Otsu阈值分割法特点及其应用分析

Otsu方法是应用最广泛的阈值分割法之一,对直方图呈双模或者多模分布的图像分割效果好,直方图呈单模分布的分割效果差。针对这个结果,从Otsu分割法理论出发,分析其分割阈值的特点,证明得出:Otsu单阈值分割时最佳阈值为该阈值分割出的两类灰度均值的平均,Otsu多阈值分割时的多个最佳阈值是这些阈值分割出的多类中相邻两类灰度均值的平均。单阈值Otsu法用于表面缺陷检测图像分割时将大部分背景错分为目标,对此,提出了一种改进的Otsu阈值分割。实验结果表明,改进的算法分割效果优于传统算法,在比较准确分割目标的同时有效减少背景的误分割。     

水库水体的最大类间方差迭代遥感提取方法

针对利用遥感影像结合经验阈值提取水体信息需要进行大量试验,难以客观地确定水体与非水体分割阈值的问题,在最大类间方差法的基础上提出了最大类间方差迭代法来优化提取水库水体信息。基于高分一号(GF-1)卫星影像数据,使用归一化差分水体指数(NDWI)法初步提取了水体信息,通过形态学膨胀算法建立缓冲区,采用多次迭代最大类间方差法计算自适应阈值,用于分割水体与非水体,从而实现水体最优提取。实例验证结果表明,提出的优化方法可以有效地消除建筑等非水体地物信息的干扰,较准确地提取水库水体信息在不同时期的特征,总体分类精度与Kappa系数较最大类间方差法提取结果分别提高了9.36%和24.09%,综合精度平均提高了10.42%。     

面向对象的GF-2影像水体信息提取研究

高分辨率遥感影像面向对象信息提取的前提和关键步骤是影像分割。在分析水体信息提取方法的基础上,提出多尺度-光谱差异分割的方法。首先,以河南省开封市某区域为例,采用多尺度分割的方法对GF-2影像进行分割,确定最优分割尺度;然后,在保证地类分割纯度的基础上,对分割的影像进行光谱差异分割,得到研究区域水体分割最佳效果;最后,利用水体在近红外波段均值的特征,设置阈值提取到满意的水体信息结果。根据目视评价和定量评价结果,证明该方法在研究区域是可行的。     

基于SAR卫星的内陆水体信息提取方法研究 ——以华阳河湖泊群流域为例

为快速准确的提取SAR卫星数据中的水体信息,采用2020年汛期SAR卫星过境华阳河湖泊群流域获取的雷达数据,提出了一种自适应迭代水体OTSU-SDWI阈值分割方法（简称“AIOS 阈值法”）,并从定性和定量两种角度与VV阈值法、VH阈值法和SDWI阈值法进行了对比分析。从定性角度,VV阈值法难以识别河湖藻华区域的水体信息,VH阈值法和SDWI阈值法存在将潮湿的滩地、池塘等识别为地表水体,易引起水体监测结果偏大,AIOS 阈值法的提取结果与实际情况更为相符;从定量角度,AIOS阈值法的提取结果精确率和准确率高于其他三种方法,但完整度低于SDWI阈值法。实验表明AIOS阈值法可以识别藻华区域的水体信息,具有自动化程度强、检测精度高的优势,对于提升内陆水体信息分布监测的速度和精度具有重要参考意义。     

基于视频图像获取冰面特征的自动检测算法研究

基于船基或岸基平台拍摄视频图像,来获取冰凌块体几何参数的方法越来越成熟,而冰凌块表面特征信息提取还在发展之中。其技术难点在于如何自动化地处理批量图像,以提高工作效率。本文以船基图像中提取北极海冰表面融池分布信息参数为例,首先讨论了阈值法、K-means聚类算法、分水岭分割、支持向量机和随机森林算法提取冰面特征值的优缺点;然后对海冰表面特征检测开源算法OSSP进行改进,成功地将其应用到区分海冰图像中的冰雪、开阔水域与融池等表面特征;最后利用北极现场海冰图像及其他方法处理的结果进行对比,验证改进方法自动化地处理图像的可行性。发现本改进方法是自动提取船基海上流冰和岸基河冰流凌视频图像中冰面特征参数的一种潜在新方法。     

面向电子地图更新的水体自动提取方法研究

水体作为地表覆盖的重要组成之一,水体信息提取通常也是电子地图更新的首要环节。本文基于北京二号高分辨率遥感数据,采用面向对象的技术流程实现了对影像的多尺度分割。同时对全局最优阈值算法进行改进,对水体指数、植被指数等关键特征的取值进行自动计算,减少人工参与。最终提取的水体数量较为准确,边界规整,总体精度可以达到96%,Kappa系数为0.73,有效提升了信息提取的工作效率与质量。     

基于ETM+图像的厦门湾水体信息提取

选取厦门湾地区部分遥感图像作为试验区域,应用阈值法、谱间关系法、MNDWI指数法3种方法进行水体提取.将提取结果与同期实测水深数据对比,评价各种方法的提取精度.结果表明:MNDWI指数法兼具前两种方法的优点,能排除阴影和云层等信息的干扰,从而较为准确地提取水体.最后应用该方法对整个厦门湾地区的水体信息进行了提取,形成水体信息专题图,从而对厦门市的水体情况进行分析.     

