基于MODIS遥感数据的水体提取方法及模型研究

利用遥感数据提取水体,是水资源和洪涝灾害监测的重要手段及其理论基础。本文根据MODIS遥感数据的特点以及水体的波谱特性,分析了水体在MODIS不同通道遥感影像上的反映特征,确定了MODIS遥感数据中对水体敏感的若干通道,以此作为理论基础,提出了利用MODIS遥感数据进行水体提取的方法以及相应的实现模型。     

基于分布式计算的遥感图像水体识别研究

为了提高遥感数据的处理速度,解决遥感信息提取中的数据密集与计算密集问题,将并行计算的思想引入到遥感图像的处理与信息提取中,构建基于Landsat ETM+影像的分布式遥感图像水体提取模型。以渭干河流域为研究区,利用单波段阈值法、多波段谱间关系法、水体指数法等方法进行水体信息自动提取的实验。实验结果表明,该模型具有较高的识别精度,能够快速识别水体,并具有稳定的可扩展性和伸缩性。     

一种基于投票法融合的ASTER遥感影像水体提取方法

遥感影像在水资源调查和洪涝灾害监测中发挥着重要作用,但从遥感影像中提取水体通常面临着阴影和狭小水体漏提等难题。针对单一方法在水体提取中的局限性,引入分类器集成的思想,提出一种基于投票法融合的水体提取方法,首先利用Bagging、Random Forests和神经网络(NN)分类器对遥感影像进行分类,然后采用多数投票法从决策层融合3个分类结果,得到研究区水体提取结果。试验结果表明,该方法能够有效去除阴影且能较好地识别狭小水体,具有良好的应用效果。     

富营养化水体环境中COD浓度遥感监测系统设计

对富营养化水体环境中COD浓度进行遥感监测,可以预防富营养化水体环境中COD浓度增加,提高水体水质,增加水循环次数,减少水体中有机物的污染;当前富营养化水体环境中COD浓度遥感监测系统设计方法,以Modis遥感影像数据为原理,依据富营养化水体环境中COD浓度的特征提取结果,对富营养化水体环境中COD浓度进行遥感监测,没有具体对遥感监测系统进行详细地设计,无法获取富营养化水体环境中COD浓度高精度的遥感监测信息,存在遥感监测结果偏差大的问题;提出了一种基于Zigbee的富营养化水体环境中COD浓度遥感监测系统设计方法;该方法先对Zigbee的富营养化水体环境中COD浓度遥感监测系统进行硬件设计,采用IMF对富营养化水体环境中COD浓度进行特征提取,以特征提取结果为基础,依据COD浓度指数时间序列实现富营养化水体环境中COD浓度遥感监测,最后利用Retinex法对COD浓度遥感监测的图像进行处理,完成对富营养化水体环境中COD浓度的遥感监测;仿真实验结果证明,所提系统设计方法可以精确地对富营养化水体环境中COD浓度进行安全快速的遥感监测。     

遥感技术在水利信息化中的应用综述

介绍当前遥感技术的发展特点,分析其在水资源评价、水环境、水旱灾害、农村水利、水利工程建设与运行监测及水土保持中的应用现状,对遥感在水利信息化中的发展进行展望,并指出提高遥感数据质量、建设面向水利应用的遥感数据获取系统、发展定量遥感和应用集成等进一步的研究发展方向。     

基于Hyperion影像的辽东湾水体信息自动分类

通过对辽东湾地区(局部)的水体、土壤及植被等主要地物波谱特征的对比分析及海水与淡水的波谱特征的对比分析,确定了高光谱遥感数据中的水体敏感波谱区间及区别海水与淡水的特征波谱区间,提出了基于连续波谱的水体信息提取与分类的利率法及双吸收深度模型,该方法在提取水体信息时不受山地阴影的影响,提高了水体信息的提取准确度。基于此方法和模型对研究区进行了海水与淡水信息的提取与分类,结果与实际情况吻合良好,为利用高光谱遥感数据进行水体信息提取分类,实现更好的水资源管理、洪水监测、海水入侵监测以及内河水入海口对海水的影响监测提供了有效的理论方法和技术手段。     

鄱阳湖面积的卫星遥感估计及其与水位关系分析

鄱阳湖水位变幅巨大,近年来旱涝灾害严重,对其进行实时监测具有重要意义。MODIS遥感数据时间分辨率很高,在水体动态监测中具有明显优势。水体提取方法多种多样,在比较不同水体提取方法的基础上,最终选用改进的归一化水体指数(MNDWI)的方法进行鄱阳湖水体提取;利用2000~2010年40期MODIS数据分析了鄱阳湖这10 a的水面面积年际演变特征及季节性变化特征,同时结合同时期的水位数据,建立了鄱阳湖面积-水位关系的模型。与地形图量测结果的对比表明,遥感解译的鄱阳湖水体面积-水位关系与根据地形图分析建立的面积-水位关系具有较好的一致性。     

