深度卷积神经网络的遥感影像水体识别

从遥感影像中准确识别水体信息对水资源管理和洪涝灾害监测有重要意义。目前,传统遥感水体识别方法仍存在着不足,难以满足实际应用中的精度要求。近年来,卷积神经网络CNN (Convolutional Neural Network)的快速发展,为高分辨率遥感水体识别提供了新的思路。本文基于高分一号卫星数据,利用DenseNet、ResNet、VGG、HRNet等CNN模型和传统的归一化差异水体指数（NDWI）进行洪泽湖地区不同季节的水体识别,并采用精确度（P）、召回率（R）、F1分数和误判率（MRate）等指标来评价各种方法的水体识别能力。在DenseNet经典结构中加入了上采样过程和跳层连接结构,以解决梯度爆炸和梯度消失问题;采用OSTU方法确定NDWI的最优阈值,以降低水体识别的不确定性。得出主要结论如下：（1）所有CNN网络模型的水体识别效果都显著优于传统NDWI方法;例如,NDWI识别的精确度仅为0.779,而所有CNN网络模型的识别精确度均高于0.922。（2）改进后的DenseNet模型有效缓解了梯度爆炸与梯度消失的问题,其水体识别结果在识别精确度P(0.960)和误判率（0.04...     

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。     

太原市黑臭水体遥感识别与地面验证

城市黑臭水体整治是城市水环境治理的一项重要工作。本文通过构建黑臭水体遥感识别模型,解决城市黑臭水体整治过程中黑臭水体的识别问题,实现城市黑臭水体空间分布快速定位与排查。通过分析黑臭水体形成机理和试验数据,从光谱特征上构建反映水体清洁程度的光谱指数（WCI）,从图像特征上构建水体颜色、次生环境、河道淤塞、岸边带垃圾堆放等解译标志,综合光谱指数和解译标志共同进行黑臭水体遥感识别。利用该方法对太原市建成区内黑臭水体空间分布进行排查识别,共得到疑似黑臭河段14条,长度为52.530 km。经验证,除去断流影响外,遥感识别黑臭水体点位精度为92.86%,遥感识别黑臭河段长度精度为78.19%。在精度验证基础之上,进一步分析了黑臭水体遥感识别光谱指数和各项解译标志在黑臭识别中所占的权重,其中光谱指数和水体颜色二者权重最大,分别占29.60%和27.10%,是构成遥感识别黑臭水体的主要特征标志。通过两时相影像识别结果比对表明,WCI指数能够明显反应黑臭水体变化特征。因此,利用本文方法进行城市黑臭水体遥感识别具有很高的精度,在城市水环境整治过程中具有重要的应用价值。     

高分二号的沈阳市黑臭水体遥感识别

中国城市黑臭水体情况严重,基于遥感监测黑臭水体刚刚起步,很多问题待解决。以沈阳市城市建成区内主要河流为研究区,于2015年—2016年开展地面调查,获取了浑河和蒲河46个一般水体的样点,和辉山明渠、满堂河、细河以及微山湖路附近、丁香湖北部50个黑臭水体的样点数据,包括水面光谱和主要水质参数。分析了黑臭水体与一般水体的光谱特征,发现城市黑臭水体反射率光谱在绿光—红光波段变化比一般水体平缓,基于这一特点提出了一种基于反射率光谱指数BOI(Black and Odorous water Index)的黑臭水体识别模型,并将其与红绿波段比值指数进行对比,具有更好的识别精度。结果表明:(1)基于遥感反射率(Rrs)计算的BOI小于0.065时,可判为黑臭水体。(2)由于GF2水体图像精确大气校正存在困难,可以利用瑞利散射校正反射率(Rrc)替代R_(rs),BOI小于阈值0.05时,可判别为黑臭水体;同时模拟证明,当气溶胶光学厚度逐渐增大时,黑臭水体与一般水体的光谱差异将逐渐减小,因此这种方法主要适用于比较清晰的图像、气溶胶光学厚度比较小(如AOT(550)≤0.5时)。(3)基于R_(rc)的BOI模型可以较好的应用于GF2图像上,具有较好的识别精度。对2015年—2016年3景GF-2影像提取的结果显示,满堂河和新开河黑臭现象得到逐步改善,辉山明渠黑臭现象依然严峻。本文发展的黑臭水体遥感识别算法主要是基于沈阳黑臭水体的光谱特征,仅在沈阳市进行了验证,将来还需在其他城市进一步验证,并且需要更多地考虑多种因素对水体反射率的影响。     

基于遥感数据水体指数的水体面积变化监测

以Landsat TM/OLI卫星影像作为数据源,采用水体指数提取方法,提取辽宁汤河水库水域面积信息,分析水域面积变化情况及驱动力因素。结果表明,近二十年汤河水库水域面积呈现“先增加后减少再增加”的变化趋势,水库最南端面积变化最突出;气象因素中的气温是影响水库面积变化的主导因素。     

