基于MODIS数据的悬浮物遥感反演研究

为了分析卫星MODIS影像数据计算水体浊度的精度,探索利用卫星遥感数据监测水体水质的方法,以武汉东湖为研究区域,布置了水体浊度监测点。利用光谱分析法,将MODIS影像的光谱数据转化为浊度数据,并与地面准同步悬浮物浓度实测数据进行比较分析,建立了适合东湖水体的悬浮物浓度遥感定量估算模型。模型估算结果表明,根据MODIS影像数据所得的水体浊度数据精度满足相关要求,MODIS数据应用于湖泊水体悬浮物浓度监测具有可行性。     

基于混合像元分解法的黄河河道水体遥感监测

针对黄河河道水体泥沙含量较高的特点,采用基于混合像元分解的方法进行黄河河道水体提取,并应用于河势监测分析。结果表明,基于混合像元分解法进行黄河河道水体提取,能够有效突出水体信息,抑制较小面积的坑塘水体,快速、准确提取黄河河道水体信息,为河道管理与整治等流域综合管理提供支持。     

基于MODIS数据的洪涝灾情监测关键技术研究进展

对近年来报道的基于MODIS数据的洪涝灾情监测关键技术进行了综述，主要包括水体提取、云检测和土地覆盖分类。水体提取主要困难在于波段选择和云的干扰；云检测也只能部分解决问题，还需要进一步研究。土地覆盖分类可以提供大范围变化监测，但在特征选择和分类器设计上还有很长的路要走。     

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。     

近30年黄河流域水体面积变化与影响因素分析

黄河水资源状况是社会关注的重点和热点。文章基于Google Earth Engine云平台、Landsat5/7/8数据与JRC数据,利用MNDWI指数与基于阈值的多波段谱间关系法提取了1990—2020年黄河流域丰水期与枯水期的地表水体并分析其时空分布特征,利用累积量斜率变化分析法量化出自然和人类活动因素对地表水体面积变化的贡献率。结果表明：(1)黄河流域内枯水期与丰水期的水体面积差异主要体现在自然水体,尤以中游干流最为明显;(2)在枯水期内人类活动因素对地表水体面积变化的贡献率较丰水期大;人类活动对水体面积的贡献率在中游最大(丰水期47.81%,枯水期76.47%)。     

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。     

基于光谱特征的长江口细颗粒泥沙絮凝体投影表面积和沉速模拟

2009年5月23日~6月2日在长江口南槽九段沙水域，利用便携式地物光谱仪和现场激光粒度仪分别测量水体光谱反射率和细颗粒泥沙絮凝体现场特性，同步采集水样测量悬沙浓度(SSC)。研究显示：① 水体光谱反射率随絮凝体投影表面积(PSA)的增加而增大，光谱曲线在350~950 nm波段间存在两个明显反射峰，分别以690~720和810 nm波长为中心；② 絮凝过程改变细颗粒泥沙的水体反射光谱特征，导致SSC与光谱反射率的相关性低于PSA与光谱反射率的相关性。PSA与波长＞715 nm波段光谱反射率的相关性r＞0.7，p<0.01；③ 可选择常用卫星遥感可见光、近红外通道范围，且PSA与光谱反射率相关性较高的波段，建立PSA与单波段光谱反射率和多波段光谱反射率组合比值的拟合关系式，其中单波段860 nm(r=0.9227，p<0.001)和860/670多波段组合(r=0.9373，p<0.001)的指数方程预测效果均最优；④ 基于PSA与光谱反射率、絮凝体现场沉速(WS)间均存在良好相关性的分析，构建了光谱反射率与WS间的幂函数拟合关系式(r=0.8337，p＜0.001)，这为监测长江口大尺度区域絮凝体PSA和WS的空间分布和动态变化提供了一种新的尝试方法。     

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PLSR的珠江口城市河流水质高光谱反演

为研究珠江口城市河流水体高光谱特征与城市河流水质指数(CWQI)的关系,对中山市典型河流开展了高光谱监测和同步水质分析,基于偏最小二乘回归(PLSR)建立了高光谱数据与CWQI的反演模型,并研究了反演模型的最佳光谱分辨率和最优主成分数。结果表明：基于化学需氧量、总磷、氨氮和溶解氧4项水质指标质量浓度值计算得到的CWQI值可较好地反映研究区河流水质状况;水体不同波段的光谱反射率与CWQI存在一定的相关性,可用于区分不同CWQI的水体;光谱分辨率为50nm、提取主成分数为8时的反演模型效果最优,验证集均方根误差和平均相对误差分别为0-768和18-1%。将该反演模型与无人机高光谱监测数据结合,可较好地反映河流水质的空间差异。     

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...     

