基于混合像元分解的武汉市湖泊面积变化监测

以中等分辨率Landsat TM/ETM+为数据源的常用水体提取方法有阈值法、谱间关系法、归一化水体指数法和分类法,然而这些方法都未考虑混合像元的影响.遥感影像上不可避免的存在着混合像元,这使得基于像元的遥感信息提取精度难以满足较高精度应用需求.首先利用混合像元线性光谱分解方法从2006年武汉地区LandsatTM影像...     

基于边界提取的混合像元分解

混合像元普遍存在于遥感图像中,对混合像元进行处理是遥感图像处理的难点.利用SUSAN算子进行边缘识别,提取图像边界;同时利用混合像元的线性分解模型首先对图像进行边缘提取,对非边界图像进行分类,再对边界进行混合像元分解.选取武汉市一部分影像对基于边界提取的混合像元分解进行了实验分析,结果显示,此方法具有定位混合像元简单,容易操作,结果可靠等特点.     

薄云覆盖下山区河道水体遥感影像提取方法研究

MODIS遥感数据时间分辨率较高,将其应用于河道监测优势明显。但是对于山区多云地区,MODIS数据时间分辨率高的优势无从发挥,且山区沟壑众多,河道狭窄,水体像元多为混合像元,利用现有方法提取水体遥感影像难度较大。为了能够将MODIS数据的优势运用于山区河道监测,选定大渡河流域作为典型研究区域,在对MODIS数据中的典型地物进行采样分析后,首先采用基于小波变换改进的同态滤波削弱云雾,然后对归一化植被指数法(RVI)进行改进,得到了薄云覆盖下山区水体指数(CMWI),消除了薄云的干扰,实现了山区沟壑的模糊处理,突出了水体。图像增强后,河道水体清晰可辨,适用于山区河道遥感监测工作。     

基于改进的NDVI密度分割方法的冬小麦面积信息提取

基于高分辨率遥感影像提取的种植结构信息,能够比传统的统计数据更加直观地表达农作物的空间分布特征,这些数据信息是水资源管理部门进行水资源管理的重要数据参考。为解决GF-1 WFV传感器影像中混合像元对小麦信息提取结果的影响,引入高分辨率GF-1PMS传感器影像,在两种影像相同位置建立样本研究区,利用PMS影像的分辨率优势为WFV影像中小麦混合像元训练样本提供真实小麦面积权重,得到WFV影像小麦混合像元NDVI与小麦面积权重的比例关系,再运用区间归一化的方法解决同一NDVI值对应不同小麦面积权重的问题,进而得到混合像元中小麦的真实面积信息,最终提取了冀州市的冬小麦信息。经验证,该方法能够在实地样本不足的条件下,较准确地提取冬小麦面积信息。     

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。     

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。     

水稻种植面积遥感提取中田间作业路的消除方法

利用多时相遥感数据提取水稻种植面积是一种快速、高效的方法,但在高空间分辨率的遥感数据源中很难在一个作物物候期内获取多时相影像,高分一号卫星(GF-1/WFV)在16 m分辨率上实现了较高的时间分辨率,但由于存在混合像元,阈值分割尺度的设定会影响水稻面积提取精度。针对此类问题,混合像元分解模型可以有效排除异质地物的干扰。本文以GF-1/WFV遥感影像为数据源,选取银川平原水稻集中分布区破碎化程度不同且仅含有田间作业路和水稻的3个水稻样地作为实验区。首先,利用水稻分蘖期水体特征与孕穗期植被特征较为突出的特点,通过阈值法分类初步获取水稻的空间分布范围;然后在地表反射率遥感影像上选取田间作业路和水稻端元波谱曲线。结合线性混合像元分解模型,根据水稻丰度比例提取最终的种植面积。最后利用高空间分辨率的高分二号遥感影像对提取结果进行精度验证。结果表明,耦合两种方法提取水稻面积的面积精度为96. 33%,比阈值法提取水稻面积的精度提高了14. 63%,有效地排除了田间作业路对水稻面积提取精度的影响,为农作物种植面积信息的精确提取提供参考。     

