利用改进的归一化差异水体指数（MNDWI）提取水体信息的研究

在对M cfeeters提出的归一化差异水体指数(NDWI)分析的基础上,对构成该指数的波长组合进行了修改,提出了改进的归一化差异水体指数MNDWI(M odified NDWI),并分别将该指数在含不同水体类型的遥感影像进行了实验,大部分获得了比NDWI好的效果,特别是提取城镇范围内的水体。NDWI指数影像因往往混有城镇建筑用地信息而使得提取的水体范围和面积有所扩大。实验还发现MNDWI比NDWI更能够揭示水体微细特征,如悬浮沉积物的分布、水质的变化。另外,MNDWI可以很容易地区分阴影和水体,解决了水体提取中难于消除阴影的难题。     

利用BP神经网络提取TM影像水体

常用的水体提取方法需要设定阈值,而阈值的选择通常需要反复实验才能确定。为克服这一不足,本文提出了一种基于BP神经网络和光谱特征的水体自动提取方法。首先在TM影像中提取水体样本光谱信息、谱间关系、归一化差异水体指数以及缨帽变换(K-T变换)的第三分量(TC3)特征,然后将这4个特征作为BP神经网络的训练输入参数,最后利用训练好的网络对水体进行提取。对长沙市区TM影像进行水体提取,发现该方法组合了其他方法的优点,在不设置阈值的情况下,得到了更好的水体提取效果。     

一种经验型归一化差异水体指数模型

针对NDWI和MNDWI两种水体指数在水体信息提取过程中易夹杂无用背景信息的问题,该文提出一种经验型归一化差异水体指数ENDWI。利用TM影像的绿光波段、近红外波段和中红外波段构建归一化波段组合,较好的减少了建筑物和道路错提的现象,进一步消除了背景噪音,实现了对水体信息的快速提取。以南昌市六区县的TM影像作为数据源,进行实例论证,实验结果显示ENDWI方法对城区、湖泊区、河流区等局部特定水域的提取更具优势,总体分类精度分别达到了97.45%、98.07%和97.23%,提取过程简单有效,具有一定的实用价值。     

基于LBV变换的TM数据水体提取新方法

TM数据经典水体提取方法存在对细小水体的漏判和对山体阴影的误判两方面缺陷。本文基于LBV变换提出了B分量阈值法和LBV关系法两种新的水体提取方法。实验结果表明:两种新方法的漏分精度分别为2.54%、2.73%,误分精度分别为15.71%、13.39%,整体提取效果优于经典方法。     

基于Landsat TM数据的东平湖水体提取方法研究

文章以东平湖LANDSAT TM影像为例,根据影像各波段间的相关性以及地物在影像上的灰度差异,分别采用单波段和多波段阈值法对影像上的水体进行提取.在此基础上,结合(TM2 +TM3)-(TM4 +TM5)设定阈值和TM5单波段阈值法,提出了一种综合水体提取的方法,最后,对各方法提取的结果进行精度评价.试验结果表明:综合提取法在该研究区域具有较好的水体提取效果,极大地改善了原始单一方法的水体提取精度.     

几种TM影像的水体自动提取方法比较

本文对几种常用的TM影像水体方法进行论述,并提出了两种水体自动提取方法,一种是将TM2+TM3>TM4+TM5的谱间关系法与IHS彩色空间构建模型相结合提取水体;另一种是基于卫星图像数据的LBV变换与归一化植被指数NDVI的遥感影像水体信息自动提取的方法。并通过实验比较几种方法的优点和缺点,IHS彩色空间构建模型的方法可以有效地提高细小水体提取的精度,LBV变换与NDVI相结合的方法可以准确地区分水体与低密度覆盖的水植混合区。     

