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.     

基于遥感影像光谱分析的蓝藻水华识别方法

利用Landsat-7 ETM+遥感影像数据,以淀山湖为例,在分析蓝藻和其他典型地物影像光谱曲线及其特征的基础上,构建归一化蓝藻指数(NDI_CB),有效地从浑浊水体中提取蓝藻信息.通过k-均值非监督分类结果可以发现,构建的归一化蓝藻指数较传统的归一化差值植被指数(NDVI)和比值植被指数(RVI)更加适用于提取低密度蓝藻空间分布信息.在此基础上,基于遥感影像光谱特征和归一化蓝藻指数,采用了支持向量机的分类识别模型,最终得到淀山湖区域蓝藻的空间分布范围与面积,通过发现在某一特定时间蓝藻分布的规律,为蓝藻预警和治理的生态学分析提供了及时、有效和客观的依据.     

基于NDVI-MNDWI特征空间的水体信息增强方法研究

以新疆吐鲁番为研究区域,以Landsat8/OLI影像为主要数据源,通过分析水体与地形阴影区以及建筑用地等典型地类在改进后归一化差异水体指数(MNDWI)与归一化植被指数(NDVI)所构成的二维特征空间中的表现特征,提出一种能够有效凸显水体影像特征的复合型水体指数(CNDWI),并据此进行水体信息的遥感自动提取实验.研究结果表明:CNDWI指数不仅明显增加研究区内的水体与山体阴影区之间的区分度,同时还保持了其他水体指数所具有的以极大值表达水体以及水体与建筑用地和植被等地物之间存在明显差异性的优点.     

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%.     

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.     

考虑局部归一化高度的双分支语义分割网络

归一化数字表面模型是表征地物高度、辅助遥感影像分类的重要特征,但是其片状、精度不稳定的特性制约了分类精度的提升.针对这个问题,该文提出了一种考虑局部归一化高度的双分支输入语义分割网络,一方面设计了一种双分支输入结构,分别提取地物的光谱特征和几何特征,并通过跳跃连接进行特征融合以充分学习地物多模态信息;另一方面提出了一种新的地物高度表征方法,结合深度神经网络受GPU显存限制只能处理较小区域影像的特点,在输入的数字表面模型局部区域内计算高度特征.最后通过在ISPRS标准数据集上对三种网络框架进行对比试验,证明了相较于仅使用光谱影像,该文方法总体精度提升了4.5%～4.7%,比使用归一化表面模型作为高度特征的分类方法具有更高的分类精度、计算效率和自动化程度.     

基于ETM影像的水体信息自动提取与分类研究

在综合分析各种水体信息提取方法的基础上,以烟台市为例,利用ETM遥感影像数据,通过光谱特征分析和NDVI识别水体信息,并在各种专业软件的支持下,将水体与其它地物类型区分开来,实现水体信息的自动提取,最后利用形状指数、面积以及其它特征对水体进行分类,并对分类结果做出精度评价.     

城镇阴影区植物分布信息提取与亮度修复的方法

在建筑林立的城镇建成区,其绿化地通常有约20％的植物处于阴影区,为了实现绿化植物群碳捕获模型的全遥感驱动,必须解决的基础性难题之一是分离与提取阴影区植物.为此提出了归一化阴影指数(Normalized Difference Umbra Index,NDUI)的概念.当采用归一化植被指数(Normalized Diffe...     

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NDWI和热红外混合的水体识别方法

从现代遥感理论入手,分析了植被、城镇、土壤、水体等典型地物在MERSI图像上的表现特征,进而提出适用于MERSI资料的NDWI结合红外通道的NDWI-EX水体指数扩展模型,提高了水体判识在城镇区域的准确率,为提高洪涝判识的准确度提供借鉴.     

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。     

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.     

基于面向对象方法的天津市滨海新区湿地信息提取

基于天津市滨海新区2021年的Sentinel-2遥感影像数据,针对传统遥感影像湿地分类的不确定性问题,选择了面向对象分层分类的方法。采用面向对象多尺度分割算法,依据地物光谱异质性特征将遥感影像分割为光谱相似的对象,再结合不同地物的光谱指数、空间几何特征、纹理特征构建层次模型,分层提取湿地信息。分类效果同随机森林分类方法相比较,结果表明：利用面向对象的分层分类方法总体分类精度达到91.75%,Kappa系数为0.91,分类结果“斑驳现象”减少,湿地边界清晰完整。     

基于QuickBird数据的输电线路径优选中地表信息提取

针对输电线路径优选的目标,利用QuickBird数据,基于地物类型光谱特征分析,结合遥感影像的纹理特征,采用决策树分类算法,提取影响输电线路径选择的主要地物要素.研究影响输电线选线的相关要素(如居民区、道路、水体等)及其背景地物要素(如耕地、空地等)的光谱特征和纹理特征,确立以4个波段亮度值、归一化植被指数(NDVI)和纹理对比度参数作为特征变量,建立了基于光谱和纹理组合的决策树分类模型,有效地实现居民地、道路和水体信息的提取,并将自适应滤波方法用于分类后处理,优化了分类结果.总体精度由82.09%提高到92.83%,Kappa系数由0.760 8提高到0.904 1.该精度能够满足输电线路径初选优化的要求,为提取影响输电线路径初选地物要素提供了高效快速的技术方法和基础地理数据.     

基于MERSI的洪涝灾害遥感监测技术应用研究

本文从现代遥感理论入手，分析了植被、城镇、土壤、水体等典型地物在MERSI图像上的表现特征，进而提出适用于MERSI资料的NDWI结合红外通道的NDWI_EX水体指数扩展模型，提高了水体判识在城镇区域的准确率，为提高洪涝判识的准确度提供借鉴。     

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。     

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.     

湖泊叶绿素a反演的大气校正模型比较研究

为获取湖泊叶绿素a定量反演所需的最优大气校正方法,以太湖为例,分别使用FLAASH、6S及QUAC 3种大气校正模型对HJ-1B卫星CCD数据进行大气校正,通过对比各波段反射率及遥感指数与叶绿素a的相关性,得到归一化水体指数相关系数最高,并使用归一化水体指数建立叶绿素a反演模型.反演模型R2在0.7以上,同时通过了统计检验.实验利用太湖采样点平均光谱反射曲线及实测光谱对比大气校正模型的影像处理效果,并在此基础上,利用误差参数评价不同大气校正处理后的反演精度.结果表明:3种大气校正算法的影像处理效果总体较好,FLAASH和6S算法的各项参数接近,反演精度优于QUAC算法,并且聚类分析结果很好地证实了二者的相似性;QUAC算法在获得较高精度的同时其典型地物光谱出现失真.因此,在湖泊叶绿素a浓度反演建模时,大气校正方法应优先考虑FLAASH算法和6S算法,尽量避免使用QUAC算法.     

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.