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In recent decades, human activities have significantly affected coastline changes with the dramatic expansion of coastal cities. In this study the modified normalized difference water index was applied to multi-temporal images of Shenzhen to determine coastlines, and a point-based approach was used to reflect spatial location changes from 1988 to 2015. The results of the stepwise discriminant analytical method and the grey correlation analysis model suggest that socio-economic factors have greatly affected changes in the coastline stability and types. It can be concluded that the population growth factor is responsible for coastline changes, in addition to some economic factors. 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
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利用改进的归一化差异水体指数（MNDWI）提取水体信息的研究 总被引：238，自引：7，他引：238
在对M cfeeters提出的归一化差异水体指数(NDWI)分析的基础上,对构成该指数的波长组合进行了修改,提出了改进的归一化差异水体指数MNDWI(M odified NDWI),并分别将该指数在含不同水体类型的遥感影像进行了实验,大部分获得了比NDWI好的效果,特别是提取城镇范围内的水体。NDWI指数影像因往往混有城镇建筑用地信息而使得提取的水体范围和面积有所扩大。实验还发现MNDWI比NDWI更能够揭示水体微细特征,如悬浮沉积物的分布、水质的变化。另外,MNDWI可以很容易地区分阴影和水体,解决了水体提取中难于消除阴影的难题。 相似文献