多光谱光学遥感影像水体提取模型

地表水监测是遥感的重要基础应用.光学遥感水体提取的原理是基于不同的地物具有不同的光谱反射特性,某些地物(冰雪、阴影、云)因为与水体具有相似的反射特性导致提取分类失败.本文针对传统水体指数在水体提取时出现错分、漏分的问题,提出一种归一化多波段水体指数NDMBWI.分别用3个试验对本文指数的稳定性进行测试.试验1的区域为西藏林芝地区,数据源为同一时相的Landsat 8、Sentinel 2卫星影像,试验结果验证了本文指数抑制冰雪的能力,本文指数的Kappa系数为0.86、总体精度为0.93、错分误差为0.03、漏分误差为0.12、制图精度为0.97、生产者精度为0.88,均优于已有的指数.试验2的数据源为高分一号,以香港迪士尼为试验区域,在存在少量云的环境下进行水体提取,证明了本文指数能抑制云及其云下阴影.试验3提取了多个地区的水体,验证了本文水体指数的稳定性.本文使用多源光学遥感影像验证了NDMBWI的可行性,不需额外借助辅助数据,即可排除雪、云、阴影的影响,能够更加有效地自动化提取水体,可推广到海岸带资源研究、冰川变化、内陆湖泊变化等领域.     

遥感影像水体提取研究综述

水是非常重要的资源,是一切人类与生物得以生存和发展的重要物质基础,水体提取便于了解现有的水资源概况,有助于对水资源合理的规划及治理,对人类的生活及社会活动具有重大影响.传统的人工方法费时费力,利用卫星遥感数据进行水体位置、面积、形状和河宽等水体参数的信息提取,已经成为一种快速获取水体参数的有效方法和手段.在广泛文献调研...     

小卫星遥感影像自动提取水体方法研究

基于小卫星影像的水体信息提取方法,即用波段运算得到特征波段(PRWI),经过决策树等辅助手段提取出水体信息。通过在山东省微山湖上级坝北湖选取水体所做的试验表明,该方法在平原地区的总体提取效果较好,经检验发现其误判的像元主要是位于水体和其他地物的交界处。在山区选取山东省东周水库做的试验表明,在山区用该方法提取的小卫星水体信息和Landsat卫星的TM/ETM影像差距不大。小卫星还可以很好地用于城市规划、生态环境、土地利用和环境灾害等动态监测。     

水体的遥感信息自动提取方法

本文在对各种遥感信息提取方法进行深入分析的基础上,提出了一种水体的遥感信息自动提取方法。该方法从遥感信息机理的角度出发,构造地物信息提取模型,并利用面向对象的设计方法建立了该模型,从而实现广义上的基于知识的专题信息提取。以ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ图像为例进行水体的自动提取,通过对自然水体和新积水区的应用研究,取得了较好的效果。可进一步应用于洪水灾害的监测。     

基于高分辨遥感影像城市绿地信息分类提取

利用高分辨率遥感影像对城市绿地系统监测规划,对城市生态建设具有重要意义。现采用ENVI FX面向对象模块,以杭州市西湖区遥感影像为基础数据,按照基于NDVI再有监分类的思想,详细介绍了以光谱、纹理和空间形态特征建立基于规则与样本的城市绿地类型提取技术流程。根据总体分类精度和kappa系数大小,城市绿地信息提取精度较好。     

图谱迭代反馈的自适应水体信息提取方法

提出图谱迭代反馈模型,结合空间聚合图特征和非线性谱映射结果的优点,设计图谱迭代反馈机制,并通过自适应信息计算方法自动地调整提取参数,逐步地计算逼近正确的专题区域边界。结合水体提取案例,在分析当前较为有效的水体提取方法基础上,选取ETM影像作为数据源,提出图谱迭代反馈的自适应水体信息提取（WERSTP）理论与方法。试验比较表明,该方法能充分结合基于指数和基于光谱分类提取方法的优势并成功融入水体空间分布特征,获得较好的提取效果。     

