遥感影像在水体监测中的应用.doc

第1页(共 6页) MODIS 遥感影像在水体监测中的应用重庆师范大学 2011 级地理信息系统颜萍 20110514795 摘要: 水体与植被、城市、土壤等地物在不同波段的光谱反射率的差异是利用遥感手段提取水体信息的基木原理。在水体光谱特征分析的基础上, 介绍了 MODIS 数据特征以及各种水体信息的提取方法,比较了这些方法的优点和不足,并详细描述了各种水体指数的应用效果。水体指数法是目前最受关注的水体识别方法。综合利用各种水体指数和波段特征来提取水体信息,可有效排除其他地物的干扰,显著提高了水体监测的精度,从而为大范围的水资源与水环境动态监测迅速提供可靠的数据。关键字: MODIS; 检测方法; 水体指数; 光谱特征;1 引言随着遥感技术的不断发展,各种高精度的卫星图像数据产品近年来得到了广泛应用。利用卫星图像提取陆地表而的各种水体信息,成为开展水资源调查、洪涝灾害评估、生态环境监测等方而研究的重要依据。在国内外已经开展的研究中, 肖乾广[1]、盛永伟等[2]利用美国 NOAA 卫星上 AVHRR 传感器数据的波段 1(可见光波段) 和波段 2( 近红外波段) 进行差值和比值运算较好地识别了水体。 Barton [3] 等利用 AVHRR 波段 4 的亮度温度识别水体并对洪水进行昼夜监测。陆家驹[4]选用 Landsat TM5 数据作为水体提取的最佳波段。 AVHRR 数据时间分辨率较高,便于开展对比观测,但空间分辨率为 km ,影响了水体识别精度。 TM 数据空间分辨率30m,识别精度较高,但价格昂贵,限制了其应用范围。 2 用遥感影像监测水体的主要方法 单波段或多波段阈值法单波段或多波段阈值法主要是根据遥感图像中不同地物之间的灰度值的差异,选择一个或多个能够较好地反映水体和其他地物边界的波段并确定阈值,从而将水体提取出来。 MODIS 数据的第 1波段是红光波段(0. 62~),第2波段是近红外波段(( ~ μ m) 。阈值法主要是基于水体在以上 2个波段中反射特性的差异建立的。在第 1 波段图像上水体的灰度值与周围陆地的灰度值相近, 第2页(共 6页) 水陆边界不明显。而在第 2 波段图像上,陆地明显高于水体的灰度值,水陆边界十分明显[5] 。根据这一特点,可以分别对第 1 和第 2 两个波段设置阈值来提取 MODIS 图像中的水体信息。利用单波段或多波段阈值法处理山区图像时,由于山体阴坡而在近红外波段的反射能量较低,在图像上色调较暗,这样提取后的水体很容易与山体的阴影相混淆,影响提取效果。另外利用阈值法提取水体时容易产生较多的噪声,因此提取精度相对较低[6]。 NDVI 法由于植被和土壤在红光波段(0. 6~ m) 的反射率较近红外波段(0. 7~ 1. 1μ m) 的反射率低,而水体在红光的反射率较近红外的反射率高。因此可利用 MODIS 数据第 1 波段( 即红光波段 ~ m) 和第 2 波段( 即近红外波段 0. 841 ~ μ m) 的地表反射率组成归一化植被指数 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) 来对 MODIS 图像进行水体提取,其计算公式为: I NDVI =(R ch2-