﻿ 基于Landsat 8 OLI影像的冰川识别方法对比研究

# 基于Landsat 8 OLI影像的冰川识别方法对比研究Comparison of the Glacial Identification Methods Based on Landsat 8 OLI Image

Abstract: Glacier is an indicator of climate change, and its changes have important effects on regional climate, water resources, and so on. Glacier information extraction is the basis of glacial changes research. In this work, the large mountain glaciers on the Qinghai Tibet Plateau are used as study objects, four most commonly used methods of glacier identification are compared based on a Landsat 8 OLI image. The results show: the supervised classification using the maximum likelihood method performs the best, and the second and third are the band ratio method and the unsupervised classification method; the NDSI method gets a poor result. The NDSI method cannot effectively distinguish the glaciers from the shadow; both the band ratio and NDSI method cannot distinguish water in river or pool from glaciers.

1. 引言

2. 实验区域与数据

Figure 1. The location of study area and the glaciers presented by Landsat 8 OLI Data (652-band Fake Color Synthesis)

3. 方法

3.1. 冰川提取方法

3.1.1. 波段比值法(Ratio)

$\text{Ratio}=\frac{{\text{Band}}_{\text{X}}}{{\text{Band}}_{\text{y}}}$ (1)

3.1.2. 雪被指数法(NDSI)

$\text{NDSI}=\frac{{\text{Band}}_{\text{X}}-{\text{Band}}_{\text{Y}}}{{\text{Band}}_{\text{X}}+{\text{Band}}_{\text{Y}}}$ (2)

3.1.3. 监督与非监督分类方法

3.2. 效果评价方法

$P=\frac{{A}_{C}-{A}_{M}}{{A}_{M}}\cdot 100%$ (3)

$Q=\frac{{A}_{G}}{{A}_{NG}}\cdot 100%$ (4)

P、Q取值范围为(0~1)，二者取值越接近于0，说明效果越好。

4. 结果

Figure 2. Contrast of the boundary of glacier extracted by different methods

Table 1. Evaluation of the glacier area extracted by different classification methods

5. 讨论

6. 结论

1) 与目视解译得到冰川范围相比，效果最好的是采用最大似然法的监督分类，其次是波段比值法、非监督分类，雪盖指数法效果较差。其中非监督分类效果较好，可能与所选数据质量较好有关。

2) 针对特定对象，各方法提取的结果都存在不同程度误分、漏分情况。如雪盖指数法不能有效区分阴影和冰川；波段比值法和雪盖指数法对水体和冰川的区分效果不好。

NOTES



*通讯作者。

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