渭河干流杨凌段水边线提取及其分维数计算方法研究

利用RGB遥感影像和DEM数据,采用Sobel算子法、人工交互阈值分割法、DEM河网法和面向对象分类法提取渭河干流杨凌段水边线信息和分维数计算。结果表明:不同方法所提取的水边线的盒分维方程的判定系数差别不明显,且具有良好的提取效果;当数据精度较高,研究面积较小时,人工交互阈值分割法具有较高的提取精度,高分辨率RGB遥感影像也能用于提取水边线信息;研究区河流分维数在1. 0～1. 4之间,属于侵蚀发育阶段的幼年期;文中4种方法提取水边线均可行,在缺乏高精度DEM数据的情况下,采用RGB遥感影像也可以较好地提取水边线信息。     

常用边缘检测算法在遥感影像水边线提取比较

遥感影像分析中,边缘检测是图像分析和模式识别的主要特征提取手段.其结果的正确性和可靠性将直接影响到机器视觉系统对目标对象的理解.特别是水边线的提取,在影像分析中更加重要.以长江和畅洲段河道为研究区,比较常用边缘检测算法并应用于遥感影像来提取河道水边线.结果表明:①利用常用边缘检测算法提取水边线在实践上是可行的;②应用边缘检测法提取水边线,使得水边线提取时间缩短,自动化程度高.     

青藏高原水体特征遥感影像分析——以那曲地区为例

遥感技术是青藏高原水体资源研究的重要手段之一，各类型水体在不同的遥感影像中具有不同的特征。水体特征分析及其提取方法的确立是进行水体动态监测、洪涝灾害、水文参数设置等研究的前提。本文以西藏那曲地区为例．通过多源遥感影像中的水体特征分析，探索各类水体特征的解译提取方法。     

滦河流域水系水体要素提取及其发展变化趋势分析

为清楚地反映和揭示近几十年来我国北方持续干旱过程影响下的滦河流域水系水体要素发展的变化,为滦河流域的水资源保护和水环境治理等提供有力的证据,利用近30多年来的长系列、多时相的遥感数据提取滦河流域相应不同时间的水体要素状态,并利用地理空间分析技术分析其发展变化趋势.结果显示,滦河流域的地形地貌确定了流域水系要素的发育规律;滦河流域上游区近30年来的遥感影像揭示了泡子、淖尔等湖泊水域面积朝减小的趋势发展,并有部分泡子、淖尔等已处于干涸消亡状态;滦河下游河道及河滩近20年来的遥感影像对比分析表明,滦河下游河道已近乎断流,河滩地存在被开垦开发的现象.因此,长系列多时相的遥感技术和地理空间分析技术能够很好地揭示和反映流域水体要素的发展变化趋势,对于流域的水管理具有非常重要的参考价值.     

基于RS的黄三角经济区海岸带提取方法

在分析黄河三角洲及附近海域潮汐规律的基础上,提取了高潮线、海岸线和低潮线等海岸带的基本要素,海岸线和高潮线的提取采用简便易行的目视解译方法直接获得;对于较难提取的低潮线,引入了遥感水深理论,建立水深模型,结合当地潮汐、潮位资料和DEM数据进行了推算,最终完成黄河三角洲经济区海岸带的提取工作。结果表明:利用水深遥感模型反演得到的低潮线虽然有一定误差,但并不影响进一步研究,与传统方法相比具有快速、简捷的优点。     

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...     

河流信息提取方法比较

通过对常用的利用纸质地形图、遥感影像和DEM数据提取河流信息的方法进行对比分析,并利用常用的遥感影像水体指数法和DEM水文分析两种方法进行了黄河兰州段的提取。结果表明:手工数字化方式提取河流信息简单方便,但结果受主观因素影响明显、效率低;自动提取方式效率高,但原理复杂、提取结果连续性和一致性较差、对算法依赖性大;遥感影像提取结果易于进行空间分析与监测,DEM数据易于水文特征的提取与分析,在平原地区遥感影像提取结果较好,在起伏较大的山区DEM提取结果精度较高。     

水土流失遥感调查中植被覆盖度因子提取研究

植被覆盖度是水土流失的主要影响因子,而利用遥感影像判读可以快速有效地获得大范围的植被覆盖度。简要介绍了水土流失遥感调查中植被覆盖度因子提取的方法。基于遥感与实地野外调查数据,采用MODIS时序数据融合高分遥感数据的方法,以湖南省蓝山县为试验区,对植被覆盖度因子进行了提取。结果表明,该方法提取植被覆盖度因子的结果较理想。提出的植被覆盖度因子提取方法对今后的水土流失动态监测研究具有重要的理论意义和实践意义。     

基于分层特征提取和多尺度特征融合的高分辨率遥感影像水体提取深度学习算法

高精度的水体提取有助于水资源监测和管理。目前基于遥感影像的水体提取方法缺乏对于边界质量的重视,造成边界划分不准确,细节保留度低的问题。为了提升遥感影像水体提取的边界与细节的精度,提出了一种基于多尺度特征融合的高分辨率遥感影像水体提取深度学习算法,包括分层特征提取模块与融合多尺度特征的堆叠连接解码器模块。分层特征提取模块中,引入了通道注意力结构,用于整合高分辨率遥感影像中水体的形状、纹理和色调信息,以便更好地理解水体的形状和边界。在融合多尺度特征的堆叠连接解码器模块中,进行了多层次语义信息的堆叠连接,并加强了特征提取,同时捕捉了广泛的背景信息和细微的细节信息,以实现更好的水体提取效果。在自行标注的数据集与公开数据集上的试验结果表明,模型的准确率达到了98.37%和91.23%,与现有的语义分割模型相比,提取的水体边缘更加完整,同时保留细节的能力更强。提出的模型提升了水体提取的精度和泛化能力,为高分辨率遥感影像水体提取提供了参考。     

