Sentinel-2和Landsat8影像的四种常用水体指数地表水体提取对比

traction index,AWEIs）和基于线性判别分析的水体指数&watef index,WIow）等4种常用的水体指数从2种影像中
提取湖泊水体的分布信息；然后,分析了在同种水体指数之下2种影像提取结果的差异性和同一幅影像中4种水
体指数提取结果的不同；最后,利用同期的高分一号影像目视解译的结果对水体提取结果进行了精度验证。结果
第31卷，第3期 2019 年 9 月
国土资源遥感
REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES
Vol. 31, No. 3 Sep. ,2019
doi: 10. 6046/Etzyyy. 2019. 03. 20
引用格式：王大钊，王思梦，黄昌■ Sentinel - 2和Landsat8影像的四种常用水体指数地表水体提取对比［J］.国土资源遥感，
SentineX - 2和LandsatO影像的四种常用 水体指数地表水体提取对比
王大钊，王思梦，黄昌
（西北大学地表系统与环境承载力陕西省重点实验室，西安710127）
摘要：利用卫星影像快速准确地提取湖泊等地表水体范围一直是一个重要的研究课题，其对洪涝灾害监测、水资源 管理与利用等具有重要意义。Sentinel-2 MSI和LandsatO 0LI数据是目前主流的开放获取的中高空间分辨率遥感
表明，对于2种遥感影像,4种水体指数均能成功地提取出研究区的大部分水体；AWEIs和WI2015的提取精度最高，
在Sentinel-2和Landsat8影像上分别达到了 98%和94%以上，MNDWI次之,NDWI的提取精度最低；相对而言，
Sentinel-2影像提取的水体细部信息更为明显，整体提取效果优于Landsat8影像。
关键词：Sentinel- 2； Landsat8 ； NDWI; MNDWI; AWEIsh ； WI2015
中图法分类号：TP 79 文献标志码：A
文章编号：1001 -070X（2019）03 -0157 -09
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0引言
地表水是最活跃和最重要的地球资源之一，它 的时空变化可以对自然系统和人类社会产生深远影 响［I］o而湖泊是地表水的重要组成部分，参与自然 界的水分循环，对区域的水量平衡发挥着重要作用。 它不仅为人类的生活和生产提供了资源,而且具有 巨大的环境功能和生态效益。湖泊的形成与消失、 扩张与收缩,都会直接影响湖泊的各种功能,甚至诱 发区域生态环境演变。然而，由于气候变化和人类 活动,全球的水资源正在发生着重大变化，湖泊萎缩 已成为人类目前面临的主要环境问题之一$2%#因 此，对湖泊水体进行准确快速的监测对于环境研究 以及陆地生态系统的管理至关重要［3-5］ #
2019,31 （3） : 157 - 165. （ Wang D Z, Wang S M,Huang C. Comparison of Sentinel -2 imagery with Landsat8 imaaerg for surface water extraction using four common water indexes［ O%. Remote Sensing for Land and Resources ,2019 ,31 （ 3 ） : 157 - 165.）
影像。以鄱阳湖区为研究对象，首先，分别使用归一化差异水体指数（normalized diferencc watef index,NDWI）、改进
的归一化差异水体指数（modified normalized difference watef index,MNDWI）、自动水体提取指数&automated watef ex­
用于水体提取的方法很多,一般而言大致可以 分为单波段法［11-12］、多波段谱间关系法［13-14］、水体 指数法［15-18］和影像分类法［19］等类别。比如， Shih［20］基于Landsat MSS数据，采用密度分割法与
收稿日期：2018 -08 -03；修订日期：2018-10-01
基金项目：国家重点研发计划项目"山区暴雨洪水时空演变特征及山洪成灾暴雨阈值研究”（编号：2017YFC1502501）和国家自然科学 基金项目“基于多时相遥感影像的亚像元级地表水变化检测研究”（编号：41501460）共同资助。
由于具有观测范围大、更新时间快和信息丰富 等特点，遥感数据已在水资源变化监测、水质评估和
监测、洪涝灾害监测和损失评估等方面得到了广泛 应用［6-8］o常用的遥感影像既有空间分辨率相对较 低的MODIS和Suomi NPP - VIIRS,也有中高空间分 辨率的Landsat和SPOT系列，以及较高空间分辨率 的咼分一号（GF - 1 ）、咼分二号（GF - 2）及QiiickBird等⑷#其中，Landsat8 0LI陆地成像仪包括8 个空间分辨率为30 m的多光谱波段，另有一个15 m空间分辨率的全色波段⑼；SentinX -2 MSI多光 谱成像仪可以获得地球表面10 ~60 m空间分辨率 的光学影像$10%#较高的空间分辨率、固定的重访周 期、全球的覆盖范围以及免费开放获取的数据政策, 使得LandsatO和Sentind - 2数据成为今后一段时 期内可稳定获得的高质量遥感数据。
第一作者：王大钊（1995 -）,男，硕士研究生，主要从事遥感技术应用研究。Email： 1597237873@qq.com。 通信作者：黄昌（1986 -）,男，博士，副教授，主要从事遥感技术应用研究。Email: changh@nwu.edu.cn。
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国土资源遥感
2019 年
非监督分类法提取水体,2种方法获取的结果精度 差异约为3% ； Barton等$21 %基于AVHRR影像数据， 利用近红外与红光波段的比值运算提取水体并对洪 水进行了监测；陆家驹等$22%采用阈值法、色度判别 法和比率测算法从TM数据中提取水体，得出比率 测算法获取的结果更为精确,能识别其他方法无法 识别的小水体；McFeetet23%发现将绿光波段和近 红外波段做比值运算之后能够在很大程度上抑制植 被而突出水体的信息，因此基于这2个波段创建了 归一化差异水体指数(nomiHized dVferencc water in­ dex, NDWI) 用于水体提取；徐涵秋$24%发现短波红 外波段能够比近红外波段反映更多的水体特征，因 此使用短波红外波段替换近红外波段构建了改进的 归一化差异水体指数(modified normalized dVferencc water index, MNDWI)模型，获得了较好的水体提取 效果；Feyisa等$25%通过构建自动水体提取指数(au­ tomated water extraction index, AWEIsh )模型提取水 体，并在世界各地选取各种背景下(如黑色土壤、阴 影等)的水体进行大量的水体提取试验，结果表明 该指数能够有效地放大水体与非水体之间的差异, 从而实现水体信息的准确提取；Danaher等$26%创建 了水体指数(water index, WI2006 ),利用 Landsat7 ETM+影像的每个波段的自然对数来反映反射系数 和相互作用条件，并用来对横跨澳大利亚东部覆盖 的湿地进行提取；Fisher等$27%在WI2006的基础上提 出了一种新的基于线性判别分析的水体指数 (water index, WI2015 ),该指数用线性判别分析分类(linear discOmiiiHit analysis classification, LDAC )确 定最佳 分割训练区类别的系数，提高了分类精度。水体指 数法，尤其是上述几种水体指数，由于算法简单有 效，目前在水体提取中应用最为广泛$24一25% #