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。     

OLI数据和数字高程模型相结合的断裂信息提取

为了提高遥感影像地质解译的精度,提出了一种基于Landsat-8OLI遥感数据和ASTER GDEM地形数据人机互译的线性构造信息提取的方法。以ArcGIS为平台,采用OLI和DEM数据叠合人机交互解译技术,结合区域地质资料,开展昌都地区地质构造遥感解译研究;采用影像增强处理、山体阴影分析、坡度分析和三维可视化等处理手段,在OLI数据融合和DEM数据三维叠加图像上建立断裂构造判读标志,有效地提高了地质解释的精度。通过线性构造专题信息提取,解译出本区70余条断裂构造。根据地震地质报告和地质图查证,遥感解译结果与现有地质资料吻合度较高。一些断裂构造在遥感影像上表现明显,但在现有区调成果中未被发现,建议在以后的工作中应引起充分的重视。     

三峡库区遥感三维立体仿真系统及其应用

基于长江中上游(江津—宜昌段)地质调查项目完成的遥感影像、DEM、地质专题数据,构建了三维仿真系统。本系统通过对库区高精度三维地形地貌仿真和三维环境下的遥感影像、专题数据的一体化管理,实现了三维环境下的地质灾害人机交互遥感解译,以及在三维环境下的GIS空间分析和专业分析功能。通过两期三维场景对比、加载不同时期的影像数据、实时联动显示,直观清晰地开展研究区地质灾害、地形地貌、库岸线变化分析对比。系统大幅度提高了地质灾害遥感解译精度和工作效率,具有一定实际应用价值。     

滑坡高分辨率遥感多维解译方法及其应用

目的:高分辨率遥感影像技术的发展使得对于地质灾害体的要素组成、形态结构的遥感解译成为可能。目前,遥感影像解译存在着过度依赖影像色彩、纹理、阴影等光学要素,片面追求影像解译标志,DEM数据利用程度低,对基于DEM、GIS的影像复合分析、空间分析、3D可视化等技术方法的应用较少等问题。方法：本文以灾前灾后高精度DEM和高分辨率遥感影像为基础,探讨了地质灾害滑坡的一维、二维、三维三种遥感解译方法,分析了三者之间的互补关系,并应用三种遥感解译方法对贵州关岭“6.28”特大滑坡进行了遥感解译分析,文章最后对有关滑坡多维遥感解译方法体系的建立进行了讨论。结果：研究结果表明：滑坡高分辨率遥感多维解译方法中,一维高程曲线计算、二维影像对比分析、三维场景精细解译分别属于滑坡遥感解译的初判方法、动态分析方法、定量计算方法;结论：其中,一维高程曲线计算为滑坡遥感的二、三维解译提供了有关滑坡崩塌区、滑坡区、堆积区的可能分区参考框架,而二维影像对比分析向三维场景精细解译的发展则体现了以人机交互方式为主要手段的滑坡高分辨率遥感影像解译由定性监测向定量计算的发展。     

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。     

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。     

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。     

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。     

汶川震后震害区DEM提取方法研究-以平武县为例

数字高程模型(DEM)是地理信息系统的基础数据,在与地形相关的各个领域都有非常广阔的应用前景,因此,对DEM的生产和应用研究意义重大。5·12汶川特大地震导致灾区地形严重破坏,原有的地形图及DEM数据不再具备时效性;而有效的DEM数据在当时抗震救灾和灾后重建高精度正射遥感影像地图制作、三维漫游、公路交通及地质灾害信息提取和预警预报等方面又极为重要。因此,采用何种技术方法快速获取灾区震后DEM数据是当时亟待解决的问题。利用ENVI平台,以四川省平武县为实验区,选用IRS\|P5卫星遥感立体像对,尝试在不能采集到高精度地面控制点的条件下,为应急快速获取研究区震后1∶5万DEM数据的工作流程。实验结果及其精度评价表明,获取的实验区震后DEM精度达到了1∶5万或更高比例尺DEM精度标准。该研究方法及提取DEM的工作流程对类似地区应急条件下提取达到一定精度要求的DEM有实用参考价值。     

Full-polarimetric SAR measurements for coastline extraction and coastal area classification

In this study, full-polarimetric synthetic aperture radar measurements are used for coastline extraction and to provide a rough classification of the inland area close to the extracted coastline according to the dominant scattering mechanisms. Scattering-based parameters, derived from the Freeman–Durden (FD) decomposition, are exploited to both extract the coastline and classify the inland area. With respect to coastline extraction, a challenging scenario that includes sandy beaches is considered and experimental results demonstrate that the FD surface component provides the best performance in terms of accuracy in detecting the sandy beach. With respect to the inland area classification, FD components are shown to provide useful information on the dominant scattering mechanisms that characterize the imaged area. This information, together with the extracted coastline, can be used to generate risk maps that help coastal area management.     