多光谱光学遥感影像水体提取模型

地表水监测是遥感的重要基础应用.光学遥感水体提取的原理是基于不同的地物具有不同的光谱反射特性,某些地物(冰雪、阴影、云)因为与水体具有相似的反射特性导致提取分类失败.本文针对传统水体指数在水体提取时出现错分、漏分的问题,提出一种归一化多波段水体指数NDMBWI.分别用3个试验对本文指数的稳定性进行测试.试验1的区域为西藏林芝地区,数据源为同一时相的Landsat 8、Sentinel 2卫星影像,试验结果验证了本文指数抑制冰雪的能力,本文指数的Kappa系数为0.86、总体精度为0.93、错分误差为0.03、漏分误差为0.12、制图精度为0.97、生产者精度为0.88,均优于已有的指数.试验2的数据源为高分一号,以香港迪士尼为试验区域,在存在少量云的环境下进行水体提取,证明了本文指数能抑制云及其云下阴影.试验3提取了多个地区的水体,验证了本文水体指数的稳定性.本文使用多源光学遥感影像验证了NDMBWI的可行性,不需额外借助辅助数据,即可排除雪、云、阴影的影响,能够更加有效地自动化提取水体,可推广到海岸带资源研究、冰川变化、内陆湖泊变化等领域.     

MODIS数据水体识别指数的识别效果比较分析

在光谱分析的基础上,应用不同水体指数对MODIS数据进行水体信息识别,并对其应用性能进行比较分析。结果表明,混合水 体指数（CIWI）是较理想的水体识别指数。若以反射率计算,并以0为判别阈值,则该指数的提取常数C的最佳取值为-0.85。 就目前的研究成果来看,MODIS数据还不太适合用于小型水体的识别。     

基于遥感的杭埠河流域水体的提取方法研究

通过遥感数据快速、精确的获取地物专题信息已经成为未来资源调查的发展趋势。在杭埠河流域水体变化研究中,由于杭埠河流域内地表湿润状况差异很大,以往的水体提取方法很难达到理想的效果,文章通过比较分析得出,在地表湿润状况差异较大的地区,非监督分类法,差值法、闽值法对水体的提取效果很不理想,而通过几种方法的结合并对谱间关系逐步分析来提取水体,则能够达到理想的效果。     

矿区水体变化遥感监测方法研究

采用遥感技术对矿区生态环境进行动态监测,对于人类健康和资源合理开发利用具有重要意义。本文以临沂苍峄矿区为研究区,采用多时相Landsat TM/ETM+/OLI遥感影像,运用单波段法、谱间关系法、水体指数法等多种方法提取水体信息。在此基础上提出一种新的水体变化信息提取流程,即运用RGB彩色合成法对不同时相影像进行合成,根据不同色调反映像元的不同变化趋势,发现并提取变化信息,实现了矿区水体信息的变化监测。     

东平湖水体透明度的遥感反演研究

针对传统水体透明度测量方法不仅耗时费力,而且在时间和空间的监测中也会受到很大的限制,只能了解研究区域内点状剖面的透明度状况,但是遥感技术的发展为解决传统采样方法的局限性问题提供了可能。该文在分析内陆湖泊水体光学特征的基础上,利用三期Landsat8 OLI影像数据及准同期的地面实测数据,寻找与东平湖水体透明度敏感的波段,对东平湖丰、平、枯水期水体透明度的进行遥感反演研究。结果表明,OLI影像B3、B4波段的反射率与实测的透明度数据之间具有良好的相关关系,并以此为基础建立了该区域水体透明度遥感反演模型。结果表明:模拟值与实测值的总体相对误差为19.77%,均方根误差为19.35cm,模型精度在可以接受的范围之内;由于受围网养殖、叶绿素a含量等因素的影响,东平湖透明度总体呈现出南低北高的分布趋势。据此绘制了东平湖丰、平、枯水期水体透明度分布图。     

滇池周边典型城镇地表覆盖分类遥感分析研究

滇池作为滇中最大高原湖泊,其水环境保护及水污染治理工作至关重要. 针对滇池周边典型城镇地表覆盖变化,发挥遥感探测技术先进性,快速了解污染源,并实时监测滇池污染治理工程进展,为及时优化治理方案提供数据支撑具有重大意义. 选取滇池周边晋宁区典型城镇为研究区,基于Landsat8影像利用遥感提取地表覆盖分类信息,运用混淆矩阵对比了最大似然法和目视解译的分类提取精度. 可知Landsat8影像通过目视解译可以快速、高效地提取城镇地表覆盖分类信息,也适用于滇池流域昆明市区、呈贡区等城镇,为滇池流域治理保护的宏观动态监测提供技术支持,为滇池流域城镇的发展、规划和治理提供决策信息.      

