Нормализованная разность водного индекса - Normalized difference water index

Нормализованный разностный водный индекс (NDWI) может относиться к одному из, по крайней мере, двух индексов, полученных с помощью дистанционного зондирования, связанных с жидкой водой:

Один из них используется для отслеживания изменений содержания воды в листьях с использованием длин волн ближнего инфракрасного (NIR) и коротковолнового (SWIR) диапазона , предложенного Гао в 1996 году:

Другой используется для мониторинга изменений, связанных с содержанием воды в водоемах, с использованием длин волн зеленого и ближнего ИК-диапазона, определенных Макфитерсом (1996):

Обзор

В дистанционном зондировании соотношение изображения или спектральное нормирование являются методами улучшения, в которых растровый пиксель из одного спектрального диапазона делится на соответствующее значение в другом диапазоне. Оба указанных выше индекса имеют одну и ту же функциональную форму; выбор используемых полос - это то, что делает их подходящими для конкретной цели.

Если вы хотите контролировать растительность в районах, пострадавших от засухи, то рекомендуется использовать индекс NDWI, предложенный Гао, с использованием NIR и SWIR. Коэффициент отражения SWIR в этом индексе отражает изменения как содержания воды в растительности, так и губчатой структуры мезофилла в растительном покрове. На коэффициент отражения в ближнем инфракрасном диапазоне влияет внутренняя структура листа и содержание сухого вещества в листе, но не содержание воды. Комбинация NIR с SWIR устраняет отклонения, вызванные внутренней структурой листа и содержанием сухого вещества листа, повышая точность определения содержания воды в растительности.

Концепция NDWI, сформулированная Гао, сочетающая отражательную способность NIR и SWIR, является более распространенной и имеет более широкий диапазон применения. Его можно использовать для исследования содержания воды на уровне отдельных листьев, а также на уровне полога / сателлита.

Диапазон применения NDWI (Gao, 1996) простирается от сельскохозяйственного мониторинга для орошения сельскохозяйственных культур и управления пастбищами до мониторинга лесов для оценки риска пожаров и влажности живого топлива, особенно актуальных в контексте изменения климата.

Различные полосы SWIR могут использоваться для характеристики водопоглощения в обобщенной форме NDWI, как показано в уравнении. 1. Две основные характеристики поглощения воды в спектральной области SWIR сосредоточены около 1450 нм и 1950 нм, в то время как две второстепенные характеристики поглощения сосредоточены около 970 и 1200 нм в спектре живой растительности. Sentinel-2 MSI имеет две спектральные полосы в области SWIR: полосу 11 (центральная длина волны 1610 нм ) и полосу 12 (центральная длина волны 2200 нм ). Спектральная полоса в ближнем ИК-диапазоне с аналогичным разрешением на местности 20 м - полоса 8А (центральная длина волны 865 нм ).

Sentinel-2 NDWI для сельскохозяйственного мониторинга засухи и управления орошением может быть построен с использованием любой комбинации:

  • группа 8A (864 нм) и группа 11 (1610 нм)
  • группа 8A (864 нм) и группа 12 (2200 нм)

Оба состава подходят.

Sentinel-2 NDWI для обнаружения водоемов может быть построен с использованием:

  • «Зеленый» диапазон 3 (559 нм) и «NIR» диапазон 8A (864 нм)


Индекс Макфитерса: при поиске водоемов или изменении уровня воды (например, наводнение) рекомендуется использовать спектральные диапазоны зеленого и ближнего ИК-диапазона или спектральные диапазоны зеленого и SWIR. Для улучшения обнаружения открытой воды была предложена модификация нормализованного разностного индекса воды (MNDWI) путем замены спектрального диапазона NIR на SWIR.

Интерпретация

Визуальная или цифровая интерпретация созданного выходного изображения / растра аналогична NDVI :

  • От -1 до 0 - яркая поверхность без растительности и воды.
  • +1 - представляют содержание воды

Для второго варианта NDWI также можно найти другой порог, позволяющий избежать ложных тревог в городских районах:

  • <0,3 - Без воды
  • > = 0,3 - Вода.

