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%。     

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%。     

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。     

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。     

不同空间尺度下石臼陀岛海岸线提取的遥感应用研究

空间尺度作为地学研究的基础,对于海-陆-气三相交互作用的海岸线的研究具有重要科学和实用意义。基于QuickBird、SPOT5和Landsat5等多源遥感影像提取石臼陀岛海岸线,构建了基于像元数的精度评价模型。依据分形理论,通过尺度转换模型,研究了海岸线遥感信息分维的尺度效应。在空间尺度校正的前提下分析了尺度效应造成的海岸线提取精度差异,以更加接近实际地对石臼坨岛海岸线的动态变化特征进行分析。研究表明:①石臼陀岛整体海岸线的分形维数为1.0111;②海岸线尺度效应随海岸类型不同而有所差异,该岛人工海岸线和粉砂淤泥质海岸线分形维数分别为1.0123和1.0089,前者较后者略大;③尺度转换后海岸线理论长度变化量表现出随尺度增加而增大的“边际效应”。     

海岸线卫星遥感提取方法研究进展

海岸线是划分海洋与陆地管理区域的基准线。不同海岸地貌的海岸线划分依据各不相同,因此,它们在卫星图像上的解译标志与提取方法也存在差异。论述了利用遥感进行海岸线动态监测的优势与海岸线的基本特点及其分类,明确了在各个领域中对海岸线的不同定义,指出了不同类型海岸的遥感解译标志。详细论述了不同种类卫星图像中的海岸线成像机理,介绍了使用卫星遥感图像提取各类海岸线的算法及其发展过程,并对遥感图像中的海岸线提取算法的发展方向做出了分析。     

一种基于多阈值的形态学提取遥感图象海岸线特征方法

在利用遥感数据进行海洋监测、海事救援、海洋污染监控等应用时 ,往往需要首先确定图象的海岸线特征 ,也就是说 ,需要对图象中海岸线进行分割提取 .阈值方法是一类简洁而有效的图象分割方法 ,其虽可以用于检测遥感图象中的海岸线特征 ,然而用传统的阈值方法来对光学遥感图象进行海岸线检测时 ,对于图象中沿海岸线的物体阴影、散射特性很弱的植被、很暗的人工设施、受噪声影响的海湾水域等往往缺乏足够的区别辨识能力 .为此提出了一种基于多阈值的形态分割方法 ,该方法首先将阈值检测后的孤立区域划分为内陆、外海和沿海岸线 3种孤立区域 ,然后根据区域距离和最小路径的定义 ,并利用形态学算子来对沿海岸线的孤立区域进行处理 ,以提高海岸线检测的精确度和降低误检率 ,实验结果表明 ,该方法不仅提高了对上述物体阴影、植被、暗的人工设施的准确检测率 ,而且该方法较传统的阈值方法具有更好的检测效果     

一种基于元胞自动机的图像拼接方法

描述了一种基于元胞自动机的图像拼接方法,采用元胞自动机提取图像特征点,然后以特征点邻域灰度互相关法进行特征点匹配,最后根据匹配的特征点对得到图像间的变换参数。实验结果表明,本方法不仅准确实现了图像拼接,而且降低了图像重叠度的要求。     

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。     

基于小波变换和数学形态学的遥感图像人工建筑区提取

为了快速定位中高分辨率可见光遥感图像中的人工建筑目标,一般需要先对目标进行粗定位,提取人工建筑区域。根据遥感图像中的不同地貌具有不同的频谱特性,人工建筑区相对其他区域具有较高的频率,提出了基于小波变换和数学形态学的遥感图像人工建筑区提取算法。该算法先对遥感图像进行小波变换,将不同地貌的信息转换到不同频带,再对高频信息进行融合,并将融合后的高频信息中幅度变化剧烈的区域看作"山峰",变化平稳的区域看作"盆地",最后采用形态学重建的方法提取人工建筑区,实验结果表明,该算法具有快速性和准确性的特点。     

