基于NSCT与改进SIFT特征点的GF-2影像水印算法

现有基于SIFT特征点的水印算法因特征区域重叠导致算法鲁棒性较差,不能满足GF-2影像版权保护的需求。该文采用Mean Shift对SIFT特征点进行优化和改进,提出一种基于NSCT与改进SIFT特征点的GF-2影像数字水印算法。首先,提取GF-2影像的SIFT特征点,采用Mean Shift对其进行聚类处理,将所有聚类中心作为影像的关键点,并计算关键点的平均SIFT描述符,以保证所生成的影像关键点具有与SIFT特征点相同的特征属性;其次,根据关键点构建影像的特征区域,并对其进行几何归一化处理;最后,对特征区域进行NSCT分解,选择低频子带进行奇异值分解,根据加性规则将水印信息的奇异值嵌入低频子带的奇异值中,并通过相应的逆变换得到含水印影像。与其他算法对比验证结果表明,该算法既具有良好的不可见性,又对常规攻击以及旋转、裁剪、缩放等几何攻击具有较好的鲁棒性,且能有效减轻特征区域的重叠现象,适用于GF-2影像的版权保护。     

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FY3A/MERSI影像的几种常用水体提取方法的比较分析

随着遥感技术的飞速发展,利用遥感数据来进行水资源的监测、调查和分析已经成为一种必然的趋势。通过选取新疆博湖县境内中国最大的内陆淡水湖-博斯腾湖为研究区,FY3A/MERSI影像为数据源,利用监督分类法从Landsat-ETM+影像提取水体,提取结果作为FY3A/MERSI影像水体提取精度验证的底图。采用单波段阈值法、基于阈值的多波段谱间关系法和基于阈值的水体指数法从FY3A/MERSI影像提取研究区水体,基于混淆矩阵法,提取结果分别与Landsat-ETM+影像底图作对比分析,最终得出结论,基于阈值的水体指数法中的归一化差异水体指数法提取研究区水体的总体精度最高,为96.37%,Khat为0.915。     

基于无人机遥感的喀斯特高原峡谷区火龙果单株识别提取方法

基于小型无人机搭载可见光镜头作为数据获取手段,通过对比可见光波段差异植被指数（VDVI）、过绿指数（ExG）、过绿减过红指数（ExG-ExR）、归一化绿红差异指数NGRDI和绿叶指数（GLI）5种可见光波段颜色指数方法应用于喀斯特高原峡谷区典型经济作物火龙果植株识别的适宜性,结合可视化空间建模工具模型构建器,提出一种以单植株平均面积分割株丛的思想,对火龙果进行植株识别分割和单株提取方法研究,结果表明：1）VDVI相比EXG、NGRDI、ExG-ExR、GLI等植被指数更适宜作为火龙果的识别分割方法;2）当VDVI的OTSU阈值取0.037时,能最大程度地分割目标地物与背景地物;3）通过人机交互基地实测获取的实际株数与提取株数验证,获得火龙果植株单株提取精度为91.7%。结果证实：以低空无人机可见光波段影像为数据源,VDVI指数作为识别方法,株丛分割应用于喀斯特高原峡谷区火龙果的单株识别提取具有可行性。     

基于粗阈值和梯度算法的南极多光谱影像云区的提取

利用Landsat-7的ETM+多光谱影像,提出使用粗阈值以及梯度算法提取极地上空的云。试验结果表明,粗阈值增加了阈值算法的灵活性,并结合梯度算法,由粗到精,达到了较好的极地目标识别效果。     

基于多通道数据融合的无人机遥感影像地物目标提取方法

针对仅使用无人机遥感RGB影像进行目标检测时精度不高、高程信息利用不足等问题,该文采用通道叠加和类IHS变换两种多通道数据融合方法对RGB影像与高程数据进行融合,使用DeepLabv3+卷积神经网络语义分割模型提取两种融合影像地物目标,并与RGB影像提取结果进行对比分析.结果表明,基于上述两种融合影像的地物目标识别精度高于仅使用RGB影像的识别精度,其中通道叠加影像的整体像素精度、平均像素精度和Kap-pa系数分别提高了3.52％、1.42％ 和14.99％.由于不同地物目标与周围地物的高程差不同,致使各融合方法对不同地物目标识别精度的提升效果不同,道路、建筑和地面识别精度的提升效果较好.     

基于G0分布的SAR图像水边线提取方法

为了更加精准地从合成孔径雷达（SAR）图像中提取水边线,提出基于G0分布的SAR图像水边线提取方法。首先,将SAR图像域划分为大小相等的子块,并假设每个子块内像素强度服从独立同一的G0分布;利用矩估计方法得到对应每个子块的粗糙度和散射性参数;根据设定的参数阈值,可划分出粗略的水域,并确定该区域的几何中心;以该几何中心为圆心,向四周做射线,保留经过陆地区域的射线;利用似然函数确定每条射线上的水-陆分界点,依次连接分界点,进而实现SAR图像水边线提取。采用本文方法,分别对模拟和真实SAR图像进行水边线提取实验。定性和定量结果表明：采用基于G0分布的SAR图像水边线提取方法能够有效地克服斑点噪声的影响。     