城市遥感与城市信息系统

2 0世纪 ,航空摄影测量与航空遥感在我国城市化进程与城市规划、管理中作出了重要的贡献。 2 1世纪卫星遥感可能越来越发挥广泛的作用。本文回顾了近 2 0年来 ,我国开拓城市遥感与城市地理信息系统的新进展 ,指出高分辩率卫星图像数据与三维航空遥感越来越接近城市快速发展的要求 ,为城市信息系统的建设与更新 ,提供了空前有利的条件。     

城市不透水面遥感估算

由于人口快速增长和农村人口向城市迁移,城市不透水面积也在持续快速增长。加速的城市扩张和无监控的城市开发会导致诸多生态环境问题。本文利用Landsat影像,采用附有限制条件的线性光谱混合分解、植被覆盖度与不透水面负相关模型、监督分类三种方法对南京城区的不透水表面分布进行空间分析。通过评估这三种方法提取的不透水面的精度和分析和种方法受其主要人为因素的影响大小以及不透水面的提取过程,表明了线性光谱混合分解方法较优。     

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...     

1990-2019年艾丁湖流域城市空间扩展遥感监测

基于卫星遥感影像,监测艾丁湖流域1990-2019年土地覆盖类型变化,并利用多种城市变化监测指数及雷达图方法,揭示以自然流域为研究范围的城市扩展变化过程,并探究其驱动机制.结果表明:①1990-2019年,流域内土地类型变化巨大,城市扩展明显,建成区面积扩大了近3倍;②流域内城市扩展经历了中速扩张和高速扩张两个阶段;③...     

Google Earth在《城市遥感技术》教学中的应用

Google Earth软件具有免费、开放、简单易用等特点,对丰富教学资源和改善教学方法具有重要意义。基于GoogleEarth平台,在《城市遥感技术》教学中,对于遥感成像和影像特征、遥感解译标志及方法、城市遥感影像的信息提取、城市遥感专项调查等章节的理论教学,应重点运用遥感影像的搜索、标注和显示等功能;对于遥感影像地图制作、地类信息提取、演变信息提取等实验教学,应重点运用采集、存储、查询、分析、显示和输出等集成功能。实践表明,Google Earth值得在地学教育模式革新中推广。     

基于遥感与GIS的北京城乡结合部土地利用时空变化分析

随着城镇化进程的加快,我国土地利用结构发生了显著的变化。及时、精确地掌握土地资源的数量、质量、分布特征及其变化趋势,对土地资源的持续发展与规划有着至关重要的作用。在遥感和GIS技术支持下,选择北京市顺义区作为研究对象,采用分类后比较方法,对1999~2011年间土地利用类型的动态变化进行定量分析以及空间分布制图。结果表明:该区域耕地、林地和水域的面积分别减少了15.77%、27.85%和75.82%,居民工矿用地增加了18.49%;耕地资源数量减少,非农业用地大量增加,综合土地利用动态度达到2.37%,城乡结合部的范围在12年间从西向东进行了大范围地移动。     

城市不透水面遥感研究进展

不透水面作为衡量城市化程度和环境质量的重要指标之一,受到人类越来越多的关注.不透水面的大小、位置、几何形状、空间布局以及透水面与不透水面的比率,显著影响了区域生态环境的变化.利用多种遥感数据和方法进行不透水面的提取和制图已成为研究热点之一.从传统遥感方法、基于光谱与几何特征方法、人工智能方法等方面总结了不透水面的遥感提取方法,介绍和评析了各种方法的原理、特点和应用范围,并对未来城市不透水面的提取方法与应用进行了展望.     

大气水汽的红外遥感

本文讨论了利用差分吸收法来遥感大气中的水汽。水汽透过率用辐射计测量，水汽含量由我们自行编制的红外辐射大气透过率计算程序计算。在此同时还观测了气象参数，以确定光路上的水汽含量。结果表明，水汽长度的计算值和测量值非常吻合，回归曲线的相关系数达０．９７，均方根偏差为０．０１５ｇ／ｃｍ２。文中最后讨论误差来源和改善精度的途径，并指出对其它气体分子的吸收和气溶胶的消光进行修正的必要性。     

基于GF-1遥感数据的城市水体信息提取方法研究

水体信息的高精度提取是水资源监测、调查与管理等研究领域的关键问题。本文选取国产GF-1卫星影像作为数据源,根据影像中典型地物光谱特征采用归一化水体指数法(NDWI)、多波段谱间关系法对研究区进行了水体提取,并通过结果分析提出了基于主成分分析与多尺度分割技术的综合水体信息提取方法。对以上4种方法进行对比分析,验证结果表明:归一化水体指数法易受阴影信息影响;改进的多波段谱间关系法能较为完整地提取水体信息,但受小范围阴影信息影响;主成分分析综合法总体精度较高;多尺度分割提取法能有效地分离水体信息与非水体信息,水体信息提取的效果最佳。