基于GF-1卫星遥感影像提取水体的方法比较

选用GF-1卫星遥感影像为主要数据,以南水北调京石段主要水源地之一岗南水库为研究区域,依据GF-1卫星影像各个波段地物的光谱特征信息,采用单波段阈值法、谱间关系法、水体指数法提取水体信息。同时提出一种基于主成分分析的综合方法提取研究区域水体信息。对4种水体提取方法进行比较分析,实验证明主成分分析综合方法可以提取完整准确的水体边界,并且抑制了95%以上的非水体信息,明显改善了水体信息提取精度。     

一种新的湿地信息遥感提取方法研究

针对多光谱影像水体信息提取,结合湿地遥感自身特点,提出了一种基于湿度分量与水体光谱特征的湿地信息提取方法.与传统单波段阈值法、谱间关系法等水体提取方法相比较,此算法不仅适合于开敞水体的提取,还将滩涂、芦苇沼泽地等湿地信息同时提取出来,然后利用建立的湿地分类决策树模型,实现了研究区湿地信息分类提取.     

耀光水体、非耀光水体和云层的多光谱遥感识别模型

太阳耀光水体和水云的光谱相似性导致绝大部分多光谱遥感图像云检测算法的太阳耀光信号误识别.选取对耀光水体、非耀光水体、水云、冰云光谱信息差异性和敏感性最大的红光波段及中红外波段,结合上述4类分类对象的遥感统计数据,从黑体辐射理论和云粒子微观物理性质出发,分析二维特征空间中不同类型水体和云层的辐射分布差异,提出利用多光谱遥感数据AVHRR识别不同类型水体和云层的红光-中红外光谱普适性分类模型.该分类模型对于多光谱遥感数据具有广泛适用性,可作为发展多光谱识别分类自动化算法的基础.     

基于高光谱遥感数据的城市河网水体提取方法比较

目前水体提取多局限于基于多光谱遥感数据的研究,高光谱遥感的出现为水体精细光谱获取和水体提取提供了可能.以机载高光谱遥感数据源为基础,构建了适用于可见-近红外高光谱数据的水体提取决策树,充分利用高光谱数据的光谱丰富性,设定了决策树的最优波段和提取阈值.以2012年AISA成像光谱获取的嘉兴城区高光谱数据作为验证数据,采用检出率和误检率对所提出的水体提取算法进行验证和评价.实验结果表明,对比单波段阈值法、谱间关系法、归一化水体指数法、分类法和决策树这5种方法,决策树水体提取方法效果最好且误检率最低.     

基于简单比值型水体指数(SRWI)的水体信息提取研究

以闽江口Landsat TM影像为研究对象,通过研究水体及其背景地物光谱特征,根据水体在绿光波段(TM2)的亮度值高于中红外波段(TM5),而水体背景地物在绿光波段(TM2)亮度值低于中红外波段(TM5)的特点,提出了简单比值型水体指数(SRWI).该指数中的水体与其背景地物具有较好的可分性,将本依据应用用于不同类型的水体提取上,均取得了良好的效果.实验表明SRWI方法适用于多源遥感数据的水体提取,且操作简单方便,对水体信息快速提取有较强的应用意义.     

遥感影像的云及其阴影覆盖区光谱重构

以往遥感影像的云及其阴影去除方法侧重于受遮盖地物的几何特征恢复,不利于基于光谱特征的信息提取。为此,提出一种基于地物类别特征的光谱重构方法,采用两期相邻年
份相近物候期的遥感数据,借助归一化差值和决策树分类的方法,检测厚云及其阴影,并提取相应区域地表覆盖类型信息,对两时相遥感影像各波段被遮挡区的每种地物类别做线性回归分析,获取被遮挡区的重构数据。实验结果表明,该方法在恢复受云影响地物几何信息的同时,较好地实现了遮盖区地物光谱信息模拟。     

