Övervakning av öppna vattenförekomster är en viktig och grundläggande tillämpning i fjärranalys. Olika metoder för kartläggning av vattenförekomster har utvecklats för att extrahera vattenförekomster från multispektralbilder. Metoden baserad på spektralvattenindex, speciellt Modified Normalized Difference Water Index (MDNWI) som beräknas från de gröna och Shortwave-Infrared (SWIR) banden, är en av de mest populära metoderna. Den nyligen lanserade Sentinel-2 satelliten kan ge fin rumslig upplösning multispektral bilder. Detta nya dataset är potentiellt av stor betydelse för kartläggningen av de regionala vattenförekomsterna på grund av dess fria tillgång och kapacitet för ofta återkommande återbesök. Det noteras att de gröna och SWIR-banden i Sentinel-2 har olika rumsliga upplösningar på 10 m respektive 20 m. Rätt framåt, MNDWI kan produceras från Sentinel-2 vid den rumsliga upplösningen av 20 m, genom att öka 10 meter gröna bandet till 20 m motsvarande. Detta system slösar dock bort den detaljerade information som finns tillgänglig i 10-m-resolutionen. I detta dokument, för att dra full nytta av 10 meters information från Sentinel-2 bilder, en ny 10-m rumslig upplösning MNDWI produceras från Sentinel-2 bilder genom nedskalning 20-m upplösning SWIR bandet till 10 m baserat på pan-sharpening. Fyra populära pan-sharpening algoritmer, inklusive Principe Component Analysis (PCA), Intensity Hue mättnad (IHS), High Pass Filter (HPF) och À Trous Wavelet Transform (ATWT), tillämpades i denna studie. Den föreslagna metodens prestanda bedömdes experimentellt med hjälp av en Sentinel-2-bild belägen vid Venedigs kustland. I experimentet jämfördes sex vattenindex, inklusive 10 m NDWI, 20 m MNDWI och 10 m MNDWI, producerade av fyra pan-sharpening algoritmer. Tre nivåer av resultat, inklusive de slipade bilderna, de producerade MNDWI-bilderna och de slutligen karterade vattenförekomsterna, analyserades kvantitativt. Resultaten visade att MNDWI kan förbättra vattenförekomster och dämpa inbyggda funktioner effektivare än NDWI. Dessutom kan 10 m MNDWI som produceras av alla fyra pansharpening algoritmer representera mer detaljerad rumslig information om vattenförekomster än 20 m MNDWI som produceras av den ursprungliga bilden. Således kan MNDWIs vid 10-m upplösningen extrahera mer exakt vatten kropp kartor än 10-m NDWI och 20-m MNDWI. Dessutom, även om HPF kan producera mer exakta slipade bilder och MNDWI-bilder än de andra tre riktmärke pan-sharpening algoritmer, ATWT algoritm leder till de bästa 10 meter vattenförekomster kartering resultat. Detta är ingen nödvändig positiv koppling mellan noggrannheten hos den slipade MNDWI-bilden och noggrannheten på kartnivån för de resulterande vattenkartarna.
REF, med tanke på övervakningen av öppna vattenförekomster, har testat fyra populära pan-sharpening metoder för att slipa B11 SWIR bandet av S2, för att beräkna en hög upplösning den normaliserade differentialvattenindex (NDWI).
Water Bodies’ Mapping from Sentinel-2 Imagery with Modified Normalized Difference Water Index at 10-m Spatial Resolution Produced by Sharpening the SWIR Band
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': 'Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Geology', 'Computer Science']}