基于GF-2影像的雨后洪涝区超绿水体指数提取方法

暴雨后水体含沙量增加使其光谱反射率发生变化,导致利用现有水体指数方法不能很好地提取水体信息.为有效提取洪水及其他类型水体,该文基于GF-2影像,根据暴雨后水体光谱信息变化规律,提出一种超绿水体指数(Ultra-Green Water Index,UGWI),并通过实验对比分析UGWI与归一化差异水体指数法、单波段阈值法、单波段与阴影水体指数结合法的水体提取精度,结果表明:UGWI能够准确识别不同泥沙含量以及阴影下的水体,总体精度达95.75％,Kappa系数为0.91,效果优于其他几种方法;选取不同时间、不同地区、不同空间分辨率的影像进行水体提取,UGWI结果亦优于其他几种方法,总体精度达92.33％,Kappa系数为0.90;UGWI相比其他对比方法,抗干扰性更强,提取的水体信息更全面,可识别的水体类型更多,对洪区水体提取更具普适性.     

扎龙湿地水体遥感提取过程中云阴影去除方法研究

以扎龙湿地为研究区,利用空间分辨率高、纹理信息丰富、定位精度高和购买价格相对低廉的ALOS遥感影像,测定了研究区水体等5种典型地物和云阴影的波谱亮度值;根据水体和云阴影的光谱特征,利用阈值法对近红外波段ALOS影像进行阈值处理,将包含云阴影信息的水体信息提取出来;基于ALOS彩色影像,再采用决策树方法自动提取湿地水体信息,同时将云阴影信息去除,并再补充提取因去除云阴影而损失的水体信息;与目视解译结果相比,用本研究方法得到的研究区湿地水体信息精度高于85%。近红外波段阈值法和彩色影像决策树法相结合的方法是一种能有效去除云阴影而高精度获取湿地水体信息的方法。     

一种基于遥感数据快速提取居民地信息的新方法

基于Landsat TM/ETM+遥感影像的谱间关系,利用居民地与背景地物光谱值在波段3、波段4、波段5的差异,提出了一种新的建筑指数(New Built-up Index,NBI),并利用该指数提取居民地信息.选用常州市为研究区,以2007年Landsat TM影像为数据源,居民地提取精度达90%;进一步在多丘陵地区桐庐县进行验证,融入植被指数,居民地提取精度达91%.     

基于环境小卫星CCD影像的水体提取指数法比较

针对湖北省大东湖水网水环境遥感监测需求,开展基于环境小卫星CCD影像的内陆湖库水体提取指数方法研究。以常见的3种水体识别指数为模型,参照使用TM、MODIS等典型传感器进行水体提取的波段选择方式,通过对环境小卫星CCD影像4个波段地物光谱信息的变化趋势分析,发现各波段对水体目标的区分能力;使用指数模型和相应阈值分别计算获得水体特征图像,并以目视判读结合精度评价指标的方式对提取结果进行对比分析。实验结果表明,归一化差异综合水体指数的目视判别效果最好,且具有水陆区分度高和误识别率低的特点,适用于解决水体目标快速提取问题。     

基于面向对象法的Landsat 8影像山区细小水体提取方法

利用Landsat系列影像提取水体的方法有很多种,细小的水体漏提或误提现象严重,依靠单一的方法难以取得突破。本研究结合现有的方法提出一种新的思路:1)基于DEM数据提取河网数据;2)辅以河网缓冲区数据将Landsat 8影像的1-7波段和全色波段用于多尺度分割,根据形状特征提取线状的细小水体;3)假设2.5 m分辨率影像提取的结果为实际水体,与基于像元的MNDWI法进行对比。结果表明水体的总体提取精度提高11.7%,细小水体提取比例从13.3%上升到59.6%,因此本方法简单易行,有利于线状的细小水体提取,可在一定程度上减少山区细小水体的漏提,提高水体提取整体精度。     

基于MERSI和MODIS的太湖水体叶绿素a含量反演

水体叶绿素a含量的遥感反演是监测水体光学特性、评价水体污染的一个重要指标.本文以FY-3A/MERSI和AQUA/MODIS遥感影像为数据源,结合水体实测的叶绿索a含量,利用两类反射率模型,研究星载数据遥感反演叶绿素a的可行性.研究表明:基于FY-3A/MERSI和AQUA/MODIS可见光-近红外通道的光谱反演模型(...     

