CN116051983B 一种面向多业务系统融合的多光谱遥感影像水体提取方法 （上海市大数据中心）

号一种面向多业务系统融合的多光谱遥感影本发明公开了一种面向多业务系统融合的对多光谱遥感影像数据进行预处理；S103)选取的光谱曲线；S104)融合归一化植被指数和过程红外指数构建可见光红外融合指数模型；S105)发明能够解决遥感影像中水体和房屋阴影极易2所述步骤S104中归一化植被指数NDVI的计算方;所述步骤S104中过程红外指数IR的计算方;NIR表示波段范围在750nm_910nm之间的近红外波段，R表示波段范围是590nm_所述步骤S104中可见光红外融合指数VIFWI的计算方3。2.如权利要求1所述的面向多业务系统融合的多光谱遥感影像水体提取方法，其特征范围为750nm_910nm，红波段的波段范围为590nm_700nm，短波红外波段的波段范围为3.如权利要求1所述的面向多业务系统融合的多光谱遥感影像水体提取方法，其特征4.如权利要求1所述的面向多业务系统融合的多光谱遥感影像水体提取方法，其特征5.如权利要求1所述的面向多业务系统融合的多光谱遥感影像水体提取方法，其特征。6.如权利要求1所述的面向多业务系统融合的多光谱遥感影像水体提取方法，其特征;4资源环境的精准治理是各级政府部门一起面临并亟待解决的重要[0004]人工目视解译是最原始的水体提取方法，在提取过程中往往容易收到影像分辨息。根据这一原理提出了多种提取水体模型，比如归一化差分水体指数(Normalized5体和阴影混淆。此外，为解决上述问题，有学者成功地构建了一个多波段水体指(multi_[0008]本发明所要解决的技术问题是提供一种面向多业务系统融合的多光谱遥感影像[0009]本发明为解决上述技术问题而采用的技术方案是提供一种面向多业务系统融合的多光谱遥感影像水体提取方法，包括如下步骤：S101)获取目标区域多光谱遥感影像数构建不同地物的光谱曲线；S104)融合归一化植被指数和过程红外指数构建可见光红外融6mn表示在第m个波段上第n个像[0027]NIR表示波段范围在750nm_910nm之间的近红外波段，R表示波段范围是590nm_7据必须具备红波段、近红外波段、短波红外波段。其中近红波段的波段范围支持750nm_8mn表示在第m个波段上第n个像[0052]求取第i类地物所有特征像元在第m个波段个波段上的均值，具体计算方法见下[0058]物体的反射率随波长变化的出线称为反射光谱,其形状反映了地物的波谱特征。9[0066]最终将NDVI和IR指数进行组合运算，因为NDVI中非水体[0070]式中，NIR表示波段范围在750nm_910nm之间的近红外波段，R表示波段范围是发现可见光红外融合水体指数VIFWI算法对水体的提取效果优于归一化水体指数NDWI算[0079]选取暗色建筑较多的城市区域对VIFWI和NDWI提取结果进行验证。图5中a是原始可以发现VIFWI很好的抑制了阴影对水体的干扰。由此可见，对可见光红外融合水体指数[0080]本发明基于水体的光谱特征构建了可见光红外融合水体指数VIFWI，并基于水体段和短波红外波段两个波段上和其他地物具有明显的区分，对两个波段的进行组合运算，向城市智理时空一体化的多光谱遥感影像水体提取算法——可见光红外融合水体指数预警插件、水环境敏感点预研预判插件等业务服务插件的提供实时水体分布数据的支撑。外融合水体指数VIFWI算法可以为水环境监测提供实时水体数据，对水生态保护具有重要