基于背景类别分层分离的不透水面间接提取——以兰州城关区EO-1 ALI图像为例

以兰州市城关区EO-1 ALI图像作为基础数据源,对比LOOC与最邻近分类（NNC）方法提取不透水面的精度差异. LOOC方法对融合后EO-1 ALI图像进行LBV变换,将变换结果作为解译底图;设置4个尺度层次,分别对应水体、农用地、灌木林地、城市绿地和草地这5种主要背景类别,对解译底图执行4尺度面向对象分割;将上述类别对象的光谱特征和形态特征差异作为判别规则,利用决策树分类,将这5种背景类别依次从解译底图上提取、分离,生成不透水面初级提取图层;通过光谱反射率差异分析,选定EO-1 ALI图像的近红外波段8和中红外波段10作为分类特征,利用基于模糊C-均值（FCM）算法的非监督分类,从初级图层中分离出砂土、阴影这两种与高、低反照度不透水面光谱特征相近的类别,采用数学形态学开闭运算整饬图像,生成不透水面二级提取图层. 结合目视评判和总体精度、Kappa系数,定量分析LOOC方法与NNC方法的提取精度差异. 结果表明：LOOC方法提取不透水面的总体精度、Kappa系数分别为87.13%、0.830 3,较NNC方法分别提高5.91%、7.19%. LOOC方法依据各背景类别的遥感多特征知识,分两级将其分离出解译底图,从而间接、逐步逼近不透水面精准空间分布信息,辨识不透水面的效率优于NNC方法.     

基于RS和GIS的郑州市城市扩展研究

以1988年和2001年的TM/ETM 遥感影像作为主要数据源,将RS与GIS技术相结合,对郑州市城市扩展进行动态监测.首先利用ENVI软件构造三指数波段,即归一化建筑指数(NDBI)、归一化水体指数(NDWI)和土壤调节植被指数(SAVI),用来代表郑州市最主要的土地覆盖类型:城镇用地、水体和植被.然后对3个指数波段进行假彩色合成,采用最大似然监督分类法对假彩色合成影像进行分类,利用ENVI的掩膜技术从分类结果图中提取出城镇用地信息,再利用GIS的空间叠加分析功能提取出城市用地扩展信息,包括城市扩展的面积、方向及速率等,最后对城市扩展模式进行分析.研究结果表明,郑州市1988-2001年间城市建成区面积共扩展61.33km2,平均每年扩展4.7km2,城市扩展模式可近似看作是以二七广场为中心向四周呈同心圆式蔓延扩展.     

南京市冷/热岛格局的尺度效应研究

城市地表覆被类型变化影响城市热环境的空间格局,研究城市地表覆被类型与城市冷/热岛格局的相关关系,对调节城市微气候,改善人居环境,提高城市韧性具有重要的意义.基于landsat8影像数据,提取南京市4种主要地表覆被类型(水体、植被、不透水面、建筑)的参数;同时利用热红外波段反演地表温度,分别从像元(小)和市、区级行政区划...     

遥感数据的城市不透水面估算及增温效应

为了更精确地估算城市不透水面信息以及探索城市不透水面的增温效应,以合肥市为研究区,对landsat 8数据进行处理,使用单通道算法反演地表温度(LST).提出改进的归一化不透水面指数(MNDISI),使用该指数估计不透水面分布信息和不透水面盖度(ISC).将不透水面盖度进行划分,结合遥感数据和气象数据对不透水面的热环境效应加以研究,分析不透水面盖度变化所导致的地表温度和气温变化.结果表明,不透水面盖度与地表温度之间呈指数关系,与气温之间呈线性关系.地表温度和气温随着不透水面盖度的增加而升高.当某区域内的不透水面盖度在43%时,区域内不透水面增温效应和其他地物的降温效应达到动态平衡.     

基于高光谱数据的城市不透水层提取与分析

针对多光谱卫星遥感数据监测城市生态环境的限制和高光谱遥感数据的优越性,以徐州市城区为例,选择2004和2006年地球观测卫星一1（EO一1）Hyperion高光谱遥感数据,在波段选择、大气校正等预处理的基础上,利用线性光谱混合模型,通过混合像元分解在亚像元尺度上提取两个时相徐州市中心城区的不透水层比例．以高分辨率遥感影像分类结果作为参考,通过与LandsatTM多光谱数据提取结果的比较,表明了高光谱遥感影像提取不透水层的优势．利用两个时相高光谱遥感影像提取的不透水层信息进行变化分析,结果表明：徐州市不透水层比例在持续增加,尤其在城市边缘区更是显著增加,其主要驱动因素是城市扩展和土地利用变化．     

CBERS-02星CCD数据在水灾监测中的应用——以河南新蔡县为例

为了客观全面地统计地面水灾信息,分析了水灾时期地面不同深度水体的光谱反射特性,对不同地物在CBERS-02星CCD数据上的表现特征对比研究,利用Erdas软件建立模型,依据CCD数据提供的2,3,4波段信息进行水体的提取.将不同时相的遥感提取结果进行对比,分析水灾期间水体的变化,并利用GIS技术叠加基础信息图层进行分析、运算,得到各种专题图件.对监测结果验证后认为是可靠的,能客观反映地面水灾状况.     

