秦皇岛市海岸线遥感提取及变化监测

监测海岸线的变化是海岸带管理、海平面变化和海岸带演变研究中一项非常重要的任务,遥感技术凭借其高时效、大范围、低成本等特点正逐渐成为监测海岸线变化的重要手段。以秦皇岛市的海岸为例,结合海岸类型和潮位校正对高分辨率SPOT卫星影像进行海岸线提取,并利用同时期海岸线实地测量数据对海岸线提取进行精度验证,结果表明：使用该方法提取的海岸线精度较高。利用该方法得到研究区2006\,2009和2011年海岸线提取结果,通过叠加多时相海岸线监测其变化情况,并采用基线法定量分析北戴河砂质海岸线的变化,结果与实际情况相符。     

基于遥感影像提取海岸线方法的研究——以黄河三角洲地区黄河口段和刁口段海岸为例

根据黄河三角洲地区不同类型的海岸线在遥感影像上的不同特征,对其遥感影像采用二值化、高通滤波、缨帽变换及非监督分类等方法进行图像增强处理,应用此方法准确地提取了黄河三角洲地区黄河口段和刁口段海岸的海岸线。     

基于ETM遥感影像的海岸线提取与验证研究

利用ETM遥感数据,以黄河三角洲为研究区域,运用边缘检测方法中的Soble算法和修复归一化水体指数法（MNDWI）两种方法对该地区的两种海岸线类型--人工海岸和淤泥质海岸进行海岸线提取研究,并验证评价海岸线提取效果。结果表明,Soble算法提取的海岸线准确度更高,在淤泥质海岸提取中表现更为明显,相对误差由0.025%降低为0.018%。     

遥感与DEM相结合的海岸线高精度提取方法

针对海岸线现场测量难度大、施测周期长等问题,研究了应用高分辨率卫星遥感影像和DEM数据提取海岸线的技术方法。以SPOT 5融合影像为例,给出了基岩、砾石、砂质、人工4种类型海岸线的解译标志建立方法和提取原则,其中砂质岸线的提取须对影像做拉伸处理;针对纯遥感手段提取海岸线的不足,提出结合精细DEM数据提取海岸线的几种方式,分析了基于砂质岸线解译标志提取海岸线高程精度的可靠性,并给出了结合DEM数据提取基岩岸线的应用实例。通过应用海岸线现场测量结果开展精度验证,海岸线提取结果的定位精度优于5 m,可满足1∶10 000比例尺的制图精度要求。     

快速分割SAR影像海岸线的多尺度水平集方法

针对C-V模型对SAR影像海岸线分割速度慢的问题,以高分辨率珠海南岸ENVISAT ASAR影像为研究样本,提出了一种快速、高精度的多尺度C-V模型(multi-scale-C-V,M-C-V)水平集分割海岸线方法。该方法在传统C-V模型中加入多尺度技术缩小影像尺度获得不同空间分辨率下的影像序列,利用低通滤波磨光小尺度影像序列以形成边界相对光滑的影像序列,在具有不同尺度和磨光程度的影像序列中逐一进行基于C-V模型的水平集海岸线分割。在海岸线分割中,高空间分辨率影像继承上一级低空间分辨率影像中提取的边界并通过C-V模型进一步细化海岸线。实验表明,该方法加速形成初始水平集,缩短了提取海岸线的时间,同时较好地剔除零散的非主体海岸线部分,提高了主体海岸线的识别精度,使提取海岸线过程具有鲁棒性。     

海岸线遥感信息提取的元胞自动机方法及其应用

从遥感资料中准确提取海岸线信息,是海岛海岸带遥感调查与海岸带综合管理的重要内容。为了对多类型海岸线进行准确提取,基于"自下而上"演化的元胞自动机方法,结合遥感图像方向信息权重,构建了一种新的岸线提取算法,并在Matlab环境下开发实现包括均值平滑、海陆分离、离散地物去除和目标追踪的功能。以Landsat ETM+遥感影像作为数据源,分别对人工海岸上海市长兴岛-横沙岛和淤泥质海岸上海市崇明东滩岸线进行了检测,验证了该岸线信息提取的元胞自动机算法。研究表明,基于元胞自动机的岸线提取方法,能够以较高精度提取人工海岸和淤泥质海岸的岸线信息。     

SAR影像海岸线提取方法对比及效果评价

利用合成孔径雷达(SAR)影像提取海岸线是当前遥感研究的热点之一,近年来基于边缘检测法、区域生长法、阈值分割法、水平集法、面向对象分类法、支持向量机分类法等系列SAR影像海岸线提取研究各自取得了一定的进展,但至今尚无对上述典型方法的全面研究与综合对比分析。为此,该文以基岩海岸、淤泥质海岸等2种常见类型海岸线的提取进行了实验,并提出一种海岸线提取精度定量评价的新指标——偏移误差,基于该指标定性定量对比分析了不同算法的优劣及适用性。实验表明,对基岩岸线,面向对象的分类法最优,边缘检测最劣;对淤泥质岸线,水平集最优,区域生长法最劣。     

