基于MODIS数据的水体提取研究马丹福建农林大学资源与环境学院，福建福州（350002）摘要：通过分析遥感图像各类地物的光谱特征和水体在中等分辨率的EOS/MODIS上的波谱特征，确定水体最为明显的波段组合，研究如何从不同时期(枯水期、丰水期)的中等分辨率MODIS遥感影像提取水体的方法。
实验表明：遥感图像经空间变换后再利用相同的方法提取的水体更容易区分水体和阴影，产生的噪声也少，提取的水体范围更准确、计算的水域面积精度更高，重点以武汉市的梁子湖为例对水体提取范围和精度进行了比较和分析。
关键词：MODIS影像；水体；阈值；色彩变换1 引言MODIS是被动式成像分光辐射计，是Terra和Aqua卫星上都装载有的重要的传感器，MODIS数据廉价实用，数据涉及的波段范围广，这些数据对地球科学的综合研究和对陆地、大气、海洋进行分门别类的研究有较高的使用价值[1]。
MODIS数据有36个通道，覆盖了从可见光、近红外到热红外的光谱区间。
利用水体在可见光波段、近红外波段的特殊光谱性可以提取有关水体信息。
水资源是一种非常重要的资源，它也是一个独立的环境因子，被人们格外的重视。
水体的面积监测是调查水资源的一个重要的方面，也是洪水灾害检测的重要内容。
因此利用遥感影像的波谱特征和水体在影像上的特性，研究自动化的提取水体的方法，获取它的范围甚至其它的特征，是十分有意义的工作。
2 水体的光谱特征从宏观的角度看，陆地上水体主要表现为湖泊、河流、沟渠、水库、池塘和沼泽地等，可分为面状水体和带状、线状水体。
在卫星遥感影像上，湖泊、水库、池塘大致表现为一块面状的等值区域，河流、沟渠表现为线形结构。
在MODIS图像上，对于水体来说，水体几乎全部吸收了近红外和中红外波段内的全部入射能量，所以水体在近红外和中红外波段的反射能量很少，而植物、土壤在这两个波段内的吸收能量较少，而且又较高的反射特性，这就使得水体在这两个波段上与植被、土壤有明显的区别。
基于MODIS遥感数据的水体提取算法研究余志飞【期刊名称】《测绘与空间地理信息》【年(卷),期】2015(000)003【摘要】针对MODIS遥感数据采用多波段普间关系算法提取水体容易与阴影混淆，产生提取不精确的问题。
作者将对多波段普间关系水体提取算法进行研究，并以鄱阳湖为实验对象，使用改进后的多波段普间关系算法对水体进行提取。
实现提升水体提取精度的目标。
%For using multichannel MODIS remote sensing data, the relationships between algorithms to extract water body easily con-fused with shadow, extraction and imprecise problems.Relationship between the authors to multiband water extraction algorithm was improved, and the Poyang Lake as experimental object, USES the improved multiband algorithm based on the relationship between wa-ter extraction experiments.Achieve the goal of improve water extraction accuracy.【总页数】3页(P80-82)【作者】余志飞【作者单位】江西理工大学建筑与测绘工程学院，江西赣州341000【正文语种】中文【中图分类】P23【相关文献】1.基于MODIS数据的水体提取算法研究与实现 [J], 张倩;李国庆;于文洋2.基于MODIS遥感数据的水体提取与制图研究 [J], 周庆礼;乔立湖3.基于MODIS遥感数据的水体提取方法及模型研究 [J], 吴赛;张秋文4.基于MODIS遥感数据的水体提取模型及算法改进 [J], 余志飞5.基于多源遥感数据的水体提取方法研究 [J], 白翠;向洋;邱春霞;赵贝贝;张巧玲因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于MODIS影像的海水色度角提取方法及水色状况遥感分类方法包括以下步骤：
下载MODIS卫星传感器可见光波段的遥感反射率数据。
这些数据可以从相关的卫星数据提供商或公开的数据库中获取。
根据遥感反射率数据计算X，Y，Z三原色刺激值。
这一步通常需要使用到色度学的相关知识和公式。
根据X，Y，Z三原色刺激值计算色度坐标x和y。
这些坐标反映了颜色的相对位置，可以帮助我们理解和分类不同的水色。
根据色度坐标x和y计算色度角αmod。
这个角度是对颜色的一种量化表示，可以用于比较和分类不同的水色。
对色度角αmod进行偏差校正，得到准确的色度角α。
这一步是为了消除由于传感器、光照等因素引起的误差，提高色度角的准确性。
根据校正后的色度角α，对海洋水色状况进行阈值划分。
这个过程需要根据实际情况和经验来设定阈值，不同的阈值可能对应着不同的水色状况。
根据阈值划分结果对海洋水色状况进行分类。
例如，可以将水色分为深蓝、绿蓝、黄绿、黄褐等不同的类别。
根据海洋水色状况分类结果，绘制遥感分类专题图。
这个图可以直观地展示出海洋水色的空间分布和变化情况，有助于理解和分析海洋环境。
基于MODIS影像的蓝藻提取与研究摘要湖泊、河流等水资源遭到污染的事实正在一步步加重，对于水资源的保护已经日益成为不容忽视的社会问题。
而蓝藻疯长是导致湖泊水华现象从而造成水资源污染的一个主要性因素。
本次研究将利用具有高分辨率特点的MODIS影像数据进行太湖水域蓝藻的提取与分析，正确统计太湖水域各区的蓝藻爆发频次的变化，分析太湖蓝藻水华现象的爆发强度，爆发的主要地点和爆发的迁移过程，以及蓝藻水华在空间与时间上的分布规律，为蓝藻爆发提供正确的预警服务，以帮助有关部门进行蓝藻治理。
关键词：蓝藻水华，太湖，遥感，MODIS，时空分布EXTRACTION AND CYANOBACTERIA BASED ONMODIS IMAGESABSTRACTWater lakes, rivers and other contaminated fact is a step increase, for the protection of water resources has increasingly become a social problem can not be ignored. The blue-green algae blooms soaring phenomenon leading to the lake water pollution causing a major factor. This study will use high resolution MODIS image data extraction and analysis of the characteristics of blue-green algae in Taihu Lake, the correct statistical outbreak of blue-green algae in Taihu Lake districts frequency changes, analyze the strength of the outbreak in Taihu cyanobacteria blooms, the main venue and the outbreak the outbreak of the migration process, as well as the distribution of cyanobacteria blooms in space and time, to provide the correct algae bloom warning services to help the relevant authorities for cyanobacteria governance. KEYWORDS：Cyanobacteria blooms，Taihu , Remote sensing ,MODIS , Spatial and temporal distribution目录基于MODIES影像的蓝藻的提取与研究................... 错误!未定义书签。
