水体指数结合DEM自适应搜索算法的线状水体提取方法

doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0907

测绘通报 ›› 2025, Vol. 0 ›› Issue (9): 39-44,77.doi: 10.13474/j.cnki.11-2246.2025.0907

水体指数结合DEM自适应搜索算法的线状水体提取方法

徐雯婷^1,2,3, 闫冬梅^4,5, 王虎⁶, 吴雅睿⁶, 王美景⁶, 申茜^4,5

1. 青海省生态环境监测中心, 青海西宁 810000;
2. 国家环境保护青藏高原生态环境监测与评估重点实验室, 青海西宁 810000;
3. 青海省生态环境监测与评估重点实验室, 青海西宁 810000;
4. 可持续发展大数据国际研究中心, 北京 100094;
5. 中国科学院空天信息创新研究院数字地球重点实验室, 北京 100094;
6. 西安科技大学测绘科学与技术学院, 陕西西安 710054

收稿日期:2025-01-15 发布日期:2025-09-29
通讯作者: 闫冬梅。E-mail:yandm@radi.ac.cn
作者简介:徐雯婷(1995—),女,博士,主要研究方向为水环境遥感。E-mail:xwt7121@163.com
基金资助:
国家重点研发计划(2021YFB3901101);中国科学院地球大数据科学数据中心运行维护项目(CASWX2022SDC-XK13);香港大学-中国科学院iEarth可持续发展联合实验室项目(313JHZ2022074MI)

Extracting linear water bodies from water index combined with DEM adaptive search algorithm

XU Wenting^1,2,3, YAN Dongmei^4,5, WANG Hu⁶, WU Yarui⁶, WANG Meijing⁶, SHEN Qian^4,5

1. Qinghai Eco-Environmental Monitoring Cente, Xi'ning 810000, China;
2. State Environmental Protection Key Laboratory of Tibetan Plateau Eco-Environmental Monitoring and Assessment, Xi'ning 810000, China;
3. Qinghai Key Laboratory of Eco-Environmental Monitoring and Assessment, Xi'ning 810000, China;
4. International Research Center of Big Data for Sustainable Development Goals, Beijing 100094, China;
5. Key Laboratory of Digital Earth Science, Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China;
6. College of Geomatics, Xi'an University of Science and Technology, Xi'an 710054, China

Received:2025-01-15 Published:2025-09-29

摘要/Abstract

摘要： 针对传统单一水体提取方法中常见的断线问题,本文利用一种结合遥感光谱信息和DEM的自适应搜索算法提取线状水体,并评估该算法在不同空间分辨率数据提取线状水体的适用性。首先以广州市水体为对象,利用30 m Landsat OLI和16 m GF1-WFV影像获取归一化水体指数(NDWI);然后选取30 m分辨率的ASTER GDEM和12.5 m分辨率的ALOS高程数据获取河网数据。通过选择合适的搜索方阵和高差阈值作为提取参数提取河道数据,并针对水体指数提取结果中部分区域的断线问题,空间叠加河道数据,得到最终的河道信息。结果表明,与单一水体指数提取结果相比,水体指数结合DEM自适应搜索算法(NDWI+12.5 m DEM和NDWI+30 m DEM)提取的线状水体连续且准确,总体精度分别达90.5%和95%,特别是12.5 m DEM数据在细节捕捉方面展现出更明显优势,具有更高的精度。

关键词: 归一化水体指数, 数字高程模型, 线状水体提取, 广州市

Abstract: To address the common issue of discontinuities in traditional single water body extraction methods,an adaptive search algorithm combining remote sensing spectral information and DEM is used to extract linear water bodies and assess the algorithm's applicability for extracting linear water bodies from data with different spatial resolutions.The study focuses on the water bodies in Guangzhou,using 30 m Landsat OLI and 16 m GF1 WFV imagery to obtain normalized difference water index information.Then,30 m resolution ASTER GDEM and 12.5 m resolution ALOS elevation data are selected to obtain river network data.By choosing appropriate search windows and elevation thresholds as extraction parameters,river data is extracted.To address the discontinuities in some areas of the water body index extraction results,the river data is used for spatial overlay to obtain the final river information.The results show that compared with the single water body index extraction results,the linear water bodies extracted by the water body index combined with the DEM adaptive search algorithm (NDWI+12.5 m DEM and NDWI+30 m DEM)are continuous and accurate,with overall accuracies of 90.5%and 95%,respectively.Especially the 12.5 m DEM data shows a more obvious advantage in detail capture and has higher precision.

Key words: normalized difference water index, DEM, lineal water extraction, Guangzhou city

中图分类号:

P237

徐雯婷, 闫冬梅, 王虎, 吴雅睿, 王美景, 申茜. 水体指数结合DEM自适应搜索算法的线状水体提取方法[J]. 测绘通报, 2025, 0(9): 39-44,77.

XU Wenting, YAN Dongmei, WANG Hu, WU Yarui, WANG Meijing, SHEN Qian. Extracting linear water bodies from water index combined with DEM adaptive search algorithm[J]. Bulletin of Surveying and Mapping, 2025, 0(9): 39-44,77.

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