一种基于城市水体指数与分形几何算法的OLI遥感影像水体提取方法

针对严重污染的城市水体与道路、建筑物、阴影等易于混分,以及遥感水体提取结果不连续、存在斑点问题,本文以广州市流溪河与东江水系为研究对象,基于2016年与2017年OLI遥感影像,采用本文新提出的城市水体指数法（CWI）,同时结合分形几何算法,通过设置形状面积等特征,实现城市复杂环境下的水体信息的自动提取。并与单通道算法、改进的归一化差异水体指数（MNDWI）算法、支持向量机法（SVM）与光谱角度法的水体提取结果进行对比分析。结果表明：SVM算法出现大量斑点,其次为MNDWI水体指数算法,光谱角度算法与单通道算法斑点较少,但水体提取结果不连续,部分河道漏分。本文提出的算法能够克服山体阴影、道路、建筑物等影响,实现城市污染水体以及一般水体连续、准确提取。本文的提取结果可为水资源调查、洪水灾害预测评估、水利规划、环境监测等工作提供基础数据支撑。     

空-谱角匹配与多指数法相结合的OLI遥感影像水体提取

针对复杂环境条件下水体遥感提取结果不连续且易与植被、建筑物、阴影相混淆的难题,基于Landsat 8 OLI影像,以石家庄市平山县岗南水库和宿迁市骆马湖附近河流为研究区,提出了一种空-谱角匹配与多指数法相结合的水体信息提取方法;并与单波段阈值法、归一化差分水体指数法（NDWI）、光谱角匹配法（SAM）、自动水体提取指数法（AWEI）和一类支持向量机法（OC-SVM）的水体提取结果进行对比分析和精度评定。试验结果表明,本文提出的方法兼顾了多特征之间的互补性优势,引入的空间信息有效地抑制了噪声的干扰,且以像素为基元的提取策略较好地保持了水体的边缘信息,避免了出现平滑掉细节信息的情况;与传统方法相比,本文方法受植被、建筑和阴影的干扰最小,对细小水体也具备较好的识别能力。     

基于Landsat-8卫星OLI遥感影像和AdaBoost算法的水体信息提取

以红碱淖地区为研究对象,基于AdaBoost算法,将Landsat-8卫星OLI遥感影像谱间关系、NDVI、NDWI和K-T变换wetness等特征相结合,构造提取水体的强分类器,实现水体的快速精确提取。结果表明,组合后的分类器能有效提高单个分类器的分类精度,平均分类精度提高了5.15%。该算法说明了Landsat-8遥感影像的水体信息提取的可行性,为快速精确提取水体信息提供了新思路。     

一种顾及背景信息的遥感影像自动化水体提取方法

水资源是地球生态系统的重要组成部分,准确有效的水体提取可为水文、气候建模、生态系统评估等不同学科研究提供基础性数据.针对遥感水体提取方法中存在的最优阈值难以确定、建筑阴影噪声难以抑制等问题,提出了一种基于遥感特征指数的水体提取方法,能够削弱指数法对最优阈值的依赖性并抑制建筑阴影产生的噪声.针对水体提取模型自动化程度不高...     

EMD与分形相结合的遥感影像水体信息提取方法

提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和分形理论相结合的遥感影像水体信息提取方法,该方法尝试结合影像的光谱特征和纹理特征以提高分类提取精度。对影像进行主成分分析得到有效信息量最大的第一主分量,计算每个像元的分维数得到分维图,同时将第一主分量EMD分解得到有效信息量较大的前3个经验模态函数,再结合原有的波段信息作为研究数据,利用极大似然法分类器提取水体信息。该方法充分结合了EMD在降噪和区分相似光谱特征中的优势和分形理论在纹理信息提取中的优势。研究表明,该方法可有效提高水体信息的提取精度,Kappa最高到0.932 5。     

一种基于小波域的分形遥感影像压缩方法

解决大数据量遥感影像传输和存储问题的方案之一,是对遥感影像进行高保真快速压缩。通过对遥感影像进行小波变换产生子带频域之间的相似性,再利用分形方法对具有相似性的相邻高频子带进行编码,由高一级的子影像构造低一级的子影像,然后采用分形迭代解码和小坡变换的逆变换重建影像。实验结果表明,该方法在一定程度上能够提高压缩比,在压缩时间上比传统的分形方法有明显的缩短,并且压缩后影像信息的损失量较少,影像恢复的质量较好。     

