Normalizovaný rozdílový vodní index - Normalized difference water index

Vodní index normalizovaného rozdílu (NDWI) může odkazovat na jednu z nejméně dvou dálkový průzkum Země -odvozené indexy týkající se kapalné vody:

Jeden se používá ke sledování změn obsahu vody v listech pomocí blízko infračerveného (NIR) a krátkovlnné infračervené záření (SWIR) vlnové délky, navržený Gao v roce 1996:^[1]

{ displaystyle { mbox {NDWI}} = { frac {(Xnir-Xswir)} {(Xnir + Xswir)}}}

Další se používá ke sledování změn souvisejících s obsahem vody ve vodních útvarech pomocí zelené a vlnové délky NIR, definované McFeetersem (1996):

{ displaystyle { mbox {NDWI}} = { frac {(Xgreen-Xnir)} {(Xgreen + Xnir)}}}

Přehled

V dálkovém průzkumu Země poměrný obrázek nebo spektrální přídělový systém jsou techniky vylepšení, ve kterých je rastrový pixel z jednoho spektrálního pásma rozdělen odpovídající hodnotou v jiném pásmu.^[2] Oba výše uvedené indexy sdílejí stejnou funkční formu; volba použitých pásem je to, co je činí vhodnými pro konkrétní účel.

Pokud chcete sledovat vegetaci v oblastech zasažených suchem, je vhodné použít index NDWI navržený Gao s využitím NIR a SWIR. Odrazivost SWIR v tomto indexu odráží změny jak v obsahu vegetační vody, tak v houbičce mezofyl struktura vegetačních přístřešků. Odrazivost NIR je ovlivněna vnitřní strukturou listů a obsahem sušiny listů, ale nikoli obsahem vody. Kombinace NIR se SWIR odstraňuje variace vyvolané vnitřní strukturou listů a obsahem sušiny listů a zlepšuje přesnost při získávání obsahu vegetační vody.^[3]

Koncept NDWI formulovaný Gao kombinující odrazivost NIR a SWIR je běžnější a má širší rozsah použití. Může být použit pro zkoumání obsahu vody na úrovni jednoho listu^[4] ^[5] stejně jako úroveň vrchlíku / satelitu ^[6] ^[7] ^[8] ^[9] ^[10].

Rozsah použití NDWI (Gao, 1996) se šíří od zemědělského monitorování zavlažování plodin^[11] a řízení pastvin ^[12] k monitorování lesa za účelem posouzení rizika požáru a vlhkosti živého paliva ^[13] ^[14] ^[15] zvláště důležité v souvislosti se změnou klimatu.

K charakterizaci absorpce vody v generalizované formě NDWI lze použít různá pásma SWIR, jak je uvedeno v rovnici. 1. Dva hlavní rysy absorpce vody ve spektrální oblasti SWIR jsou soustředěny blízko 1450 nm a 1950 nm zatímco dva menší absorpční prvky jsou soustředěny blízko 970 a 1200 nm v živém vegetačním spektru. ^[16] ^[17] Sentinel-2 MSI má v oblasti SWIR dvě spektrální pásma: pásmo 11 (střední vlnová délka 1610 nm) a pásmo 12 (střední vlnová délka 2200 nm). Spektrální pásmo v oblasti NIR s podobným rozlišením země 20 m je pásmo 8A (střední vlnová délka 865 nm).

Sentinel-2 NDWI pro zemědělské monitorování sucha a zavlažování lze konstruovat pomocí obou kombinací:

pásmo 8A (864nm) a pásmo 11 (1610nm)
pásmo 8A (864nm) a pásmo 12 (2200nm)

Obě formulace jsou vhodné.

Sentinel-2 NDWI pro detekci vodního tělesa lze konstruovat pomocí:

„Zelené“ pásmo 3 (559 nm) a „NIR“ pásmo 8A (864 nm)

McFeeters index: Pokud hledáte vodní útvary nebo změnu vodní hladiny (např. Záplavy), pak je vhodné použít zelené a NIR spektrální pásma^[18] nebo zelené a SWIR spektrální pásma. Pro lepší detekci otevřené vody byla navržena modifikace indexu normalizované diferenční vody (MNDWI) nahrazením spektrálního pásma NIR SWIR. ^[19]

Výklad

Vizuální nebo digitální interpretace vytvořeného výstupního obrazu / rastru je podobná jako NDVI:

-1 až 0 - Světlý povrch bez vegetace nebo obsahu vody
+1 - představuje obsah vody

U druhé varianty NDWI lze další prahovou hodnotu najít také v ^[20] který zabrání vytváření falešných poplachů v městských oblastech:

<0,3 - bez vody
> = 0,3 - Voda.

