基于MODIS遥感数据的水体提取算法研究

针对MODIS遥感数据采用多波段普间关系算法提取水体容易与阴影混淆,产生提取不精确的问题。作者将对多波段普间关系水体提取算法进行研究,并以鄱阳湖为实验对象,使用改进后的多波段普间关系算法对水体进行提取。实现提升水体提取精度的目标。     

HJ-1B/IRS水温反演模型及监测示范

利用2008～2009年期间约10景HJ-1B/IRS热红外波段遥感数据和过境时刻相应的气象观测数据,以EOS/MODIS温度产品为参照,在单窗算法的基础上,基于水体目标对该算法的参数进行修正,建立HJ-1B/IRS水体温度反演模型;将该模型反演的水体温度及采用单窗算法参数计算的温度与EOS/MODIS温度产品进行比较结果表明:采用单窗算法参数计算出的水体温度与EOS/MODIS温度产品的绝对平均误差为7.84℃;采用本研究得到的参数所反演的温度与EOS/MODIS温度产品的绝对平均误差为0.83℃。将水温反演模型应用于辽东湾区域,实现对该区域水温的动态监测。     

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。     

HJ-1A/B卫星CCD影像辅助的MODIS水色大气校正产品质量改进

针对我国近岸高浑浊水体区域MODIS短波红外波段大气校正产品中存在的信号饱和及条带问题,利用神经网络模型,采用准同步的HJ-1A/B卫星CCD影像及实测遥感反射率数据对MODIS/Terra水色遥感大气校正产品进行了质量改进。改进后结果与MODIS/Terra遥感反射率产品相比,平均相对误差为13.3%,信号饱和区域修复结果与实测数据各波段平均相对误差为28.2%。结果表明,该方法在保证结果精度的情况下,能有效地修复MODIS/Terra水色波段因为信号饱和而产生的数据空白区域,同时也能较好地解决MODIS/Terra大气校正产品中的条带问题。     

青藏高原那曲地区MODIS 地表温度估算

地表温度是区域和全球尺度陆面过程研究中的一个关键参数,利用遥感卫星资料反演得到的地表温度数据在气象、水文和生态领域研究中有重要作用.本文基于改进后的针对MODIS 数据的分裂窗口算法,对MODIS L1B 卫星数据进行实用而简便的云检测处理,并根据青藏高原陆地、水体和冰雪等常见下垫面状况的遥感影像分类结果,反演得到了2007-01-03 、04-18 、06-12 和10-02 四日的无云下垫面地表温度.最后,将Sobrino 结果在青藏高原那曲地区与MODIS 日地表温度产品及CAMP/Tibet 观测站地表温度数据进行了对比验证分析.结果表明,该方法得到的地表温度结果与MODIS 数据产品具有较好的一致性,并且地表温度结果与地面观测数据(去除可疑点后)的平均误差仅为1.435 K .     

全卷积神经网络用于遥感影像水体提取

提出了一种全卷积神经网络模型用于遥感影像的水体目标提取的方法,介绍了全卷积神经网络的基本原理及构建3种网络模型的过程。为了分析模型效果,首先搜集带有水体的影像数据,并将这些数据标注为水体和背景两类,然后利用构建的全卷积神经网络模型进行推理和学习获取先验模型,最后对测试影像进行水体提取试验。通过与传统的基于影像光谱特征的阈值法和基于图论的Grab Cut算法提取结果进行比较,验证了本文方法的可行性。     

基于MODIS数据的水体提取研究

通过对遥感图像各类地物的光谱和水体在中等分辨率的EOS／MODIS上的波谱特征的分析,论述了水体最为明显的波段组合,研究了如何从不同时期（枯水期、丰水期）的中等分辨率MODIS遥感影像提取水体的方法,并以武汉市梁子湖为例,对水体提取范围和精度进行比较和分析。实验表明：遥感图像经空间变换后再利用相同的方法提取的水体,更容易区分水体和阴影,产生的噪声也少,提取的水体范围更准确、计算的水域面积精度更高。     

