通常，在使用遥感提取城市的不透水面，建成区，建筑等操作时，NDBI（归一化差值建筑用地指数）是首要的选择，但其无法很好地将裸土等地表与不透水面分离，其阈值也难以良好地选择，为了更好地对城市建成区进行提取，这里参照穆亚超等发表的《一种新的增强型不透水面指数》一文进行增强型不透水面指数的计算，使用Landsat8OLI传感器数据。
1.Landsat8 oli数据下载及处理
此处可参照我之前的随笔对数据进行辐射定标和大气校正——Landsat8——从遥感数据下载到辐射定标大气校正的全过程 - Victooor_swd - 博客园 (cnblogs.com)
2.对大气校正后的数据进行处理
此步骤参照https://blog.csdn.net/yuanYW7556/article/details/115344541一文进行，使用波段计算工具将大气校正后的数据进行处理
打开波段代数—波段运算工具（BandMath）
手动输入公式（b1*0.0001），这里需要注意：ENVI的波段运算是先输入相应的公式再选择需要运算的波段，因此在输入相应公式的时候先将波段写为Bx的形式，如（B1，b1）
在输入栏中写好公示后，点击Add to List，将公式添加到最上面的窗口中
选中公式后点击确定，即进入到波段的选择当中
这里我们需要对所有的波段都进行处理，因此先点击Map Variable to Input File
选择整个大气校正结果文件
选择保存路径，此步骤处理完成
3.计算增强型不透水面指数
对处理完的文件计算指数，具体的公式如下：
打到这里以供复制：((2*B2+B7)/2-(B4+B5+B6)/3)/((2*B2+B7)/2+(B4+B5+B6)/3)
按照波段运算的步骤将其加入到上方窗口中，点击确定进入波段选择界面
波段选择的操作是：首先点击需要选择的变量，选中后点击赋给它的波段
波段选择完成后，即可选择保存路径并输出
这时，我们得到了一张类似灰度图片的栅格，我们需要对其进行二分类处理，把不透水面和其他地面分离
用取值工具看一下，可以看到不透水面的值均是大于0的，而植被等则是小于0的，因此我们使用波段运算工具将其二分类，具体公式如下：
(B1 gt 0)*1+(B1 lt 0)*0
其中，gt代表大于，lt代表小于，公式的意思就是将大于0的赋值为1，小于0的赋值为0
对上一步计算得到的文件进行处理并保存，得到了一份效果不错的不透水面识别图像
4.去除水体
但是，我们注意到，水体并没有与不透水面分离开，这是由该指数对蓝光波段的值进行了扩大，使具有低反射率的水体通过差值运算也得到了一定程度的增 强导致的，因此我们使用NDWI（归一化水指数）提取出水体信息，再将其从ENDISI中去除即可
PS：计算NDWI的公式是NDWI = (B3 - B6) / (B3 + B6)
其中B3是Green波段，B6是SWIR1波段
计算后的结果进行二分类得到水体，其阈值选0.2
结果对比如下，差距还是非常大的....