一种自适应阈值的水体信息提取方法研究

遥感信息中水体信息提取会受到暗色地物和阴影的影响从而导致精度不佳,同时传统的全局阈值提取方法也会造成水体细节信息提取不够精确。基于此,论文以Landsat 8多光谱影像为数据源,提出一种改进的水体指数(NIWI)算法,该方法不仅能增强水体信息,同时借助四叉树图像分块算法与改进的OSTU结合粒子群算法(PSO)高效确定最佳阈值从而得到水体信息。并将文中方法与多波段谱间关系法、归一化水体指数法(NDWI)等传统方法进行综合比对。结果表明:改进的水体指数应用于综合改进的OSTU算法能够高效准确地进行水体信息提取,针对本文实验区域水体提取精度分别可达96.8%和97.7%,为水体信息提取、土地利用调查等提供数据参考。     

融合Sentinel-2红边波段和Sentinel-1雷达波段影像的扎龙湿地信息提取

以黑龙江流域中的扎龙湿地及其上游区域为研究区,将Sentinel-2红边波段和Sentinel-1雷达波段影像数据相结合,根据面向对象原理,采用随机森林算法,对研究区的湿地进行遥感分类和信息提取;利用3种特征变量集,进行实验对比,研究红边波段反射率和雷达后向散射系数对湿地信息提取的作用。研究结果表明,红边波段反射率和雷达后向散射系数对土地覆盖分类精度的提高起到了重要作用,两者结合得到的分类结果的总体精度达到了88.72%,Kappa系数为0.87,其中,水体、水田和沼泽的用户精度分别为100%、98.18%和91.37%。利用红边波段和雷达波段影像数据,分别使土地覆盖分类总体精度提高了5.26%和2.51%,红边波段影像数据对沼泽提取精度的提高贡献最大,使生产者精度提高了12.5%。     

基于GF-1卫星数据的面向对象的民勤绿洲植被分类研究

以民勤绿洲为研究区,以GF-1遥感影像为数据源,采用面向对象的分类方法,结合分层技术,对影像逐级进行分类,以获取植被信息。根据归一化植被指数（NDVI）阈值区分植被与非植被,分割尺度为10;使用归一化水体指数（NDWI）阈值提取非植被中的水体,分割尺度为35;利用野外采样点获取的训练样本,将植被进一步分为耕地、林地和草地,分割尺度为25。总体分类精度达到83.02%,Kappa系数为0.745 1,比较基于象元的监督分类,其总体分类精度为69.37%,Kappa系数为0.497 0,表明面向对象的分类方法在干旱区绿洲植被信息的提取上较传统的基于象元的分类方法更有优势,分类精度更高。     

基于DMSP/OLS夜间灯光数据提取城镇建设用地的邻域分析法

为提高城镇建设用地提取的精度,文章提出一种基于DMSP/OLS夜间灯光数据邻近象元特征差异的提取城镇建设用地的邻域分析方法。该方法主要是通过栅格运算识别建设用地和非建设用地的突变,结合阈值法准确提取建设用地边界。将该方法应用于2009年中国大陆34个主要城市的建设用地提取,并与基于TM数据以及基于DMSP/OLS数据传统全局阈值法和局部优化法提取的建设用地进行比较。结果显示,该方法提取的建设用地象元数与TM影像提取的象元数呈较好的相关性(R2=0.966),均方根误差为191.64个象元,相对精度为82.79%,景观形状指数、聚集度指数、边缘面积比指数和连接度指数也具有较高的相似性(R2分别为0.475 4、0.366 2、0.858 9和0.915 3)。该方法不仅能准确识别大面积的城市建设用地斑块边界,而且不会漏掉小面积的城市建设用地斑块,克服了传统全局阈值法和局部优化法的缺点。     

遥感分景数据的剖分索引模型

随着空间技术和对地观测技术的飞速发展,海量遥感影像索引成为目前国内外学术界和应用部门面临的一大难题,地球剖分系统的产生为这一难题的解决开辟了新的途径。本文首先研究了遥感分景数据的特征和EMD全球剖分的特征,然后针对现有遥感影像数据索引方法的不足,提出了基于EMD剖分系统的三种索引模型:基于影像—面片映射关系的索引模型、基于EMD数据模型的索引和剖分数据标识索引模型,从三个不同的方面探讨了解决索引问题的方法和思路。并给出了利用遥感分景数据的剖分索引模型对线状对象和面状对象进行索引应用的实例。遥感分景数据的剖分索引模型的建立为遥感影像数据的高效存储和索引提供了一种有益的新思路。     

