Landsat8OLI影像阴影区高原山地冰川识别技术

"Landsat8OLI影像的高原山地阴影区冰川识别方法_季漩.pdf" 本文主要探讨了在使用Landsat8 OLI遥感影像识别高原山地阴影区冰川的技术方法。Landsat8 OLI (Operational Land Imager) 是美国陆地卫星8号搭载的一种高分辨率成像传感器，广泛用于地球观测和环境科学研究。在高海拔和复杂地形的冰川研究中，由于山体阴影的存在，冰川的识别变得尤为困难，因为阴影会降低地表特征的可见度，影响遥感数据的解析。 作者季漩等人通过实证研究，分析了青藏高原大型山地冰川群的Landsat8 OLI影像数据，发现在阴影区内，短波波段（如蓝光波段）由于较高的散射强度，对于识别冰川具有显著优势。相反，长波波段在阴影区的冰川和非冰川区域反射率均较低，难以区分两者。基于这些发现，他们提出了一种针对山体阴影区冰川信息提取的增强指数算法，该算法能够有效强化冰川在阴影区的特征，提高识别的准确性。 在与传统冰川识别方法的比较中，增强指数方法表现出更优的性能，它提供的直方图分割阈值更加清晰。在空间分布和面积误差比例方面，采用优势波段的增强指数法也表现最佳。这表明，对于大规模的冰川提取任务，尤其是在高原山地这类阴影问题突出的区域，该算法可以显著提升工作效率，确保冰川识别的准确性和效率。 关键词涉及到冰川研究、Landsat8 OLI遥感技术、高原山地以及阴影区处理。该研究对于理解气候变化对冰川的影响，以及冰川对区域气候、生态和水资源变化的重要性提供了技术支持，同时对于改进遥感数据分析方法，特别是处理阴影干扰，具有重要的理论和实践意义。