一种利用TM影像自动提取细小水体的方法

提出一种利用TM影像自动提取山区细小水体的多波段谱间关系改进方法。该方法在典型谱间关系法的基础上,针对水体与阴影在蓝绿光波段亮度值降低速率差异较大的特征,基于差值运算,构建了新的多波段谱间关系水体提取模型。首先利用该模型将水体从其他地物及阴影中分离出来,然后基于数学形态学膨胀滤波算法进行空洞填充和短线连接,最后通过图像细化算法实现目标的细化。经过实验比较表明,该方法克服了许多水体提取模型只能有效提取较大面积水体的缺点,除了能够对山区的细小水体进行高精度自动提取外,还能够有效地去除阴影等干扰信息。     

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。     

面向GF-7影像的绿波改正归一化水体指数构建

针对高分辨率的GF-7卫星影像水体指数构建,本文以南京市浦口区为研究区,提出了一种绿波改正归一化指数（GNDVI）,并用单波段阈值法、NDVI、NDWI、CWI及SBI等方法与其进行精度比较。结果表明,GNDVI指数法总体精度高于其他方法,达97.26%,水体信息更加完整,对山体及建筑物阴影的抑制较好,效果最优。为GF-7遥感影像在水资源保护应用和研究提供了可用的技术参考。     

遥感影像水体提取研究综述

水是非常重要的资源,是一切人类与生物得以生存和发展的重要物质基础,水体提取便于了解现有的水资源概况,有助于对水资源合理的规划及治理,对人类的生活及社会活动具有重大影响.传统的人工方法费时费力,利用卫星遥感数据进行水体位置、面积、形状和河宽等水体参数的信息提取,已经成为一种快速获取水体参数的有效方法和手段.在广泛文献调研...     

基于天宫一号高光谱数据与Landsat TM数据的湿地利用变化监测

本文利用2013年4月18日获取的天宫一号高光谱成像仪数据和1985年5月1日获取的Landsat TM数据,对黄河入海口地区湿地的土地利用状况进行了监测研究.通过对比分类结果发现,该地区近30年来人类活动对湿地的影响强烈,滩涂开垦、水产养殖业占用自然水面现象严重.同时由于天宫一号高光谱成像仪数据具有更高的光谱和空间分辨率,其分类精度优于Landsat TM,更适合于湿地的监测.     

基于TM/ETM+影像的不同水体指数对比研究

本文以草海国家级自然保护区为例,基于Landsat ETM+影像从区分度、水体错提率和面积精度3方面对比研究了NDⅥ植被指数和NDWI、MNDWI、RNDWI、NWI、NEW 5种归一化水体指数提取湿地水体信息的准确度.结果表明,NDⅥ提取水体效果较差,5种水体指数均能对水体进行有效提取,其中NWI法综合精度最高,其次是MNDWI、NEW,较差的是RNDWI和NDWI,从而为水体的快速提取提供了参考.     

胶东半岛果园TM影像信息的提取决策树方法

本文选取胶东半岛最具代表性的5个果品县(市)为研究区,以Landsat TM影像数据为分类影像,尝试提取果园信息。选用可以"无缝"融入多种辅助信息的决策树分类方法,综合NDVI、地形地貌和缨帽变换等多种辅助信息,利用年内物候变化最大的果园与背景地物的光谱差异,进行果园信息提取;利用SPOT影像以及野外考察资料作为检验样本进行精度验证。表明综合多种辅助信息,利用决策树分类法提取TM影像果园信息可行且准确性较高。     

