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黄河流域生态保护和高质量发展已成为国家重大战略,宁夏平原为黄河流域具有代表性的典型湿地区域。本文基于谷歌地球引擎平台(GEE)对宁夏平原1984—2020年湿地水体的历史覆盖、面积变化、类型转变及季节性演变等动态信息进行分析与评价。结果表明：(1) 1984—2020年宁夏平原湿地水体历史覆盖面积为1 373.86 km2,占研究区面积的8.1%,全时段覆盖水体面积为116.46 km2;(2) 1984—1999年至2000—2020年宁夏平原地表水体面积共计增加482.99 km2,总体面积变化率为45.6%;(3)研究区新增永久性水体明显,过去37年新增永久性水体218.89 km2,同时季节性水体面积变化幅度较大;(4) 2020年,全年覆盖水体占比为39.45%,而1—6月覆盖时间的水体面积占比超过50%。本文成果可为环境保护和黄河流域高质量发展提供数据支撑。 相似文献
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MODIS数据水体识别指数的识别效果比较分析 总被引：4，自引：1，他引：3
在光谱分析的基础上,应用不同水体指数对MODIS数据进行水体信息识别,并对其应用性能进行比较分析。结果表明,混合水
体指数（CIWI）是较理想的水体识别指数。若以反射率计算,并以0为判别阈值,则该指数的提取常数C的最佳取值为-0.85。
就目前的研究成果来看,MODIS数据还不太适合用于小型水体的识别。 相似文献
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遥感影像水体提取研究综述 总被引：1，自引：0，他引：1
水体时空分布特征对于水资源监测与应用具有重要意义,为了快速、准确、高效地获取地表水体信息,借助于遥感影像进行水体提取的方法受到国内外学者关注。该文通过梳理相关研究成果,评述水体提取的3类方法:阈值法、分类器法和自动水体提取法在模型构建、分割机理和模型适用性3方面的差异。通过进一步分析现存的各类问题,指出水体物化特征与遥感光谱特征的关系研究是提高水体提取方法普适性的一条重要途径;同时,影像提取结果评价体系的标准化和规范化,将有助于推进遥感水体提取应用范围和力度。 相似文献
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淡水湖泊湿地水体信息提取方法 总被引：4，自引：2，他引：2
及时、准确地获得水体信息是对水资源保护、利用和可持续发展的有利支持。以洪泽湖为研究区,通过实验比较了阈值法、TM2+TM3>TM4+TM5的谱间关系法、比值法和新型水体指数法提取水体结果的优缺点。研究表明,基于谱间关系构建的新型水体指数法能有效地提取各种类型的水体,且具有很强的普适性。新型水体指数法有效地提高了水体信息提取精度,提取精度高达92.5%。 相似文献
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无人机获取地面影像时,水体反射会导致影像中存在较为明显的水体高光,给数据处理带来一定困难并对DOM（digital orthophoto map）质量产生显著影响。提出了一种单张无人机影像水体高光自动检测与补偿方法,先基于高光分量对高光区域进行多尺度检测,再使用Grabcut算法对其边界进行优化;然后根据地物反射的几何与光谱特性建立决策树剔除非水体高光;接着精化高光区域,将附近的细碎高光点纳入到区域内;最后,使用提出的改进Criminisi算法对高光区域进行补偿。使用无人机影像对该方法的有效性进行验证,综合主观目视与PNSR（peak signal to noise ratio）、SSIM（structural similarity index）指数的客观评价结果,本文方法优于Mallick、Shen、Yoon等人的方法;使用Pix4Dmapper对高光处理前后的影像生成DOM,本文方法可以明显提高DOM质量。 相似文献
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混合像元效应是导致难以从TM影像中提取细小河流的主要原因。提出一种综合多种数字图像处理技术的细小河流自动识别方法。首先,利用阈值分割区分水体指数影像中的细小河流与面状水体;第二,对水体指数进行线状信息增强,突出线状河流信息,并抑制其他地物信息;第三,利用双阈值线段追踪方法,提取影像中的细小河流;第四,通过三种方法分别去除阴影、道路和其他类型噪声。结果表明,本文方法能有效地提取细小河流,同时排除多种噪声的干扰,结果的检测率高于82%、虚警率低于7%、检测质量高于79%、完整度高于90%。 相似文献
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为实现水灾发生后淹没区域的快速监测,为受灾地区的灾情评估、调查及水资源管理提供依据,借助Sentinel-2 MSI卫星对乌海湖、黄河宁夏石嘴山河段、沙湖3个研究区域2018年7—10月强降水前后水位、水体面积进行了动态监测。结果表明,乌海湖10月中旬之前水体面积持续增大,之后出现下降;黄河石嘴山部分河段在7月强降水之后河道变宽,10月中旬宽度达到最大;沙湖面积在丰水期趋于稳定,平水期部分缩减。基于Sentinel-2 MSI改进归一化差异水体指数(MNDWI),结合Otsu算法可以快速准确提取水体信息。 相似文献
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基于卫星遥感的水体提取算法对面积较大的水体效果较好,应用于细小水体时受混合像元、异物同谱等因素影响,容易出现误判。Sentinel-2卫星多光谱遥感数据空间分辨率为10 m、20 m、60 m,双星时间分辨率5 d,时间和空间分辨率较高,因此本文采用了Sentinel-2绿光波段（560 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 Index）。对比分析了植被、阴影、建筑物、混合像元、裸土、水体6种地物的归一化遥感反射率,从机理上解释了为什么RWI比其他水体指数具有更好的提取细小水体的效果。本文对比了常用的几种水体提取算法,包括改进的归一化差异水体指数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 Index）,以人工目视解译的水体结果为准,对比以上几种算法得到的水体提取结果,得出RWI、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RWI算法提取的水体边界效果更佳,而且能够一定程度上消除山体和建筑物阴影、云阴影以及混合像元的影响。同时,在2016-01—2018-12时间范围内筛选选取了共43景无云的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3个区域的细小水体分布开展了多时相分析。观察后发现每个时相的结果均十分良好,细小水体的边界区分度较高,基本没有错提、漏提,算法具有良好的适用性和稳定性。 相似文献