Small water body extraction method based on Sentinel-2 satellite multi-spectral remote sensing image

Abstract

åŸºäºŽå«æ˜Ÿé¥æ„Ÿçš„æ°´ä½“æå–ç®—æ³•å¯¹é¢ç§¯è¾ƒå¤§çš„æ°´ä½“æ•ˆæžœè¾ƒå¥½ï¼Œåº”ç”¨äºŽç»†å°æ°´ä½“æ—¶å—æ··åˆåƒå ƒã€å¼‚ç‰©åŒè°±ç­‰å› ç´ å½±å“ï¼Œå®¹æ˜“å‡ºçŽ°è¯¯åˆ¤ã€‚Sentinel-2å«æ˜Ÿå¤šå ‰è°±é¥æ„Ÿæ•°æ®ç©ºé—´åˆ†è¾¨çŽ‡ä¸º10 m、20 m、60 m，双星时间分辨率5 dï¼Œæ—¶é—´å’Œç©ºé—´åˆ†è¾¨çŽ‡è¾ƒé«˜ï¼Œå› æ­¤æœ¬æ–‡é‡‡ç”¨äº†Sentinel-2ç»¿å ‰æ³¢æ®µï¼ˆ560 nm）、红边波段（705 nm）、近红外波段（842 nm、865 nm）和短波红外波段（2190 nm）的遥感反射率，提出了一种植被红边水体指数算法RWI（Vegetation Red Edge based Water Indexï¼‰ã€‚å¯¹æ¯”åˆ†æžäº†æ¤è¢«ã€é˜´å½±ã€å»ºç­‘ç‰©ã€æ··åˆåƒå ƒã€è£¸åœŸã€æ°´ä½“6种地物的归一化遥感反射率，从机理上解释了为什么RWIæ¯”å ¶ä»–æ°´ä½“æŒ‡æ•°å ·æœ‰æ›´å¥½çš„æå–ç»†å°æ°´ä½“çš„æ•ˆæžœã€‚æœ¬æ–‡å¯¹æ¯”äº†å¸¸ç”¨çš„å‡ ç§æ°´ä½“æå–ç®—æ³•ï¼ŒåŒ æ‹¬æ”¹è¿›çš„å½’ä¸€åŒ–å·®å¼‚æ°´ä½“æŒ‡æ•°MNDWI（Modified Normalized Difference Water Index）、多波段水体指数MBWI（Multi-Band Water Index）、自动水提取指数AWEI（Automated Water Extraction Indexï¼‰ï¼Œä»¥äººå·¥ç›®è§†è§£è¯‘çš„æ°´ä½“ç»“æžœä¸ºå‡†ï¼Œå¯¹æ¯”ä»¥ä¸Šå‡ ç§ç®—æ³•å¾—åˆ°çš„æ°´ä½“æå–ç»“æžœï¼Œå¾—å‡ºRWI、MNDWI、MBWI、AWEIsh、AWEInsh的面积提取差异分别为3.6%，4.2%，12.2%，8.8%，19.8%。从结果可以看出RWI算法精度最高。从影像提取结果来看，本文提出的RWIç®—æ³•æå–çš„æ°´ä½“è¾¹ç•Œæ•ˆæžœæ›´ä½³ï¼Œè€Œä¸”èƒ½å¤Ÿä¸€å®šç¨‹åº¦ä¸Šæ¶ˆé™¤å±±ä½“å’Œå»ºç­‘ç‰©é˜´å½±ã€äº‘é˜´å½±ä»¥åŠæ··åˆåƒå ƒçš„å½±å“ã€‚åŒæ—¶ï¼Œåœ¨2016-01—2018-12æ—¶é—´èŒƒå›´å† ç­›é€‰é€‰å–äº†å ±43æ™¯æ— äº‘çš„Sentinel-2影像，利用本文提出的算法对雄安新区、神东矿区、永城矿区3ä¸ªåŒºåŸŸçš„ç»†å°æ°´ä½“åˆ†å¸ƒå¼€å±•äº†å¤šæ—¶ç›¸åˆ†æžã€‚è§‚å¯ŸåŽå‘çŽ°æ¯ä¸ªæ—¶ç›¸çš„ç»“æžœå‡ååˆ†è‰¯å¥½ï¼Œç»†å°æ°´ä½“çš„è¾¹ç•ŒåŒºåˆ†åº¦è¾ƒé«˜ï¼ŒåŸºæœ¬æ²¡æœ‰é”™æã€æ¼æï¼Œç®—æ³•å ·æœ‰è‰¯å¥½çš„é€‚ç”¨æ€§å’Œç¨³å®šæ€§ã€‚

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