基于GIS的复杂地形洪水淹没区计算方法

利用GIS技术计算洪水淹没区范围一直是灾害评估研究中的一个热点问题。通过给出两种情形下基于种子蔓延算法的淹没区计算方法，即有源 淹没和无源淹没。淹没区计算精度主要取决于空间数据精度的优劣；种子蔓延算法及探测分辨率决定了整个模型的效率。文中最后给出了该模型在“水利综合管理信息系统”中得到验证和实现的实例。     

基于指数计算的多层次遥感信息提取模型

指数计算是描述地物波谱特征简单而有效的方法.但单纯依靠指数方法进行遥感专题信息提取,错分、漏分现象严重.该文提出一种"全域一局部"的遥感信息提取思路:对整幅图像进行全域分割、全域分类,实现目标地物与背景地物的初始分离;在目标地物周围建立一定尺度的缓冲区,作为局部分割一局部分类的作用区域,并在局部作用域内选择不同的阈值,通过迭代过程实现目标地物与背景信息的最优分离.选取鄱阳湖地区Landsat 7/ETM+影像,应用该方法进行水体提取试验,精度达95.751%,优于常规的最大似然法.     

高分二号卫星数据在粤港澳大湾区水体有机污染监测中的应用

为探索高分二号对地观测卫星在水体有机污染监测中的适用性,基于高分二号对地观测卫星多光谱数据,通过归一化水体差异指数提取水体信息,利用比值植被指数得到2019年3月份粤港澳大湾区6条主要入海河流的水质分类及水体有机污染分布情况,通过与同期相对应的6个实际监测断面点对比,验证了水污染等级评价结果,结果如下：1）研究区水体质量总体较好,磨刀门水道、东江南支流、横门水道和洪奇沥水道以无污染为主,鸡啼门水道与蕉门水道以轻污染为主;2）水体有机污染的分布具有空间性,河流主干道主要以无污染水体为主,两岸以轻污染为主,远离主河道的封闭水体以中等污染以及重污染为主;3）监测断面点的污染等级与实际监测点的评价结果基本一致。结论表明,高分二号对地观测卫星多光谱数据作为水体污染监测的遥感数据源是准确可靠的,可为我国水污染防治提供辅助决策。     

因子分析法在洪水引起水环境突变研究中的应用

在分析1998年霍林河流域特大洪水特点的基础上，选择下垫面控制因子和复合控制因子两组变量进行了因子分析，求解出每组变量的数学表达式，继而进行了尖点突变模拟和洪水后水环境突变态的分区，划分为稳定区、潜在突变区和突变区，这对合理开发该区的水、土、生物资源，预防洪水灾害有重要意义，并为研究洪水对环境的突变影响提供了一种新的模式。     

一种基于面积紧凑度的二维空间形状指数及其应用

空间形状指数是重要的空间形态分析指标,目前应用较为广泛的基于边界紧凑度的一维空间形状指数在参照形状选择及一维测度应用等方面都存在局限性。针对一维空间形状指数的缺陷,定义一种基于面积紧凑度的二维空间形状指数,并以矩形为参照形状,讨论其计算方法。结合浙江省桐庐县标准农田立地条件评价的实例,比较分析两种维度空间形状指数的应用效果。结果表明,二维空间形状指数能够更精确地描述地物图斑相对于非紧凑参照形状的偏离程度,且在标准农田规划、建设等应用中更具实用价值。     

面向对象的高分辨率影像城市建筑物提取

依据高分辨率遥感影像的特点,采用面向对象方法提出"自下而上"的多尺度分割方法,即按照由小尺度分割至大尺度分割的顺序,并结合掩膜操作对山东师范大学IKONOS影像进行了建筑物提取试验。结果表明,该方法较传统的"自上而下"的尺度分割方法精度有显著改善,其分类结果形状较为规整,更接近实际地物。     

基于高分一号卫星影像的多种融合方法比较

以扬州地区为试验区,利用高分一号(GF-1)卫星全色及多光谱影像数据开展融合试验,将PCA、GS、Pansharping 3种传统融合方法与Elbakary、Proxy-sharpening和SFIM等以全色波段为尺度因子的融合方法进行对比,从光谱继承性和空间融入度两方面分析融合效果,寻找适合GF-1号卫星影像的较佳融合方法。结果表明,传统融合方法在光谱继承性和空间融入度两方面的评价结果中保持一致,且Pansharping方法在定性和定量分析中都为最优;以全色波段为尺度因子的融合方法其空间融入度随着光谱继承性的降低而增加;基于不同移动窗口大小的SFIM方法其光谱继承度和空间融入度均属最优,其中,移动窗口为5×5和7×7时,整体融合精度高于其他方法。     

基于MODIS数据的川西山区河道水体提取方法研究

MODIS数据时间分辨率较高,将其应用于河道监测优势明显.川西山区河道狭窄,水体像元多为混合像元,并且山区沟壑众多.山区阴影、混合雪盖和城镇区域的反射率特征与山区河道水体反射率特征相近,利用现有方法提取水体难度较大.为将MODIS数据的优势运用于山区河道监测,选定岷江上游区域作为典型研究区域,在对多日MODIS数据中的典型地物进行采样分析后,对归一化植被指数法(NDVI)进行了改进,将其与MODIS第1波段数据组合得到山区水体增强指数(MEWI),实现了图像中山区沟壑的模糊处理,突出了水体.在针对山区地物特点进行图像增强后,河道水体清晰可辨,能够应用于山区5级以上河流的监测.