河口动边界二维水力计算

一、前言河口往往存在大片滩地,随着潮位涨落,水边线大幅度变化。在这种地区进行二维水力计算时,为了简便,常将水边线适当向水体推进,使水边线不因潮位的涨     

高分二号卫星遥感影像快速几何精校正方法

卫星遥感影像的几何精校正作为遥感图像应用的基础工作,是削弱影像本身与真实地形形态差异的重要手段。文章以高分二号高光谱遥感影像为研究对象,运用SIFT算法结合GPU并行运算快速的提取、匹配特征点,基于多项式校正模型实现影像的几何精校正,最后通过试验分析,证明此方法在保证影像几何精度的前提下,大大提高了计算效率。     

基于改进的随机Hough变换在水利遥感影像线性特征提取中的应用

当遥感影像中的边缘点较为密集或者边缘有些弯曲时,直接应用Hough变换或其改进算法提取边缘线将会面临两个困难。这两个问题往往会导致边缘提取的失败。针对这种情形,提出一种改进的随机霍夫变换新方法,首先对分块遥感影像类的边缘点进行Radon变换并延伸以获取局部线性特征;在此基础上进行根据局部线性段的斜率、截距进行随机Hough变换,连接近似位于一条线性上的边缘点。实验证明新方法具有很好的效果。     

基于MapReduce的高分辨率遥感影像特征提取方法

遥感影像的数量和数据量正在呈几何级数增长,传统遥感影像处理方法已经无法应对这一海量问题。利用新兴的高性能计算集群的超强计算、存储及吞吐能力处理海量高分辨率遥感影像是一种新的思路。在基于云计算的高分辨率遥感影像处理的研究框架下,介绍一种MapReduce遥感影像特征提取方法,实现海量高分辨率遥感影像的海量底层视觉特征的提取。通过在16个节点的Hadoop集群上进行数据量扩展和处理能力扩展实验,证明了基于MapReduce的高分辨率遥感影像底层视觉特征的高效检测与描述方法的高效率及可扩展性。     

流域边界提取方法研究综述

流域边界的提取是流域面积量算及其它水文参数提取的基础,对水文分析计算的精度有重要影响.随着数字流域研究的兴起和分布式水文模型研究的深入,水系和流域边界的提取越来越得到重视,提取方法也取得了若干新的进展.对基于纸质地形或水系图、基于遥感影像和DEM的流域边界提取的数据源和方法进行了回顾,并对不同数据源、空间分辨率和算法对提取精度的影响进行了比较.     

基于简化PCNN的遥感影像河流信息提取

根据河流在遥感图像上的光谱特征以及脉冲耦合神经网络(PCNN)动态激活特性,提出一种基于简化PCNN的遥感影像提取河流信息方法。首先将遥感影像预处理,减小周围环境的影响,再利用简化PCNN和数学形态学对其进行边缘提取。结果表明:该方法对遥感影像提取河流信息比传统方法更为快速有效,并且在抗噪性方面有明显优势。     

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MapReduce的高分辨率遥感影像特征提取方法简

 遥感影像的数量和数据量正在呈几何级数增长,传统遥感影像处理方法已经无法应对这一海量问题。利用新兴的高性能计算集群的超强计算、存储及吞吐能力处理海量高分辨率遥感影像是一种新的思路。在基于云计算的高分辨率遥感影像处理的研究框架下,介绍一种MapReduce遥感影像特征提取方法,实现海量高分辨率遥感影像的海量底层视觉特征的提取。通过在16个节点的Hadoop集群上进行数据量扩展和处理能力扩展实验,证明了基于MapReduce的高分辨率遥感影像底层视觉特征的高效检测与描述方法的高效率及可扩展性。     

一种改进的遥感影像水体信息快速提取方法

水体资源精确提取在水文调查和监测中具有非常重要的意义.针对传统指数模型在检测遥感影像水体信息中存在过程复杂、环节过多以及阈值选择误差较大等诸多问题,提出了一种改进的新型水体快速提取方法NNDWI(New Normalized Difference Water Index),该方法在对水体及非水体地物进行波谱特征分析的基...     

多层感知神经网络在遥感影像解译中的应用

在黄河下游防洪救灾决策中,利用卫星遥感影像快速、准确地获得洪水淹没面积,对于及时组织救灾、避免人员伤亡、减少经济损失具有重要的作用。目前国内外研究了大量的影像解译方法,然而,能够应用于生产实际的多是耗费大量时问的目视解译方法。分类聚合技术能够快速进行淹没面积影像解译,基于人工神经网络技术,提出了进行淹没面积遥感影像自动解译的多层感知神经网络模型（MLP-ANN）,并利用下游滩区雷达卫星遥感影像进行了模型训练和测试。研究结果表明,利用MLP-ANN进行雷达影像自动解译获得了良好结果,能为下游滩区防洪决策提供信息支持。     

基于“高分一号”遥感影像水体提取方法的对比分析

为更好地普及国产高分遥感影像在水资源领域上的应用,基于"高分一号"遥感影像针对广州市番禺区与南沙区进行水体提取,对比分析了单波段阈值法、谱间关系法与模型法的应用。结果表明,模型法NDWI为最佳水体提取模型,有效地适用于广州市水体提取,为普及国产遥感影像提取水体信息提供了方法借鉴。