基于网络信息与遥感影像的水库自动提取方法研究

针对传统建立水库相关数据库的方法多为线下人工统计，受到诸多因素制约的缺陷，将网络信息、电子地图及遥感影像等数据综合利用起来，实现水库自动提取。利用网络爬虫从官方水利政务网站抓取相关信息，筛选出最新的水库名称及所属地等数据，再根据水库名称及所属地，调用百度、高德等地图网站提供的应用接口，获取水库的空间坐标信息，并利用水库坐标对遥感影像做缓冲区分析，提取出水库水体范围，得到 1 个含有水库名称、坐标、面矢量图的水库基础数据库。经过验证，提取结果的查准率为 0.973 5，查全率为 0.611 3， 作为二者的调和平均值达到 0.751，能够完整监测并提取出大中型水库，但对小型水库的监测提取效果一般，可解决传统水库提取方法需要先验知识的问题，提高对水库的区域性动态监测能力。     

矢量约束的面向对象高分遥感影像水体提取

鉴于高分辨率遥感影像的光谱混淆和噪声干扰现象为遥感信息的精确提取带来很大困难,而利用现有矢量数据作为约束条件是提高遥感信息提取准确性的有效手段,提出了一种基于矢量约束实现面向对象高分辨率遥感影像水体提取的新方法。方法的基本步骤包括:1)利用硬边界约束方法(HBC-SEG)进行图像分割;2)分割图层与矢量数据叠合以建立分割图斑和已有矢量水体图斑间的空间关系;3)针对矢量与影像间的时相差异和配准误差建立差异化的知识规则以提取影像中的真实水体。实验证明,该方法在准确提取高分辨率影像上细小水体信息的同时,也能有效抑制建筑等地物的阴影干扰,和无约束方法相比,综合精度评价指标F-Measure平均提高13%以上。     

基于TM影像的几种常用水体提取方法的比较和分析

随着遥感技术的飞速发展,利用遥感数据来进行水资源的监测、调查和分析已成为一种必然的趋势。从遥感影像中快速、准确地提取水体信息,是进行水资源调查和监测的一种重要的方法和手段。目前进行水体提取的方法有很多,本文选取了常用的3种水体提取方法,即单波段阈值法、基于阈值的多波段谱间关系法、基于阈值的水体指数法,然后分别选取典型的武汉平原地区和宜昌山地地区为研究区,以Landsat5TM影像为数据源,通过实验来比较和分析这3种水体提取方法分别在平原地区和山地地区的优势和不足。     

天津水务领域遥感监测应用现状分析及前景探讨

为研究遥感技术在水务领域的适用性,从水资源管理、水环境监测、水土保持、水利工程监测、防洪抗旱、生态环境监测等方面,梳理近年来天津水务领域的遥感应用案例和研究进展,对现状存在的遥感产品覆盖领域和基础研究工作不足、遥感数据应用形式单一、光谱和卫星资源利用不充分、监测精度和时效性欠缺等问题进行剖析,对遥感的业务流程化、大数据应用、处理软件国产化及高光谱遥感等技术应用进行探讨,研究表明:遥感在水务领域有巨大的应用需求和市场潜力,遥感技术和产品的发展完善将极大提升水务信息化水平。     

无人机技术在观音阁水库的应用研究

随着无人机技术的不断发展,其在水利行业的应用受到广泛的关注。为提升水利信息化水平,运用无人机技术作为空间数据获取的重要手段,是对卫星、有人飞机遥感等传统遥感技术的有力补充。以无人机技术为核心,以其在观音阁水库的测绘应用为实例,介绍无人机地面站的操作流程,以及图像数据处理软件Pix4Dmapper的使用方法,论证无人机具有适用地形广泛,影像传输实时性强,运行成本低,操纵快速高效等优点;最后剖析无人机技术在山洪灾害、水资源、水利工程测量规划等方面的应用方向,并指出其在水利行业发展亟需解决的问题。     

