基于多光谱影像的水体自动提取方法比较研究

以鄱阳湖湿地及附近水域为研究区,基于Landsat OLI影像从水体错提率和面积精度两方面比较了单波段阈值法、归一化差异水体指数法(NDWI)、改进的归一化差异水体指数法(MNDWI)、新型水体指数法(NWI)提取湿地水体的效果。并针对传统提取方法中阈值难以确定的问题,引入直方图波谷法、大津法、迭代法计算阈值。结果表明:单波段阈值法的提取效果较差,3种水体指数法均能对水体进行有效提取;直方图波谷法的计算效果不稳定,不适合计算此次水体提取方法的阈值;大津法和迭代法均能较准确地计算阈值,其中大津法结合新型水体指数法(NWI)精度最高。     

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。     

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.     

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%。     

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。     

河流信息提取方法比较

通过对常用的利用纸质地形图、遥感影像和DEM数据提取河流信息的方法进行对比分析,并利用常用的遥感影像水体指数法和DEM水文分析两种方法进行了黄河兰州段的提取。结果表明:手工数字化方式提取河流信息简单方便,但结果受主观因素影响明显、效率低;自动提取方式效率高,但原理复杂、提取结果连续性和一致性较差、对算法依赖性大;遥感影像提取结果易于进行空间分析与监测,DEM数据易于水文特征的提取与分析,在平原地区遥感影像提取结果较好,在起伏较大的山区DEM提取结果精度较高。     

基于Landsat 8影像的地表水体指数提取方法研究——以鄱阳湖为例

为探究不同水体提取方法在鄱阳湖的提取效果，明确不同水体指数的影响因素和适用范围，以鄱阳湖主湖区Landsat 8遥感影像为基础，构建归一化差异水体指数（MNDWI）、自动水体指数（AWEIsh）、WI2015指数以及浮游藻类指数（FAI）对水体信息进行提取，并采用Sentinel-2 MSI卫星影像人工目视解译的成果验证各项指数提取精度。结果表明：Landsat 8影像能够支持大范围复杂地形水体提取研究，可以为水体提取提供丰富的地物光谱信息。四种水体指数在基于阈值提取的情况下，MNDWI指数提取水体的精度最高为95.50%、Kappa系数为0.870 8，能较好的去除大气影响，适用于各种典型区域、效果最佳。AWEIsh精度仅次于MNDWI指数，且在提取内陆湖泊方面优于MNDWI指数，在后期的研究中对于内陆湖泊范围较大的区域水体提取可以作为补充指数。     

基于GEE平台的黄河流域水体指数研究

黄河流域水体复杂,快速、准确地提取流域水体对黄河流域生态保护和高质量发展具有重要意义,但现有的水体指数无法满足去除遥感影像固有的山体阴影和精确提取复杂水体的要求。基于Google Earth Engine(GEE)平台和Sentinel-2影像,提出一种黄河流域水体指数(YRBWI),与归一化差异水体指数(NDWI)、改进的归一化差异水体指数(MNDWI)和阴影水体指数(SWI)进行水体提取效果对比。结果表明,YRBWI对黄河流域水体提取的效果最好,具体表现在可以解决山体阴影混淆问题,能准确提取高含沙量水体;与NDWI、MNDWI和SWI相比,YRBWI的OA和Kappa值最大,说明YRBWI的水体提取精度最高;YRBWI的水体提取精度对阈值的变化不敏感,具有较强的抗干扰性。     

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...     

基于多种水体指数的城市碧道水体遥感提取方法对比研究

作为最常见的水体遥感提取方法之一,水体指数可用于城市碧道水体监测.基于哨兵2号遥感影像,该文分析比较了双线性插值、Gram-Schmidt(GS)全色锐化方法对于MNDWI、WI水体指数提取结果的影响,并与NDWI水体指数提取结果开展对比.各水体指数均可有效提取城市碧道水体,各项提取精度指标在80％以上,其中GS对应的...     

基于ASAR、ETM+和MODIS图像的洞庭湖水体信息提取方法比较研究

以洞庭湖为试验区,对基于ASAR、ETM+和MODIS图像的各种水体信息提取方法进行了比较研究。结果表明,这些方法均能较为准确的将水体范围提取出来,但不同程度存在误判和漏判等现象。其中,本文研究提出的基于ETM+图像的谱间关系结合归一化建筑指数法精度较高,能够去除绝大部分阴影和建筑物,且能提取更多的细小河流。在上述基础上,利用ASAR和ETM+图像,对东洞庭湖洪水淹没范围的提取方法进行了研究。     

基于SLIC的哨兵1号雷达数据水体信息提取

针对水域面积较少时水体信息提取困难的问题,提出了以Sentinel-1A SAR为数据源,用简化的SLIC超像素分割算法对图像进行分割,根据相似度将分割后图像进行分层区域合并,将图像二值化得到最终水体信息的方法。将提取的信息与Otsu阈值法提取的水体信息进行对比分析,结果表明：水体提取算法相比Otsu阈值法有效提升了水体信息提取的效率和精度,对于防汛减灾具有重要的科学价值。将提出的方法应用于2019年7月份的株洲洪水监测,取得了较好的效果。     