一种基于高分辨率遥感影像的建筑物提取方法

在总结各种传统基于像素统计特征建筑物提取方法优缺点的基础上,本文结合高分辨率遥感影像的特点,通过对高分辨率遥感影像房屋的光谱特征和几何特征的分析,提出了一种基于高分辨率遥感影像的建筑物提取方法;并采用ERDAS,PCI等遥感软件,结合VC编程工具对该方法的可行性和有效性进行了实验分析与验证。     

基于SegNet＿CRF的遥感影像水体提取方法

水体的自动提取对于洪水监测、水资源管理等方面有着重要意义。本文提出了SegNet＿CRF语义分割方法,可从遥感影像上自动提取水体。首先,在SegNet编码器和解码器之间植入空洞卷积特征提取块,融合不同尺度的特征,然后在分类后处理中引入条件随机场,对提取结果进行精细化处理,最后与FCN、经典SegNet网络水体提取结果对比,结果表明,SegNet＿CRF网络结构在Recall、Precision以及F1-score指标上都有所提高,水体提取结果更加准确完整,抑制噪声能力更强。SegNet＿CRF网络可有效地实现水体提取任务。     

基于高分辨率遥感影像的面向对象水体提取方法研究

根据高分辨率遥感影像的特点,利用面向对象的方法对高分辨率遥感影像进行了水体提取.选取最优分割尺度和分割参数对试验区进行了分割;建立了对象知识库;选择合适的阈值参数进行了水体的提取和河流、湖泊的分类;把面向对象方法分类结果与传统方法分类结果进行了对比分析.试验表明,面向对象水体提取方法具有更高的精度,不仅有效地区分了水体和阴影,而且很大程度上抑制了"椒盐现象".     

一种面向对象的城市湖泊遥感提取指数

城市湖泊是城市水资源环境的核心组成部分,可对城市区域微气候产生积极的调节作用,同时能反映当地的文化底蕴特色.在当今城市化进程的影响下,城市湖泊比自然湖泊更脆弱且更易发生变化.提出了一种面向对象的城市湖泊遥感提取指数方法,并以武汉市中心城区为研究区,实现了该研究区域城市湖泊对象的一次性提取.定量统计表明,湖泊提取的准确率...     

遥感影像水体追踪识别提取算法及应用

针对大尺度区域所有规模以上水体一次性智能化水体提取的问题,提出了水体追踪识别提取算法。这种方法可以追踪图像中所有的连通区域,并对区域进行识别与提取。以花马湖区域的水体为例,使用水体追踪识别算法提取湖泊,能够准确地追踪各种形状的湖泊,与两边扫描法、区域增长法相比,扫描重复率低、精度高。     

改进Balloon Snake算法提取遥感影像水体边界

相比于正交T-Snake算法,传统Balloon Snake算法不受格网约束,能够更加精确提取高分辨率遥感影像上水体,然而尚不能解决河中岛引起的拓扑冲突问题。由此,本文提出了一种改进Balloon Snake算法(T-Balloon Snake),设计了目标内部由于空洞引起的拓扑冲突检测与处理机制。算法首先在目标水体内部手动设置一个初始轮廓,在曲线每次膨胀前对曲线进行自相交检测,若存在拓扑冲突则对曲线进行分裂与合并处理,最终直至迭代停止。实验选取了三类湖泊与河流高分影像,实现了复杂遥感影像水体矢量边界的一次性精确提取。实验结果表明,该方法可直接有效提取水体中深凹以及岛状边界,在提取结果正确性和完整性上都优于传统Balloon Snake算法。     

一种基于卷积运算的遥感影像道路提取方法

根据遥感影像道路特征,提出一种基于卷积运算和数学形态学的道路提取方法。首先通过拉普拉斯算子对图像行锐化处理;再用卷积运算获得线特征加强系数,在加强道路线特征的同时,背景灰度恒定区域被弱化;然后去除短线和块状噪声,适当地加入人工干预进行道路修剪;最后用数学形态学细化处理得到道路网。实验结果表明,该方法能有地从遥感影像中提取出道路。     

