城市水体提取
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16
3.实验步骤
②.水和非水类型的光谱特征
使用M-统计检验表示6个波段比中水和暗阴影的可分性
六个波段比中的PPC
故NIR/G、B/G和G/R在公式USI中被选为三个波段比。
17
3.实验步骤
③.线性支持向量机训练系数
18
3.实验步骤
③.线性支持向量机训练系数
19
3.实验步骤
③.线性支持向量机训练系数
Two-Step Urban Water Index (TSUWI): A New Technique for High-Resolution Mapping of Urban Surface Water
两步城市水体指数（TSUWI）：城市高分辨率水体信息的提取
论文分析
文献简介
Two-Step Urban Water Index (TSUWI): A New Technique for HighResolution Mapping of Urban Surface Water
28
6.实验结论
1.精度评价结果表明，TSUWI是有效的，具有良好的性能，平均KC为0.97， TE平均为2.28%。与NDWI、HRWI和SVM相比，TSUWI的准确率普遍提高。 2.与NDWI和HRWI相比，UWI和USI都有接近0的稳定阈值，并在其最佳阈 值附近保持良好的性能。此外，可以单独使用USI和其他的水指标结合， 进一步提高水提取中的性能。
27
5.实验局限性
1.没有从太阳的角度随季节变化的影响，也没有考虑水体本身的季节性 行为。因此，新方法的适宜性也需要在不同的季节进行测试。
2.不同大气校正方法的应用也可能影响阈值和准确性，特别是当有浓雾 时。当前模型在修正大气中的雾霾时，反射模式未必能很好地工作。
3. TSUWI是基于GF-2图像的土地覆盖反射率设计，不同传感器之间不可 避免存在差异，仍然有必要对来自其他来源的图像数据进行TSUWI测试。
13
3.实验步骤
①.纯像元选择
从8个训练点的GF-2多光谱图像中采集九种主要城市土地覆 被类型的纯像素反射值数据集。用来检测水和其他土地覆盖类 型之间的光谱差异，并作为样本输入的线性支持向量机(SVM)模 型中以对指数系数进行训练。旨在设计一个城市水指数，准确 地区分水和其他城市表面。
14
3.实验步骤
20
4.方法评估
①.准确性评估
TSUWI、NDWI、HRWI和SVM的准确性比较。 McNemar试验：
21
4.方法评估
②.阈值稳定性评估
TSUWI、NDWI、HRWI的稳定性比较： 1.检查这三种方法在12个测试点的最佳阈值的变化来评估。
2.比较它们在接近最优值的阈值范围内的准确性变异来评估。
33
感谢聆听！
Thanks for listening!
汇报人：李睿昕 2112190019
3.阈值稳定性分析
UWI、USI、NDWI和HRWI的水像素阈值变化和分布。虚线显示12 个测试点时最佳 阈值的最大值和最小值。“x”符号显示每个站点的最佳阈值。
26
3.阈值稳定性分析
UWI、USI、NDWI和HRWI在接近最佳阈值的12个测试点(a-I)的准确度：(A)广州；(B)阿克苏；(C)成 都；(D)拉萨；(E)南昌；(F)青岛；(G)上海；(H)石加特；(I)福州；(J)哈尔滨；(K)银川；(L)东莞。
22
目录
实验结论
实验结论
23
2.水体提取精度分析
按试验地点分列的三种方法的分类准确性摘要。TSUWI：两级城市水指数； NDWI：归一化差水指数；HRWI：高分辨率水指数；SVM：支持向量机
24
2.水体提取精度分析
McNemar对TSUWI与NDWI、HRWI和SVM准确性差异的2项检验摘要
Leabharlann Baidu25
5
目录
研究现状
研究现状
6
目录
研究现状
NDWI
MNDWI
AWEI
将城市阴影误 判为水
抑制建筑物产生的信 号，但不能抑制阴影
主要适宜应用于山区
HRWI
识别阴影能力有限
抑制建筑阴影的信号
UWI
+
TSUWI
USI
增强城市水文测绘准确性
7
目录
研究方法
研究方法
8
1.研究区域
八个训练点：成都、广 州、南昌、青岛、上海、 阿克苏、拉萨、石加特
29
目录
方法重现
方法重现
30
上海某地原始影像
城市水体指数 31
城市阴影指数
水体提取结果
32
总结
总体来说，本次案例的重现对于我个人难度较大，体现在数据的处理方 面以及数据的获取方面。虽然难度较大，但是个人收获很多，不仅拓展了 数据获取的渠道，也加深了对于空间分析的理解，训练了查找和阅读英文 文献的能力。
四个测试点：福州、哈 尔滨、银川、东莞
9
1.研究区域
GF-2卫星下十二个研究地点在红色、绿色和蓝色波段的真彩色合成情况
10
1.研究区域
12个研究区域的特点
11
2.实验数据
http://cresda.com/CN/index.shtml