重庆市梁滩河汇流阈值分析与地貌发育研究

以梁滩河12.5 m DEM、重庆市第三次国土调查数据、TM影像为数据基础,利用ArcGIS中的水文分析模块对研究区的河流长度、流域面积、河网密度以及河道个数等水文信息进行提取,将不同汇流阈值下提取的数据与实际河网数据进行对比分析,并通过Horton算法与起伏比法对流域地貌发育阶段进行判定。结果表明,汇流阈值与河流长度、河网密度、河道个数之间存在幂函数关系,拟合度较好;流域的最佳汇流阈值为35000;利用分辨率为30 m的TM影像采取NDWI指数进行自动提取,存在漏提或断流现象;利用Horton算法与起伏比法,最终得出梁滩河流域的地貌发育阶段可能为幼龄期向壮年(偏幼)期发展。     

星载高度计水位提取方法研究进展

为研究现有水位提取方法优劣性,指导未来在不同场景的应用,通过对比传统雷达、合成孔径雷达和其他高度计的优劣,综述全波形和基于子波的重跟踪算法研究进展,综合发现合成孔径雷达高度计精度更高,激光高度计具有小足迹的绝对优势,宽刈幅高度计可提高数据覆盖度。狭窄主波峰和多回波波峰一致重跟踪算法适用于地形平坦的大中型河湖,基于波形分类的目标波形重跟踪和双峰校正法适用于大型湖泊,多子波多权重阈值法适用于地形复杂的大中型河流,TIC算法适用于山区狭窄河流。目前,基于星载高度计提取水位,在山区河流和中小水体监测方面还存在局限,组建卫星星座,提高监测数据的连续性、覆盖度,发展高精度智能算法,是未来重点发展方向。     

大伙房水库水体精确提取及变化检测

利用NDWI,MNDWI,SVM及FCLS方法结合Google高分辨率影像,研究遥感影像水体信息的精确提取,对各种方法提取的面积精度进行评价,选择水体提取最优方法。FCLS提取的水体边界与Google基准影像提取的水体边界吻合度更高,FCLS方法适合大伙房水库等大型水体边界的精确提取。利用FCLS法对4月12日和27日Landsat 8影像进行分类和变化检测,水体面积增加了3.439 km~2。     

基于RS和GIS的磨盘山水库面积提取方法研究

本文基于遥感水体指数法和矢量化方法,以磨盘山水库Landsat8OLI遥感数据为基础资料,定量获取水库水域面积,并探究各个提取方法的优势与不足。结果表明:矢量化法获取的面积相对误差率最小,仅为0.072%,遥感水体指数的相对误差较大;遥感水体指数法具有快速、简捷、精准和效率高等优势,MNDWI法计算结果最佳,MNDWI和NDWI法相对误差分别为1.32%和4.21%;MNDWI法提取的水体信息能够满足水库水体监测与应急监测需求。     

基于环境减灾卫星的鄱阳湖枯期水域提取方法

鄱阳湖水体范围参数对揭示该流域生态环境演变和旱灾形成机制具有重要意义。鄱阳湖枯水期地物类型复杂且分布不连续,水体微观构成机制复杂多样,导致水体及其邻界地物光谱特征复杂,现有卫星影像水体提取方法效率和精度难以适用景观异质性强的水体范围提取。基于环境减灾卫星多光谱数据,协同使用阈值法、决策树法和区域生长法开展卫星影像鄱阳湖枯水期水体提取,并以人工目视解译结果作为真值,开展精度验证和效率评价。结果表明:该方法可将目视解译需要2 d的时间缩短到2 h以内,显著提高了效率,正确识别率为目视解译的95.8%。     

改进TM图像水体自动提取模型的研究

传统的TM图象水体提取模型在实际应用中会有大量的较窄河流被漏提,而这些较窄河流通过目视判读是可以判读出来的。本文在借鉴传统水体提取模型成功经验的基础上,对其不足做了改进研究,并按照步步简化,层层剔除的思路设计出新的TM图象水体自动提取模型,可成功地把包括较窄河流在内的水体提取出来,提高了提取精度。     

基于PCA和SVM的遥感影像水体提取方法及验证

针对内陆湖泊水质及光谱特性空间差异性大、支流水系结构复杂而导致的遥感影像水体提取精度低的问题,提出了结合光谱主成分分析(PCA)及支持向量机(SVM)的PCA-SVM水体提取算法。基于GF-1卫星遥感影像,对原始影像光谱波段特征进行PCA降维,从中优选熵、方差、差异性纹理特征向量,结合原始波段及归一化差分水体指数(NDWI),构建了8维特征向量,并基于SVM算法提取湖泊水体。以巢湖洪水期与非洪水期影像为研究实例,分别采用NDWI法、传统SVM算法及PCA-SVM算法对水体进行提取,并进一步基于PCA-SVM算法对2020年汛期巢湖洪水期淹没演变过程进行反演和跟踪,定量解析特征向量组合及SVM惩罚系数C对水体提取性能的影响。结果表明：PCA-SVM算法提取的湖泊完整、支流连续,显著改善了含蓝藻水体漏提、建筑物误提等问题;洪水期和非洪水期提取结果的F1分数分别为95.08%和97.95%,虚警率分别为5.43%和1.13%,提取精度显著高于NDWI法和SVM算法。     

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。