湿地覆盖被定义为归因于植被、浑浊度、含水土壤和水量等潜在生物物理条件的湿地空间均匀区域。在这里，我们提出了一种新方法来导出湿地覆盖类型 (WCT)，该方法结合了三个常用的多光谱指数 NDVI、MNDWI 和 NDTI，位于印度各地不同地貌和气候环境的三个大型拉姆萨尔湿地。这些湿地包括东恒河平原的漫滩湿地 Kaabar Tal、印度东部的沿海湿地 Chilika Lagoon 和印度西部半干旱地区的 Nal Sarovar。我们方法的新颖之处在于派生的 WCT 在空间和时间上是稳定的，因此，跨不同湿地或在大型湿地的不同区域内的给定 WCT 将暗示相似的潜在生物物理属性。因此，WCT 可以提供一种新的工具来监测和检测湿地覆盖类型的变化。

函数：

这个函数可以将完整100的值，划分为不同类别，这里划分为不同的级别，并且按照分类的结果进行分析，这可以用将显著性分析结果划分为不同的结果。

where(test, value)
执行值的条件替换。

对于'input'的每个波段中的每个像素，如果'test'中的对应像素为非零，则输出value中对应的像素，否则输出输入像素。

如果在给定像素处，测试或值被屏蔽，则使用输入值。如果输入被屏蔽，什么都不做。

输出波段的名称与输入波段的名称相同。每个波段的输出类型是输入和值类型中较大的一个。输出图像保留输入图像的元数据和足迹。

参数：
这个：