CN114202698B 联合主被动遥感数据的水体精准提取方法 （南京大学）

本发明涉及一种联合主被动遥感数据的水及时调查和现势管理。本发明充分利用对地观测能力和Sentinel-2被动光学遥感的丰2第一步，主被动遥感数据准备与预处理：准备感兴趣区范围的Se一幅覆盖感兴趣区范围的SAR影像；利用QA60波段对Sentinel-2光学遥感数据进行去云处第二步，水体范围SAR影像粗提取：采用Sentinel-1雷达遥感数佳水陆分割阈值τS1，提取后向散射系数小于最佳水陆分割阈值τS1的像元作为感兴趣区的第四步，建成区与裸土区提取：利用归一化建筑指数NDBI提取Se针对Sentinel-2光学遥感数据的每一景影像，提取归一化建筑指数NDBI≥阈值τNDBI的针对Sentinel-2光学遥感数据的每一景影像，提取归一化植被指数NDVI≥阈值τNDVI的第六步，稳定水体提取：利用水体自动提取指数AWEI提取SentBlue针对Sentinel-2光学遥感数据的每一景影像，提取水体自动提取指数AWEI≥阈值τAWEI3式中，fre为像元被识别为目标地物的频率；Ntarget为像元被识别为目标地物的次数，2.根据权利要求1所述的联合主被动遥感数据的水体精准提取方法，其特征在于：Sentinel-1雷达遥感数据为干涉宽幅模式(IW)下地距多视影像(GRD)，像元大小为10m×NDBINDVI4展还面临水资源长期过度开发引发的生态环境问题。因此开展大范围尺度地表水体的快(1)针对地表水体大范围提取任务，地表水体快速变化期需要现势性观测到最佳水陆分割阈值τS1，提取后向散射系数小于最佳水陆分割阈值τS1的像元作为感兴趣5ρNIR为近红外波段反射率；[0013]针对Sentinel-2光学遥感数据的每一景影像，提取归一化建筑指数NDBI≥阈值[0017]针对Sentinel-2光学遥感数据的每一景影像，提取归一化植被指数NDVI≥阈值[0021]针对Sentinel-2光学遥感数据的每一景影像，提取水体自动提取指值τAWEI的像元作为水体，构建像元级的水体时间序列，进一步利用目标地物在时total像元观测总次数。6决云雨天气条件下地表水体光学提取的现势性不足问题和水体SAR提取的精度问题，为大[0038]本发明实例研究区域为长江中下游地区，水体提取的时间段为2020年5月2日–2020年5月12日。本实施例基于联合主被动遥感数据的水体精准提取方法的流程示意图如[0040]上述的Sentinel-1雷达遥感数据为干涉宽幅模式(IW)下地距多视影像(GRD)，像元大小为10×10m，数据采集时间为2020年5月2日–2020年5月12日，共49幅影像。Sentinel-2光学遥感数据为Level-2A地表反射率产品，数据采集时间为2020年3月1日–[0043]第四步，建成区与裸土区提取。利用归一化建筑指数(NormalizedDifferenceBuilt-upIndex,NDBI)提取Sentinel-2光学遥感数据的建成区和裸土，归一化建筑指数7Sentinel-2光学遥感数据的每一景影像，提取归一化建筑指数NDBI≥阈值τNDBI的total像元观测总次数。采用时序特征分割方法过滤变化地物噪声并提取稳定的建成区光学遥感数据的每一景影像，提取归一化植被指数NDVI≥阈值τNDVI的像元作为植被[0055]第六步，稳定水体提取。利用水体自动提取指数(AutomatedWaterExtraction8学遥感数据的每一景影像，提取水体自动提取指数AWEI≥阈值τAWEI的像元作波信号产生的干扰效应造成。2020/0