改进Deeplab网络的遥感影像海岛岸线分割

目的 海岛作为一项特殊资源,在海洋开发和利用方面发挥着重要的作用;遥感作为一种非接触式远距离探测手段,为海岛研究提供了重要的数据来源;而深度学习因其对图像特征的提取能力和对复杂问题的拟合能力广泛应用于各个领域。本文结合深度学习的计算优势,兼顾遥感影像的波段数量多和覆盖范围大的特征,以海岛岸线的快速分割为目的,提出了一种改进的海岛岸线遥感影像分割模型。方法 该分割模型包括3方面：1）针对遥感影像的多波段特征,提出基于最佳指数的遥感影像波段组合选择,将选择后的波段组合作为海岛岸线分割模型的输入数据;2）针对遥感影像大范围覆盖的特征,提出基于Deeplab神经网络结构的海岛岸线粗分割,将粗分割结果作为海岛岸线优化的初始边界;3）利用全连接条件随机场优化海岛岸线,实现海岛岸线的细分割提取。结果 以大小不等的4个海岛的岸线提取为例,分别采用改进的海岛岸线分割模型、全卷积神经网络模型（fully convolutional networks,FCN）、Deeplab模型和目视解译法从遥感影像数据中分割海岛岸线。同时,引入平均交并比（mean intersection over union,MIoU）和相对误差,对各模型分割的海岛岸线结果进行精度比较。结果表明,本文改进的海岛岸线分割模型克服了FCN模型海岛岸线的不连续性问题,降低了海岛岸线的误分割现象;从MIoU值的比较可以看出,本文改进模型与目视解译的海岛岸线结果具有更高的吻合度,较FCN模型提高了17.7%,较Deeplab模型提高了5.2%;从海岸岸线的周长和面积的相对误差可以看出,本文改进模型的相对误差均低于FCN模型和Deeplab模型。结论 本文改进模型包含了面向遥感影像的波段选择、利用神经网络训练的海岛岸线粗分割和基于全连接条件随机场的海岛岸线优化,在保证岸线连续性的前提下,提高了海岛岸线的分割精度。     

The integration of multi-source remote sensing data for the modelling of shoreline change rates in a mediterranean coastal sector

A novel methodological approach is presented to estimate the shoreline change rate in complex coastal settings by using multi-source/multi-temporal shoreline data extracted from both orthoimages and digital elevation models. Several stages are covered to integrate the information available for the coastal area under study by means of a well-balanced and robust data fusion approach: i) determining the most accurate approach for extracting each shoreline from the different available sources, also estimating their corresponding accuracy, ii) finding out the best set of multi-temporal shorelines, within the available ones, to help avoid temporal oversampling and remove local severe shoreline change rate oscillations and, finally, iii) testing linear regression methods to include shoreline accuracy and automatic outlier removal in order to model the underlying general trend of shoreline evolution. A reweighted-weighted linear regression together with an evenly distributed shorelines dataset were chosen as the best approach to robustly integrate all the multisource remote sensing data available and determine which shorelines did not follow the general linear trend.     

无人机遥感技术在河湖岸线监管中的应用

为提高河湖管理效率,针对无人机遥感技术观测范围广、获取空间信息速度快等优点,在分析无人机遥感技术工作原理基础上,根据河湖水域岸线监管不同需求,从目前无人机的多种监测方式入手,结合岸线监管应用,分析适用于河湖监管的 3 种监测方式。具体应用结果表明：1)低空摄影技术适合于小面积河湖岸线日常巡察,获取航拍照片。2)常规摄影测量技术是将外业获取的影像、POS、控制点数据,采用 PhotoScan 软件生成高分辨率正射影像和数字表面模型,结合 GIS 软件,快速生成一些专题图,适合于中小型涉水侵占行为监测。3)倾斜摄影测量技术适合于大型涉水建筑监测,对涉水建筑构建真三维模型,精准获取违建区域面积、侵占防洪库容等几何信息。无人机遥感技术用于河湖岸线监测,能够有效制止侵占岸线的行为,为河湖岸线安澜提供技术支撑。     

高分辨率遥感图像投影分析的靠岸舰船检测

目的 高分辨率遥感图像中,靠岸舰船检测有着广泛的应用前景,其主要难点在于舰船与港口陆地在空间上紧邻,在颜色和纹理特征上相似,舰船与港口陆地难以分割。针对这种情况,利用港口岸线平直的几何特点和靠岸舰船多为舷靠的停泊特点,提出一种基于投影分析的靠岸舰船检测方法。方法 首先,对原始图像进行预处理,利用K-means聚类算法与区域生长算法相结合的方式得到海陆分割图像,利用Sobel算子与Otsu分割结合的方式获取边缘图像;然后,通过改进的Hough变换提取直线特征,结合港岸几何特性定位港口岸线;再将海陆分割后的二值图像向沿岸线和垂直岸线两个方向进行投影,根据沿岸线方向投影形态确定和分离并靠舰船,根据垂直岸线方向的投影形态定位舰船目标;最后,利用舰船尺寸、长宽比、最小外接矩形占空比特征去除虚警。结果 在15个港口场景不同分辨率的遥感图像测试集上,本文方法整体检测率达到85.4%,虚警率达17.2%;限定分辨率范围在24 m的情形下,检测率提高到93.5%,虚警率降低至5.3%。结论 本文方法简单有效,无需港口先验信息,适用于多尺度和多方向的靠岸舰船目标检测任务,对不同类型舰船形态差异具有鲁棒性,且能够分离并靠舰船。     

一种基于颜色恒常性理论的城市高分辨率遥感影像阴影消除方法

阴影是遥感影像中普遍存在的一种现象,它的存在影响对被遮挡区域信息的获取,并且对影像的目视效果造成不好的影响。因此,对阴影的去除在遥感影像信息提取中是一个需研究的问题,特别是对于具有大量高层建筑物的特大城市区域。本文采用颜色恒常性的理论,来实现对高分辨率遥感影像上阴影的去除,利用上海市陆家嘴区域的QuickBird高分辨率影像对算法进行了实验,结果表明该方法对阴影的去除具有较好的效果,并且计算简便。     

