本站原创源于：论文标准格式www.udooo.com
水体无论作为一个独立的环境因子，还是作为一种资源，都被人们格外的重视。水资源调查是一件十分有意义的工作，地表水和地下水的研究一直都是水资源研究的重点，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。水体信息的提取对于研究一个区域的生态环境也具有非常重要的意义。所以在遥感影像上实现对水体信息的准确提取是一项十分重要的工作。在宏观角度上，水体专题信息分为湖泊和河流两类。在卫星遥感影像上，湖泊大致表现为一块等值区域，河流为一线结构。在黑白遥感影像上，水体的纹理较均匀但色调较复杂，主要与水体的深浅、含沙量、受污染程度及河流的流速等因素有关，一般情况下，水体越深，色调越深，水体越浅，色调越浅；水体的含沙量越大，色调越浅；静止的水体色调相对较深，湍流的河水色调相对较浅。在彩红外遥感影像上，水体主要通过影像色调及纹理来判断。
水体光谱及TM波段水体信息分析
水的光谱特征主要是由水本身的物质组成决定的，同时又受到水状态的影响。在可见光范围内，水体的反射率总体上比较低，不超过10%，一般为4～5%，并随着波长的增大而逐渐降低，到0.6微米处约2～3%，过了0.75微米，水体几乎成为全吸收体。在近红外的遥感影像上，清澈的水体成黑色。为区分地面上有无水体覆盖，应选择近红外波段的影像。
在卫星遥感影像上，湖泊，水库，池塘多呈面状区域，河流呈线状结构，在TM影像上，对于水体来说，水体几乎吸收了全部的近红外和短波中红外全部的入射能量，所以水体在近红外和中红外波段的反射能量很少，而土壤和植被在这两个波段内吸收的能量较少，具有较高的反射率，因此在TM影像上，这两个波段组合，水体呈暗色调，植被和土壤具有相对较亮的色调[3]。
综合知识的水体信息提取
目前遥感影像水体信息的提取方法主要有四种：多波段谱间关系法，水体指数法，植被指数法和决策树方法[4]。本文所选用的研究数据是2007年Landsat-5四川省北川、汶川等地区的遥感数据。在对数据完成预处理的基础上（图1）通过对上述几种方法的分析，并且针对研究区部分遥感数据存在云的问题进行了研究。综合这几种方法对研究区数据水体信息进行提取。
单波段阈值法去除云信息。根据前面对水体波段信息的分析，结合第五波段的影像和TM432标准价彩色组合影像可以看到云在该波段上和其他地物明显不同，颜色较其他地物明亮。用单波段阈值法先把云去掉。
波段谱间关系法。构建波段运算模型：B2+B3>B4+B5对水体进行提取结果（由于分辨率低，研究区范围比较大，而研究区水体区域相对较小，所以用局部的放大显示水体信息的结果）从结果中可以看到，黑颜色的区域为水体，但是通过与标准检测真彩对比发现图四中有一部分云被误判为水体。
当NDVI的值小于0时一般被认为是水体，从图中可以看出当NDVI小于0时，所提取到的信息包括水体、云、冰和雪，所以不能单独提取出水体的信息[5]。利用水体指数法所得到的水体信息仍然是少量的云信息被当成了水体，用归一化差异水体指数法所得到的水体信息中，云的含量明显的比用波段比值法所得到的少[6]。同时冰雪也作为水体被提取出来。
最后利用决策分类树。依据上面几种方法得到的水体信息，建立如下决策树：
其中b5表示TM的第五波段，b3表示（B2+B3）>B4+B5，通过分类最后得到水体的信息如下：
可以看出，上面图中蓝色为水体，通过以上的对比可得出，利用综合知识水体信息提取法可以很好的单独提取出水体的信息。
综上可以看出，在对水体信息进行提取时每一种方法都能把水体信息给提取出来，但是由于每一种方法又都存在着不足，所以在提取水体信息的同时，光谱特征与水体相似的地物也被当作水体被提取出来。通过综合知识水体信息提取的方法，从图中可以明显的看出，与其他几种方法相比，它更能真实的还原出地表上水的信息。
Merril K.Ridd， Jiajun Liu. A comparison of four algorithms for change detection in an urban environment [J].Remote sensing of Environment， 1998.65
Robb D Macleod. A quantitative comparison of change-detection algorithm for monitoring Eelgrass from remote sensed data [J]. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing， 1998.64
[3]徐金鸿，陈淑娟.基于TM影像的水体信息提取[J].水土保持研究，2008，12（6）：160-163.
[4]徐涵秋.利用改进的归一化差异水体指数（MNDWI）提取水体信息的研究[J].遥感学报，2005.09
[5]黄春龙，基于纹理的水系信息提取及其特征分析[D].吉林大学硕士论文.2009
[6]叶成名，韩 岭.基于RS和GIS的地震灾区生态环境监测技术与应用研究技术报告[D].2010