Landsat-8遥感影像不同水体提取方法适用性分析

为探究周围气温与地物环境对水体提取的影响,利用Landsat-8 OIL遥感影像,选取巢湖作为研究区,分别采用水体提取指数模型(NDWI)、监督分类最大似然法及面向对象分类法对不同季节下的研究区做水体提取。通过分析比较各方法在不同季节对水体提取的精度影响,发现面向对象法提取效果最佳,NDWI效果次之,监督分类精度最低。监督分类和归一化水体指数对四季水体提取精度较平均,冬季用面向对象法提取水体影响大。     

基于无人机遥感影像的水体提取方法

针对无人机（UAV）影像水体提取出现的噪声干扰、光谱混淆、分割尺度难把握、无法使用水体指数等问题,提出边缘检测算法结合面向对象方法的新水体提取方法（AUCSN）. 采用各向扩散滤波算法对影像去噪;采用Canny边缘检测算子对去噪后影像进行边缘提取,提取结果与去噪后影像进行波段重组,利用改进的邻域绝对均值差分方差比法对重组影像选取最优分割尺度,开展多尺度分割. 结合水体对象的光谱、形态、纹理特征建立模型,对分割后影像实现水体粗提取. 将粗提取结果利用形态学闭运算填充孔洞,实现水体提取. 实验结果表明,采用AUCSN方法进行水体提取,不仅提高了提取效率,而且提取精度能够达到96%.     

西沙群岛岛屿水边线自动提取方法研究

以西沙群岛—宣德群岛为研究区,以WorldView-2高分辨率遥感卫星数据为数据源,在众多前人水边线提取经验的基础上,摸索出一种适用于西沙群岛一级水体的水边线自动提取方法。根据WorldView-2的八个波段光谱曲线特征分布图,创建了水边线提取的指数模型。利用该模型进行图像分割后能有效实现岛屿的水陆分离,在此基础上通过边缘检测算子运算快速地提取出岛屿水边线,最后利用掩膜技术使断续的水边线连续起来,从而得到岛屿的水边线信息。将此方法推广到西沙群岛的东岛和七连屿诸岛,结果表明该方法能有效地提取出岛屿水边线。     

基于面向对象的建筑物信息提取方法研究

为了更好地进行城市建设和规划,对建筑物进行有效识别非常重要。针对目前遥感技术对建筑物难以实现高精度提取的问题,本文提出一种基于引入红色边缘波段规则的面向对象和基于样本的面向对象相结合的方法,提取城市建筑物信息。该方法利用worldview 2影像的全色和多光谱的融合数据,进行尺度分割,根据建筑物的光谱特征、形状特征、数字表面模型(digital surface model,DSM)和worldview2的红色边缘波段(RedEdge)的纹理特征建立双层规则知识库,进行建筑物信息提取;同时,利用基于样本的面向对象方法对worldview 2数据影像进行建筑物信息提取。最后,对2种方法获取的建筑物信息结果进行融合,实现建筑物的高精度提取。以广州市天河区试验区为例,研究结果表明:基于样本的面向对象法、基于规则的面向对象法、基于引入红色边缘波段规则的面向对象法以及本文方法的分类精度分别为81.27%,83.75%,87.06%,91.43%。基于引入红色边缘波段规则的面向对象与基于样本的面向对象分类相结合的方法比其他3种方法提取的精度都高,为高分辨率遥感影像建筑物信息的识别提供了有效的手段。     

利用LIDAR数据及高分辨率影像的建筑物信息提取

文章综合利用LIDAR数据和高分辨率影像互补的特点来提取建筑物信息:在数据预处理,去除LIDAR点云中粗差点,栅格化LIDAR数据以及填补缺失数据的基础上,采用归一化植被指数和渐进形态学方法滤除非地表点,生成完整的数字表面模型;然后分步去除归一化数字表面模型中的非建筑物屋顶点;最后在形态学腐蚀运算结合连通性分析获取种子区域的基础上,生长出完整的建筑物斑块,进而边缘追踪得到建筑物外边缘线。实验结果表明可以有效提取建筑物信息。     

基于植被指数的绿地信息提取的比较

运用遥感图像处理系统(ENVI)对快鸟(Quickbird)高分辨率遥感影像进行预处理,利用归一化差值植被指数(ND VI)、归一化差异绿度指数(NDGI)、土壤调节植被指数(SAVI)和修正土壤调节植被指数(MSAVI)对南京市鼓楼区进行了绿地信息提取,通过 Matlab软件比较了其灰度图像、直方图和二值图像,并分析其方差,在C语言的平台上进行了精度评定.实验结果表明:在该研究区中, SAVI、NDVI的绿地提取能力较好;ND GI、MSAVI出现了明显的漏分、错分情况,但 MSAVI在建筑物、植被边缘提取上表现出相对的优越性.     