基于多输入密集连接神经网络的遥感图像时空融合算法

为了解决地表反射率遥感卫星Landsat和MODIS影像的时空融合问题,文中提出基于多输入密集连接网络的遥感图像时空融合算法.首先提出多输入的密集连接网络,学习包含连续时刻间差异信息的过渡遥感影像.基于差异相似假设,融合网络学习得到的2幅过渡影像与已知的2幅高空间分辨率影像,得到最终的预测影像.对Landsat遥感影像和MODIS遥感影像的融合实验表明,文中算法在各项定量指标中均较优,最终的预测图像也可表明,文中算法对噪声具有较好的鲁棒性,能较好地恢复细节信息.     

Shoreline changes in west-central Florida between 1987 and 2008 from Landsat observations

Shoreline changes caused by sediment erosion and accretion have important consequences for coastal ecosystems and coastal communities. Assessing such changes over long stretches of coastline, such as along the west-central Florida coast, represents a challenge to coastal zone managers. In this study, we used nine Landsat Thematic Mapper (TM) images from the west-central Florida coast (adjacent to Tampa Bay, FL) to study historical shoreline changes from 1987 to 2008. Specifically, we sought to evaluate the change of shorelines during the cold (1987–1998) and warm (1998–2008) phases of the Atlantic Multidecadal Oscillation (AMO). The cloud-free images selected for this study were collected during the periods when maximum tidal excursions were less than 9 cm from mean sea level, assuring minimal interference from tidal influence. The images revealed that the southern section of the Tampa Bay inlet showed a mean shoreline accretion rate of 1.30 m year^–1 and a cumulative mean shoreline change of 27.29 m over the past 21 years. The northern section of the Tampa Bay inlet showed a mean accretion rate of 0.34 m year^–1, with a cumulative mean shoreline change of 7.06 m during the past 21 years. Both sections experienced beach nourishment conducted by local communities which, while irregular, were effective in reducing beach erosion. The dynamics of opposing shores in the various inlets in the barrier islands of the study region varied substantially, with many showing accretion in the channel on one side but erosion on the other side.     

一种引入角点特征的遥感图像道路提取方法

道路是遥感图像中的一种重要目标,遥感图像自动道路提取成为一个重要的研究方向。该文在对现有道路提取算法总结分析的基础上,提出一种引入角点特征的遥感图像道路提取方法,针对城市道路网的结构特点,建立了道路模型,并对算法的结构和策略进行了描述。在提取道路直线特征和角点特征基础上得到道路段,然后根据道路之间的几何关系对独立道路段进行连接得到最终结果,有效解决了以往道路提取算法中道路交叉点断裂的问题。另外为了得到准确的道路角点信息,还对该文算法中用到的角点检测方法进行了改进。最终实验结果分析表明该文道路提取算法的有效性。     

基于控制点配准算法的无人机遥感影像自动无缝拼接技术

传统无人机遥感影像自动无缝拼接技术无法精准匹配影像信息,导致无人机遥感影像拼接结果出现大量缝隙,拼接效果差。因此提出了基于控制点配准算法的无人机遥感影像自动无缝拼接技术。遵循无人机影像成像原理,获取无人机遥感影像,并将数据以图像格式文件形式存储。设置阈值,剔除最邻近域和次邻域比值大于阈值的控制点,对影像坐标平移和缩放数据标准化处理,彻底消除坐标变换对图像配准影响。构建相似变换矩阵,获取新的控制点集,使用直接线性变换算法预估变换矩阵,得到线性解。经过粗、细配准,确定不同图像重叠区域。搜索最佳拼接线,使用加权平均融合法消除拼接缝,由此设计拼接流程。由实验结果可知,该技术能够精准匹配影像信息,检测到影像最大分辨率为1000*800,具有良好拼接效果。     

面向对象多特征融合的水域岸线目标变化检测

为认真落实河长制"清四乱"等专项行动,量化水域岸线监管测评工作,以岸线码头为目标,研究一种基于面向对象思想多特征融合的水域岸线目标变化检测方法。针对多时相高分辨率遥感影像,利用面向对象多尺度分割原理将具有空间连续性的同类区域划分为目标对象,提取目标对象的光谱、纹理及几何结构组成特征矩阵,并利用高斯径向基核函数支持向量机(RBF-SVM)进行分类;计算变化矢量差值,并与人工判读数据对比分析得到目标变化检测结果。实验结果表明,该研究应用于水域岸线上目标的变化检测中效果明显,RBFSVM分类误差影响最终目标变化检测的正确率,可为实现河湖水域岸线长效管护提供技术支撑。