Triangle Water Index (TWI): An Advanced Approach for More Accurate Detection and Delineation of Water Surfaces in Sentinel-2 Data
Notice bibliographique
Résumé
One of the most basic classification tasks in remote sensing is to distinguish between water bodies and other surface types. Although there are numerous techniques for extracting surface water from satellite imagery, there is still a need for research to more accurately identify water bodies with a view to efficient water maintenance in the future. Delineation accuracy is limited by varying amounts of suspended matter and different background land covers, especially those with low albedo. Therefore, the objective of this study was to develop an advanced index that improves the accuracy of extracting water bodies characterized by varying amounts of water constituents, especially in mountainous regions with highly rugged terrain, urban areas with cast shadows, and snow- and ice-covered areas. In this context, we propose a triangle water index (TWI) based on Sentinel-2 data. The principle of the TWI is that it first analyzes the reflectance values of water bodies in different wavelength bands to determine specific types. Then, triangles are constructed in a cartesian coordinate system according to the reflectance values of different water bodies in the respective wavelength bands. Finally, the TWI is achieved by using the triangle similarity theorem. We tested the accuracy and robustness of the TWI method using Sentinel-2 data of several water bodies in Mongolia, Canada, Sweden, the United States, and China and determined kappa coefficients and the overall precision. The performance of the classifier was compared with methods such as the normalized difference water index (NDWI), the modified normalized difference water index (MNDWI), the enhanced water index (EWI), the automated water extraction index (AWEI), and the land surface water index (LSWI). The classification accuracy of the TWI for all test sites is significantly higher than that of these indices that are commonly used classification methods. The overall precision of the TWI ranges between 95% and 97%. Moreover, the TWI is also effective in extracting flooded areas. Hence, the TWI can automatically extract different water bodies from Sentinel-2 data with high accuracy, which provides also a favorable analysis method for the study of droughts and flood disasters and for the general maintenance of water bodies in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».