Coastline extraction from SAR images using spatial fuzzy clustering and the active contour method

Coastline extraction from synthetic aperture radar (SAR) data is difficult because of the presence of speckle noise and strong signal returns from the wind-roughened and wave-modulated sea surface. High resolution and weather change independent of SAR data lead to better monitoring of coastal sea. Therefore, SAR coastline extraction has taken up much interest. The active contour method is an efficient algorithm for the edge detection task; however, applying this method to high-resolution images is time-consuming. The current article presents an efficient approach to extracting coastlines from high-resolution SAR images. First, fuzzy clustering with spatial constraints is applied to the input SAR image. This clustering method is robust for noise and shows good performance with noisy images. Next, binarization is carried out using Otsu’s method on the fuzzification results. Third, morphological filters are used on the binary image to eliminate spurious segments after binarization. To extract the coastline, an active contour level set method is used on the initial contours and is applied to the input SAR image to refine the segmentation. Because the proposed approach is based on an active contour model, it does not require preprocessing for SAR speckle reduction. Another advantage of the proposed method is the ability to extract the coastline at full resolution of the input SAR image without degrading the resolution. The proposed approach does not require manual initialization for the level set method and the proposed initialization speeds up the level set evolution. Experimental results on low- and high-resolution SAR images showed good performance for coastline extraction. A criterion based on neighbourhood pixels for the coastline is proposed for the quantitative expression of the accuracy of the method.     

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%。     

基于面向对象方法的沙化土地遥感信息提取技术研究

针对基于像元光谱特征提取沙化土地信息分类精度偏低的问题,以Landsat\|5 TM为数据源,基于面向对象的方法对沙化土地遥感信息提取技术进行研究。首先采用多尺度分割法对影像进行分割以获得同质区域,然后结合野外调查数据制成不同地物类型的多种特征图,从而确定提取目标地物的特征并建立沙化和非沙化地物提取决策树,最后对影像进行模糊分类,并对分类结果进行精度评价。结果表明,基于面向对象提取沙化土地信息的总精度达84.89%,Kappa系数为0.8077。研究结果为后续深入研究奠定了基础。     

Study on Mangrove Species Classification based on ZY-3 Image

A hybrid mangrove forest extraction and species classification model for large coastal region was proposed using a ZY-3 (ZiYuan-3) image in the eastern part of Beibu Gulf (located at the junction of Guangdong and Guangxi).Firstly,the coastline was extracted according to the spectral features of ZY-3 image.Secondly,the buffer zone along with the coastline was generated as the suitable area of mangrove distribution.Mangrove forests and non-mangrove areas were then further classified using threshold method based on object-based image classification in these areas.Finally,Mangrove forests were classified at specie level using three pixel-based supervised classification methods,k-Nearest Neighbor,Bayes,and Random Forest.The classification results and accuracies were also compared and discussed.The results indicated that object-based threshold method can extract the coastline accurately and map the mangrove forests effectively.The pixel-based random forest classifier can obtain satisfactory results (the overall accuracy of 82.24%) of mangrove species classification than the other classifiers.In summary,the hybrid mode proposed in this paper is suitable for mangrove forests mapping and species classification in a large region.It is also validated the feasibility application of ZY-3 image in coastal mangrove research.     

基于改进水平截集算法的SAR图像海岸线检测

合成孔径雷达(SAR)图像海岸线检测,在自动导航、地图绘制等海洋应用方面具有重要意义。水平截集算法是一种基于人类视觉特性的边缘检测方法。由于它具备检测效果好、抗噪能力强等优点,因而在海岸线检测方法的研究和应用两方面倍受关注。然而,水平截集算法由于迭代方式复杂等原因在应用于分辨率较大的图像时,检测速度比较慢,限制了它在工程应用中的实用性。针对SAR图像,提出一种基于水平截集算法的改进算法,先在低分辨率图像中用水平截集算法进行粗略检测,得到贴近真实海岸线的轮廓线,然后将轮廓线映射到高分辨率图像上,继续用水平截集算法进行检测,最后得到精确的结果。实验中使用Radarsat ScanSAR图像证明该方法可大大加快检测速度,通过与原水平截集算法的检测效果进行对比,新方法没有降低检测效率。     

基于遥感图像水体识别与检测研究综述

地表水的勘测对于海岸线变化、环境保护、防灾减灾、水质检测都有重要的意义,借助遥感图像可以快速、反复、精确地获取到地表水的时空分布特征.文章调研国内外学者在遥感图像水体识别方向的研究成果,简述基于遥感技术的水体识别方法.其中,阈值法通过对水体和背景地物的光谱曲线进行分析,选取适合的阈值进行图像分割,操作简单便利,存在信噪...     

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。