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。     

复杂环境下高分二号遥感影像的城市地表水体提取

水体指数可以抑制背景噪声和提高地表水体的可分性,已经广泛用于地表水体提取。传统FCM聚类算法考虑了地物的不确定性,但没有顾及地物的邻域空间信息,对背景异质性比较敏感。针对传统FCM聚类算法的不足,提出一种可变邻域的区域FCM聚类算法。由于复杂环境下高分二号(GF-2)遥感影像的城市地表水体具有复杂异质背景和不确定性的特点,本文利用水体指数和区域FCM聚类算法的优点,提出一种整合水体指数和区域FCM的城市地表水体自动提取算法,该算法主要步骤包括:(1)去除影像阴影后计算归一化差分水体指数NDWI(Normalized Difference Water Index);(2)区域FCM聚类算法;(3)整合水体指数和区域FCM聚类的城市地表水体自动提取算法。最后采用两景GF-2高分辨率遥感影像(广州和武汉)进行实验,验证了该算法的有效性,并与经典地表水体提取算法进行对比分析。实验结果表明:该算法具有较高的水体提取精度,城市地表水体边界既具有较好的区域完整性又保持了局部细节,同时对城市地表水体复杂背景噪声具有较好的抑制作用,有效减少传统FCM聚类算法的"胡椒盐"现象。     

基于海色遥感应用的MODIS数据预处理

较系统地介绍了从MODIS原始分发数据到海洋水色遥感反射率、离水辐射率等数据产品的产出过程;分析了各步骤原理,尤其针对标准大气校正算法无法计算出近岸二类水体离水辐射率问题提出邻近清洁水体外推混浊水体的思路;探索并改进了大气校正算法,计算出大部分近岸水体的离水辐射率数据。     

Building segmentation and outline extraction from UAV image-derived point clouds by a line growing algorithm

ABSTRACT

This paper presents an approach to process raw unmanned aircraft vehicle (UAV) image-derived point clouds for automatically detecting, segmenting and regularizing buildings of complex urban landscapes. For regularizing, we mean the extraction of the building footprints with precise position and details. In the first step, vegetation points were extracted using a support vector machine (SVM) classifier based on vegetation indexes calculated from color information, then the traditional hierarchical stripping classification method was applied to classify and segment individual buildings. In the second step, we first determined the building boundary points with a modified convex hull algorithm. Then, we further segmented these points such that each point was assigned to a fitting line using a line growing algorithm. Then, two mutually perpendicular directions of each individual building were determined through a W-k-means clustering algorithm which used the slop information and principal direction constraints. Eventually, the building edges were regularized to form the final building footprints. Qualitative and quantitative measures were used to evaluate the performance of the proposed approach by comparing the digitized results from ortho images.     

基于排序预处理的等高线提取算法

从规则高程格网中自动提取等高线是地理信息系统以及计算机制图的基本功能。针对当前高程格网数据的海量性,在以往工作的基础上提出了基于常规顺序索引和桶式索引的等高线提取算法。在具体实现中与以往工作提出的基于区间树的算法进行了详细的效率比较,认为桶式索引在预处理效率、查询效率和占用空间等各方面具有较大优势。最后给出了进一步工作的内容。     

基于格网索引的点目标捕捉算法

传统的从离散点中捕捉其中一点的算法实现存在精确度低、重复计算耗时、难度大的不足,从而增加了捕捉的计算量而影响性能。本文介绍了一种基于格网索引的点目标捕捉算法,通过对点群的格网划分,行列号的计算与Morton码的获得,建立空间索引表、实体索引表与点目标的存储单链表,成功完成点目标的捕捉。     

基于A*算法的路网数据组织

路网的数据组织是路径规划算法设计的基础。采用C++标准模板库实现基于A*算法的路网数据组织,着重从路网的拓扑结构、空间索引、A*算法数据结构、分层和分网格组织几方面来讨论。最后给出实例证明其有效性。     