提取蚀变信息时TM影像的最佳波段组合研究

多光谱数据的最佳波段选择直接影响图像的目视解译和信息提取。在分析TM影像各波段间的标准差、相关系数和最佳指数因子内在联系的基础上,提出采用最佳指数因子与蚀变信息光谱特征相结合的方法选择遥感影像的最佳波段组合。研究表明,最佳指数因子与蚀变信息光谱特征相结合是多光谱数据最佳波段选择的理想方法;TM4+TM5+TM7波段组合获取的合成图像构造清晰,岩性差异显著,最有利于蚀变信息的提取。     

基于图像多特征融合的野外水体障碍物检测

提出了一种基于图像多特征融合的方法来实现水体障碍物的检测方法.对于图像中水面的无倒影区,可以通过基于亮度和纹理特征的图像分割获得;而对于水面的倒影区,提出了基于立体视觉的方法来得到倒影区的距离和高度,并据此提取出相应的倒影区域,将所有特征进行融合获得了较完整且准确的水面区域.实验证明,该方法对野外复杂环境下的水体障碍物检测,特别是对包含有倒影的水体区域的检测有良好的效果;同时,算法简单实用,易于实时应用.     

遥感影像的云及其阴影覆盖区光谱重构

以往遥感影像的云及其阴影去除方法侧重于受遮盖地物的几何特征恢复,不利于基于光谱特征的信息提取。为此,提出一种基于地物类别特征的光谱重构方法,采用两期相邻年份相近物候期的遥感数据,借助归一化差值和决策树分类的方法,检测厚云及其阴影,并提取相应区域地表覆盖类型信息,对两时相遥感影像各波段被遮挡区的每种地物类别做线性回归分析,获取被遮挡区的重构数据。实验结果表明,该方法在恢复受云影响地物几何信息的同时,较好地实现了遮盖区地物光谱信息模拟。     

基于图像退化技术的近岸陆上水体提取方法

海岸带环境中由于海洋及入海河流的普遍存在而使陆上水体的提取变得较为复杂,尤其在处理滨海河口时,往往要借助人工干预对入海河流与海洋进行分割,进而提取河流信息,自动化程度较低。本文提出了一种基于图像退化技术的近岸陆上水体信息提取方法,该方法通过构建多级遥感影像金字塔,降低原始遥感影像的分辨率,使陆地上的河流信息得到退化,获得海洋水体图斑,然后再利用图像恢复,对陆地水体图斑进行复原,最终得到陆上水体信息。     

灰度阈值方法下的SAR图像水体检测

针对星载SAR图像水体检测问题,提出一种基于地理信息引导的水体检测方法。该方法结合已有的地理辅助数据,基于直方图压缩对影像上的地理信息覆盖范围进行粗提取,再利用灰度约束下的迭代生长算法,检测出精度较高的水体信息。实验选取具有典型性水域的影像。结果证明:此方法能精确定位水体,检测速度快。     

基于注意力增强型编解码网络的化工过程故障诊断

化工过程的数据往往含有动态时序特性,传统故障检测对动态信息的使用率较低,限制了故障诊断性能。针对这个问题,提出了一种基于注意力增强的编解码网络模型的化工过程故障诊断新方法。编码部分利用LSTM提取过程数据的特征信息,结合注意力机制,更加有效地利用过程数据间的动态信息;解码部分利用LSTM并结合注意力机制提供的上下文向量,为归一化指数的回归提供更加精准的状态信息,最后利用归一化指数回归得到各个样本数据的故障类别概率值。结果表明,注意力机制的引入,提高了模型在时域下对过程动态信息的使用效率。针对本文提出的方法,利用田纳西伊士曼过程数据进行了实验,并与标准的PCA-SVM、DBN和ResNet的结果进行了对比。结果表明,该方法诊断故障的效果更加理想。     

基于PCA-LVQ的专业可持续发展综合分类研究

提出将PCA及LVQ网络用于专业可持续发展分类应用研究,通过多种调研形式获取专业发展的21项指标,首先对比使用标准正交归一化方法和min-max归一化方法对原始的样本进行归一化,再利用PCA算法解除样本特征的相关性,实现数据的降维。最后利用LVQ神经网络对已经降维的数据进行学习,并得到学习结果,最后利用学习得到的权值矩阵对新的样本进行识别,判断专业发展水平。     

城市地表热环境季节变化及与下垫面特征关系

为进一步揭示城市地表热环境的时空分异机制,利用遥感信息技术提取深圳市西部地区不同季节的地表温度、植被覆盖、不透水面、水分状况等下垫面特征参数,在此基础上分析地表热环境的季节变化特征及与下垫面生物物理参数的定量关系.结果表明:研究区地表热力景观的空间分布、强度随季节发生显著变化;不透水面指数、湿度指数与地表温度分别呈指数正相关、线性负相关且在不同季节表现稳定,而植被指数与地表温度呈非线性关系并随季节变化;多元线性逐步回归分析表明,不透水面对地表温度的调节作用最大、地表湿度次之、植被覆盖最小.