基于高分辨率影像的平原地区农村居民点自动化提取方法研究

基于高分一号(GF-1)多光谱数据研究提出了一种平原地区农村居民点自动化提取方法。该方法充分挖掘利用光谱信息,计算特征影像与新的相似性特征空间。据此,使用分类和阈值分割思想提取居民点初选区域,并避免了传统分类方法在快速自动化提取过程中的不足以及阈值分割造成的影像细节信息的丢失。通过研究选取合适的结构元素对居民点初选区域进行有目的、可控的形态学处理,最终达到农村居民点自动化快速提取的目的。实验结果表明:该方法提取精度良好,总体精度达到86.9%,自动化提取速度快,在农村居民点提取、城镇化规划与建设等研究中有较高实际应用价值。
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一种利用多时相GF-4影像的快速水体提取方法

鉴于GF-4在洪涝灾害领域的重要应用,为了更好地消除山体阴影和城区建筑对水体提取的影响,以GF-4的PMS传感器影像为数据源,针对其影像的高时相与水体在近红外波段高吸收的特点,提出了一种基于多时相影像在近红外波段变化方差的快速水体提取方法。以长江中下游地区的2个典型区域为研究对象,对比分析了该方法与NDWI阈值法的水体信息提取结果,并进行了精度评价。实验结果表明,该方法不仅能快速准确地提取水体信息,而且能很好地去除山体阴影和城区建筑的影响,对细小水体也有很好的提取能力,在2个区域的水体提取精度分别达到99.04%与99.37%,高于NDWI阈值法。该方法可以有效地提取水体信息,为GF-4水体提取提供技术支持。     

不同水体指数提取淤泥质海岸线的分析与比较

水体指数是快速、准确提取大范围区域中海岸线的有效方法。但水体指数对以淤泥质岸线提取海岸线的适用性有待检验。本文以上海市的部分淤泥质海岸为研究区,以三幅Landsat影像为数据源,采用NDWI、MNDWI、AWEInsh、AWEIsh等四种水体指数提取海岸线,使用遥感影像进行目视解译的海岸线作为参考,探究上诉四种水体指数提取海岸线的差异。结果表明:MNDWI指数提取的海岸线能得到最佳提取效果;在120 m范围内,各种水体指数的海岸线提取精度均高于50%。     

基于资源三号影像的红树林物种分类研究

选取北部湾的东部地区(广东省和广西壮族自治区交界处)为研究区,探索利用资源三号卫星影像,建立大范围红树林遥感信息提取和精细分类模式。首先根据地物波谱特征提取水陆边线,并建立缓冲区生成红树林生长适宜区;再通过基于面向对象的阈值分类方法提取红树林植被信息;最后采用基于像元的最近邻、贝叶斯和随机森林方法对红树林进行树种级分类。结果表明:采用结合阈值法的面向对象遥感分类可以对整景资源三号卫星影像准确提取水陆边线并有效提取红树林分布区,采用基于像元的随机森林法对红树林树种级分类可以得到较好的分类效果(总体分类精度82.84%),优于最近邻法和贝叶斯法。基于混合方法的红树林提取与树种分类模式适用于大范围的红树林分类与制图,同时也证实了资源三号卫星数据应用于海岸带红树林研究的有效性。     

基于海岸带高光谱成像仪影像的太湖蓝藻水华和水草识别

水华与水草的同步监测对于研究湖泊水环境、生态特性以及水循环具有重要意义,相对于传统监测方法如实地调查,利用遥感手段具有大范围、长时间周期、高效率以及低成本等优势。基于海岸带高光谱成像仪HICO(Hyperspectral Imager for the Coastal Ocean)影像,利用叶绿素a光谱指数和藻蓝蛋白基线的水华和水草识别模型,提取太湖水华和水草分布图,经过检验,水华和水草的平均提取精度为93%和95%;通过水华和水草分布图的叠加分析了2010~2014年太湖水华和水草的分布规律,与相关文献的分析结果一致,进一步证实了识别方法的可靠性;将平均阈值与最佳阈值进行对比分析,提取水华与水草面积的精度分别为75.7%和84%,在对精度要求不高但对效率要求较高的情况下,可以利用平均阈值提取水华和水草,便于实现水华和水草的自动化提取及批处理。     

