳定性。

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罗鑫
王崇倡
孙尚宇
关键词 新型多波段水体指数水体提取水体浅水区水体指数模型    
Abstract

Traditional water-body index models exhibit high susceptibility to sediments in the shallow water areas at the boundaries of water bodies. This susceptibility leads to challenges such as water misclassification and omissions during water information extraction. Focusing on the Tanghe Reservoir, Tonghu Lake, and shallow offshore areas, this study developed a new multi-band water index (NMBWI) based on the spectral information of typical surface features derived from Landsat images. The comparison with traditional water-index models, including NDWI, MNDWI, EWI, and RNDWI, reveals that NMBWI can significantly enhance the detection effects of shallow water areas at water body boundaries, resulting in more comprehensive extraction results of water areas. NMBWI outperforms traditional water index models in terms of overall accuracy and Kappa coefficient. Furthermore, NMBWI demonstrates high universality and stability in the information extraction of shallow water areas across various water body boundaries.

Key wordsnew multi band water index    water body information extraction    shallow water zone    water-body index model
收稿日期: 2023-06-16      出版日期: 2024-12-23
ZTFLH:  TP79  
基金资助:国家自然科学基金青年科学基金项目“双站+重轨PolInSAR混合模式下的森林高度反演研究 ”(42204031)
通讯作者: 王崇倡(1973-),男,硕士,教授,主要研究方向为遥感信息提取与应用、专题地理信息系统开发。Email: lgdclxwang@163.com
作者简介: 罗鑫(1998-),女,硕士研究生,主要研究方向为遥感影像信息提取。Email: 1941518534@qq.com
引用本文:   
罗鑫, 王崇倡, 孙尚宇. 面向水体浅水区遥感识别的水体指数NMBWI研究[J]. 自然资源遥感, 2024, 36(4): 142-148.
LUO Xin, WANG Chongchang, SUN Shangyu. Water body index NMBWI for remote sensing-based identification of shallow water areas. Remote Sensing for Natural Resources, 2024, 36(4): 142-148.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/zrzyyg.2023178      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2024/V36/I4/142
Fig.1  研究区地理位置影像
Fig.2  研究区内典型有效样本光谱曲线
水体指数 来源 模型公式
NDWI Mcfeeter[8] NDWI=(B3-B5)/(B3+B5)
MNDWI 徐涵秋[9] MNDWI=(B3-B6)/(B3+B6)
EWI 闫霈[10] EWI=(B3-B5-B6)/(B3+B5+B6)
RNDWI 曹荣龙[11] RNDWI=(B6-B4)/(B6+B4)
Tab.1  常用的水体指数模型
Fig.3  研究区不同水体指数模型的水体提取结果
Fig.4  汤河水库浅水区原假彩色影像与不同水体指数模型的水体提取结果
Fig.5  桐湖浅水区原假彩色影像与不同水体指数模型的水体提取结果
Fig.6  近海浅水区原假彩色影像与不同水体指数模型的水体提取结果
地区 水体指数 总体精度/% Kappa系数
汤河水库 NDWI 98.3 0.956 7
MNDWI 99.1 0.977 5
EWI 98.8 0.969 7
RNDWI 97.3 0.930 5
NMBWI 99.4 0.985 1
桐湖 NDWI 95.2 0.889 6
MNDWI 95.7 0.901 4
EWI 95.2 0.889 6
RNDWI 94.8 0.880 0
NMBWI 95.9 0.906 1
近海浅水区 NDWI 94.6 0.891 8
MNDWI 93.6 0.872 1
EWI 93.6 0.872 2
RNDWI 93.5 0.870 2
NMBWI 94.9 0.897 8
Tab.2  水体提取精度评价结果
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