无人机载高光谱仪在八里湖水质监测中的应用研究

结合八里湖的水文及水质特征,采用无人机搭载高光谱成像设备,对选取的代表性水域进行检测。通过采集远距离、大范围的水体光谱数据,实现叶绿素浓度、悬浮物浓度、总氮、总磷等多参数的测定以及影像同步呈现;通过对比分析采集的光谱数据和采样水体的实验室检测数据,寻找存在这两者之中的相互关系,并通过水质数据对高光谱模型进行修正,将模型应用到常规水质监测中。结果表明,模型各指标偏差在可控范围内;无人机载高光谱反演结果和水质常规检测结果比对,水质类别评价一致性较高。     

基于MODIS数据的水体提取算法研究与实现

MODIS遥感数据以其自身特点已被广泛应用于洪水灾害监测.根据MODIS数据的特点以及水体的波谱特性,分别采用了归一化植被指数法、谱间关系法和自组织神经网络算法进行了水体提取试验研究,并对比分析了三种方法的优缺点,以及用C语言对这三种算法进行实现.     

悬浮泥沙反射光谱特性实验研究

作者对水槽中的不同浓度含沙水体的反射光谱特征进行了分析,并且同国内外同类研究结果进行了对比。在参考了国内外公认的Ⅱ类水体悬浮泥沙反演模式的基础上,选用了泥沙遥感参数,建立了悬浮泥沙遥感定量分析统计相关模式。该模式已成功地应用在神舟三号CMODIS影像的悬浮泥沙遥感定量反演中。     

基于国产卫星多光谱影像的河流水体浊度遥感联合反演研究

基于集合建模思想,在水体光谱特征分析与敏感波段选择基础上,集成多种遥感反演模型优势,构建了河流水体浊度多光谱遥感联合反演模型(Combined Model-BP,CM-BP)。选择汉江中下游典型河段为研究区,利用2012—2013年原位观测数据,以具有较高时间分辨率和空间分辨率的国产卫星数据作为多光谱遥感数据源,测试评估了CM-BP浊度遥感反演模型适用性,并与传统波段组合模型进行精度比较,基于反演结果分析了研究区浊度时空分布特征。结果表明:基于集合建模思想构建的CM-BP模型的反演精度、适应性及稳定性均高于波段组合模型;从光谱分辨率、时空分辨率等角度考虑,环境与灾害监测预报小卫星星座系统、高分一号卫星、资源三号等国产卫星多光谱遥感数据是河流水体水质反演优选数据源;国产卫星遥感数据可以满足河流水体水质高精度、实时性与大尺度等遥感反演需要,为河流水环境监测研究提供数据基础。     

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%。     

A1os融合影像中水体信息提取方法研究

应用Pan-sharpen ing和G ram-Schm id两种高保真融合影像方法对A los全色光谱影像和多光谱影像进行融合,并且对融合效果进行评价和分析,选取结果较优的G ram-Schm idt方法融合后的影像作为面向对象方法提取影像的数据源进行水体的提取。检验最后的提取结果,发现面向对象的方法在融合后的影像中提取水体,可得到较好结果。     

黄河水体中泥沙与污染物迁移转化关系探讨

黄河泥沙对水质有着显著的影响，给黄河水资源保护工作带来一系列不同手其他河流的特有的问题和困难。在黄河多沙水体监测技术研究的基础上，分析了黄河水体中重金属、耗氧有机物、有毒有机污染物、营养性污染物等的迁移、转化和归宿。科学研究黄河水环境问题，必须结合水环境化学、环境地球化学、水化学和水利工程科学（主要是水力学、泥沙运动力学）等多门学科，充分研究黄河泥沙的特点、理化特性和黄河泥沙与污染物问的作用，确立科学系统的多沙水体前处理方法和豁测技术．才能对黄河水质污染状况作出科学的判断。     

贵州百花湖叶绿素a高光谱监测模型研究

为对百花湖的叶绿素a浓度进行高光谱模型监测,以更高效和在更大范围内监测湖水富营养化状况,结合百花湖水体的具体情况,对湖区水体布置采样点进行监测,获取了2012年4月和12月的实测水体高光谱数据和叶绿素a浓度数据。通过对获取数据的处理和分析,提取了叶绿素a的敏感波段并建立了叶绿素a浓度与水体光谱反射率相关模型。分析结果发现:1百花湖叶绿素a的敏感波段为706,707,678 nm和679nm,且敏感波段的组合运算可提高光谱数据与叶绿素a浓度之间的相关显著性;2通过对模型精度的对比分析,发现用(706+707)/(678+679)波段组合所建立的线性模型对叶绿素a浓度的反演精度最高;3以4月份的数据建立的模型经12月份的数据验证,精度也较高,说明该模型在一定范围内不受时间限制,可用来对百花湖叶绿素a的浓度进行及时监测。     

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。