基于深度学习的海岸线边缘检测网络模型

海岸线的动态监测对海岸带的规划管理具有非常重要的意义。由于海陆环境错综复杂,遥感影像中海陆边界光谱特征不明显,导致提取的海岸线定位不准确。提出一种融合语义分割网络和边缘检测网络的深度卷积神经网络模型(EWNet)。该模型包含2个分支流：语义分割流负责提取分层语义信息并用来指导边缘检测流获取岸线语义信息;边缘检测流通过语义分割流完善边缘语义信息。在“高分一号”遥感图像上的实验结果表明,与几种最新网络模型相比,EWNet获得了更精确的海岸线边界提取结果。     

影像选择及阈值对dNBR提取火烧迹地的影响北大核心CSCD

针对缺乏必要的影像选择及阈值评估导致差分归一化燃烧指数(differenced normalized burn ratio,dNBR)提取火烧迹地的可靠性降低问题,文章探索其影响规律。筛选滇中地区15场有高清影像的火灾为研究对象,采用dNBR提取不同时间及阈值组合下的火烧迹地面积,以10场火灾作为研究区确定最佳影像对及阈值,并以5场火灾作为验证。结果表明,影像选择过程及阈值对评估结果影响很大,不合理的影像选择会产生错误的结论,其中灾后影像的影响占主导地位。灾后最优选择是NBR最低值及其附近影像,在0.2~1.2阈值区间提取精度平均为94%,火灾细节勾绘准确。     

利用指数熵的多时相遥感影像变化检测方法

针对像素级变化检测法中变化阈值的提取不够自动化和准确化,导致变化检测结果精度不高的问题,提出一种利用双阈值指数熵的多时相遥感影像变化检测方法。该方法首先采用差值法构造2个时相遥感影像的差异影像;其次采用双阈值指数熵的方法确定差异影像的最佳变化阈值,并将其用于分割差异影像,得到变化区域。采用客观评价法对变化检测结果进行精度评定。选择我国鄱阳湖局部区域2个时相的遥感影像进行试验,并与基于模糊C均值的变化检测方法进行对比。通过试验,所提出方法变化检测精度达94.22%,是一种有效、可行的变化检测方法。     

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。     

基于遥感的黄河三角洲地区盐碱地分布监测

借助遥感技术可以快速准确提取盐碱地分布信息,本文使用TM遥感影像,利用光谱分析和图像处理相结合的方法,参考地理数据,对黄河三角洲地区盐碱地的分布状况进行了遥感分析。通过最大似然分类及神经网络亚像元分类两种监督分类方法的分类精度比较后发现,后者分类精度得到有效提高,总体分类精度从80.8%上升到85.6%,对于盐碱地地类的分类精度提高到85.45%。最后,在此基础上给出了该地区盐碱地分布图。     

基于机载激光雷达数据的海岸带水域提取方法

利用遥感影像提取海岸带地区水域点,容易受不同水域特征差异较大的影响。针对这一问题,考虑到机载激光雷达数据能够提供高程、强度、密度等信息,提出综合利用水域激光脚点的密度、高程、强度特征提取水域点的方法。首先利用局部水域点的密度特征得到初始水域点,然后用高程和强度特征进行约束,得到可靠水域点,并构建水域高程趋势面;进而利用点云相对于水域高程趋势面的相对高程提取出所有水域点。实验结果显示,利用该方法区分海岸带水域点精度达到了91%以上,能够快速提取较大范围的海岸带区域内的水域点。     

CBERS-02星CCD数据土地利用分类方法研究——以江苏省宜兴地区为例

以江苏省宜兴地区为试验区,首先进行了CBERS-02星CCD数据的图像预处理,然后利用ERDASI-MAGINE和Definiens7.0等软件,采用非监督分类、监督分类、混合监督分类、面向对象四种分类方法进行了土地利用分类,并将影像分类结果进行了精度评价分析。结果表明：在一级地类的提取中,面向对象的最邻近分类器的分类精度最低,混合监督分类的精度最高;在二级地类的提取中,面向对象的特征阈值法得到的分类结果较好,能够轻松提取传统分类方法难于提取的地类。     

芦笋种植面积遥感提取

针对传统遥感技术提取芦笋种植面积精度不高的问题,根据芦笋的种植特点,该文以山东省曹县为研究区域,以Landsat 8影像为研究数据,提出了芦笋种植面积的提取方法。通过分析芦笋种植区与其他地物归一化差值植被指数特征,首先利用阈值分割方法去除水体、小麦地物,进一步分析芦笋种植区、建筑物和道路等的影像二维特征空间,发现芦笋种植区的土壤线分布规律,并通过波段运算结果确定芦笋种植区阈值,最后进行芦笋种植面积提取。结果表明,曹县的芦笋种植面积为14626.55ha~2,总体精度为84.85%。