青藏高原水体特征遥感影像分析——以那曲地区为例

遥感技术已经成为青藏高原水体资源研究的重要手段,各类型水体在不同的遥感影像具有不同的特征,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。     

基于案例推理的遥感影像水体信息提取方法

为了提取得到高分辨率遥感影像水体信息,以0.5 m分辨率World View-2影像为数据源,提出了一种基于案例推理的遥感影像水体信息提取方法。首先以提取到的影像上水体的光谱特征和纹理特征来构建推理案例库,采用归一化的案例相似度计算方法和案例匹配策略进行特征匹配,然后结合区域生长法和数学形态闭运算进行匹配后处理,最终完成水体信息提取。对不同类型的水体信息进行了提取试验,并与SVM方法提取水体的精度进行了对比,结果表明,文中方法的总体精度98.15%,kappa系数0.96,从而验证了方法的有效性和适用性。文中方法可以推广应用于不同遥感影像其他地物信息的提取。     

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.     

基于几何特征与NDWI的城市水体信息提取研究

在遥感影像获取地物信息过程中,有效提取水体信息与掌握其变化趋势,已成为水资源合理利用,实时规划以及未来保护的重要依据.选用浙江长兴县高分一号遥感卫星数据,根据遥感影像不同地物光谱特征,运用归一化水体指数方法(NDWI)并参考影像包含的几何特征,借助易康软件平台进行遥感影像的面象对象分类,分类为水体和其他两种类别.通过归一化水体指数与基于易康面向对象分类结果与传统基于像素分类的结果进行综合对比分析,基于几何特征与NDWI的分类方法明显优于传统基于NDWI分类方法,能更好利用影像所含的地物特征信息,其结果更加符合真实情况.     

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.     

基于混合特征空间MRF(Markov Random Filed)模型的高分辨率遥感影像水体提取

水体信息提取是遥感图像在水资源调查与利用、水生态监测等应用中的关键技术之一.针对现有的水体指数法或影像分类法在水体边界处理效果不够精确、易产生误提取和漏提取等问题,提出一种基于混合特征空间与MRF模型图像分割算法的水体提取新算法.结合遥感图像颜色特征与归一化差异水体指数NDWI创建混合特征空间,将遥感图像中的像素作为MRF模型中的随机变量,构建基于混合特征的能量函数,使用迭代的图割算法(Graph Cut)最小化能量函数确定水体边界,然后根据已提取的水体主体的水体指数及颜色特征等信息对水体边界进行自适应精细化处理.对石梁河水库水体提取的实验表明,该方法能够自动对周边环境复杂的水库水体信息进行提取,并且水体边界的提取效果良好,达到较高的水体提取精度.     

基于Gabor纹理特征的遥感影像查询方法

纹理分析方法在遥感影像分析中占有重要的地位,可用于遥感影像的分类、目标识别、查询浏览和分割。本文探索了将一种Gabor小波纹理描述方法用于遥感影像的查询。遥感影像首先通过一种Gabor小波变换,从变换后的频域空间提取统计纹理特征,然后用所提取的纹理特征对遥感影像进行查询。遥感影像查询比较实验表明,基于Gabor小波纹理特征的遥感影像查询方法优于广泛使用的基于空间灰度依赖矩阵纹理特征的方法。     

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.     

北京城区地表水体对城市热环境的调节作用分析

通过地表温度和近地气温数据分析地表水体对北京城区昼夜热环境的调节作用.首先基于Landsat遥感影像提取研究区内的土地覆盖,结合MODIS日间、夜间地表温度产品,利用回归分析的方法定量分析地表水体对北京城区地表温度的影响.其次,使用WorldView-2高分辨率影像精确提取北京城区水体的边界,结合自动气象站观测的逐小时近地气温数据,在城市尺度上利用回归方法定量分析气象站周边300m、500m和1 000m缓冲区内的水体对气温的影响.结果表明:①水体在日间降低地表温度作用显著,水体比例增加1%时,地表温度可降低0.08±0.03K,其降温作用要大于植被,在夜间水体则呈现增温效应;②地表水体在城市尺度上对城区近地气温的影响结果不显著,这主要是由于北京城区内地表水体面积较小且分布不均,但缓冲区内水体比例较高的站点比起比例低的站点观测到的日间近地气温有明显下降,且昼夜温差也较低.地表水体可作为提高城市居民热舒适度的有效工具.研究结果可为北京城市热岛的治理和宜居之都的建设提供一定科学参考.     

基于Ecognition的高分辨率遥感影像水体提取研究

以高分辨率遥感影像为数据源,采用面向对象的影像分析软件eCognition提取水体。首先采用多尺度分割算法生成对象,然后对影像中水体的特征进行分析,最后建立对象知识库进行细分类。实验表明,相对于传统方法,面向对象方法能够得到更好的效果。     

面向对象的遥感影像水体信息提取

基于面向对象的遥感影像分析方法,在不同尺度分割遥感影像的基础上,根据影像对象的特征,如亮度、光谱、归一化植被指数(NDVI)、面积和上下文等信息,对水体信息进行了提取和分类.结果显示:与传统的基于像元的分类方法相比,面向对象的遥感影像信息提取方法具有很好的效果,同时也提高了信息提取的精度.     

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。     

基于Landsat遥感影像的黑河干流中游湿地信息提取

基于Landsat卫星遥感影像,将一种新的水体自动提取指数(AWEI_nsh/AWEI_sh)运用于湿地信息提取,并通过箱型图统计方法自动获取了12种相关变量的阈值范围.结果表明:利用该水体自动提取指数和归一化植被指数,结合数字高程模型建立决策树模型,可对研究区内的湿地信息进行有效提取,且2000,2014年的遥感影像湿地信息提取精度分别为83%、93%,提取方法可用于大范围湿地研究.     

