Logical Sum of NDWI & NDPI Data for Detecting Flooded Houses: A Case of Atbasar Town, 2017

2024

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1109/sist61555.2024.10629391
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

In this article, NDWI and NDPI data were considered to detect flooded houses hit by a spring flood in Atbasar town, in 2017. This study used remote sensing data Sentinel-2A and Landsat-8 to compute water radiometric indices and formation binary images. Binary images are flood maps generated by threshold values from NDWI and NDPI data and comprise two classes (legend): water body (black color); non-waterbody (white color). Various water indices data were visually analyzed, and the choice was made to Normalized Difference Water Index (NDWI) and Normalized Difference Pond Index (NDPI) as better. NDWI and NDPI data of Sentinel-2A and Landsat-8 were fused by logical summation. After that, this result was imposed on GIS data of Atbasar Town to define locations and number of flooded houses.