智能遥感：AI赋能遥感技术

随着人工智能的发展和落地应用,以地理空间大数据为基础,利用人工智能技术对遥感数据智能分析与解译成为未来发展趋势。本文以遥感数据转化过程中对观测对象的整体观测、分析解译与规律挖掘为主线,通过综合国内外文献和相关报道,梳理了该领域在遥感数据精准处理、遥感数据时空处理与分析、遥感目标要素分类识别、遥感数据关联挖掘以及遥感开源数据集和共享平台等方面的研究现状和进展。首先,针对遥感数据精准处理任务,从光学、合成孔径雷达等遥感数据成像质量提升和低质图像重建两个方面对精细化处理研究进展进行了回顾,并从遥感图像的局部特征匹配和区域特征匹配两个方面对定量化提升研究进展进行了回顾。其次,针对遥感数据时空处理与分析任务,从遥感影像时间序列修复和多源遥感时空融合两个方面对其研究进展进行了回顾。再次,针对遥感目标要素分类识别任务,从典型地物要素提取和多要素并行提取两个方面对其研究进展进行了回顾。最后,针对遥感数据关联挖掘任务,从数据组织关联、专业知识图谱构建两个方面对其研究进展进行了回顾。除此之外,面向大智能分析技术发展需求,本文还对遥感开源数据集和共享平台方面的研究进展进行了回顾。在此基础上,对遥感数据智能分析与解译的研究情况进行梳理、总结,给出了该领域的未来发展趋势与展望。     

积雪遥感动态研究的现状及展望

简要讨论了积雪遥感研究的现状,主要包括常用传感器的物理参数及其可行性和局限性,云和雪的区分技术,雪盖面积和积雪深度的提取,雪水当量换算以及积雪遥感在融雪径流模拟、雪灾监测与评价、积雪对气候变化的影响研究等方面的应用。并对积雪遥感研究的发展趋势做了简要的分析与展望。     

遥感数据在水文模拟中的应用研究进展

水文模型已成为水文研究中不可或缺的重要部分。水文模型在经过黑箱模型阶段和集总式模型阶段后,现已发展到分布式水文模型阶段。相比于传统的站点观测,遥感技术由于能够获取面源信息、资料相对易获取并有稳定的较长时序观测等优势在水文模型中获得越来越广泛的应用。同时,近年来遥感数据产品在观测能力、可靠性和准确性、多源融合技术、卫星组网技术等方面取得了长足进展。遥感数据在水文模型中的应用主要有获取驱动数据,获取参数和边界条件,获取状态变量等3种方式。近些年来由于数据同化技术的发展,通过同化遥感观测数据改善水文模型模拟结果已成为遥感数据在水文应用中的一大研究热点。当前,遥感观测仍存在不确定性较高、时空尺度问题、瞬时观测、难以获取深层土壤信息等问题需要克服,如何在水文模型中充分利用不同来源、不同尺度的观测数据将是未来水文学研究的一个重要方向。     

全国重点监测湖库可视化分析平台

为改善传统水资源监测范围小、对象单一、自动化与分析能力较差等不足,以水利部信息中心在全国范围内的重点监测湖库为研究对象,基于高分卫星影像,综合利用遥感和WebGIS技术设计并实现全国重点监测湖库可视化分析平台,实现湖库矢量和影像数据管理、多时相矢量查询与可视化、在线制作专题图等辅助监测分析功能。试验结果表明,系统能够实现从水体矢量到湖库动态监测产品的流程化管理,协助水利部门快速、直观地掌握我国重点湖库的基本情况和变化趋势,为全国湖库水情分析、水文水资源监测评价和生态环境保护提供科学依据。     

数字孪生小浪底知识库建设研究与实践

随着大数据、人工智能等新技术的飞速发展，信息技术在水利工程运行管理中正发挥越来越重要的支撑作用。数字孪生小浪底作为水利部数字孪生水利建设的首批试点工程，其知识库的建设是数字孪生小浪底的核心组成部分，技术难度大，业务场景应用面临着较大挑战。本文针对数字孪生小浪底知识库的建设进行了系统性的研究与实践，采用了知识引擎、知识库和知识应用三部分组成的知识库架构体系，实现了基于水利知识的检索、问答、推荐和推理决策等多样化服务，并在数字孪生“四预”业务应用中进行实践和验证，为小浪底枢纽的工程安全和防汛调度等核心业务提供了重要支撑。本文数字孪生小浪底知识库建设为类似水利工程具有参考价值和实践意义。     

积雪、土壤冻融与土壤水分遥感监测研究进展

积雪、土壤冻融与土壤水分是陆表能量与水分以及碳交换过程研究中的重要因子,为了更好地了解积雪覆盖、雪深/雪水当量、土壤冻融状态和土壤水分等参数的遥感监测领域的发展动态,对这些参数遥感监测方法的研究进展进行了梳理,总结了利用光学与微波遥感,以及多源遥感融合的监测方法,并对该研究领域的发展趋势进行了展望。积雪、土壤冻融与土壤水分的遥感监测能力不断提升,监测算法从单一传感器向多传感器、单波段单一模式向多波段多模式集成,以及卫星虚拟星座综合观测概念的提出,均促进了现有卫星观测地表参数能力的提升;长时间序列产品的开发,对于研究和掌握全球变化大背景下对气候的响应提供了很好的数据基础;同时有助于促进遥感在水文、气象、气候、生态等领域的应用。以上的研究综述,有望对陆表水循环遥感参数反演领域,以及水循环遥感关键参数的应用领域有一定的借鉴作用。