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由于受到传感器的构成提点、成像时气候特征及天气情况、地物特点等因素的影响，不能以偏概全地将一种提取方法用于所有的区域，所以要结合区域特征，通过实验确定提取某区域水体的最优方法。本文利用易康软件并采用单波段阈值法、水体指数法（包括NDWI和MNDWI）、谱间关系法以及最邻近分类法这四种方法来提取实验区域中的水体（其中前三种方法为规则分类，最邻近分类法是基于样本的分类），并且分析四中方法中适用于该实验区域的最优项。
2.研究区概况
2.1 数据来源及数据处理
本次实验采用的数据源自地理数据云，图像为江苏省常州市的Landsat 4-5 TM图像，影像包含个7波段，成像当天云量为0。先利用ENVI软件对影像的七个波段进行合并，并将合并后的影像进行裁剪，形成1200*1200的图像，如图1所示。江苏省常州市位于长江下游南岸，市境内地形复杂，山区平圩兼有，并且河湖水网密布且水体类型较多，是典型的江南水乡，因此被选为实验区域。
2.2 影像分析
通过对影像（图1）的初步目视判读，可以将影像大致分为四类地物：水体（深黑色部分）、水田（浅蓝色部分）、城镇（亮蓝色部分）和植被（黄色部分）。这段影像郊区影像，并且有山体存在，因此可以看到植被和水田所占面积比较大，城镇较少且分布较为集中，水体分布形状为块状。
2.3 水体的光谱特征
水体的光谱特征受到其自身的物质组成影响，在可见光范围内，水体的反射率比较低，并随着波长的增大而减小。自然状态下的水体，在近红外波段水体反射率较低，吸收率比较大，纯净的水体几乎全部吸收，所以，在近红外的遥感影像中，纯净的水体呈现的是黑色。然而，植被和城镇的反射率和吸收率在这两个波段与水体相反，因此容易与水体区分开来。由于不同水体的水面性质、水体中悬浮物的性质和含量、水深和水底特性等不同，从而形成传感器上接收到的反射光谱特征存在差异，为遥感探测水体提供了基础[3]。
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