五种分割算法在高分辨率遥感图像中的适用性分析

本文将5种图像分割算法应用在高分辨率遥感图像分割上,并利用图像分割评价指标,对5种分割算法进行了对比分析,评价了各种方法的优缺点,讨论了它们在高分辨率遥感图像分割中的适用性,明确了不同分割方法的适用条件。实验结果表明,改进的分水岭分割法与JSEG分割法在高分辨率遥感图像分割中的适用性比较强,对大小斑块分割结果都比较好,而其他3种方法不能兼顾不同等级的斑块。     

Differences in estimating terrestrial water flux from three satellite-based Priestley-Taylor algorithms

Accurate estimates of terrestrial latent heat of evaporation (LE) for different biomes are essential to assess energy, water and carbon cycles. Different satellite- based Priestley-Taylor (PT) algorithms have been developed to estimate LE in different biomes. However, there are still large uncertainties in LE estimates for different PT algorithms. In this study, we evaluated differences in estimating terrestrial water flux in different biomes from three satellite-based PT algorithms using ground-observed data from eight eddy covariance (EC) flux towers of China. The results reveal that large differences in daily LE estimates exist based on EC measurements using three PT algorithms among eight ecosystem types. At the forest (CBS) site, all algorithms demonstrate high performance with low root mean square error (RMSE) (less than 16 W/m²) and high squared correlation coefficient (R²) (more than 0.9). At the village (HHV) site, the ATI-PT algorithm has the lowest RMSE (13.9 W/m²), with bias of 2.7 W/m² and R² of 0.66. At the irrigated crop (HHM) site, almost all models algorithms underestimate LE, indicating these algorithms may not capture wet soil evaporation by parameterization of the soil moisture. In contrast, the SM-PT algorithm shows high values of R² (comparable to those of ATI-PT and VPD-PT) at most other (grass, wetland, desert and Gobi) biomes. There are no obvious differences in seasonal LE estimation using MODIS NDVI and LAI at most sites. However, all meteorological or satellite-based water-related parameters used in the PT algorithm have uncertainties for optimizing water constraints. This analysis highlights the need to improve PT algorithms with regard to water constraints.     

四元树算法在地理国情普查生产管理系统中的应用

地理国情普查生产管理系统中采用Web地图管理结合表,地图在浏览器中的显示受到浏览器和网络的限制,地图整幅显示加载速度慢,用户体验不好,利用金字塔瓦片地图技术在服务器端预先生成不同级别的瓦片,提高地图的生成、发布、显示和浏览效率,减轻了服务器负载和网络传输负担。利用四元树算法管理金字塔瓦片地图的瓦片索引,在不同缩放比例请求下,能够快速、准确地找到瓦片并显示。     

利用亮度排序的快速鲁棒特征描述与匹配算法

针对快速鲁棒特征SURF描述符匹配精度不高且对光照变化不具有鲁棒性的问题,提出利用亮度排序的快速鲁棒特征描述与匹配算法。该方法在SURF算法的基础上,对特征邻域像素的灰度值进行排序和分段。通过建立索引表对每段的像素进行表示形成描述子,再将每段的描述子串联形成特征描述符对影像进行匹配。实验表明,该算法较SURF算法匹配精度高,匹配可靠性方面提高74.7%,且对线性及非线性光照变化均具有较好的鲁棒性。     

近红外波段ETM~+影像的积雪提取方法

针对提高积雪信息提取精度的要求,为了消除积雪覆盖的结冰水体、薄雪覆盖区以及山体阴影等对于积雪提取的影响,以Landsat-7ETM+为数据源,对近红外波段在积雪信息提取中的优越性进行了探索,提出了一种基于近红外波段和归一化差分积雪指数的积雪提取方法。对典型实验区进行了对比实验分析,结果表明,本文算法能有效减少在结冰水体、薄雪覆盖区以及山体阴影等区域的漏分、误分像元数,获得比SNOMAP算法更佳的积雪识别效果,提高积雪提取的准确性。