基于语义和边缘特征融合的高分辨率遥感影像水体提取方法

利用卷积神经网络从遥感影像中提取水体时,水体对象边缘像素的特征与内部像素的特征之间往往存在较大差异,导致提取结果中边界模糊、内部像素与边缘像素的提取精度差异较大,影响了整体精度的提高。针对如何从高分辨率遥感影像中进行水体高精度、自动化提取的问题,文章首先以高分辨率遥感图像为基础,利用边缘提取算法生成边缘图像,然后以高分辨率遥感图像和边缘图像作为输入,建立了语义特征和边缘特征融合的高分辨率遥感图像水体提取模型（Semantic Feature and Edge Feature Fusion Network, SEF-Net）,用于从高分辨率遥感图像中提取水体对象。实验结果表明,SEF-Net模型在3个数据集中的召回率（91.97%、92.07%、93.97%）,精确率（91.12%、98.37%、97.88%）,准确率（89.56%、95.07%、94.06%）和F1分数（91.54%、95.12%、95.88%）均优于对比模型,说明SEF-Net模型从高分辨率遥感图像中提取水体时,具有更高的精度和泛化能力。     

基于HJ-1B数据的雪盖提取方法研究——以军塘湖流域为例

 HJ-1A、1B卫星具有较高的时间和空间分辨率,适合小流域尺度的积雪动态监测研究。本文基于HJ-1B数据,选取军塘湖流域,针对同时具有HJ-1B/CCD、IRS数据和只有HJ-1B/CCD数据两种情况展开雪盖提取方法研究。对于第一种情况,因研究区南端有大面积森林覆盖,会影响雪像元识别,选用[WTBX]NDSI[WTBZ]和[WTBX][STBX]S3[WTBZ][STBZ]两种雪盖指数,并利用[WTBX]NDVI[WTBZ]或TM影像反演的林区辅助判识积雪。结果表明:当有植被信息辅助分类时,两种雪盖指数均能较好提取出森林覆盖区的积雪,且提取结果基本一致,精度较高。对于第二种情况,因无法计算雪盖指数,采用光谱与纹理信息结合的SVM法提取雪盖,提取的面积和精度与上述方法相比略低,但很接近,说明在缺少[WTBX]IRS[WTBZ]数据的情况下,仅利用CCD仍可提取出较为准确的雪盖,满足实际应用需求。     

基于TM图像的塔盆周边地区主要地物亮度值分析

居民点、水体、植被、早地是组成干旱区的主要地物，在遥感图像上反射差异比较大，易于判读；研究这些地物在遥感影像上的亮度值变化规律，对于干旱区遥感监测分析，信息提取过程具有重要意义。利用5景南疆地区5市1县陆地卫星TM影像图，选择出能代表该地区水体、植被、居民地和早地等主要地物的720个样点，分析干旱区4种主要地物在TM影像不同波段上的变化规律以及产生辐射绝对亮度值（R）变化的地物光学性质和状态；揭示干旱区主要地物在TM影像中的亮度值变化的光学特征。研究表明，这种光学特征对水体来说遵循TM1〉TM2〉TM3〉TM4〉TM5〉TM7的规律，对植被来说，遵循TM4〉TM5〉TM1〉TM2〉TM7〉TM3的规律，对居民地来说，遵循TM5〉TM3〉TM1〉TM4〉TM2〉TM7的规律，对早地来说，遵循TM5〉TM3〉TM7〉TM1〉TM4〉TM2的变化规律。     

新疆荒漠稀疏植被覆盖度信息遥感提取方法比较

植被覆盖度信息是荒漠生态环境表征的重要指标之一。荒漠区地表植被稀疏,在遥感光谱信息中表现较弱,通用的植被覆盖度遥感提取方法应用于干旱荒漠区存在一定的局限性,为了探寻一种满足大尺度荒漠地区的植被覆盖度信息的提取方法,必须对比和分析现有的遥感方法在干旱荒漠区的应用效果。以新疆荒漠区为例,利用MODIS遥感影像和野外植被覆盖度实测数据,对常用的6种遥感植被覆盖度提取方法（改进的三波段梯度差法、像元二分法、线型混合像元分解法、归一化植被指数法、增强型植被指数法和修正型土壤调整植被指数法）的结果进行精度验证和对比分析。结果表明：MODIS影像上较难提取纯荒漠植被像元,用农作物的像元值代替会降低像元二分法和线性混合像元分解模型的模拟精度;植被指数法对地面实测数据依赖性较大,模拟的精度差异很大,仅考虑红光和近红外的归一化植被指数法模拟精度最低,而综合考虑土壤和大气因素的增强型植被指数法的模拟结果精度最高;改进的三波段最大梯度差法虽然模拟精度稍次之（R²=0.74;RMSE=13.46）,但依据光谱的物理特性,能显著地反映南、北疆荒漠植被覆盖度的差异,是目前大尺度的荒漠区覆盖植被信息提取较为适宜的方法之一。     

