面向对象的ETM+影像分割尺度与水体信息提取

采用面向对象的影像提取方法,以ETM+影像作为数据源进行水体提取。首先对影像进行分割,获取影像对象,分割时探究提取水体时影像的最优分割尺度;然后对分割生成的影像对象运用ENVIFX工具建立规则集并对水体进行提取。对比面向对象的方法和传统最大似然分类方法的水体提取结果表明:面向对象方法提取水体的总体精度、Kappa系数、生产者精度、用户精度均明显高于传统方法。     

遥感影像融合方法在ALOS影像水体信息提取中的应用研究

为了应用ALOS遥感影像调查浙江省德清县水域分布,首先采用小波变换、GS变换和高通滤波三种影像融合方法,分别对已配准的ALOS多光谱与全色波段影像进行融合;然后采用监督分类方法分别对融合前后影像提取水体信息,通过比较这三种融合方法在水体信息提取的效果,给出了适于水体信息提取的影像融合方法。     

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。     

面向对象的GF-2影像水体信息提取研究

高分辨率遥感影像面向对象信息提取的前提和关键步骤是影像分割。在分析水体信息提取方法的基础上,提出多尺度-光谱差异分割的方法。首先,以河南省开封市某区域为例,采用多尺度分割的方法对GF-2影像进行分割,确定最优分割尺度;然后,在保证地类分割纯度的基础上,对分割的影像进行光谱差异分割,得到研究区域水体分割最佳效果;最后,利用水体在近红外波段均值的特征,设置阈值提取到满意的水体信息结果。根据目视评价和定量评价结果,证明该方法在研究区域是可行的。     

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。     

面向对象的国产GF-1遥感影像水体信息提取研究

鉴于传统方法在提取高分辨率影像中水体信息的不足,以高分辨率国产卫星GF-1 2m/8m遥感影像为数据源,以特克斯河部分区域为研究区,通过分形网络进化算法实现影像分割并借助ESP尺度分割工具选取特定地物的最优分割尺度,随后使用基于规则的面向对象方法实现了水体信息的精度提取,并与传统的分类方法提取结果进行比较。结果表明:面向对象的总体分类精度达到了94.01%,Kappa系数为0.86;最大似然分类精度为90.00%,Kappa系数为0.80;面向对象的分类方法对国产GF-1影像是可行的,可以避免"椒盐"现象和图斑破碎,且分类精度比传统的方法高,可为国产高分影像研究与应用提供科学参考。     

基于多光谱影像辅助的微波遥感水体提取方法研究

微波遥感数据具有穿透力强的特点,可在灾后复杂天气条件下快速获取灾区地表信息,如水体面积。但是在山区等复杂地形下,由于成像机理造成的阴影,会影响到水体提取的精度。为了快速有效地去除阴影,本文利用数据融合的方法,开展了基于光学影像辅助的微波遥感水体提取方法研究,并结合COSMO Skymed SAR数据和福卫-2号多光谱数据开展了实验分析。通过对HSV、Brovey、主成分、Gram-Schmidt四种融合方法效果的比较,发现无论从目视判读还是在定量指标上,Gram-Schmidt方法的效果都好于其他方法。将融合后图像进行监督分类,可以有效地区分出大部分雷达阴影和水体,从而快速有效地辅助在雷达图像上获取水体信息。     

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PCA和SVM的遥感影像水体提取方法及验证

针对内陆湖泊水质及光谱特性空间差异性大、支流水系结构复杂而导致的遥感影像水体提取精度低的问题,提出了结合光谱主成分分析(PCA)及支持向量机(SVM)的PCA-SVM水体提取算法。基于GF-1卫星遥感影像,对原始影像光谱波段特征进行PCA降维,从中优选熵、方差、差异性纹理特征向量,结合原始波段及归一化差分水体指数(NDWI),构建了8维特征向量,并基于SVM算法提取湖泊水体。以巢湖洪水期与非洪水期影像为研究实例,分别采用NDWI法、传统SVM算法及PCA-SVM算法对水体进行提取,并进一步基于PCA-SVM算法对2020年汛期巢湖洪水期淹没演变过程进行反演和跟踪,定量解析特征向量组合及SVM惩罚系数C对水体提取性能的影响。结果表明：PCA-SVM算法提取的湖泊完整、支流连续,显著改善了含蓝藻水体漏提、建筑物误提等问题;洪水期和非洪水期提取结果的F1分数分别为95.08%和97.95%,虚警率分别为5.43%和1.13%,提取精度显著高于NDWI法和SVM算法。     

基于环境减灾卫星的鄱阳湖枯期水域提取方法

鄱阳湖水体范围参数对揭示该流域生态环境演变和旱灾形成机制具有重要意义。鄱阳湖枯水期地物类型复杂且分布不连续,水体微观构成机制复杂多样,导致水体及其邻界地物光谱特征复杂,现有卫星影像水体提取方法效率和精度难以适用景观异质性强的水体范围提取。基于环境减灾卫星多光谱数据,协同使用阈值法、决策树法和区域生长法开展卫星影像鄱阳湖枯水期水体提取,并以人工目视解译结果作为真值,开展精度验证和效率评价。结果表明:该方法可将目视解译需要2 d的时间缩短到2 h以内,显著提高了效率,正确识别率为目视解译的95.8%。     