基于Landsat TM数据的黄土高原区水体识别方法研究

基于2007年7月9日Landsat TM数据以固原市周边约500 Km2 的范围为研究对象,分别应用单波段阈值法、多波段谱间关系法、水体指数法等多种方法对研究区的水体进行识别提取.研究结果表明:各种水体识别方法均不能提取满意的水体信息,反映了黄土高原地区水体识别的复杂性和下垫面的特殊性,给水体识别带来了很大的不确定性.TM5单波段阈值法和NDW1与实际水体最为接近,提取了绝大部分水体,TM7单波段阈值法、CIWI、MNDWI次之,但是单波段法中混杂了其他信息.NDWI方法在研究区识别的水体信息更为真实准确,能够反映水库和大型淤地坝位置和面积信息,能够用于监测这类淤地坝水体的变化特征.     

基于遥感数据的岷江上游水域动态监测——以汶川县为例

以1994年的Landsat TM 影像和2002年的Landsat ETM+影像为数据源,分别采用多波段谱间关系法和阈值法相结合,以及水体指数法(MNDWI)和阈值法相结合对汶川县内的岷江干流信息进行识别,结果表明使用多波段谱间关系法和阈值法的结合效果更好,并对比分析了以此方法提取出的水体信息,对近10年的岷江水体面积变化进行动态监测,结果显示汶川县内岷江干流水域面积减少了0.8%.     

云南泸沽湖水体信息提取方法研究

运用Landsat 8卫星OLI多光谱影像数据,以云南泸沽湖为研究区域,分别运用归一化差异水体指数法、增强型水体指数法、缨帽变换以及面向对象图像分类进行泸沽湖水体信息提取的研究与比较.研究结果表明针对Landsat 8遥感影像波段的特殊性,采用面向对象图像分类提取出的水体信息效果最好,该方法相比传统水体信息提取具有显著的优势.     

基于遥感数据的岷江上游水域动态监测——以汶川县为例

以1994年的Landsat TM 影像和2002年的Landsat ETM+影像为数据源，分别采用多波段谱间关系法和阈值法相结合，以及水体指数法(MNDWI)和阈值法相结合对汶川县内的岷江干流信息进行识别，结果表明使用多波段谱间关系法和阈值法的结合效果更好，并对比分析了以此方法提取出的水体信息，对近10年的岷江水体面积变化进行动态监测，结果显示汶川县内岷江干流水域面积减少了0.8%.     

一种基于白帽变换的细小水体信息提取方法

提出一种基于形态学白帽变换的线性特征增强处理技术,从而有效提取遥感影像中的细小水体信息.通过白帽变换对改进的归一化差异水体指数(MNDWI)影像进行线性特征增强处理,获取形态学细小水体指数(MNWI)特征影像,并采用经验阈值和自动阈值相结合的方式实现水体样本信息双阈值分割提取,解决细小水体与线状道路容易混淆的问题.利用多幅Landsat影像测试本文方法,结果表明,本文方法能较好地提取细小水体信息,较好地保持细小河道形态的连续性,细小水体提取精度达到80%以上.     

基于高分二号影像的城区水体提取方法研究

针对高分二号遥感影像在进行城区水体提取时,遥感影像波段数较少,造成MNDWI、CWI等方法无法使用,同时受污染的水体与裸地、建筑物、阴影难以完全区分,本文提出采用城区水体阴影指数,结合最大似然估计的方法,通过区分水体和阴影光谱特征,完成与阴影彻底分离,实现在高分二号遥感影像上城区水体的高精度提取.对比阴影水体指数(SWI)、基于植被指数和中红外通道的混合水体指数模型(CIWI)、归一化差异水体指数(NDWI)以及单通道阈值法提取结果,本文方法的处理结果提取精度更高,噪声和阴影更少,总体精度在90%以上,Kappa系数在89%以上.评价数据结果表明,本文处理方法在高分二号遥感影像的城市及周边地区水体提取上是有效可行的.     