12
2.实验数据
数据预处理
辐射定标
大气校正
正射校正
图像裁剪
②.水和非水类型的光谱特征
所有波段的水和暗阴影之间都可以观 察到大量的光谱重叠，故抑制阴影噪 声的同时提取水信息很困难。 红带分离水和阴影效果最好，而引入 蓝带后，精度没有明显提高。因此， 最终选择绿色、红色和近红外波段来 制定UWI。
15
3.实验步骤
②.水和非水类型的光谱特征
波段比可以水和暗影的反射 率之间细微差异，稳定指标 的识别能力。计算了NIR/B， NIR/G、NIR/R、B/G、B/R和 G/R 六个波段比，确定USI 公式的最佳特征组合。
文献出处：Remote Sensing
作者：Wei Wu
出版日期：2018.10
Impact Factor：4.118
目录
CONTENTS
1 2 3 4
5
研究背景 研究现状 研究方法 实验结论
方法重现
3
目 录 研究背景
研究背景
4
目 录 研究背景
1. 遥感技术以其面积大、集成度高、速度快、周期短等优点，被广泛应用于地表 水体的圈定的与动态监测中。 2.城市地表水，如河流、水库和池塘，对城市生态系统和局部微气候有重大影响， 及时准确地绘制城市地表水图对于城市规划和灾害评估至关重要。 3.城市地表水体小而窄，测绘需要用高分辨率图像，由于阴影与水在光谱特征上的 相似性，城市水图阴影噪声去除困难。
3.实验步骤
②.水和非水类型的光谱特征
使用M-统计检验表示6个波段比中水和暗阴影的可分性
六个波段比中的PPC
故NIR/G、B/G和G/R在公式USI中被选为三个波段比。
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3.实验步骤
③.线性支持向量机训练系数
18
3.实验步骤
③.线性支持向量机训练系数
19
3.实验步骤
③.线性支持向量机训练系数
Two-Step Urban Water Index (TSUWI): A New Technique for High-Resolution Mapping of Urban Surface Water
两步城市水体指数（TSUWI）：城市高分辨率水体信息的提取
论文分析
文献简介
Two-Step Urban Water Index (TSUWI): A New Technique for HighResolution Mapping of Urban Surface Water
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6.实验结论
1.精度评价结果表明，TSUWI是有效的，具有良好的性能，平均KC为0.97， TE平均为2.28%。与NDWI、HRWI和SVM相比，TSUWI的准确率普遍提高。 2.与NDWI和HRWI相比，UWI和USI都有接近0的稳定阈值，并在其最佳阈 值附近保持良好的性能。此外，可以单独使用USI和其他的水指标结合， 进一步提高水提取中的性能。
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5.实验局限性
1.没有从太阳的角度随季节变化的影响，也没有考虑水体本身的季节性 行为。因此，新方法的适宜性也需要在不同的季节进行测试。
2.不同大气校正方法的应用也可能影响阈值和准确性，特别是当有浓雾 时。当前模型在修正大气中的雾霾时，反射模式未必能很好地工作。
3. TSUWI是基于GF-2图像的土地覆盖反射率设计，不同传感器之间不可 避免存在差异，仍然有必要对来自其他来源的图像数据进行TSUWI测试。
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3.实验步骤
①.纯像元选择
从8个训练点的GF-2多光谱图像中采集九种主要城市土地覆 被类型的纯像素反射值数据集。用来检测水和其他土地覆盖类 型之间的光谱差异，并作为样本输入的线性支持向量机(SVM)模 型中以对指数系数进行训练。旨在设计一个城市水指数，准确 地区分水和其他城市表面。
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3.实验步骤
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4.方法评估
①.准确性评估
TSUWI、NDWI、HRWI和SVM的准确性比较。 McNemar试验：
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4.方法评估
②.阈值稳定性评估
TSUWI、NDWI、HRWI的稳定性比较： 1.检查这三种方法在12个测试点的最佳阈值的变化来评估。
2.比较它们在接近最优值的阈值范围内的准确性变异来评估。
33
感谢聆听！
Thanks for listening!