地形和遥感图像融合技术在冲沟参数提取中的应用——以栖霞市庵里水库东缘流域为例

受图像的空间分辨率和反立体现象等因素的影响,单纯基于二维遥感图像提取冲沟参数精度较低。以山东省栖霞市庵里水库东岸流域为研究区,建立一种地形和遥感图像融合技术,并用于提取沟沿线、坡底线等冲沟参数,以期为沟蚀参数的大量、快速提取提供一种新方法。结果表明：① 基于HSV变换,高斯标准化地表粗糙度作为地形图像融合的权重,建立了地形与遥感图像融合方法,增强和丰富了图像中的地形信息。② 基于融合数据,结合沟沿线和沟底线坡度阈值处理,在研究区内提取了144条冲沟,总面积为1.699 km²,占流域总面积的29.89%,为强烈侵蚀。③ 选择张家沟—北丁家沟流域作为检验区,以RTK-GPS实测数据为参照,地形融合法提取冲沟的准确率和沟头平均偏移量分别为98.413%和4.12 m,其精度明显高于传统的遥感图像目视解译法（73.016%和9.61 m）。     

基于MODIS影像的土地覆被分类研究——以京津冀地区为例

在全球变化研究中,如何快速、准确获取土地覆被信息对该项研究有着至关重要的作用.随着遥感科学的不断发展和应用领域的深入,研究者可以利用遥感影像进行土地覆被分类研究,并且具有准确、快速、自动化等优点.本文利用MODIS数据具有的多光谱、多时相特点,以京津冀地区为例,选取2013 年全年16-day 的MOD13Q1/EVI时间序列数据、2013 年5 月份一期的MOD09Q1(1、2 波段)和MOD09A1(3-7 波段)产品,并运用时间序列谐波分析法对全年MOD13Q1/EVI 时间序列数据进行去云、去噪的平滑重建处理,使其数据更能反映物候周期性变化规律.选择谐波分析后的全年MOD13Q1/EVI 时间序列数据、MODIS数据的1-7 波段地表反射率和NDWI(归一化差异水体指数)、MNDWI(改进归一化差异水体指数)和NDSI(土壤亮度指数),构建了3 种特征变量组合方案的CART决策树,分别进行京津冀地区的土地覆被分类研究.结果表明:方案一(全年EVI 的23 个时相)、方案二(方案一+MOD09 的1-7 波段地表反射率)和方案三(方案二+MNDWI+NDSI+NDWI)的总体分类精度分别达到86.70%、89.98%、91.34%,Kappa系数分别为84.94%、88.66%、90.20%.研究表明,仅利用MODIS遥感影像自身多种分类特征和决策树方法对宏观土地覆被分类就可达到较高精度,显示了本文分类方法在实践中的可行性及MODIS数据在区域尺度土地覆被分类研究方面的优势与潜力.     

基于ETM+的表观荔枝波谱反射率反演研究

试从现有的大量遥感影像中提取不同环境下地物的反射率,以目前常用的ETM＋影像数据和荔枝波谱数据提取为例,先对影像进行系统校正得到星上反射率,然后采用6S大气校正模型对图像进行订正,反演地物的真实反射率,并采用与野外实测相结合的方法,分析了星上反射率、6S反演的反射率与实测值之间的误差,结果证明6S校正法是一种较高精度的地物波谱反演方法,可以方便、快捷、准确地从现有的大量遥感影像上直接获取荔枝的反射率.为下一步的自动高效从影像反演地物反射率的研究奠定了基础.     

面向对象的干旱区盐渍地信息提取方法研究

随着高分辨率遥感影像的广泛应用,面向对象的高分辨率遥感影像信息提取技术得到了迅速发展。本文针对高分辨率遥感影像的盐渍地信息提取,探索了面向对象的信息提取技术运用在盐渍地信息提取方面的最优参数选择和规则建立等关键技术,并且将从ALOS影像中提取盐渍地信息的结果与传统分类方法的提取结果进行对比分析。结果表明,利用面向对象方法的盐渍地信息提取总体精度为89.38%,较传统方法提高8.24%,Kappa系数为0.88,较传统方法提高0.08。该方法能实现较为精确地提取盐渍地信息,在高分辨率遥感影像盐渍地信息提取中具有一定的优势。     

基于C5.0决策树分类算法的ETM+影像信息提取

利用C5.0决策树算法对ETM 影像进行信息提取,通过与其他分类方法提取结果的对比,得出C5.0决策树分类算法精度较高。大气校正与数据融合可明显提高分类精度,利用经过NDVI、NDBI、缨帽变换处理后的影像组合数据进行信息提取可进一步提高分类精度。研究发现,C5.0决策树算法用未处理的资料生成决策树的效果较差,而经大气校正和数据融合后计算出NDVI、NDBI及缨帽变换的前3个分量的组合数据生成的决策树深度最小,并且分类精度最高。