利用改进的归一化差异水体指数（MNDWI）提取水体信息的研究

在对M cfeeters提出的归一化差异水体指数(NDWI)分析的基础上,对构成该指数的波长组合进行了修改,提出了改进的归一化差异水体指数MNDWI(M odified NDWI),并分别将该指数在含不同水体类型的遥感影像进行了实验,大部分获得了比NDWI好的效果,特别是提取城镇范围内的水体。NDWI指数影像因往往混有城镇建筑用地信息而使得提取的水体范围和面积有所扩大。实验还发现MNDWI比NDWI更能够揭示水体微细特征,如悬浮沉积物的分布、水质的变化。另外,MNDWI可以很容易地区分阴影和水体,解决了水体提取中难于消除阴影的难题。     

DEM 辅助下的河道细小线性水体自适应迭代提取

提出了一种河道细小线性水体自动识别方法。该方法综合应用了空间知识、光谱计算和全局--局部迭代模型算法。首先,利用全球30米ASTER DEM数据,生成流域的水系分布矢量图;然后,以DEM水系分布图作为先验知识,通过空间分析形成信息提取目标区,为后续信息提取提供了目标靶区;再次,通过水体光谱指数计算和NDWI全局阈值分割,得到靶区水体分布的初步信息;最后,在水体指数全域分割的基础上,通过局部水体指数物理特征分析、自适应阈值选择和迭代计算,实现局部河道水体精确提取。试验采用ETM+数据对伊犁河上游的支流河道进行信息提取,结果表明该方法能够快速准确地完成大流域范围内的河道水系制图,并能够最大程度地降低细小河道水体识别中背景光谱信息混杂的干扰,提高了遥感信息提取的针对性和计算的效率。     

水蚀荒漠化信息自动提取方法研究

针对黄上高原地区水蚀荒漠化较为严重这一问题,建立了一套基于ETM+遥感数据和地理信息系统的水蚀荒漠化信息自动提取的技术方法体系,并对其信息提取精度进行了评价.该方法以NDVI(归一化植被指数)、KT3(KT变换后的湿度信息)、slope(坡度)、DEM(高程)及典型地物光谱数据作为水蚀荒漠化分类的特征波段,构建了决策树分类规则,有效剔除了研究区非水蚀荒漠化信息;引入面向对象多尺度分割技术,以坡度(slope)、沟谷密度(gully density)和植被覆盖度(vegetation coverage)等作为水蚀荒漠化程度分级的特征波段,通过层次分析法(analytic hierarchy process)确定特征波段的分割权重,实现了水蚀荒漠化程度的分级.该方法提取结果与目视解译结果的总体一致性为82.8％.     

面向对象的高分辨率卫星影像道路信息提取

本文采用面向对象方法对高分辨率卫星影像道路信息提取。首先加入建筑物矢量数据对影像分割提取出建筑物,然后采用多尺度进行分割,对分割后的对象进行最近邻采样,得到总体分类图。最后根据道路特点构建道路知识库对道路信息优化。试验表明,面向对象的道路信息提取克服了"椒盐现象",取得了较好的提取效果。     

面向震害信息提取的多源遥感图像自动配准

为了从多源遥感图像中提取震害信息,研究了一种图像自动配准的高精度算法.首先,利用Moravec算子提取图像的特征点,并采用随机抽样一致性(random sample consensus,RANSAC)算法剔除误匹配点;然后,根据特征点对图像进行对数极坐标变换,求得基准图像和待配准图像间的旋转和缩放因子;进行旋转角度和缩放系数补偿后,采用与相位相关的亚像元级算法计算图像间的偏移量;最后,利用插值算法对待配准图像进行重采样,实现待配准图像与基准图像的几何配准.将配准后的震前和震后图像作为分类目标,分别进行基于特征的分类和震害信息提取,并对分类结果进行变化检测.实验结果表明,该算法流程具有较高的鲁棒性与配准精度,适用于多源遥感图像配准,所提取的震害信息能较好地应用于震害评估.     