внешние ссылки

использованная литература

  1. ↑ Гао, Бо-Кай (1996). «NDWI - нормализованный разностный водный индекс для дистанционного зондирования жидкой воды растительности из космоса» (PDF) . Дистанционное зондирование окружающей среды . 58 (3): 257–266. Bibcode : 1996RSEnv..58..257G . DOI : 10.1016 / S0034-4257 (96) 00067-3 . Проверено 5 августа 2021 года .
  2. ^ Лиллисанд и Кифер
  3. ^ Ceccato et al. 2001 г.
  4. ^ Ceccato et al 2001 Дистанционное зондирование окружающей среды 77 (2001) 22–33
  5. ^ Fourty & Baret 1997 О спектральных оценках биохимии свежих листьев. Международный журнал дистанционного зондирования, 19, 1283–1297
  6. ^ Сьюзан Л. Устин , Дар А. Робертс, Хорхе Пинсон, Стефан Жакмуд, Маргарет Гарднер, Джордж Шеер, Клаудиа М. Кастаньеда, Алисия Паласиос-Оруэта, 1998 Оценка содержания воды в кроне кустов чапараля с использованием оптических методов, дистанционное зондирование окружающей среды, Том 65, выпуск 3, страницы 280-291, ISSN 0034-4257, https://doi.org/10.1016/S0034-4257(98)00038-8
  7. ^ Серрано, Л., Устин, С.Л., Робертс, Д.А., Гамон Дж. А. и Пеньуэлас, Дж. 2000. Получение содержания воды в чапаральной растительности на основе данных AVIRIS. Дистанционное зондирование окружающей среды, 74 (3): 570-581.
  8. ^ PE Dennison, DA Roberts, SH Peterson & J. Rechel (2005) Использование нормализованного разностного водного индекса для мониторинга влажности живого топлива, Международный журнал дистанционного зондирования, 26: 5, 1035-1042, DOI: 10.1080 / 0143116042000273998
  9. ^ Серрано, Дж .; Шахидиан, С .; да Силва Дж. М. (2019) Оценка нормированного разностного водного индекса как инструмент для мониторинга сезонной и межгодовой изменчивости пастбищ в средиземноморской агро-силво-пастбищной системе. Вода 2019, 11, 62; DOI: 10.3390 / w11010062
  10. ^ Marusig, D .; Петруцеллис, Ф .; Tomasella, M .; Napolitano, R .; Альтобелли, А .; Нардини, А. Корреляция состояния воды растений, измеряемых полевыми и дистанционными методами, как инструмент для мониторинга риска вымирания лесов из-за засухи. Леса 2020, 11, 77
  11. ↑ Э. Фарг, С. Арафат, М. С. Абд Эль-Вахед, А. Эль-Гинди, 2017 Оценка распределения воды при поворотных оросительных системах с использованием изображений дистанционного зондирования в восточной части дельты Нила. https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2016.12.001 .
  12. ^ Серрано, Дж .; Шахидиан, С .; да Силва JM (2019) doi: 10.3390 / w11010062
  13. ^ РЕ Деннисон, Д. Робертс, С. Петерсон и Дж Rechel (2005) DOI: 10,1080 / 0143116042000273998
  14. ^ Абдоллахи, М .; Ислам, Т .; Gupta, A .; Хассан, К.К. Расширенная система прогнозирования опасности лесных пожаров: интеграция дистанционного зондирования и исторических источников данных о возгорании. Удаленный сенс.2018, 10, 923.
  15. ^ Marusig, D .; Петруцеллис, Ф .; Tomasella, M .; Napolitano, R .; Альтобелли, А .; Нардини, А. Корреляция состояния воды растений, измеряемых полевыми и дистанционными методами, как инструмент для мониторинга риска вымирания лесов из-за засухи. Леса 2020, 11, 77
  16. ^ Curran, PJ (1989) Дистанционное зондирование химии листьев. УДАЛЕННОЕ ЧУВСТВО. ОКРУЖАЮЩАЯ СРЕДА. 30: 271–278
  17. ^ Jacquemoud & Ustin, 2003: Применение моделей переноса излучения для оценки содержания влаги и картографирования выжженных земель http://www.ipgp.jussieu.fr/~jacquemoud/publications/jacquemoud2003.pdf
  18. ^ SK McFEETERS (1996) Использование Нормализованного разностного водного индекса (NDWI) при разграничении объектов открытой воды, Международный журнал дистанционного зондирования, 17: 7, 1425-1432, DOI: 10.1080 / 01431169608948714
  19. ^ Сюй, 2006: Сюй, Ханьцю «Модификация нормализованного разностного водного индекса (NDWI) для улучшения характеристик открытой воды на изображениях с дистанционным зондированием». Международный журнал дистанционного зондирования 27, № 14 (2006): 3025-3033. https://doi.org/10.1080/01431160600589179
  20. ^ McFeeters, Стюарт (2013). «Использование нормированного разностного водного индекса (NDWI) в географической информационной системе для обнаружения бассейнов для борьбы с комарами: практический подход» . Дистанционное зондирование . 5 (7): 3544–3561. Bibcode : 2013RemS .... 5,3544M . DOI : 10,3390 / rs5073544 .