为实现在复杂水环境下水体的精确提取,以斯里兰卡中东部为研究区,推导了用于Sentinel-2影像的LBV变换方程,在分析了水体与植被、阴影、水田泥地等典型地物经LBV和K-T变换后特征的基础上,提出了基于LBV和K-T变换的水体提取模型,并从目视判读和定量分析2个角度与归一化水体指数、改进的归一化差异水体指数模型的提取结果进行对比.结果表明:归一化水体指数和改进的归一化差异水体指数模型的总体精度相对较低,低于90％,存在较为明显的误提现象,归一化水体指数模型将一部分云阴影、山体阴影和水田泥地误分为水体,改进的归一化差异水体指数模型将一部分云和水田泥地误分为水体,同时2个模型还存在一定的漏提现象;基于LBV和K-T变换的水体提取模型总体精度最高,达到98.13％,有效消除了云、云阴影、山体阴影和水田泥地的影响,实现了复杂水环境下水体的精确提取,模型可广泛应用与多云、多山、复杂水环境等区域,对水资源调查、监测与保护有重要的现实意义.
LBV变换 K-T变换 Sentinel-2 水体提取 斯里兰卡