几种TM影像的水体自动提取方法比较

本文对几种常用的TM影像水体方法进行论述,并提出了两种水体自动提取方法,一种是将TM2+TM3>TM4+TM5的谱间关系法与IHS彩色空间构建模型相结合提取水体;另一种是基于卫星图像数据的LBV变换与归一化植被指数NDVI的遥感影像水体信息自动提取的方法。并通过实验比较几种方法的优点和缺点,IHS彩色空间构建模型的方法可以有效地提高细小水体提取的精度,LBV变换与NDVI相结合的方法可以准确地区分水体与低密度覆盖的水植混合区。     

基于水质类型的TM图像水体信息提取

通过对一般水体、富营养化水体和严重污染水体与山体阴影在TM各波段图像上的亮度值进行分析比较可知:一般水体在TM4图像上的亮度值小于TM3波段的,而山体阴影则相反;由于富营养化水体中的浮游植物在TM4波段具有强反射特征,严重污染水体对可见光具有强吸收作用,造成了这两类水体在TM4图像上的亮度值大于TM3波段的,因而无法通...     

基于Landsat TM数据的东平湖水体提取方法研究

文章以东平湖LANDSAT TM影像为例,根据影像各波段间的相关性以及地物在影像上的灰度差异,分别采用单波段和多波段阈值法对影像上的水体进行提取.在此基础上,结合(TM2 +TM3)-(TM4 +TM5)设定阈值和TM5单波段阈值法,提出了一种综合水体提取的方法,最后,对各方法提取的结果进行精度评价.试验结果表明:综合提取法在该研究区域具有较好的水体提取效果,极大地改善了原始单一方法的水体提取精度.     

基于Asar与TM图像的洪水淹没范围提取

在洪水灾害监测、灾情评估中,洪水淹没范围是最重要的信息之一。洪水灾害中获取的雷达图像能够提取水体的范围,但很难区分出原有水体和洪灾中淹没区范围。基于这个问题,本文提出利用目前功能最为强大的星载雷达系统Asar在灾中得到雷达图像和灾前或者灾后的TM图像复合,得到灾中与非洪灾时期水体的变化范围,即获得洪水淹没范围的方法。试验结果表明,利用这种方法可以快速、准确地提取洪水淹没范围。     

面向对象的山区湖泊信息自动提取方法

传统的水体信息提取主要利用水体反射与吸收光谱特征构建各种光谱指数模型,进行全局像元级的提取。然而,不同水体类型的光谱、空间形态与空间分布特征均有显著差异。对于山区图像而言,山体阴影、冰雪、裸岩等地物的干扰使全局性水体光谱指数模型难以取得很好的提取精度。面向对象的图像分析方法通过对遥感图像进行分割,从全域—局部上耦合分析水体的光谱、空间形态、空间分布与空间关系等特征,构建了通用性强的湖泊信息提取规则集,最终实现湖泊水体信息的自动化提取。通过eCognition软件对Landsat TM图像的实验结果表明,该方法可以完全避免像元级阈值水体信息提取中出现的一些错误的"零星水体",自动且高效地提取出了山区湖泊水体信息,在无云情况下提取精度达95%以上。     

利用TM影像Band1与Band7提取水体信息

本文以北京地区TM影像为例,通过研究水体与其他地物在各个波段光谱特征的差异,对比分析常用的水体信息提取方法—NDWI和MNDWI,提出一种新的水体信息提取方法。该方法利用TM波段1和波段7归一化的比值-(Band1-Band7)/(Band1+Band7)提取水体信息。实验证明:该方法除了可以与NDWI和MNDWI一样提取植被区的水体以外,在城区水体提取中具有显著的优势。     

一种利用TM影像自动提取细小水体的方法

提出一种利用TM影像自动提取山区细小水体的多波段谱间关系改进方法。该方法在典型谱间关系法的基础上,针对水体与阴影在蓝绿光波段亮度值降低速率差异较大的特征,基于差值运算,构建了新的多波段谱间关系水体提取模型。首先利用该模型将水体从其他地物及阴影中分离出来,然后基于数学形态学膨胀滤波算法进行空洞填充和短线连接,最后通过图像细化算法实现目标的细化。经过实验比较表明,该方法克服了许多水体提取模型只能有效提取较大面积水体的缺点,除了能够对山区的细小水体进行高精度自动提取外,还能够有效地去除阴影等干扰信息。     

利用BP神经网络提取TM影像水体

常用的水体提取方法需要设定阈值,而阈值的选择通常需要反复实验才能确定。为克服这一不足,本文提出了一种基于BP神经网络和光谱特征的水体自动提取方法。首先在TM影像中提取水体样本光谱信息、谱间关系、归一化差异水体指数以及缨帽变换(K-T变换)的第三分量(TC3)特征,然后将这4个特征作为BP神经网络的训练输入参数,最后利用训练好的网络对水体进行提取。对长沙市区TM影像进行水体提取,发现该方法组合了其他方法的优点,在不设置阈值的情况下,得到了更好的水体提取效果。     

中分辨率遥感图像土地利用与覆被分类的方法及精度评价

利用TM、SPOT及CBERS-1等中分辨率卫星图像,对土地覆被的专家系统分类方法、居民地的决策树提取方法以及水体的迭代混合提取方法进行了试验,其总体精度达到87.89%,与常用的监督分类方法相比精度可提高7.86%.专家系统分类的结果叠合居民地、水体等易于混分专题信息,可以形成精度较高的土地利用与覆被分类结果。     

TM图像中道路目标识别方法的研究

提出了一种新的TM图像中道路目标的识别方法。算法充分利用了TM图像的特点,在底层处理中运用方向可调滤波器(SteerableFilter)的方法提取出潜在的道路目标;在中层处理中使用链码表示目标并提取其特征参数;最后在高层处理中进行道路识别和一些后处理,整个算法可以进行自动的识别。实验证明该算法对于TM图像中的道路识别是很有效的。