externí odkazy

https://edo.jrc.ec.europa.eu/documents/factsheets/factsheet_ndwi.pdf (NDWI pro monitorování plodin: index Gao, 1996)
https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/MODIS_MYD09GA_006_NDWI (Výpočet MODIS NDWI)
https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/LANDSAT_LC08_C01_T1_32DAY_NDWI (Výpočet NDWI Landsat)
http://deltas.usgs.gov/fm/data/data_ndwi.aspx (pokud jde o index McFeeters pro vodní útvary)
http://space4water.org/taxonomy/term/1246 (Úprava indexu McFeeters pro lepší detekci vodních útvarů)

Reference

^ Gao. „NDWI - normalizovaný rozdílový vodní index pro dálkový průzkum vegetační kapalné vody z vesmíru.“ 1996. http://ceeserver.cee.cornell.edu/wdp2/cee6150/Readings/Gao_1996_RSE_58_257-266_NDWI.pdf
^ Lillisand a Kifer
^ Ceccato a kol. 2001
^ Ceccato a kol. 2001 Dálkový průzkum prostředí 77 (2001) 22–33
^ Fourty & Baret 1997 O spektrálních odhadech biochemie čerstvých listů. International Journal of Remote Sensing, 19, 1283–1297
^ Susan L. Ustin, Dar A. Roberts, Jorge Pinzón, Stephane Jacquemoud, Margaret Gardner, George Scheer, Claudia M. Castañeda, Alicia Palacios-Orueta, 1998 Odhad obsahu vody ve stříšce chaparralských keřů pomocí optických metod, dálkový průzkum prostředí, svazek 65 , Vydání 3, Stránky 280-291, ISSN 0034-4257,https://doi.org/10.1016/S0034-4257(98)00038-8
^ Serrano, L., Ustin, S.L., Roberts, D.A., Gamon J.A. & Peñuelas, J. 2000. Odvození obsahu vody v chaparrální vegetaci z údajů AVIRIS. Dálkový průzkum prostředí, 74 (3): 570-581.
^ P. E. Dennison, D. A. Roberts, S. H. Peterson & J. Rechel (2005) Use of Normalized Difference Water Index for monitoring live fuel fuel, International Journal of Remote Sensing, 26: 5, 1035-1042, DOI: 10.1080 / 0143116042000273998
^ Serrano, J .; Shahidian, S .; da Silva J. M. (2019) Evaluation of Normalized Difference Water Index asa Tool for Monitoring Pasture Seasonal and Inter-Annual Variability in a Mediterranean Agro-Silvo-Pastoral System. Voda 2019, 11, 62; doi: 10,3390 / w11010062
^ Marusig, D .; Petruzzellis, F .; Tomasella, M .; Napolitano, R .; Altobelli, A .; Nardini, A. Korelace stavu měřeného a dálkově snímaného stavu vody v rostlinách jako nástroj pro sledování rizika úbytku lesů způsobeného suchem. Lesy 2020, 11, 77
^ E. Farg, S.Arafat, M.S. Abd El-Wahed, A. El-Gindy, 2017 Vyhodnocení distribuce vody pod otočnými zavlažovacími systémy pomocí snímků dálkového průzkumu Země ve východní deltě Nilu. https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2016.12.001.
^ Serrano, J .; Shahidian, S .; da Silva J. M. (2019) doi: 10,3390 / w11010062
^ P. E. Dennison, D. A. Roberts, S. H. Peterson a J. Rechel (2005) DOI: 10.1080 / 0143116042000273998
^ Abdollahi, M .; Islam, T .; Gupta, A .; Hassan, Q.K. Pokročilý systém předpovídání nebezpečí lesních požárů: Integrace dat dálkového průzkumu Země a historických zdrojů dat zapalování. Remote Sens.2018, 10, 923.
^ Marusig, D .; Petruzzellis, F .; Tomasella, M .; Napolitano, R .; Altobelli, A .; Nardini, A. Korelace stavu měřeného a dálkově snímaného stavu vody v rostlinách jako nástroj ke sledování rizika úbytku lesů způsobeného suchem. Lesy 2020, 11, 77
^ Curran, P.J. (1989) Remote Sensing of Foliar Chemistry. DÁLKOVÉ SNÍMAČE. ŽIVOTNÍ PROSTŘEDÍ. 30: 271-278
^ Jacquemoud & Ustin, 2003: Aplikace radiačních přenosových modelů na odhad obsahu vlhkosti a mapování spálené půdy http://www.ipgp.jussieu.fr/~jacquemoud/publications/jacquemoud2003.pdf
^ S. K. McFEETERS (1996) The Use of the Normalized Difference Water Index (NDWI) in the delineation of open water features, International Journal of Remote Sensing, 17: 7, 1425-1432, DOI: 10.1080 / 01431169608948714
^ Xu, 2006: Xu, Hanqiu „Úprava indexu vodní hladiny normalizovaného rozdílu (NDWI) za účelem vylepšení funkcí otevřené vody v obrazech s dálkovým snímáním.“ International Journal of Remote Sensing 27, No. 14 (2006): 3025-3033. https://doi.org/10.1080/01431160600589179
^ https://www.mdpi.com/2072-4292/5/7/3544/htm