基于时序高分一号影像的平原河网区水体信息快速提取研究

水体信息的高精度提取是区域水资源利用研究的基础和关键。为改善平原河网区水体遥感信息提取中城镇、阴影和裸土等像元混淆问题,基于多时相高分一号影像,提出时序归一化水体指数(NDWI)、归一化植被指数(NDVI)和近红外波段反照率信息相结合的决策树水体信息提取方法,并以江淮下游典型平原区开展实证研究。试验结果表明,多时相光谱信息的使用有效改善了阴影和裸土等像元的混淆,提高了较小水体的提取精度,总体精度为93%,Kappa系数为0.85,更合理地反映了水面率呈自西向东逐渐减少的空间特征,研究成果可为其他平原区水体信息提取提供借鉴。     

基于Landsat8影像的泾河峡谷段高含沙河流信息提取方法

为了克服从遥感影像中提取高山峡谷型河流信息过程中遇到的山体阴影、水库下游基岩裸露等构成的混合像元效应,提出一种基于Landsat₈ OLI影像的自动提取高山峡谷窄深型高含沙量河流信息的多波段谱间关系的改进方法。以黄土高原泾河中游为例,利用多波段光谱特征,分离水体与山体阴影、裸露山体、基岩边滩,构建适用于高山峡谷窄深型高含沙量河流信息提取的模型。与其他水体信息提取模型相比,该方法克服了山体阴影、水库下游基岩对水体信息提取的影响,提高了高山峡谷窄深型高含沙量河流信息的提取精度。     

基于物元分析法的河道生态水环境容量修复技术研究

为实现对河道生态的有效保护,文章提出基于物元分析法的河道生态水环境容量修复技术。通过物元归一化处理,得到关键性关联系数结果,结合水环境水平评价标准,建立水环境物元标准分析模式。设置受污染水体修复工程,计算准确的水体涵养容量数值,实现河道生态水环境容量的修复。实证结果显示,物元分析法能够在适应河道生态环境的同时,合理化保护水体容量恢复能力,有助于淮河流域体系中河道生态水环境的稳定与维护。     

Ⅱ类水体悬移质泥沙含量遥感反演综述

悬移质泥沙是水环境的重要参数之一,其含量的变化对流域生态环境有着多方面的影响。传统研究方法能够实现悬移质泥含量的精确分析,但存在布点有限、时效不足等问题,而遥感技术可弥补传统研究方法的不足,实现大面积水域的同步观测。基于悬移质泥沙含量遥感反演的4类模型:物理模型、半分析模型、经验模型、人工智能算法模型,总结了Ⅱ类水体悬移质泥沙含量遥感反演的研究进展,探讨了反演研究中存在的离水辐亮度提取难度大、混合像元不易分解等问题,并针对我国内陆山区河流,提出山区Ⅱ类水体悬移质泥沙含量遥感反演发展面临的关键问题。     

空谱联合的高光谱遥感图像稀疏解混综述与展望

受传感器空间分辨率低的限制以及复杂地物的影响,高光谱遥感图像中存在大量的混合像元。混合像元问题阻碍遥感技术向定量化发展,限制了高光谱遥感图像的应用范围。解决混合像元问题,是高光谱遥感图像信息处理领域的前沿科学问题。鉴于稀疏表示理论在混合像元分解方面的优势,近年来受到了广泛的关注和研究,取得了一系列成果。基于此,对现有的稀疏解混技术进行综述,系统地分析了各种经典的稀疏解混算法和空谱联合的稀疏解混算法的原理及优缺点,并对各解混算法进行了分析和评价,最后对该研究领域发展提出建议和展望。     

无人机和GIS技术在河道巡查中的应用

近年来,在浙江省政府实施"五水共治"战略、全面实施"河长制"的大背景下,浙江省水利厅开展"无违建河道"创建工作。利用无人机技术进行河道巡查,拍摄河道流域视频和重点区域照片,根据河道管理范围提取疑似违建信息,并基于GIS技术实现河道违建信息化管理。该项技术的成功应用,得到河道管理部门、水政执法部门的肯定,为河道的管理提供宏观辅助决策支持。     