基于InSAR技术提取南昌地区不透水面信息

目前城市不透水面信息提取的研究主要基于光学遥感影像提取。但使用光学遥感手段提取不透水面信息易受到云层遮挡及光谱混淆等问题的影响。为此,提出了一种新的基于InSAR技术的图像分类方法。通过对Sentinel-1影像进行干涉分析,计算出各地物的后向散射特性中的相干系数值,然后建立随机森林并利用回归分析法获取不透水面的相干系数值分布。再以谷歌地球高清影像信息为真实样本进行分类迭代实验,通过迭代实验的分类结果精度确定相干系数值提取阈值,在像素级上提取出不透水面信息。研究结果表明,该方法提取的不透水面信息总体精度达到了92.48%。通过和实地信息对比,该方法提取结果可靠,能够利用雷达遥感提取大范围区域不透水面。     

基于改进分割算法的退耕地树冠信息提取

优化特征空间和改进分割算法是基于面向对象技术实现退耕地树冠信息准确提取的重要环节,同时也是高分影像地物识别研究中需迫切解决的问题。为此,以北京张山营镇部分区域的QuickBird影像为数据源,根据光谱阈值实现一级分割得到林地区域,同时采用区域进化的区域增长算法对改进均值滤波算法去噪声处理后的全色波段执行二级分割,最后结合形状、光谱、纹理指标构建的特征空间完成了树冠信息提取。结果表明:改进分割算法总体精度达91.5%,Kappa系数为0.836 2,分别较传统方法提高了15.5%和0.120 4。     

从资源3号卫星影像中提取厦门市不透水面信息

不透水面是城市地区的典型特征,不透水面的增加导致了水质恶化、城市热岛效应等一系列生态环境问题.选用高分辨率资源3号遥感影像,利用面向对象的方法,进行厦门市不透水面信息的提取.为突出不透水面的信息,将影像进行主成分变换、提取归一化植被指数和归一化水体指数,将第一主成分、归一化植被指数和归一化水体指数合成为新的影像;根据最小不透水面的面积原则,确定最优的分割尺度,结合形状、光谱等信息,对合成后的影像进行多尺度分割;再在最优尺度分割结果的基础上进行分类,并将阴影作为分类体系中单独一类,获得不透水面、裸土、水体、植被、阴影的分类结果;利用真实世界地物的形状特征和邻近关系特征,对阴影区域进行判别及合并,获得不透水面,并根据实地观测,对提取结果进行精度评价,不透水面提取的精度达80%.     

城市化地区Landsat水体指数适用性分析

遥感水体指数是地表生态环境分析的重要基础，在大规模水体提取与水文监测中起关键作用.多种水体指数研究集中于大尺度、短历时、非城市化为主的区域，而对于城市化地区的水体指数适用性问题却一直困扰着城市水体的提取.针对常用水体指数(TCW、NDWI、MNDWI)和改进的新型水体指数(WI2015、AWEInsh、ANDWI、MBWI、WI2020),搜集深圳市1986～2020年逐月Landsat影像，以建筑阴影、亮建筑、暗建筑、滩涂噪声和山体阴影5种案例区为例，分析不同水体指数在城市地表覆被噪声区的解译能力.结果表明：(1)水体指数的生产者精度与用户精度呈负相关(Otsu阈值),TCW、NDWI、ANDWI、AWEInsh可有效过滤建筑类噪声和山体阴影，但无法识别细小河流水体，MNDWI、WI2015、MBWI、WI2020则相反；(2)光谱变换型和差值型水体指数考虑多波段的绝对值，可分离度较低，适用于高质量影像制图，比值型和逻辑运算型水体指数计算多波段的相对值，更适用于长序列监测；(3)多案例、多时相的案例区抽样验证方法有效突显出水体指数的解译能力和阈值适用性，城市地区NDWI适用性最强，非...     

