@article { author = {Taherian, E and Samadi, H}, title = {Comparing Landsat Water Indices for Automated Narrow-Shallow Rivers (Case Study: A Section of Karoon River)}, journal = {Iranian Journal of Remote Sensing & GIS}, volume = {7}, number = {4}, pages = {99-116}, year = {2016}, publisher = {Iranian Remote Sensing & GIS Society}, issn = {2008-5966}, eissn = {2588-6185}, doi = {}, abstract = {Strategic decisions about the construction of engineering structures along the river which are essential for the management of sediment entering the reservoir will be facilitated by understanding the behavior and characteristics of the sedimentation of rivers leading to large dam reservoirs. Multi-temporal and spectral remote sensing technology has been applicable for detecting of the rivers morphological changes. However, the specific nature of the narrow and shallow rivers is responsible for increasing the complexity of morphology with available data. This study was undertaken in order to detect narrow and shallow rivers by assessing the ability of six famous water indices, including: Normalised Difference Water Index, Modified Normalised Difference Water Index, Automated Water Extraction Index no shadow, Automated Water Extraction Index shadow, Enhanced Water Index and Water Index 2015 which were derived from two Landsat ETM+ and OLI sensors. The optimal threshold for each of these indices was determined using ROC curves and validation process was carried out using Google Earth images captured in August 2013. The accuracy of results was evaluated by using different statistics including combined error, producer’s accuracy, user accuracy and omission and commission errors. Consequently, the results of this study have shown that the ETM+ sensor was generally more accurate than OLI sensor. All in all the Modified Normalised Difference Water Index and the Automated Water Extraction Index shadow was the most accurate indices. Also Automated Water Extraction Index no shadow index had the lowest accuracy for the river’s detecting process}, keywords = {ETM+,OLI,ROC curves,River Morphology}, title_fa = {مقایسۀ شاخص‌های آب به‌منظور تفکیک خودکار رودخانه‌های کم‌عرض و کم‌عمق در تصاویر لندست}, abstract_fa = {شناخت رفتار و خصوصیات رسوب‌گذاری رودخانه‌های منتهی به مخازن سدهای بزرگ باعث سهولت تصمیم‌گیری‌های راهبردی درمورد احداث سازه‌های مهندسی در طول رودخانه برای مدیریت رسوب ورودی به مخزن سد خواهد شد. فناوری سنجش از دور با داده‌های چندزمانه و چندطیفی تا حد زیادی سهولت کشف تغییرات ریخت‌شناسی رودخانه‌ها را در طول زمان به‌همراه داشته است. با وجود این، ماهیت خاص رودخانه‌های کم‌عرض و کم‌عمق باعث افزایش پیچیدگی مطالعات بررسی ریخت‌شناسی چنین رودخانه‌هایی، با استفاده از داده‌های موجود شده است. در این مطالعه قابلیت خودکار شش شاخص پرکاربرد آب شامل: شاخص تفاضل بهنجار آب، شاخص تفاضل بهنجار آب اصلاح‌شده، شاخص استخراج خودکار آب با سایه، شاخص استخراج خودکار آب بدون سایه، شاخص آب پیشرفته و شاخص آب 2015 مستخرج از دو سنجندۀ ETM+ و OLI ماهوارۀ لندست در تفکیک رودخانه‌‌های کم‌عرض و کم‌عمق بررسی شد. آستانۀ بهینۀ هر یک از این شاخص‌ها با استفاده از نمودار ROC تعیین شد. فرایند اعتبارسنجی نیز با استفاده از تصاویر گوگل ارث مربوط به آگوست سال 2013 انجام پذیرفت. صحت نتایج با آمار‌های متفاوت شامل خطای ترکیبی، صحت تولیدکننده، صحت کاربر، خطای omission و خطای commission بررسی شد. نتایج نشان می‌دهد اگرچه صحت شاخص‌های مستخرج از سنجندۀ ETM+ به‌نسبت بیش از سنجندۀ دیگر است، به‌طور کلی بیشترین صحت تفکیک عارضۀ مورد نظر مربوط به شاخص تفاضل بهنجار آب اصلاح‌شده و شاخص استخراج خودکار آب با سایه است و شاخص استخراج خودکار آب بدون سایه نیز کمترین صحت را در تفکیک عارضۀ رودخانه داشته است. }, keywords_fa = {: ETM+,OLI,منحنی ROC,ریخت‌شناسی رودخانه}, url = {https://gisj.sbu.ac.ir/article_95963.html}, eprint = {https://gisj.sbu.ac.ir/article_95963_f33c38d116ee19bf6b578d8b24f838b1.pdf} }