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。     

基于光学遥感的湖泊水体信息提取研究进展

对常用光学遥感数据的湖泊水体信息提取方法及其优缺点进行了总结。针对湖泊水体信息提取中的难点——混合像元问题,总结了线性解混、神经网络解混和矢量解混等方法的优缺点。在目前多卫星、多传感器快速发展的条件下,基于多源数据开展湖泊水体协同观测是未来的发展趋势,而在多源遥感数据之间的空间匹配和不同反演结果的融合中,尺度转换是关键。     

黄河下游河道大比例尺地形图测绘方案

黄河下游地形图是防洪、灌溉、河道环境污染治理的主要图件,担负着规划黄河下游河道防洪、抢险等重要任务。自新中国成立以来黄河下游河道地形图共测绘了4次。随着黄河下游两岸经济的发展,地物、地貌变化日新月异,测绘大比例尺河道地形图显得尤为重要。如何测绘大比例尺河道地形图,使之成为治理黄河的可靠、负载信息丰富的地形图资料,从测图范围、比例尺选择和成图方法三方面进行了探讨。     

水库水体的最大类间方差迭代遥感提取方法

针对利用遥感影像结合经验阈值提取水体信息需要进行大量试验,难以客观地确定水体与非水体分割阈值的问题,在最大类间方差法的基础上提出了最大类间方差迭代法来优化提取水库水体信息。基于高分一号(GF-1)卫星影像数据,使用归一化差分水体指数(NDWI)法初步提取了水体信息,通过形态学膨胀算法建立缓冲区,采用多次迭代最大类间方差法计算自适应阈值,用于分割水体与非水体,从而实现水体最优提取。实例验证结果表明,提出的优化方法可以有效地消除建筑等非水体地物信息的干扰,较准确地提取水库水体信息在不同时期的特征,总体分类精度与Kappa系数较最大类间方差法提取结果分别提高了9.36%和24.09%,综合精度平均提高了10.42%。     

基于RS与GIS的黄河下游河势演变分析

利用黄河下游多年的遥感影像及水文资料,在GIS平台的支持下,通过黄河水面、河心滩、主流线、低滩、控导工程等信息的提取,对12年来黄河下游河势演变的特点进行了研究和分析,并对近年来黄河下游河道治理的效果进行了综合评价.研究结果表明:黄河下游游荡型河段缩短;主流线摆动幅度减小,主流线长度增加,曲率增大;主槽的面积大幅度减小,中水河槽平均宽度显著减小.     

黄河下游河道悬沙与床沙粒径智能预测研究

探究河道悬沙和床沙粒径分布有助于分析河道泥沙整体淤积情况,并反馈指导优化水库运用方式。为系统掌握黄河下游河道悬沙与床沙粒径的分布规律,收集整理黄河下游河道花园口等6个断面的水沙系列数据,采用递归特征消除算法进行变量筛选,并基于不同机器学习算法构建黄河下游河道泥沙粒径的预测模型。结果表明：变量筛选算法能够有效提取模型中的主要影响因子,而利用机器学习算法进行不同断面泥沙粒径预测时,在测试集上整体表现较好,各断面优选模型预测悬沙粒径的决定系数R²均在0.64～0.89之间,床沙的均在0.37～0.72之间。同时,采用2020年数据对模型预测效果进一步验证时,悬沙和床沙粒径预测值与实测值R²分别达0.609 7和0.445 6,表明所建模型能够有效实现黄河下游河道泥沙粒径预测。     

流速对不同类型城市景观河道表观污染的影响

随着城市人口的大量增长,城市河道黑臭和富营养化现象日益严重。文章以凌源市城区河道水体为研究对象,将区域景观河道被污染的水体分为混合主导型水体、营养主导型水体、无机主导型水体,并进行采样分析,探究水流速度与水体表观之间的相互关系,研究表明:流速对水体表观具有较大影响,区域内景观河道SPI值为20.981~76.324,水体流速为0.008~0.998m/s,流速与SPI值呈显著正相关,该研究为生态建设以及制定水环境污染防治方案提供借鉴。