基于TM影像的水体信息提取算法研究

以郑洛地区为研究区域,利用LandsatTM影像进行波谱再分析,对谱间关系法进行改进,设计了更适合于郑洛地区水体信息提取的算法。通过综合比较和分析单波段阈值法、谱间关系法、归一化水体指数法和IHS(intensity hue saturation)变换法,借助数学形态学、中值滤波等进行优化处理,进而提出了改进的谱间关系法。实验证明该改进算法具有有效性,提取效果良好,能够提取到较细小的河流等水体信息。河流细节丰盈,山体阴影较少,总体精度较高,与实际情况一致性较好。     

基于多源数据的云贵高原湖泊水体提取方法对比研究

选取云南省内典型的高原湖泊——滇池、洱海为研究区,以TM影像、OLI影像与GF-1影像为数据源.对于TM和OLI影像,采用NDWI、MNDWI、EWI、NWI和AWEIsh指数法提取水体,结果表明五种方法均提取出水体轮廓,AWEIsh对滇池水体的提取效果最好,提取水体完整,并有效抑制了山体阴影,其总体精度为91.71%,Kappa系数为0.88;EWI与AWEIsh对洱海水体提取效果较好,水体边界清晰,周边细小水体没有漏提,并且有效抑制了阴影及云层,其总体精度达到90%以上,Kappa系数分别为0.87和0.88.对于GF-1影像,采用单波段阈值、多波段谱间关系、NDWI、SWI指数法提取滇池流域的水体,对四种方法提取结果进行对比,结果表明NDWI法的提取效果最好,水体信息提取完整、边界清晰,有效抑制了阴影的影响,其总体精度为90.36%,Kappa系数为0.82.     

随机森林在高光谱遥感数据中降维与分类的应用

高光谱数据的特征数目庞大,而且波段之间存在冗余信息,对高光谱数据进行分类的成本较高,因此需要提取合适的特征达到提高效率的目的.随机森林作为一种热门算法,广泛应用于各种分类、特征选择等问题中,均取得了良好的效果.本文选择北京小汤山农业试验区的OMIS高光谱影像作为研究数据,利用随机森林算法计算每个特征的重要性指标并对其排序,针对面向精度和效率的特征选择策略,使用RF-RFE波段选择方法去除价值低的特征分别得到最佳波段组合,实现高光谱数据降维,进行随机森林、支持向量机分类.实验结果表明随机森林分类精度为72.82%,SVM分类精度为65.21%,随机森林分类器优于SVM,是一种较好的高光谱数据分类器.     

面向OLI影像的自动化水体提取方法对比研究

水体边界的精确提取在水资源调查和检测中具有重要意义.由于各种水体提取方法设计时基于不同的多光谱传感器和不同的区域类型,因此研究其在相同影像的适用性很有必要.研究基于Landsat 8 OLI影像数据,以北京及周边为研究区,选取4类常见水体区域类型,即面状水体的水库区域、条带状水体的河道区域、山区阴影水体的山区区域、规则划分水体的规则水体区域,进行水体提取方法研究.通过比较谱间关系法(MSR)、归一化差异水体指数(NDWI)、改进的归一化差异水体指数(MNDWI)、波段特征指数(PRWI)、增强型水体指数(EWI)、城镇水体指数(CIWI)、高斯归一化水体指数(GNDWI)、自动水体提取指数(AWEI)共8类水体提取方法在4个常见水体提取特征区域的一致性及误差.研究得出,水库区域最佳方法为MNDWI、河道区域最佳方法为CIWI、山区区域最佳方法为MNDWI、规则水田区域最佳方法为MSR,以及在4个水体区域综合最佳方法为PRWI.此外,在水体面积较小的研究区域中使用EWI提取水体,可以取得较高的一致性.AWEI方法不适合地形多变的研究区;而在GNDWI方法中水的值域有2段,即需要4个阈值才能将水提出,相较于其他水体指数增加了误差,同时造成该方法在本研究区精度较低.