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基于Sentinel-2A影像的超小型水体提取方法研究

王怡  
【摘要】:内陆超小型水体(面积小于0.001km~2)是地表水的重要组成部分,在微气候调节、温室气体排放量估算中起着不可忽视的作用,因此准确地估算内陆超小型水体的面积和数量,对于全面了解水资源状况、精确评估水体温室气体排放及指导生产等至关重要。本研究利用Sentinel-2A卫星影像,以内陆超小型水体分布广泛的滁州市为研究区域,评估了像元分类法、面向对象分类法提取内陆水体的准确度,获得了内陆超小型水体提取的最佳方法;采用最佳方法,估算得到Sentinel-2A和Landsat 8影像下内陆超小型水体面积和数量结果并比较其差异,探讨了Sentinel-2A卫星遥感数据在水体提取中的潜力;在此基础上估算滁州市四季超小型水体的数量和面积特征并分析影响因子。主要研究结论如下:(1)基于像元分类法中,以单波段阈值法提取的水体信息最不准确,水体指数法和K-Means分类法“椒盐现象”明显,最大似然法和决策树分类法精度相对较高,但仍存在水体错分漏分现象。与像元法相比,本研究提出的面向对象法,能有效改善水体提取过程中城镇建筑物与植被阴影的噪声影响,总体精度达到89.1%,可准确有效地提取超小型水体,制图精度、用户精度、总体分类精度和Kappa系数分别为92.6%、86.3%、89.1%、0.9。(2)遥感影像的空间分辨率是影响超小型水体提取精度的重要因素。采用面向对象法,估算Sentinel-2A影像提取滁州市2018年超小型水体的面积为36.53km~2,数量为68960个,而Landsat 8影像提取的超小型水体面积为5.43 km~2,数量为6029个。Sentinel-2A影像提取水体的各精度指标均高于Landsat 8,前者的Kappa系数为0.9,比后者高0.18,可以更精细的表征地物的结构,提取超小型水体的能力远远高于Landsat 8。(3)滁州市2018年水体总面积呈现夏季最大,冬季最小,春、秋季面积相近的变化特征。超小型水体面积和数量呈现夏季秋季春季冬季的变化规律,夏、秋季滁州市超小型水体的面积和数量接近,但春、冬季与夏、秋季相比大幅下降。降水、蒸发等气象条件和滁州当地水产养殖等人类活动可能是造成这一变化的重要原因。


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