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%.     

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TM影像的水体信息提取方法研究(英文)

以高邮湖为研究区,TM(Thematic Mapper)影像为数据源,结合常规调查数据,分别运用单波段阈值法、谱间关系法、比值法、归一化差异水体指数(NDWI)法、改进的归一化差值水体指数(MNDWI)法和混合水体指数(CIWI)法进行水体信息提取研究。并通过实验比较6种方法的优缺点,确定出最佳水体提取方法。结果表明,谱间关系法易于消除由于建筑物阴影所造成的水体误提;CIWI易于消除建筑用地所造成的水体误提;基于谱间关系法和CIWI模型,可取得较高的水体提取精度,有效地减少水体误提现象,提高水体识别的精度。研究表明,基于谱间关系法和CIWI模型相结合所提取的水体信息精度可达到95.2%。     

基于OLI影像的几种常用水体提取方法对比研究

选取安徽省西南部的沿江平原和皖南山区为研究区,以Landsat8 OLI影像为数据源,基于面向对象的思想,比较阈值法、谱间关系法、NDWI指数、MNDWI指数、EWI指数法、CIWI指数法、PRWI指数法在平原地区和山地地区的水体信息提取的优势与不足。试验结果表明,7种方法均可以有效提取,综合来看,阈值法较适合平原地区的水体信息提取,谱间关系法适合山地地区的水体信息提取,MNDWI指数和阈值结合水体指数法较适合平原地区的水体信息提取。从精度评价角度看,阈值法提取OLI影像的水体信息效果最差,MNDWI指数提取的水体信息精度最高。     

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影像的1999—2019年鄱阳湖面积动态监测

鄱阳湖作为中国第一大淡水湖,近年来多次出现洪旱灾害。本研究基于1999—2019年间231个时相的Landsat遥感影像数据,通过单波段阈值法、多波段谱间关系法、归一化差异水体指数(NDWI)、改进的归一化差异水体指数(MNDWI)提取鄱阳湖水体信息,定量分析1999—2019年鄱阳湖水域面积动态变化状况并探究其原因。结果表明,在4种水体提取方法中MNDWI提取鄱阳湖水体信息效果最佳;1999—2019年间鄱阳湖水域面积不断波动,每年最小水域面积整体呈现减少趋势,2019年低至863.31 km²,年际最大水域面积为最小水域面积的3.98倍,存在显著的季节性变化;鄱阳湖丰水年与枯水年以大约10年的周期交替出现,2003年以来多次出现枯水期的提前、延长与极端枯水位等现象。研究结果为该地的水资源开发利用,生态文明建设提供了重要参考依据。     

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.     

ETM+遥感影像的水体信息提取研究——以泉州市区为例

针对单波段法提取水体信息,存在的人工确定阈值的难度性和提取结果的误差性,以及多波段法提取水体信息存在的地域局限性,以泉州市区ETM+遥感影像为例,在谱间关系法的基础上作进一步改进,采用决策树法分步提取水体信息的方法,首先利用研究区内的典型地物类型的辐射亮度均值作出典型地物辐射亮度响应曲线,并构建自动提取水体信息的模型,实现对研究区的水体信息提取。     

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.     

利用TM/ETM+影像提取水污染信息的方法

为获取水体污染监测信息及其变化规律,以TM/ETM+影像为实验数据,研究利用遥感影像提取水体及水污染信息的方法.根据影像数据及提取物的特点,采用谱间关系法与阈值法综合的方法进行水体提取,依据清洁水体视反射率信息,对比分析水中悬浮泥沙、水华等信息,完成水质分类处理.研究结果表明:通过该实验方法和技术手段,利用TM/ETM+影像能够较好的进行水污染信息的提取及水质分类.该方法为大面积的水污染监测与治理提供了有益的经验.     