基于星载SAR 数据的山区水体提取方法研究

具有全天候和全天时监测能力的星载SAR已经广泛应用于地表水体信息提取,但是因SAR的成像方式为斜距成像,在山区影像有显著的几何形变,将严重影响到影像的几何定位和水体信息的提取.本文以EnvisatASAR数据为例,探讨一种山区水体信息提取方法,即基于DEM的SAR图像模拟技术,对图像精确地正射校正和进一步的对运用双峰法提取的水体作山体阴影剔除.实验研究表明,此方法能很好的修正图像形变、减少山体阴影与水体混淆,提高了水体提取的精度.     

基于机器视觉的钢轨表面缺陷检测系统

为了实现钢轨表面缺陷自动化检测,以手推式轨道检测车为平台建立基于机器视觉的钢轨表面缺陷检测系统。以黑白线阵CCD相机获取轨道图像,并辅以线阵白光光源主动照明,减少外界光源的干扰;编码器安装在车轮上获取检测车的运动信息,并将里程转换成脉冲信号触发线阵相机进行图像采集,获取的图像经千兆网传输至工业计算机进行处理;利用单片机设计信号处理器读取编码器的脉冲信号,根据编码器A、B相输出信号的相位差判断车轮的前进方向;提出改进最大熵阈值分割法对钢轨图像分割,使分割结果接近目标出现的概率。实验结果表明,图像采集系统能够稳定的采集轨道多部件图像,相比于Otsu、原始最大熵阈值分割法,改进最大熵阈值分割法在减少误分割的同时能够比较准确的将缺陷分割出来,与背景差分法、积分投影法相比,本文方法获得了较低的误检率和漏检率。     

基于无人机低空遥感和OTSU算法的黑龙江开江流凌密度研究

为提高流凌期冰凌变化信息获取的时效性和准确性,本文提出了基于无人机可见光遥感影像和OTSU算法的冰凌变化信息提取方法.以黑龙江漠河段河流断面为研究对象,首先,利用无人机遥感平台获取流凌期的高分辨率俯拍影像,对比4种图像阈值分割法,根据原始冰凌图像的灰度特征,以OTSU算法为基础,结合顶帽变化算法实现冰凌的识别和分割;同...     

面向对象的国产GF-1遥感影像水体信息提取研究

鉴于传统方法在提取高分辨率影像中水体信息的不足,以高分辨率国产卫星GF-1 2m/8m遥感影像为数据源,以特克斯河部分区域为研究区,通过分形网络进化算法实现影像分割并借助ESP尺度分割工具选取特定地物的最优分割尺度,随后使用基于规则的面向对象方法实现了水体信息的精度提取,并与传统的分类方法提取结果进行比较。结果表明:面向对象的总体分类精度达到了94.01%,Kappa系数为0.86;最大似然分类精度为90.00%,Kappa系数为0.80;面向对象的分类方法对国产GF-1影像是可行的,可以避免"椒盐"现象和图斑破碎,且分类精度比传统的方法高,可为国产高分影像研究与应用提供科学参考。     

遥感影像水体提取与洪水监测应用综述

卫星遥感观测技术由于观测范围广、周期性重访等独特优势,广泛应用于水利、环境保护、防灾减灾等多个领域.通过对国内外目前在遥感洪涝监测研究成果文献的梳理,对遥感影像水体提取的主要方法与洪水监测应用进行回顾,其中包括遥感影像的分割方法、水体特征描述和洪水监测应用3个部分,描述从水体信息的确定、分类到洪涝应用的3个过程,并对当前遥感影像用于洪水监测中存在的问题进行分析     

基于多源信息融合的业务化洪水遥感监测分析

基于多源信息融合的遥感监测方法可对不同类型的洪水灾害开展业务化遥感监测分析。总结了业务化洪水遥感监测分析需要的多源数据,提出了业务化洪水遥感监测的技术流程方法,阐述了应急监测准备、卫星影像处理、水体提取、受淹分析、指标计算、监测成果归档6个技术步骤,并在2020年长江鄱阳湖和淮河中游大洪水业务化监测开展分析。结果表明,应用多源信息融合方法,可为洪水监测提供多方位信息,提供水体范围、淹没面积、房屋耕地等影响评价的信息,为水旱灾害防御提供有力的数据支撑和信息服务。     

基于混合像元分解的武汉市湖泊面积变化监测

以中等分辨率Landsat TM/ETM+为数据源的常用水体提取方法有阈值法、谱间关系法、归一化水体指数法和分类法,然而这些方法都未考虑混合像元的影响.遥感影像上不可避免的存在着混合像元,这使得基于像元的遥感信息提取精度难以满足较高精度应用需求.首先利用混合像元线性光谱分解方法从2006年武汉地区LandsatTM影像...     

