XIV Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2022

Введение

Дистанционное зондирование является эффективным методом мониторинга состояния природных ресурсов, в частности водоёмов. Достоинства данного метода заключаются, в первую очередь, в актуальности данных на момент съемки и оперативности их получения, высокой точности обработки данных за счет применения GPS технологий, большой информативности, экономической целесообразности и т.д.При помощи спутниковых снимков можно получить данные оперативного наблюдения за ходом паводков и наводнений. Для исследования водоемов, их кадастрового учета существует необходимость точного выделения действительных границ береговой линии [1].

Цель данной работы – рассмотреть наиболее информативные спектральные индексы для идентификации береговой линии водоёмов на спутниковых снимках.

Материалы и методы

В работе использовался космический снимок спутника Landsat7, фрагменты 7-ми спектральных каналов представлены на рис. 1, обозначения каналов и длины волн– в табл. 1.

а б в

г д е

ж

Рис. 1 Спектральные каналы снимка Landsat 7: синий (а); GREEN (б); RED (в); NIR (г); MIR (д); дальний ИФК (е); SWIR (ж).

Таблица 1 - Спектральные каналы Landsat 7

Канал	Длина волны (мкм)	Цвет или диапазон	Аббревиатура
1-ый*	0,490	Синий
2-ой	0,560	Зеленый	GREEN
3-ий	0,665-0,786	Красный	RED
4-ый	0,865	Ближний ИФК	NIR
5-ый	0,945	Средний ИФК	MIR
6-ой*		Дальний ИФК
7-ой	1,375-2,190	Средний ИФК	SWIR

* - снимок первого и шестого каналов в работе не использовался.

В ходе работы были рассчитаны спектральные индексы, которые широко используются для обнаружения водных объектов по космическим многоспектральным изображениям [1,2]: индекс цвета воды, нормализованный вегетационный индекс (NDVI), нормализованный разностный индекс воды (NDWI), нормализованный дифференциальный индекс влажности (NDMI2), модифицированный нормализованный разностный индекс воды (MNDWI); индекс водного баланса (WRI); автоматический показатель дешифрироваия воды (AWEI).

Расчёт NDVI проводили по формуле [2]:

где NIR – канал ближнего инфракрасного спектра отражения с диапазоном 0,76–0,90 мкм;

RED – канал красного диапазона видимого спектра отражения солнечного излучения со значением 0,63–0,69 мкм.

Индекс NDVI обычно применяется для определения состояния наземной растительности, главным образом в сельскохозяйственной отрасли.

Формула для расчёта NDWI имеет вид:

где SWIR – дальний инфракрасный канал с диапазоном длин волн 1,55–1,75 мкм.

Первоначально индекс использовался только для мониторинга содержания воды в листьях растений. Затем NDWI начали применять для мониторинга водоёмов, обнаружения затоплений.

Индекс цвета рассчитывали как отношение:

где GREEN – зелёный канал видимого излучения, с диапазоном электромагнитного спектра 0,52–0,60 мкм,

BLUE – синий диапазон спектра видимого излучения 0,45–0,52 мкм.

Формула для расчёта NDMI2 имеет вид:

где MIR – средний инфракрасный канал излучения, с диапазоном спектра 0,945 мкм,

Формула для расчёта MNDWI имеет вид:

Формула для расчёта WRI имеет вид:

Формула для расчёта AWEI имеет вид:

Для построения индексных карт использовали программный продукт IDRISI Kilimanjaro.

Результаты исследования

Полученные индексные изображения представлены в табл. 2. В таблицу помещены минимальное и максимальное значение индексов в водоёмах.

Таблица 2 - Индексные изображения

№	Индекс	Формула индекса	Индексные изображения	Диапазон значений индекса для водоемов
1	Normalized Difference Water Index	NDWI=(GREEN-NIR)/ (GREEN+NIR)		Вода имеет положительное значение
2	Normalized Difference Moisture Index	NDMI2=(NIR-MIR)/(NIR+MIR)		Вода имеет положительное значение
3	Modified Normalized Difference Water Index	MNDWI=(GREEN-MIR)/(GREEN+MIR)		Вода имеет положительное значение
4	Water Ratio Index	WRI=(GREEN+RED)/(NIR+MIR)		Вода имеет значение больше 1
5	Normalized Difference Vegetation Index	NDVI=(NIR-RED)/(NIR+RED)		Вода имеет отрицательное значение
6	Automated Water Extraction Index	AWEI=4×(GREEN-MIR) -(0,25×NIR+2,75×SWIR)		Вода имеет отрицательное значение

Показатель индекса NDVI и AWEI для воды находится в диапазоне отрицательных значений, а индексы NDWI, NDMI2, MNDWI имеют положительный значения. Единственный индекс WRI дает значения воды больше 1, в диапазоне от 1 до 4. Значения индекса NDVI для воды находятся в диапазоне от -1 до 0, однако, водоёмы, подверженные процессам эвтрофикации, могут дать показания индекса выше нуля, надводная растительность - близкие к единице, а значения индекса для увлажнённых земель могут оказаться ниже нуля.

Далее на основе полученных пороговых значений индексов выполнили сегментацию водоемов на каждом индексном изображении – рис. 2. С учетом пространственного разрешения сканера Landsat7 30 м, вычислены площади выделенных водоемов – табл. 3.

а) б) в)

г) д)

Рис. 2 – Результаты сегментации водоемов на индексных изображениях: NDWI (а); NDWI2 (б); MNDWI (в); WRI (г); NDVI (д)

Таблица 3 – Площади водоемов на различных индексных изображениях

Индекс	Площадь водоемов, км2
NDWI	0.3528
NDWI2	0.3456
MNDWI	0.3123
WRI	0.3700
NDVI	0.3294

Максимальная площадь выделенных водоемов получена применением индексом WRI и составила 0,37 км², минимальная - индексом MNDWI и составила 0,31 км².

Для визуального представления полученных результатов выполнено наложение береговой линии северо-западного водоема, выделенной некоторыми индексами, на исходный снимок – рис. 3.

	NDWI	NDMI2
	MNDWI	WRI

Рис. 3 Результат наложения водоема, выделенного некоторыми индексами, на исходный снимок

Заключение

Для автоматизированного выделения водных объектов на спутниковых снимках были использованы следующие спектральные индексы: NDWI, NDMI2, MNDWI, WRI. Площадь выделенных с помощью различных индексов водоемов отличается на 16 %. Достоверность полученных результатов должна подтверждаться наземными наблюдениями.

Данные индексы также могут быть использованы для анализа состояния водных объектов. Однако, из-за различных физико-химических условий в водоёмах и отличий в степени их эвтрофирования, для каждого конкретного водоема необходимо эмпирическим путём подбирать наиболее информативные индексы и осуществлять корректировку используемых для их расчёта формул, подбирать шкалу измерений.

Список литературы

А.В Бочаров, О.АТихомиров. Использование данных дистанционного зондирования для оценки изменений прибрежной зоны водохранилищ. Известия Самарского научного центра РАН, т.17, № 4(4), 2015. - 55 c.

Т. И. Кутявина, В. В. Рутман , Т. Я. Ашихмина, В. П. Савиных. Использование космических снимков для определения границ водоёмов и изучения процессов эвтрофикации. Теорeтическая и прикладная экология. 2019. № 3.- С.28-33.

Код для цитирования: Скопировать