基于GF-2高分辨率遥感影像的水体提取方法研究

针对GF-2卫星影像数据的特点,利用单波段阈值法、多波段算法、归一化水体指数(NDWI)阈值法、单波段阈值法与阴影水体指数(SWI)相结合的决策树法对刘家峡地区的水体信息进行了提取,同时提出一种单波段阈值法与增强阴影水体指数(ESWI)相结合的决策树分类法,并对以上几种水体提取的效果进行比较分析,发现单波段阈值法与ESWI相结合的决策树分类法能够有效地消除绝大部分阴影的影响,且提取效果较SWI的效果要好,NDWI与多波段算法提取效果次之,单波段阈值法提取效果较差.      

一种面向对象的遥感影像城市绿地提取方法

针对目前面向对象方法在高分辨率遥感影像中提取绿地专题信息的特点,以及受到城市区域范围尺度限制因素的影响,本文提出一种利用高分辨率遥感影像提取城市区域范围绿地专题信息的方法,结合影像分割、影像面向对象模板统计和基于多阀值的模糊分类技术的优势,林地、密草地和疏草地专题信息被提取出来.研究中提出利用基于面向对象多尺度分割算法...     

基于AdaBoost算法的遥感影像水体信息提取

AdaBoost算法利用每个特征构造一个简单分类器,然后将简单分类器进行训练组合成一个强分类器。算法能够充分利用每个分类器的优势并避免其劣势,得到一个最佳判别,达到提高分类精度的目的。本文利用TM影像,将影像各波段灰度、水体指数和谱间关系特征相结合,构成提取水体的强分类器,实现水体提取。实验结果表明,算法能够非常有效地、高精度地提取水体信息。     

一种轻量级网络模型的遥感水体提取方法

针对遥感影像水体提取网络模型特征捕捉能力差的问题,提出一种轻量级Unet模型。基于原Unet的编码-解码结构,使用轻量级网络MobileNetV3构建编码器以降低模型复杂度,避免连续下采样导致细节损失;将空洞空间金字塔池化模块作为编码网络与解码网络的连接桥,对编码网络传入的高级语义特征进一步处理;在网络阶跃连接部分,通过引入卷积注意力机制抑制非目标特征通道与特征信息的干扰,均衡提升网络的识别精度;使用交叉熵损失和Dice损失结合的综合损失函数适应训练集。经国产GF-6 PMS水体数据集实验,并将结果与单波段阈值法、NDWI指数法、SVM分类法、DeepLabV3+模型、Unet模型进行比较,结果表明：该模型能够准确区别水体与其他地物,分割精度达到93.78%,证明该方法具有较高的分割精度,能够准确提取水体信息。     

基于Landsat8 OLI遥感影像冰湖边界分类叠加提取

青藏高原特殊的地理及其气候环境适合冰湖变化研究。传统的方法由于受到冻湖、冰川以及山体的阴影的影响,提取冰湖边界时会出现大量的错分和误分。本文基于NDWI(Normalized Difference Water Index,水体指数法)、DEM(数字高程模型)、RGI(Randolph Glacier Inventory)6.0全球冰川编目数据提出针对不同状态下的冰湖边界提取的分类叠加提取方法。结果表明,分类叠加提取方法能够实现未结冰、半结冰以及全结冰三种状态下的冰湖边界提取,并且能减少冰川以及山体阴影的影响,使用该方法提取三种状态下的冰湖的错分和漏分误差均小于2%且Kappa系数均大于0.81。     

遥感影像水体提取研究综述

水体时空分布特征对于水资源监测与应用具有重要意义,为了快速、准确、高效地获取地表水体信息,借助于遥感影像进行水体提取的方法受到国内外学者关注。该文通过梳理相关研究成果,评述水体提取的3类方法:阈值法、分类器法和自动水体提取法在模型构建、分割机理和模型适用性3方面的差异。通过进一步分析现存的各类问题,指出水体物化特征与遥感光谱特征的关系研究是提高水体提取方法普适性的一条重要途径;同时,影像提取结果评价体系的标准化和规范化,将有助于推进遥感水体提取应用范围和力度。