GF-1遥感影像结合等高线消除云层干扰的连续水体重建法

为了解决遥感影像水体提取时易受到云干扰的问题,针对连续水体局部受云层干扰的影像图,采用高精度地形信息与高分一号卫星(GF-1)遥感影像两种数据相结合的方法重建水体。分别对高分一号卫星影像数据和高精度等高线地形数据进行预处理后,对缓冲区多次迭代提取未受云层覆盖的部分水体,通过对两种数据的地理配准、数学统计计算等图像运算确定水体还原水位值,从而还原云层影响下的水面面积。结果表明:该方法可以有效消除云层的影响,7幅受云层干扰影像提取水体还原后的水体面积平均相对误差在5%以内,与参考值相比,水体面积平均差值为0.080 9 km²。该方法较准确地还原了云层干扰下的水体面积,可广泛应用于受云层干扰影像的水体提取。     

基于数学形态学的SPOT影像桥梁提取

利用数学形态学的方法对SPOT遥感影像桥梁提取进行了研究。首先运用二维特征模糊闺值分割,分别得到包含水体信息和道路桥梁信息的二值影像;进一步使用形态学开闭运算去除细小噪声,使用像素区域标记法提取出面积较大的独立水体,并通过膨胀与腐蚀运算得到连通水体;最后辅以相关知识,采用Hough变换提取出桥梁的边界。实验结果表明,该方法快速有效,识别准确率较高。     

结合DEM与淹没频率的水库水体动态遥感提取优化方法

由于云、雪及山体阴影造成的无效地表像元影响，利用遥感影像难以获取高精度的水库水体信息动态监测结果.论文在大津法的基础上，提出了结合DEM和淹没频率约束条件对水库遥感提取结果进行优化的方法(DF优化方法).基于Landsat系列卫星影像数据，使用改进的归一化差分水体指数(MNDWI)，通过大津法初步提取水库水体信息.结合多期提取结果综合得到的淹没频率以及当期有效水体像元的淹没频率特征，填补了受云、雪等因素影响的无效像元.在此基础上综合高程及水体淹没频率信息，剔除了山体阴影及其他偶发性因素的影响.遴选全球九个不同类型水库验证了DF优化方法的有效性，结果显示DF优化方法能有效减小水库水体的提取误差.与全球水体数据集JRC MWH的直接修正结果相比，DF优化方法总体分类精度提高了13%，达到了95.67%.同时，结合同步卫星测高数据构建的水位－水面积关系模型，进一步验证了DF水面积提取结果的准确性.相较于JRC MWH的直接修正结果，DF优化方法提取结果构建的水位－水面积关系模型的RMSE降低了30%.此外，该方法可基于GEE平台实现，能快速完成长时序的水体动态提取，为全球大尺度范围内的水库相关研究提供基础.     

基于语义分割的遥感影像建筑物自动提取方法

当前地理信息动态更新中遥感影像建筑物提取仍需通过人机交互实现,生产效率较低,针对该问题提出了一种基于语义分割的端对端的遥感影像建筑物提取方法.该方法将提取任务分解为编码和解码两个过程,其中编码过程负责从输入的高分辨率遥感影像中提取建筑物的抽象特征,而解码过程则基于提取到的地物特征建立特征与提取结果的映射关系,从而获得像素级的高精度提取结果.采用高分辨率航拍影像和Worldview卫星影像进行试验,与传统的建筑物提取方法进行对比.结果表明,所提方法的精确度、召回率、F1得分和交并比相对于传统提取方法均有明显提高,能够有效解决地理信息数据生产中建筑物提取的问题.     

环境一号卫星影像中水体信息提取方法研究

从卫星遥感影像中快速、准确地提取水体信息已经成为水资源调查、水资源宏观监测、城市绿化度调查及湿地保护的重要手段。针对HJ—1A/B(中国环境一号卫星)影像与Landsat ETM(美国陆地探测卫星)影像的相似性,利用水体特有的光谱特性,采用多种水体提取方法对HJ—1A/B影像中水体信息进行了快速提取,并比较了两种影像水体提取结果。总结了在环境一号卫星影像中进行水体提取的精度影响因子。分析了传感器、分辨率、水体提取模型对水体提取的影响。     

基于多尺度特征融合的中分辨率遥感场景分类算法

在对中分辨率遥感图像进行场景分类时,传统的特征提取方法无法提取全面的特征,若使用卷积神经网络进行场景分类,同一大小的卷积核无法提取尺寸大小各异的地物特征,导致分类精度降低.为了提取不同尺寸的地物特征,提高分类精度,本文提出一种基于多尺度特征融合的中分辨率遥感场景分类算法.对传统的卷积神经网络进行改进以适应中分辨率遥感数据集,并在其基础上添加多尺度池化,将连接多层次的特征图谱输入到全连接层进行分类.实验表明,多层特征融合方法提取的特征信息比单层多尺度池化方法提取的特征信息更全面,分类效果更优.与其他的传统分类方法相比,本文方法获得更好的分类结果.     

遥感技术支持下海岸线提取算法

以河北省唐山市曹妃甸地区的海岸线为研究对象,选取 ETM 遥感影像进行低通滤波、中值滤波以及均值平滑处理。运用边缘检测方法中的修复归一水体指数算法（MNDWI）和Soble 算法,实现了对曹妃甸地区的海岸线的自动提取。两种提取方法相比较的结果表明, Soble 算法比修复归一化水体指数法提取精度更高,更适合曹妃甸地区的海岸线提取。