汇报人：李睿昕 2112190019
3.阈值稳定性分析
UWI、USI、NDWI和HRWI的水像素阈值变化和分布。虚线显示12 个测试点时最佳 阈值的最大值和最小值。“x”符号显示每个站点的最佳阈值。
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3.阈值稳定性分析
UWI、USI、NDWI和HRWI在接近最佳阈值的12个测试点(a-I)的准确度：(A)广州；(B)阿克苏；(C)成 都；(D)拉萨；(E)南昌；(F)青岛；(G)上海；(H)石加特；(I)福州；(J)哈尔滨；(K)银川；(L)东莞。
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目录
实验结论
实验结论
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2.水体提取精度分析
按试验地点分列的三种方法的分类准确性摘要。TSUWI：两级城市水指数； NDWI：归一化差水指数；HRWI：高分辨率水指数；SVM：支持向量机
24
2.水体提取精度分析
McNemar对TSUWI与NDWI、HRWI和SVM准确性差异的2项检验摘要
Leabharlann Baidu25
5
目录
研究现状
研究现状
6
目录
研究现状
NDWI
MNDWI
AWEI
将城市阴影误 判为水
抑制建筑物产生的信 号，但不能抑制阴影
主要适宜应用于山区
HRWI
识别阴影能力有限
抑制建筑阴影的信号
UWI
+
TSUWI
USI
增强城市水文测绘准确性
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目录
研究方法
研究方法
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1.研究区域
八个训练点：成都、广 州、南昌、青岛、上海、 阿克苏、拉萨、石加特
29
目录
方法重现
方法重现
30
上海某地原始影像
城市水体指数 31
城市阴影指数
水体提取结果
32
总结
总体来说，本次案例的重现对于我个人难度较大，体现在数据的处理方 面以及数据的获取方面。虽然难度较大，但是个人收获很多，不仅拓展了 数据获取的渠道，也加深了对于空间分析的理解，训练了查找和阅读英文 文献的能力。
四个测试点：福州、哈 尔滨、银川、东莞
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1.研究区域
GF-2卫星下十二个研究地点在红色、绿色和蓝色波段的真彩色合成情况
10
1.研究区域
12个研究区域的特点
11
2.实验数据
http://cresda.com/CN/index.shtml
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2.实验数据
数据预处理
辐射定标
大气校正
正射校正
图像裁剪
②.水和非水类型的光谱特征
所有波段的水和暗阴影之间都可以观 察到大量的光谱重叠，故抑制阴影噪 声的同时提取水信息很困难。 红带分离水和阴影效果最好，而引入 蓝带后，精度没有明显提高。因此， 最终选择绿色、红色和近红外波段来 制定UWI。
15
3.实验步骤
②.水和非水类型的光谱特征
波段比可以水和暗影的反射 率之间细微差异，稳定指标 的识别能力。计算了NIR/B， NIR/G、NIR/R、B/G、B/R和 G/R 六个波段比，确定USI 公式的最佳特征组合。
文献出处：Remote Sensing
作者：Wei Wu
出版日期：2018.10
Impact Factor：4.118
目录
CONTENTS
1 2 3 4
5
研究背景 研究现状 研究方法 实验结论
方法重现
3
目 录 研究背景
研究背景
4
目 录 研究背景
1. 遥感技术以其面积大、集成度高、速度快、周期短等优点，被广泛应用于地表 水体的圈定的与动态监测中。 2.城市地表水，如河流、水库和池塘，对城市生态系统和局部微气候有重大影响， 及时准确地绘制城市地表水图对于城市规划和灾害评估至关重要。 3.城市地表水体小而窄，测绘需要用高分辨率图像，由于阴影与水在光谱特征上的 相似性，城市水图阴影噪声去除困难。