基于Sentinel-1数据的水体信息提取方法研究

SAR影像对于水体和地表形变具有很好的辨识性,因此常用来进行水体识别、土壤湿度反演和地表形变检测研究与应用。利用载有C波段合成孔径雷达的Sentinel-1卫星数据对大范围的水体信息进行识别,提出了SDWI（Sentinel-1 Dual-Polarized Water Index）水体信息提取方法。该方法受到NDVI和NDWI方法的启发,结合微波遥感中水体信息在影像中的特点,进一步研究了Sentinel-1双极化数据（VV和VH）之间水体信息提取的关系,以此关系达到增强水体特征的目的,同时消除土壤和植被的存在。分别以Sentinel-1A巢湖区域和Sentinel-1B鄱阳湖区域SAR影像为例来提取水体信息,实验结果表明该方法显著有效,但对影像中阴影的处理是未来研究的难点。     

A1os融合影像中水体信息提取方法研究

应用Pan-sharpen ing和G ram-Schm id两种高保真融合影像方法对A los全色光谱影像和多光谱影像进行融合,并且对融合效果进行评价和分析,选取结果较优的G ram-Schm idt方法融合后的影像作为面向对象方法提取影像的数据源进行水体的提取。检验最后的提取结果,发现面向对象的方法在融合后的影像中提取水体,可得到较好结果。     

基于归一化水体指数及其阈值自适应算法的水体遥感反演效果分析

归一化水体指数（NDWI）是水体遥感反演的一种重要指标，其阈值及修正直接影响反演结果的精度。基于Landsat-8与GF-1光学多光谱影像，使用归一化水体指数法阈值0（TH₀）、最大类间方差法（OTSU）自适应阈值（TH_otsu）与均值漂移聚类算法（Mean-Shift）自适应阈值（TH_MS）分别对典型正常水体、云雾覆盖水体、富营养化水体、高含泥沙水体进行水体遥感提取与效果分析，结果表明：正常水体以TH₀为阈值提取精度最高，THMS提取精度次之，TH_otsu提取精度最差；而云雾覆盖水体、富营养化水体以及含泥沙水体使用THMS提取精度最高，尤其少量云雾覆盖下的水体，TH_MS具有更明显的优势，TH₀提取精度次之，TH_otsu提取精度最差；对于不同的阈值，Land?sat-8比GF-1总体表现出更高的水体提取精度。Mean-Shift算法应用于NDWI阈值修正与水体遥感反演具有快速、水质适应性强、效果稳定的优势，对尤其是复杂条件下的水体信息遥感反演具有较好的提取效果。     

Assessing Impact of Flood on River Dynamics and Susceptible Regions: Geomorphometric Analysis

Natural climatic hazards like flood, an important hydro-geomorphic process of earth’s surface, have different regional and local impacts with significant socio-economic consequences. Similar was the case in Gujarat State, India during last week of June 2005. This study is about assessing the impact of Gujarat flood on river dynamics. It deals with extraction of water bodies information using radiance image and standard water indices i.e., Normalized Difference Water Index (NDWI) and Modified Normalized Difference Water Index (MNDWI) for pre- and post-flooding periods. Geomorphometric analysis along with drainage network extraction was done using two different Digital Elevation Models (DEMs) i.e., Advanced Space borne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) and Shuttle Radar Topographic Mission (SRTM) and compared. Finally, depressions mapping and comparative analysis of magnitude and directional change of drainage networks was carried out. Results confirmed better accuracy of MNDWI in separating water bodies. The water bodies area increased by 10.4 % in post-flood monsoon compared to pre-flood monsoon and by 3.8 % in post-flood dry season compared to pre-flood dry season. Geomorphometric analysis indicated that ASTER DEM gave more values of maximum slope, average slope, and standard deviation as compared to SRTM. Aspects distribution algorithm did not work well in low relief regions. The drainage network generated using SRTM DEM was more accurate. The depressions identified were more susceptible to flood events. Change analysis of drainage network (deviating 100–300 m) indicated that 5.22 % points deviated between October, 2004 and 2005 and 3.18 % between February, 2005 and 2006.     

基于GF-1数据的三峡库区水体信息精细化提取

为实现江河类狭长型水体信息的精细化提取,利用GF-1卫星数据,采用支持向量机和目视解译相结合的方法对三峡库区及重庆市水体信息进行了精细化提取。使用总体分类精度、Kappa系数、错分误差、漏分误差、制图精度和用户精度等指标对库区水体信息粗提取结果进行验证分析。结果表明:4个试验区水体提取的总体分类精度均超过90%,除试验区4的Kappa系数为0.884 1以外,其余试验区均超过0.9,提取精度较高。结合目视解译的方法,在粗提取结果的基础上对各问题进行精细化处理,得到精度高、完整性好的三峡库区以及重庆市水体信息数据,可为后续该区域的精细化遥感业务开展提供有效资料。