[1] Gao. „NDWI - normalizovaný rozdílový vodní index pro dálkový průzkum vegetační kapalné vody z vesmíru.“ 1996. http://ceeserver.cee.cornell.edu/wdp2/cee6150/Readings/Gao_1996_RSE_58_257-266_NDWI.pdf

[2] Lillisand a Kifer

[3] Ceccato a kol. 2001

[4] Ceccato a kol. 2001 Dálkový průzkum prostředí 77 (2001) 22–33

[5] Fourty & Baret 1997 O spektrálních odhadech biochemie čerstvých listů. International Journal of Remote Sensing, 19, 1283–1297

[6] Susan L. Ustin, Dar A. Roberts, Jorge Pinzón, Stephane Jacquemoud, Margaret Gardner, George Scheer, Claudia M. Castañeda, Alicia Palacios-Orueta, 1998 Odhad obsahu vody ve stříšce chaparralských keřů pomocí optických metod, dálkový průzkum prostředí, svazek 65 , Vydání 3, Stránky 280-291, ISSN 0034-4257,https://doi.org/10.1016/S0034-4257(98)00038-8

[7] Serrano, L., Ustin, S.L., Roberts, D.A., Gamon J.A. & Peñuelas, J. 2000. Odvození obsahu vody v chaparrální vegetaci z údajů AVIRIS. Dálkový průzkum prostředí, 74 (3): 570-581.

[8] P. E. Dennison, D. A. Roberts, S. H. Peterson & J. Rechel (2005) Use of Normalized Difference Water Index for monitoring live fuel fuel, International Journal of Remote Sensing, 26: 5, 1035-1042, DOI: 10.1080 / 0143116042000273998

[9] Serrano, J .; Shahidian, S .; da Silva J. M. (2019) Evaluation of Normalized Difference Water Index asa Tool for Monitoring Pasture Seasonal and Inter-Annual Variability in a Mediterranean Agro-Silvo-Pastoral System. Voda 2019, 11, 62; doi: 10,3390 / w11010062

[10] Marusig, D .; Petruzzellis, F .; Tomasella, M .; Napolitano, R .; Altobelli, A .; Nardini, A. Korelace stavu měřeného a dálkově snímaného stavu vody v rostlinách jako nástroj pro sledování rizika úbytku lesů způsobeného suchem. Lesy 2020, 11, 77

[11] E. Farg, S.Arafat, M.S. Abd El-Wahed, A. El-Gindy, 2017 Vyhodnocení distribuce vody pod otočnými zavlažovacími systémy pomocí snímků dálkového průzkumu Země ve východní deltě Nilu. https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2016.12.001.

[12] Serrano, J .; Shahidian, S .; da Silva J. M. (2019) doi: 10,3390 / w11010062

[13] P. E. Dennison, D. A. Roberts, S. H. Peterson a J. Rechel (2005) DOI: 10.1080 / 0143116042000273998

[14] Abdollahi, M .; Islam, T .; Gupta, A .; Hassan, Q.K. Pokročilý systém předpovídání nebezpečí lesních požárů: Integrace dat dálkového průzkumu Země a historických zdrojů dat zapalování. Remote Sens.2018, 10, 923.

[15] Marusig, D .; Petruzzellis, F .; Tomasella, M .; Napolitano, R .; Altobelli, A .; Nardini, A. Korelace stavu měřeného a dálkově snímaného stavu vody v rostlinách jako nástroj ke sledování rizika úbytku lesů způsobeného suchem. Lesy 2020, 11, 77

[16] Curran, P.J. (1989) Remote Sensing of Foliar Chemistry. DÁLKOVÉ SNÍMAČE. ŽIVOTNÍ PROSTŘEDÍ. 30: 271-278

[17] Jacquemoud & Ustin, 2003: Aplikace radiačních přenosových modelů na odhad obsahu vlhkosti a mapování spálené půdy http://www.ipgp.jussieu.fr/~jacquemoud/publications/jacquemoud2003.pdf

[18] S. K. McFEETERS (1996) The Use of the Normalized Difference Water Index (NDWI) in the delineation of open water features, International Journal of Remote Sensing, 17: 7, 1425-1432, DOI: 10.1080 / 01431169608948714

[19] Xu, 2006: Xu, Hanqiu „Úprava indexu vodní hladiny normalizovaného rozdílu (NDWI) za účelem vylepšení funkcí otevřené vody v obrazech s dálkovým snímáním.“ International Journal of Remote Sensing 27, No. 14 (2006): 3025-3033. https://doi.org/10.1080/01431160600589179

[20] ttps://www.mdpi.com/2072-4292/5/7/3544/htm

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]

[13]

[14]

[15]

[16]

[17]

[18]

[19]

[20]