《表1 水体指数模型：遥感影像水体信息提取研究进展》

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《遥感影像水体信息提取研究进展》

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水体指数法。利用水体光谱反射特征强的波段与反射特征弱的波段构建比值运算，进一步扩大二者的差异，从而突出水体信息，抑制植被、土壤等非水体信息。近年来，众多学者在前人研究基础上提出许多改进型的、具有针对性的水体指数模型。文献[55]基于MODIS数据，提出改进型组合水体指数（modified-combined index for water body identification，MCIWI），显著提高了水体同背景地物的区分度。针对GF-1数据，文献[56]提出改进的阴影水体指数法（modified shade water index，MSWI）进行水体信息提取，总体精度达到了93.56%。文献[48]通过高斯变换，建立高斯归一化水体指数（GUSS NDWI，GNDWI），提高河流水体的区分度和连续性。文献[57]提出不依赖于中红外波段的伪归一化差异水体指数（false NDWI，FNDWI）进行城镇周边细小河流的提取。文献[58]针对之前水体提取存在精度较低，阈值不稳定的问题，引入一种新的自动水体提取指数（automated water extraction index，AWEI）。文献[59-60]使用多种水体提取指数进行对比分析，探究模型的最优选择。以上仅列举了近年来常用的几种水体指数，具体如表1所示。