基于Sentinel-1数据的水体信息提取方法研究

SAR影像对于水体和地表形变具有很好的辨识性,因此常用来进行水体识别、土壤湿度反演和地表形变检测研究与应用。利用载有C波段合成孔径雷达的Sentinel-1卫星数据对大范围的水体信息进行识别,提出了SDWI（Sentinel-1 Dual-Polarized Water Index）水体信息提取方法。该方法受到NDVI和NDWI方法的启发,结合微波遥感中水体信息在影像中的特点,进一步研究了Sentinel-1双极化数据（VV和VH）之间水体信息提取的关系,以此关系达到增强水体特征的目的,同时消除土壤和植被的存在。分别以Sentinel-1A巢湖区域和Sentinel-1B鄱阳湖区域SAR影像为例来提取水体信息,实验结果表明该方法显著有效,但对影像中阴影的处理是未来研究的难点。     

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.     

改进TM图像水体自动提取模型的研究

传统的TM图象水体提取模型在实际应用中会有大量的较窄河流被漏提,而这些较窄河流通过目视判读是可以判读出来的。本文在借鉴传统水体提取模型成功经验的基础上,对其不足做了改进研究,并按照步步简化,层层剔除的思路设计出新的TM图象水体自动提取模型,可成功地把包括较窄河流在内的水体提取出来,提高了提取精度。     

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。     

基于多光谱影像的水体自动提取方法比较研究

以鄱阳湖湿地及附近水域为研究区,基于Landsat OLI影像从水体错提率和面积精度两方面比较了单波段阈值法、归一化差异水体指数法(NDWI)、改进的归一化差异水体指数法(MNDWI)、新型水体指数法(NWI)提取湿地水体的效果。并针对传统提取方法中阈值难以确定的问题,引入直方图波谷法、大津法、迭代法计算阈值。结果表明:单波段阈值法的提取效果较差,3种水体指数法均能对水体进行有效提取;直方图波谷法的计算效果不稳定,不适合计算此次水体提取方法的阈值;大津法和迭代法均能较准确地计算阈值,其中大津法结合新型水体指数法(NWI)精度最高。     

基于ASAR、ETM+和MODIS图像的洞庭湖水体信息提取方法比较研究

以洞庭湖为试验区,对基于ASAR、ETM+和MODIS图像的各种水体信息提取方法进行了比较研究。结果表明,这些方法均能较为准确的将水体范围提取出来,但不同程度存在误判和漏判等现象。其中,本文研究提出的基于ETM+图像的谱间关系结合归一化建筑指数法精度较高,能够去除绝大部分阴影和建筑物,且能提取更多的细小河流。在上述基础上,利用ASAR和ETM+图像,对东洞庭湖洪水淹没范围的提取方法进行了研究。     

基于星载SAR 数据的山区水体提取方法研究

具有全天候和全天时监测能力的星载SAR已经广泛应用于地表水体信息提取,但是因SAR的成像方式为斜距成像,在山区影像有显著的几何形变,将严重影响到影像的几何定位和水体信息的提取.本文以EnvisatASAR数据为例,探讨一种山区水体信息提取方法,即基于DEM的SAR图像模拟技术,对图像精确地正射校正和进一步的对运用双峰法提取的水体作山体阴影剔除.实验研究表明,此方法能很好的修正图像形变、减少山体阴影与水体混淆,提高了水体提取的精度.     

基于特征和规则的河流水系信息提取研究——以宜昌市河长制水系信息核查为例

借助高分辨率遥感影像数据信息的丰富优势,提出了一种针对河流水系信息的面向对象识别模型。该模型将水系的特征模型进行了归纳和总结,并对模型中的特征及其子特征的规则进行了详细的定义。最后以宜昌市远安县区域为例,运用该模型对水系信息进了自动化提取实验。结果表明:该方法能针对影像上水体信息特征集合,对河流水系要素进行有效提取,相比于其他传统分类方法,有更高的识别准确度。本研究有助于在推进全国河长制管理中,提升河流水系信息整理核实的自动化程度和准确性,为相关管理工作提供可借鉴的方法与思路。     

基于SLIC的哨兵1号雷达数据水体信息提取

针对水域面积较少时水体信息提取困难的问题,提出了以Sentinel-1A SAR为数据源,用简化的SLIC超像素分割算法对图像进行分割,根据相似度将分割后图像进行分层区域合并,将图像二值化得到最终水体信息的方法。将提取的信息与Otsu阈值法提取的水体信息进行对比分析,结果表明：水体提取算法相比Otsu阈值法有效提升了水体信息提取的效率和精度,对于防汛减灾具有重要的科学价值。将提出的方法应用于2019年7月份的株洲洪水监测,取得了较好的效果。