面向灾后水体遥感信息提取的知识决策树构建及应用

灾害发生以后,悬浮物质、波浪和水深等"同物异谱"会导致水体信息提取不完整,而阴影、沥青路面、浓密植被等"异物同谱"也会降低水体信息提取精度。针对此问题,提出一种特征知识引导的灾后水体信息提取方法。首先,分析水体遥感图像特征(光谱特征、几何特征、纹理特征、空间关系特征),构建灾后水体信息提取知识决策树;其次,对遥感图像进行面向对象分割,获取对象基元,并计算特征参数;然后,在知识决策树的支持下提取灾后水体信息;最后,对水体信息提取结果进行后处理,以去除噪声和填充孔洞。选取"5·12汶川地震"遥感图像开展验证实验,结果表明,水体信息提取结果位置准确,边界清晰,生产者精度和用户精度分别为0.85和0.94,该方法能够有效提取复杂背景下的灾后水体信息。     

高光谱端元自动确定与提取的迭代算法

针对端元提取算法依赖人工确定端元数量的问题, 提出一种端元自动确定与提取的迭代算法。首先, 通过统计分析获得像元相似性阈值, 确定候选端元判据;其次, 对候选端元进行内、外部相关性判断, 对端元光谱集进行病态矩阵规避判断;最后, 以候选端元判据为迭代终止条件, 当图像空间不存在候选端元时, 获得端元集合并确定端元数。实验结果表明, 该方法正确有效, 可以避免顺序端元提取方法的错误风险, 提高端元提取自动化程度。     

面向对象的卫星影像积雪信息提取

针对传统基于像元的积雪提取方法的不足,该文以HJ-1B/CCD、IRS遥感影像作为数据源,通过分析HJ-1B影像上的地物特征,提出了先对影像特征合并后进行多尺度分割的积雪提取方法。多尺度分割时,首先将影像分割成多边形对象,然后建立起积雪提取的规则集,进而对积雪信息进行提取。为了验证提取精度,该文对比分析了NDSI方法和本文方法提取积雪的结果,并利用目视解译积雪提取结果定量地进行了精度评价。结果表明:采用本文方法提取积雪具有较高的可靠性和准确性。     

改进型混合水体指数的城市水体信息提取——以宿州市为例

针对混合水体指数不易区分水体与建筑用地问题,该文对混合水体指数进行了改进。在混合水体指数中加入两个短波红外波段与其平均值的比值,构建了改进型混合水体指数。以2013年4月28日Landsat 8卫星影像为数据源,以宿州市主城区、朱仙庄与芦岭矿区为研究区,并且利用改进型混合水体指数对研究区水体信息进行提取和分析。结果表明:改进型混合水体指数能够快速、准确、有效地提取城市和矿区水体信息,其水体识别能力和识别效果比混合水体指数强;改进型混合水体指数一定程度上提高了湖泊、河流等水体信息与建设用地、植被等地物的区分度。     

QUICKBIRD影像用于城市用地信息提取方法

本研究采用基于对象的分类技术,依据高分辨率卫星影像QUICKBIRD的特征,对乌鲁木齐市用地信息的提取进行了研究。结果表明,此种分类方法具有较高的分类精度和较快的分类速度。     

基于新型水体指数(NWI)进行水体信息提取的实验研究

基于遥感数据构建的水体指数模型可用于水体信息的提取。本文在对水体及其背景地物进行光谱特征分析的基础上,结合水体在近红外和中红外波段(相当于Landsat TM/ETM+影像的Band 4,Band 5和Band 7)同时具有强吸收这一典型特征,提出了一种新型的水体指数NW I(New W ater Index)。将该指数在含不同水体类型的遥感影像上进行实验,均获得了较好的提取效果。利用文献样本数据所作的实验表明,NW I具有很强的普适性,可用于水体信息的快速提取,且具有较高的精度。     

基于LBV变换的TM数据水体提取新方法

TM数据经典水体提取方法存在对细小水体的漏判和对山体阴影的误判两方面缺陷。本文基于LBV变换提出了B分量阈值法和LBV关系法两种新的水体提取方法。实验结果表明:两种新方法的漏分精度分别为2.54%、2.73%,误分精度分别为15.71%、13.39%,整体提取效果优于经典方法。     

融合LiDAR数据与航空影像的面向对象水体提取

针对单一数据源难以快速、准确提取水体信息的问题,提出一种利用面向对象技术有效融合LiDAR点云与影像数据,准确提取水体信息的新方法。采用分形网络演化算法对航空影像进行多尺度分割得到影像对象,提出对象平均回波强度概念,利用LiDAR回波强度信息计算OAI,选取对象面积和OAI构建特征空间提取水体。实验结果表明,该方法简单高效,水体提取效果良好。该文方法可为无需精确配准的高精度水体提取、利用面向对象技术处理基于LiDAR数据和航空影像的信息提取等问题提供参考。