[发明专利]一种基于多光谱遥感数据提取水体的方法

说明书

本发明公开了一种基于多光谱遥感数据提取水体的方法，包括以下步骤：步骤1：大量获取多种地表类型的遥感反射率数据作为训练数据集；步骤2：分别求取每个地类训练数据集的平均反射率；步骤3：分别将每类平均反射率的各个波段除以各自的绿光波段反射率，得到对应的比例系数；步骤4：将比例系数与水体通用模型进行结合，列出不等式组；步骤5：求解不等式组，得到最终的水体提取模型。本发明可以利用国产卫星数据进行水体提取，解决了冰雪与水体难以区分的难题。

技术领域

本发明属于多光谱遥感的技术领域，特别是涉及一种基于多光谱遥感数据提取水体的方法。

背景技术

地表水变化对生态、社会和经济的影响是当前研究的热点。光学遥感水资源研究主要可以分为：气候和水资源的研究，不同类型水体的提取，洪水监测，河流形态的研究，水体长时间序列研究，海岸带变化研究。目前，Landsat影像是用于变化分析，识别和检测地表水的最广泛使用的数据源。在基于Landsat遥感影像水体提取的研究中，多数是针对大区域的河流、湖泊等水体的提取。近年来，一些学者采用Sentinel 2影像对大区域的地表水进行提取研究，并且取得良好的效果。目视解译是最初的光学遥感影像提取水体的方法，其缺点是效率低、成本高，没有利用不同地物具有不同反射率的特性。遥感影像的水体信息提取是基于电磁波谱上的反映特性。缨帽变换湿度指数TCW通过使用Landsat 4影像的六个波段被提出(McFeeters等，1996)。1996年，受到归一化差异植被指数的启发，McFeeters基于Landsat影像的绿波段和近红外波段提出了归一化差异水体指数NDWI(NormalizedDifference Water Index)，NDWI是简单的水体指数,该指数能较好地抑制植被信息，但受薄云和山体阴影影响较大。2004年,Xu使用短波红外波段代替近红外波段，改良了NDWI，提出了改进的归一化差异水体指数MNDWI(Modification Normalized Difference WaterIndex)。MNDWI指数能突出水体信息，但也容易把水体和阴影混淆。基于分类二叉树的思想，Feyisa提出了针对有阴影的场景自动水体提取指数AWEIsh(Automated Water ExtractionIndex with shadow)和针对没有阴影的场景自动水体提取指数AWEInsh(Automated WaterExtraction Index with no shadow)，二者都是多波段水体指数。AWEI指数在提出时，声明该指数不适用于高反射率的地物，比如冰雪、白色建筑物等。Fisher等在2015年提出的水体指数WI2015(Water Index 2015),在全球大范围多个地区进行测试了自身的稳定性和可行性。针对复杂环境，王小标成功地构建了一个多波段水体指数MBWI(Multi-Band WaterIndex)，MBWI一共使用了五个波段并且在多个复杂环境的地区测试了MBWI的有效性。MBWI能较好地抑制非水体信息的能力，但其缺点之一在于适用于提取细小的水体。面向对象提取水体信息的方法在抑制阴影信息的同时，能够准确提取细小水体。但是面向对象的方法的缺点之一是：不具有普遍性，难以在大范围下实现高精度的水体信息提取。在地形复杂的环境下，例如在高山积雪较多的区域，对水体提取产生干扰的因素有：阴影、冰雪等。如何减少遥感影像的噪声干扰仍是水体信息提取的难点。

发明内容

为了解决上述技术问题中的不足之处，本发明提供了一种基于多光谱遥感数据提取水体的方法，可以解决水体，阴影和冰雪难以区分的难题。

为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：

一种基于多光谱遥感数据提取水体的方法，包括以下步骤：

步骤1：大量获取多种地表类型的遥感反射率数据作为训练数据集；

步骤2：分别求取每个地表类型训练数据集的平均反射率；

步骤3：分别将每类平均反射率的各个波段除以各自的绿光波段反射率，得到对应的比例系数；

步骤4：将比例系数与水体通用模型进行结合，列出不等式组；