农业机械学报

作者：赵文举，谢振东，徐文，俞海英，战国隆，王之君

单位：兰州理工大学,兰州理工大学,甘肃省水文水资源中心,兰州理工大学,农业农村部智慧农业节水灌溉装备重点实验室;大禹节水（天津）有限公司,兰州理工大学,

关键词：水体识别;Landsat卫星;水体指数;时空演变;黑河流域

基金：国家自然科学基金面上项目（52379042）、甘肃省重点研发计划项目（23YFFA0019、24YFFA033）和甘肃省青年基金项目（25JRRG013）

针对黑河流域大尺度环境下水体提取难度大、演变规律尚不明晰等问题，基于谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）处理黑河流域1986—2024年Landsat影像，采集7.8×104个水体/非水体样本并构建逐年样本数据集，通过将多波段水体指数（Multi band water index，MBWI）、增强型水体指数（Enhanced water index，EWI）、改进归一化差异水体指数（Modified normalized difference water index，MNDWI）与光谱波段进行单独与统一组合，构建并筛选出最佳融合水体指数的随机森林（Random forest，RF）水体提取方法，提取了研究区39个时相的逐年地表水体影像，采用曼-肯德尔（Mann-Kendall，M-K）法揭示了黑河流域逐年地表水体面积变化特征，基于主成分与敏感性分析探究了影响地表水体演变的主要驱动因素。结果表明：融合3种水体指数（MBWI、EWI、MNDWI）的随机森林水体提取方法对黑河流域Landsat影像的水体提取效果最佳，平均总体精度（Overall accuracy，OA）为96.16%，平均Kappa系数为0.9128；经M-K法检验，黑河流域1986—2024年地表水体面积呈波动减少态势；年降水量、人口、年蒸散量为黑河流域地表水体演变的最主要驱动因素。研究结果可为全流域地表水体的快速准确提取提供理论支持。

来源：2025年第8期

《农业机械学报》期刊编辑部

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