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。     

改进U-Net模型的遥感影像水体提取研究

针对传统遥感水体提取方法在大范围、高分辨率遥感影像水体提取任务中效率低等问题,该文提出了一种基于改进U-Net模型的遥感影像水体快速提取方法。通过减少以VGG16为特征提取网络的下采样层和相对应的上采样层来精简网络,提升模型运行效率。基于高分影像进行了沈阳市的水体提取研究,结果表明,改进U-Net模型各项精度指标均高于U-Net模型,交并比(IoU)和F₁分别达到了90.3%和94.9%。与此同时,模型的训练时长和预测时长分别缩短了25.8%和21.6%。该文为遥感影像中水体的高效提取和分类提供了参考,并可用于水资源调查、管理和规划。     

基于 SPOT-5影像的吴哥地区水体提取方法研究

对于一个较小研究区提取地物信息,需要更高的空间分辨率和适合的光谱信息。以柬埔寨吴哥窟西北部为研究对象,开展基于SPOT-5影像的水体信息提取方法研究。通过分析研究区内的地物光谱特征信息,发现各地物在绿色波段和短波红外波段虽然都有下降趋势,但是水体的变化程度最大。利用这个信息建立决策树的一种水体提取模型:Band3/Band41.73并且Band1Band4。通过与NDWI法、决策树模型提取精度进行对比,证明该模型提取精度有较大提高,可有效地消除水田对提取精度的影响。     

海岸带水体遥感信息全自动提取方法

在对经典的水体遥感信息提取方法分析的基础上,针对海岸带水体的特点了提出一种新的方法,该方法通过“像元-对象”及“全域-局部”的双重尺度转换,综合利用了海岸带水体遥感信息的光谱特征、空间特征、统计特征和不确定性,有机结合了地学知识与数据挖掘方法,实现了海岸带水体遥感信息的全自动提取。对我国四大海域不同类型海岸带的Landsat ETM+遥感影像进行试验,发现应用该方法能够兼顾宏观和微观的水体特征,提取结果具有较好的完整性和连续型,相对精度优于监督分类法和阈值分割法。     

济南市遥感影像的水体信息提取方法研究

介绍了遥感影像融合技术,并对几种常见的遥感影像融合方法及其应用作了系统的阐述,以图像处理系统ERDAS为平台,利用济南市卫星遥感图像作为研究材料,讨论了ERDAS计算机图像处理的有关过程,研究了如何把水体从遥感图像中提取出来。结果表明：该提取水体的研究方法正确可行,可为地理信息专题制图提供重要的遥感基础信息。     

运用资源三号卫星影像数据提取水体信息的方法研究

运用资源三号卫星影像的多光谱影像数据,分别运用单波段阈值法、归一化差异水体指数法、谱间关系以及最佳指数法(OIF)等方法进行水体信息提取的研究与比较。研究结果表明针对资源三号遥感影像波段的特殊性,采用谱间关系法和最佳指数法(OIF)相结合的方法能完整地提取出水体信息。     

针对水体提取的大津布谷鸟自适应阈值方法

针对遥感影像进行水体提取存在普适性不高和难以取得最佳阈值问题,该文提出一种布谷鸟搜索算法与OTSU结合组成大津布谷鸟自适应阈值找寻方法(Cuckoo Search OTSU,CS-OTSU)。首先利用大津法进行多级阈值分割,然后在布谷鸟搜索算法的基础上增加一种新的步长搜索机制代替OTSU穷举式多级阈值搜索,并利用取得最佳阈值对遥感影像进行水体提取。通过实验表明,CS-OTSU可快速对不同环境进行水体提取,在精度上优于其他阈值方法,总体精度均大于97%,Kappa系数高于0.93。     

基于SPOT5影像自动提取水体的新方法

针对基于SPOT5影像提取水体时易受地形阴影、居民地等因素影响提取精度的问题,本文构建了一种新的水体提取方法。该方法以水体的遥感图像本底值研究为基础,通过构建能够同向增强的水体指数及多指数集成计算模型,实现水体灰度值的极化,在此基础上利用改进的阈值自动选取算法、数学形态学滤波及细化等算法,实现了水体的高精度自动提取。经过试验比较表明,该方法能够有效地提取较细水体,且能够有效去除地形阴影、居民地及河流边滩等的影响。     

GF-2影像中不同水体指数模型提取精度及稳定性分析

针对GF-2卫星影像数据的特点,选取了临夏回族自治州境内两个不同研究区域,分别采用单波段阈值法、归一化差分植被指数法（NDVI）及其他3种水体提取指数法（NDWI、SWI、MSWI）对两个研究区进行水体提取试验。通过分析比较各水体指数模型中阈值对水体提取精度和稳定性的影响,发现研究区1（城区）中单波段阈值法提取效果最高达到71.29,且稳定性较好。研究区2（山区）中MSWI方法提取精度最高为95.76,稳定性较单波段法次之。本文试验为GF-2影像在不同区域进行水体提取时选择不同模型及阈值时提供可靠的参考依据。     

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。