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。在广泛文献调研的基础上,阐述遥感影像水体提取的基本思想及其发展历程,对学者在水体提取的基本方法和现状进行较全面的综述,分析各种方法的优缺点,说明当前水体提取存在的问题和研究前景,使读者直观了解这一领域并为其研究提供一定思路。     

丹江口水库面积季节变化遥感监测

基于2014年2月19日、2014年6月7日和2014年10月8日的三景资源三号卫星影像分别作为春季、夏季和秋季的代表,以河南省内的丹江口水库为研究区域,采用面向对象的遥感影像监督分类方法进行影像的分割和分类,提取出遥感影像中的水体,并结合南水北调中线工程对水域面积和周围地物的影响对这3个时期的影像进行比较和分析,得出这3个时期水域面积的变化数据。     

基于标记分水岭分割的高分辨率影像水体信息提取

提出一种基于标记分水岭分割的高分辨率卫星融合影像提取水体信息的方法。首先采用pansharpening 融合法获得光谱扭曲小的高分辨率卫星融合影像;其次利用标记分水岭算法对高分辨率卫星融合影像进行分割;最后在分割基础上利用水体指数模型提取水体信息。采用QuickBird高分辨率遥感影像数据试验,与eCognition多尺度分割提取水体方法的结果相比,表明本文方法更快速有效,具有实用推广价值。     

基于Sentinel-2影像的河流湖泊遥感提取

河流信息提取一直以来都是水利行业重要的工作内容,基于遥感技术的优势,采用高分辨率卫星影像Sentinel-2多光谱影像,进行河流信息提取,以此得到高精度的河流信息。结果表明：基于遥感分类手段的河流提取具有很高的精度,河流呈现连续状态分布,并且植被区域与其他区域分类精度较好;基于遥感反演手段的河流提取同样具有很高的精度,反演手段从光谱信息中准确识别出水域信息并反映出来,河流信息呈客观分布且未出现断流现象,即该方法在河流提取中具有较好的应用。     

基于SAR影像进行边缘检测自动提取的研究与应用

利用SkySat-3系列卫星合成孔径雷达卫星遥感影像的多元性和分辨性,基于自动阈值与区域生长算法相结合进行SAR岸线提取,进而分析SAR图像岸线提取检测技术流程,展现合成孔径雷达制作影像在海域边缘监测、图像分割、构成水体提取方面的应用,可有效减少人工操作,提高工作效率。     

国产“环境一号”(HJ-1)卫星遥感影像桥梁提取研究

基于桥梁与水体的空间关系,结合卫星遥感影像数据包含的多光谱和形态学特征信息,提出一种有效提取国产“环境一号”(HJ-1)卫星遥感影像桥梁目标的方法.利用国产“环境一号”(HJ-1)卫星遥感影像数据进行桥梁目标提取试验.结果表明,该方法能快速、准确、有效地提取“环境一号”卫星影像中的桥梁目标,具有一定的应用价值.     

基于ETM+遥感影像水体信息提取方法探讨

利用卫星遥感数据提取地物信息,已成为遥感观测地物的一种重要手段.但在地物信息提取时由于多种因素的干扰,导致部分地物信息丢失.如何解译出地物的细部信息成为遥感信息提取的关键.利用Landsat7遥感数据为例,探讨了提取水体专题信息的方法,通过对遥感影像进行最佳波段组合、色彩变换、分类后对水体信息进行提取,效果较好.     

基于GF-1卫星影像的改进SWI水体提取方法

大尺度高精度山区河流信息提取是我国干旱区水资源开发利用的关键技术,而利用遥感影像提取水资源信息存在水体与山区阴影难以区分的瓶颈。以GF-1号卫星2 m分辨率全色波段影像和8 m分辨率多光谱影像为数据源,选取新疆特克斯河流域巴喀勒克水库为研究区,提出改进的阴影水体指数法(modified shade water index,MSWI)进行水体信息提取;同时运用单波段阈值法、NDWI法、单波段法与阴影水体指数法(shade water indes,SWI)相结合的决策树分类法(简称SWI)以及单波段法与MSWI相结合的决策树分类法(简称MSWI)分别对研究区水体信息进行提取,并进行了对比分析。研究结果表明,前2种方法与SWI和MSWI法相比,效果稍差;而SWI和MSWI法分类效果较好,其中MSWI比SWI法分类总精度高0.94%,提高了高分辨率遥感影像的解译精度,可为国产高分系列卫星影像在干旱区水资源信息提取中的应用提供技术支持。     

一种改进光谱角匹配的水体信息提取方法

快速、准确地从卫星遥感影像上获取水体信息已成为水资源调查及监测、湿地保护、洪涝灾害评估等领域的重要技术手段。本文以GF-4卫星的PMS传感器影像为数据源,提出了一种改进光谱角匹配（MSAM）的水体信息提取方法,以内蒙古中东部和长江中下游两个试验区为研究对象,对比分析了MSAM与单波段阈值法、NDWI阈值法、支持向量机和光谱角匹配等传统方法的水体信息提取结果,并进行了精度评价。试验结果表明,本文提出的MSAM方法不仅能准确地提取水体信息,而且能很好地区分水体与云阴影,对细小水体的提取也具有很好的效果。在内蒙古中部和长江中下游两个试验区的水体提取精度分别达到99.86%和98.37%,在5种水体提取方法中的精度最高,可以有效地提取水体信息。     

基于遥感影像的水资源提取精度评价方法研究

立足于当前生态文明建设的迫切需求,以促进遥感技术在水体提取及其时空变化研究中的应用为目的,经过评价指标的选取、配置,标准参考数据的优化选择,以及评价流程的设计,研究制定了一套基于遥感影像水资源提取的精度评价方法。在此基础上,以基于深度学习的遥感水体提取算法的提取结果为实验数据,选取了湖北省部分水体作为样本,进行了遥感影像水资源提取精度评价方法实验。实验结论符合提取算法的特性,验证了提出的精度评价方法的可行性。