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MODIS数据的黄河水体提取方法研究

通过分析黄河水体在MODIS影像上的光谱表现特征及与其他背景地物在光谱特征上的差异,分别采用单波段阈值法和多光谱混合分析法对黄河水体进行了提取试验研究,并对比分析了两种方法的优缺点,指出多光谱混合分析法更适用于MODIS数据的黄河水体提取。     

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。     

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%。     

基于多源遥感数据的水体提取方法研究

快速准确地获取水体信息对于水资源管理利用以及灾害防治具有重要意义.利用不同分类方法探讨多种数据源在不同天气场景下水体提取的最优技术,结合Sentinel和Landsat系列数据,对红碱淖1973—2018年湖泊面积变化进行分析.结果表明:在无云的情况下,使用Sentinel-2结合最大似然分类方法提取效果最好,精度为9...     

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。     

基于纹理特征的SPOT 5影像水体提取方法研究

以2008年8月7日某区SPOT 5遥感影像为研究对象,基于地统计学变差函数的方法对影像的纹理特征进行了提取,并辅以影像的光谱特征进行研究区地物分类,实现了水体信息的自动提取。对基于纹理特征提取法与植被指数法、光谱特征提取法的水体提取结果进行了对比分析。结果表明:基于纹理特征提取法能对河道水体充分提取,河道与河滩地、居民地、湿润地表等地类基本没有错分现象,水体提取的效果较另两种方法有较大改善。     

基于MODIS数据的洪涝灾情监测关键技术研究进展

对近年来报道的基于MODIS数据的洪涝灾情监测关键技术进行了综述，主要包括水体提取、云检测和土地覆盖分类。水体提取主要困难在于波段选择和云的干扰；云检测也只能部分解决问题，还需要进一步研究。土地覆盖分类可以提供大范围变化监测，但在特征选择和分类器设计上还有很长的路要走。     

面向对象的高分辨率影像水体信息提取研究

以昆山南部的WorldView-2影像为研究数据(全色波段分辨率为0.5 m,多光谱波段分辨率为1.8 m),基于eCognition软件平台,通过选择适宜的尺度,并结合纹理、形状、光谱等特征构建合理有效的规则集,实现面向对象的水体信息提取。利用实测结果对遥感解译结果进行形状一致性和面积一致性检验,精度分别达到89.14%和92.06%,表明利用面向对象技术从高分辨率遥感影像提取水体信息具有一定的可靠性和实用性。     

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     

基于光学遥感的湖泊水体信息提取研究进展

对常用光学遥感数据的湖泊水体信息提取方法及其优缺点进行了总结。针对湖泊水体信息提取中的难点——混合像元问题,总结了线性解混、神经网络解混和矢量解混等方法的优缺点。在目前多卫星、多传感器快速发展的条件下,基于多源数据开展湖泊水体协同观测是未来的发展趋势,而在多源遥感数据之间的空间匹配和不同反演结果的融合中,尺度转换是关键。     

都江堰灌区大区域遥感墒情提取研究

为构建都江堰灌区优化配水系统,基于MODIS数据对都江堰灌区大区域遥感墒情提取方法进行了研究.首先对Modi s和地面实测数据来源、特点进行描述,然后基于MODIS 1B遥感数据及区域特征建立都江堰灌区大区域墒情提取模型,在实际计算基础上进行了数学模型优选和参数率定并对表层土壤墒情分别进行了反演,获得了都江堰灌区表层土壤墒情分布图,最后对结果进行了分析.     

MODIS数据处理平台在旱情监测中的应用研究

研究基于MODIS(中分辨率成像光谱仪)数据和降水信息,结合地面实测数据进行区域的旱情监测.搭建了基于网格技术的MODIS数据处理平台,对遥感数据进行前期加工,利用水文气象信息,通过分析和选取合适的干旱因子构建遥感干旱综合监测模型.建立了干旱综合监测数据处理系统,初步实现了MODIS数据自动处理和旱情分析的过程.     

Understanding Seasonal Water Clarity Dynamics of Lake Dahuchi from In Situ and Remote Sensing Data

Obtaining, analyzing and understanding the seasonal dynamics of water clarity is of importance for understanding and managing lakes and sustaining their ecosystem services. This study aimed to explore the seasonal dynamics of water clarity and to analyze how water level, wind velocity and total precipitation influence this dynamics in Lake Dahuchi, China. The Secchi disk depths recorded in the field and derived from Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) images together demonstrated a seasonal pattern of water clarity, which was lower in winter and spring, increased in April or May to reach the highest values in summer, upon which it gradually declined from September onward. Piecewise linear regression analysis between water clarity and water level showed that water level could explain 70% of the variation of the logarithm of Secchi disk depth. The water clarity of Lake Dahuchi was primarily controlled by suspended sediment, while the seasonal variation of water level induced different sediment resuspension, thus we concluded that the water clarity seasonal dynamics of Lake Dahuchi was mainly regulated by seasonal variation of water level.     

基于遥感图像的河流提取方法及应用研究

通过融合监督分类和非监督分类方法,提出了基于彩色遥感图像的河流提取算法。在监督分类方法中,采用局部傅里叶变换来捕捉图像的不同颜色和纹理特征,用从样本中提取出来的LFT特征集对大间隔最近邻分类器进行训练,把图像分为河流和背景两部分;在非监督分类方法中,采用基于颜色的k-均值分类分割方法,从背景中分离出河流。对两种方法的输出结果进行融合,即可得到最终的河流提取结果。实例表明:该方法能够准确地从彩色遥感图像中进行河流提取。     

基于MODIS数据的土壤含水量模拟及其影响因素分析

以陕西省关中地区为研究区域,基于2009年春季三期Terro-MODIS1B数据,获取昼夜地表温差和反照率参数;结合同期气象站点实测的土壤墒情数据,采用热惯量法建立热惯量-土壤含水量(ATI-SWC)经验模型。模拟结果表明:3月8日模型模拟精度最高,4月28日模型模拟精度最低。进一步分析发现,植被指数对模型的影响较大,因此热惯量法对裸地土壤含水量监测精度较高。最后,结合研究区DEM数据,综合分析了地质地貌、地下水和植被指数等对关中地区土壤含水量的影响。研究结果对关中地区的旱情监测具有一定的参考价值。     

基于MODIS数据的钱塘江河口段植被指数遥感调查

使用栅格数据统计方法建立了同一区域内不同年份的MODIS植被指数变化栅格图，同时通过分析栅格数据统计直方图，建立了MODIS-NDVI变化强度指数，对钱塘江河口段从2000年至2004年间的植被覆盖与变化情况进行了统计和分析。研究表明，使用MODIS-NDVI数据较以往的AVHRR、TM卫星遥感数据更适合于大范围、实时动态的植被覆盖变化动态监测，主要表现在监测精度的提高以及实效性的保障等。该研究为维护钱塘江生态、了解流域生态环境的健康状况、实现流域水资源开发利用与社会经济发展协调、保持环境生态的可持续性、进行科学的决策与有效管理提供了有使用价值的生态环境状况数据支持。