简介:利用Landsat系列影像提取水体的方法有很多种,细小的水体漏提或误提现象严重,依靠单一的方法难以取得突破。本研究结合现有的方法提出一种新的思路:1)基于DEM数据提取河网数据;2)辅以河网缓冲区数据将Landsat8影像的1-7波段和全色波段用于多尺度分割,根据形状特征提取线状的细小水体;3)假设2.5m分辨率影像提取的结果为实际水体,与基于像元的MNDWI法进行对比。结果表明水体的总体提取精度提高11.7%,细小水体提取比例从13.3%上升到59.6%,因此本方法简单易行,有利于线状的细小水体提取,可在一定程度上减少山区细小水体的漏提,提高水体提取整体精度。
简介:红树林是潮滩木本植物群落,其光谱和陆生植被极其相似。利用EO-1卫星ALI(advancedlandimager)获取的深圳湾区域影像数据,针对处于水分吸收带的波段5P和波段5,提出了这两个波段的角度指数(angleindex),分别表示为b1.25和b1.65。以b1.25-b1.65和归一化差值植被指数(normalizeddifferencevegetationindex,NDVI)分类特征,采用决策树方法,开展了红树林遥感识别实验。研究结果表明,红树林独特的滨海湿地特点,使得其像元反射率在波段5P和波段5明显低于陆生植被,从而导致红树林的b1.25-b1.65值明显大于陆生植被;通过结合b1.25-b1.65和NDVI分类特征的决策树方法,能够对红树林进行有效识别,其错分率和漏分率分别为4.29%和5.11%。因此,具有众多红外波段的ALI遥感器在红树林识别中能够发挥重要作用。