Water body mapping method with HJ-1A/B satellite imagery

This paper proposes an integrated water body mapping method with HJ-1A/B satellite imagery, the CCD (charge coupled device) data of the Chinese environmental satellites that were launched on September 6th, 2008. It combines the difference between NDVI and NDWI (NDVI–NDWI) with SLOPE and near-infrared (NIR) band. The NDVI–NDWI index is used to enhance the contrast between water bodies and the surrounding surface features; the topographic SLOPE is used to eliminate the mountain shadow; and the NIR band is used to reduce the effects of artificial construction land. The objectives are evaluating the potential of the HJ-1A/B imagery on water body monitoring, and proposing ideally mapping method. The test study results indicated that the NDVI–NDWI index is superior to the single index of NDVI and NDWI to enhance the contrast between water bodies and the rest of the features. On the basis of the accurately mapped water bodies in the HJ-1A/B CCD images of the study area, we conclude that the HJ-1A/B multi-spectral satellite images is an ideal data source for high spatial and temporal resolution water bodies monitoring. And the integrated water body mapping method is suitable for the applications of HJ-1A/B multi-spectral satellite images in this field.     

基于LSMA的TM影像云和阴影的检测与去除方法

云和阴影是影响遥感图像判读精度和可用性的主要因素,传统的辐射校正方法很难去除其影响,因此各种去云和阴影的方法应运而生,但在去除效果和实用性方面存在问题。去除云和阴影需以定量检测云和阴影为前提,因此通过分析TM影像中不同地物在不同波段的反射率差异,设计了一种基于动态端元选择的LSMA(线性光谱分解)算法,选择了云、绿色植被、阴影和不透水表面等4种端元,定量检测了云和阴影的分布,并以此为基础实现了对云和阴影的去除,通过处理前后影像的对比分析证明该方法是有效的。     

环境一号卫星高光谱数据水体信息提取方法

环境一号卫星A星上的超光谱成像光谱仪(HSI)是中国第一个高光谱成像光谱仪.为充分利用HSI数据的高光谱特性,本文以2009年10月5日的影像为研究区,得到HSI数据影像反射率,分析水体等地类光谱特征差异及选择各地类敏感波段;利用传统指数NDVI和NDWI,构建新的基于指数的水体指数IWI,试验得出,IWI指数增加了各...     

Biomass mapping using forest type and structure derived from Landsat TM imagery

A method for mapping forest biomass was developed and tested on a study area in western Newfoundland, Canada. The method, BIOmass from Cluster Labeling Using Structure and Type (BioCLUST), involves: (i) hyperclustering a Landsat TM image, (ii) automatically labeling the clusters with information about forest type and structure, and (iii) applying stand-level equations that estimate biomass as a function of height and crown closure within forest species-type classes. BioCLUST was validated with biomass values measured at geo-referenced field plots and mapped across the study area using an existing forest management photo-inventory. Root mean square error (RMSE) values ranged from 43 to 79 tonnes/ha, and were lowest for intermediate height classes when validated with field plots. Overall bias was negative at 10 tonnes/ha compared with a negative bias of 3 tonnes/ha estimated for the photo-inventory. Validation of the biomass map gave RMSE values of 37–47 tonnes/ha and overall landscape biomass estimates within 0.4% of biomass mapped by the photo-inventory. BioCLUST offers an alternative to other biomass mapping methods when scene-specific plot data are limited and a photo-inventory is available for a representative portion of a Landsat scene.     

多时相阴影轮廓差分辅助下的城市水体提取

如何避免水体提取中阴影信息与水体信息的混淆,是利用遥感数据提取城市水体信息需要解决的一个问题。本文以高分一号WFV图像及Landsat8 OLI图像为数据源,利用阴影轮廓的位置与形状在不同太阳高度角及太阳方位角下的差异性,提出一种基于多时相阴影轮廓差分的城市水体提取方法(WMSD)。以广州市天河区为试验区进行水体信息提取,同时运用NDWI、MNDWI及SWI指数法分别提取水体信息,进行精度对比分析。结果显示,本文所提出的WMSD方法分类精度超过88%,较NDWI法、SWI法及MNDWI法的水体提取精度分别提高了8.50%、9.50%及4.67%。说明基于阴影轮廓位置与形状的差异提取水体信息的方法能够较好地解决阴影与水体提取信息混淆的问题,为利用遥感数据提取城市地区水体提供了一个可行的处理方法。