基于遥感技术的半干旱地区水体信息提取方法研究

我国半干旱地区年降水量少,而半干旱地区包含的范围广,对于该类地区水体信息的统计就弥足重要。该文利用遥感技术,选择2011年的LandSat5 TM数据,根据半干旱地区的特性,分别选择非监督分类、指数法、阈值法、谱间关系法对研究区水体信息提取,通过对比,谱间关系法的精度最高,达到85%,但自动化程度低;非监督分类法的精度最低,但自动化程度高,对于不同的精度和时间要求,可以选择不同的遥感技术提取半干旱地区的水体信息。     

基于Landsat遥感影像的鄱阳湖水体信息提取与分析

鄱阳湖作为中国最大的淡水湖,具有非常重要的生态和经济价值.遥感技术的快速应用发展,使利用卫星遥感影像对鄱阳湖进行动态检测成为一种有效的途径.由于鄱阳湖季节变化特征明显,首先对鄱阳湖2018年1月枯水期和2016年7月丰水期Landsat影像分别采用归一化水体指数法、改进归一化水体植被指数法、自动水体提取指数法和谱间关系法对其进行水体信息提取.再根据该月份高精度最大似然法分类结果进行精度评定.可以得出枯水期采用MNDWI,丰水期采用AWEIsh水体提取方法效果最优.通过获取的2009—2018近10年鄱阳湖遥感影像数据,分别在枯水期采用MNDWI水体方法,丰水期采用AWEIsh水体提取方法,得出各月水体范围,然后对鄱阳湖面积进行年际及季节性的时序分析.实验结果表明:1)鄱阳湖是季节性变化很大并且存在明显规律性的湖泊,一年之中的最大面积约最小面积的2倍;2)2009—2018年的10年间鄱阳湖面积的最大值、最小值和平均值年际变化趋势一致,在枯水期鄱阳湖面积年际变化较小,在丰水期鄱阳湖面积年际变化较大,鄱阳湖水域面积并没有明显增大或减小的趋势.     

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.     

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MODIS-NDVI时序数据集的面向对象分类提取广西耕地面积的方法研究

研究提取耕地的方法是为了提高耕地提取的高效性,直接目视解译时山体阴影和水体难以区分,建设用地和未种植的耕地难以区分,本文主要以2015年的Landsat 8遥感影像,借助辅助数据DEM及MODIS-NDVI等多源数据基于eCognition平台应用多阈值分割、多尺度分割将影像进行分割成对象,再分别用阈值法、归一化水体指数(NDWI)、增强的指数型建筑指数(EIBI)等将坡度大于25度的地区、水体、建设用地剔除。最后利用影像的波段特点及MODIS-NDVI值进行多次提取研究区耕地,以达到较高精度的分类方法。利用总体面积精度及空间分布进行精度评价。其总体面积精度达到98.84%,且提取出的耕地分布情况符合作物的种植规律。     

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.     

无人机高光谱影像水面耀光去除及信息重构方法研究

抑制遥感影像水面耀光污染并重构影像信息,是改善无人机遥感信息质量、扩大水环境监测区域的有效途径.针对传统经典的耀光信息重构算法难以适用于无人机高光谱影像这一问题,提出了一种耀光自动检测去除与信息重构算法,即采用归一化水体指数提取水体,以全波段总和灰度图像的最低值为阈值对耀光进行分割,利用拉普拉斯算子提取水面耀光纹理,通过多轮形态学膨胀与阈值更新迭代计算出两者面积差值,以投票机制获得最小差值的出现频率,并逆向获取最佳阈值自动去除耀光.而后,基于主成分分析确定匹配波段,通过改进Criminisi算法对去除区域进行重构.去除算法应用于四个真实耀光场景,去除率均在99%以上.重构算法结果在主观和客观上均优于其他算法,耀光重构水体与正常水体各波段变异系数差值在1%以内,具有良好的光谱应用能力.     

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.     

多源遥感数据在植被覆盖区的水体信息提取

针对单一遥感影像难以准确提取南方植被覆盖区水体信息的问题,提出了先对光学影像进行混合像元分解,消除植被干扰,增强水体信息,再联合雷达影像的多源遥感数据提取方法。以地物类型丰富,水体发育的湖南衡阳地区为研究对象,选择Landsat8光学影像和PALSAR雷达影像为主要数据源,先利用混合像元分解模型从Landsat8光学影像提取出植被信息,对水体光谱进行重建,再综合去除植被的Landsat8影像的光谱信息和PALSAR影像的纹理信息进行面向对象的多源遥感水体信息提取,并与单源影像的水体信息提取结果进行对比。结果表明,该方法进行水体信息提取的精度更高,尤其在水陆过渡带,能够较好地去除植被干扰,提取被覆盖的水体信息,在南方植被覆盖区水体信息定量提取上具有很好的效果和潜力。