摘要: 针对传统遥感方法提取沙漠地区水体时混合像元和边界模糊导致精度不足的问题，本研究提出一种融合
归一化悬浮泥沙指数（Normalized Suspended Material Index，NSMI）与水体多指数协同方法（Multi-Index Collaborative Water Extraction，MICWE）的沙漠水体提取模型（Multi-Index Collaborative Water Extraction with Normalized Suspended Material Index，MICWE-NSMI）。以乌兰布和沙漠为试验区，选取2020 年Landsat 8 OLI 影像，通过Google Earth Engine 平台完成去云、辐射定标、大气校正、最大值合成及指数计算。在MICWE 提取水体边界的基础上，构建30m缓冲区，并在缓冲区内融合反向NSMI 与Otsu 阈值分割精细识别水体。与Sentinel 2 影像对比验证表明，MICWE-NSMI 显著提升了高浑浊水体识别、狭窄支流和流动水体的边界完整性与连通性，总体精度为93 .7%，Kappa 系数为0.82。与传统指数法、ResUNet 深度学习模型及欧洲联合研究中心（Joint Research Centre，JRC）全球地表水数据集相比，该方法在沙漠腹地湖泊、灌区支流及黄河河道等复杂场景下有效减少了水体断裂与误判。研究通过结合悬浮泥沙空间异质性信息，拓展了高浑浊、破碎化、狭窄及动态水体的遥感识别方法，为干旱区水体提取提供了新的技术路径。
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