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...     

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...     

基于环境小卫星数据反演太湖叶绿素含量

以太湖为研究对象,根据环境一号卫星数据和实测得到的水面叶绿素a浓度,利用ENVI软件对太湖地区进行校正和裁剪等有关处理并获取光谱信息与实测叶绿素含量来进行建模选取,最后对模型反演结果进行对比并做精度验证。选取了遥感影像成像叶绿素a浓度值,对得到的58个样本进行分析,从样本随机选取2/3的数据用于建模,剩下1/3数据用于模型验证,得到了37个建模样本和20个验证样本,通过验证说明,本文所建立叶绿素a浓度反演模型具有较高的精度。     

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...     

基于遥感监测方法的湖泊面积变化成因分析

利用近24年来不同时期的Landsat-8 OLI TIRS卫星遥感图像作为数据源,本文对武汉市东湖水域进行了研究,分析得出近年来东湖水域面积动态变化情况,运用改进的归一化差异水体指数法(MNDWI)对水域面积进行提取,并结合历年各项气象数据、城市发展数据等影响因子进行相关性分析,研究结果表明:东湖近年水域面积变化与城...     

资源三号测绘卫星影像中水体信息提取方法研究

以江苏省宜兴市为研究区,利用资源三号测绘卫星多光谱数据提取该区内水体信息。首先利用ERDAS软件QUAC工具进行大气纠正,对典型地物以及多种水体遥感反射率光谱特征进行分析;随后构建几种常用水体提取指数,通过对比实验确定各指数阈值,提取水体信息;对水体提取效果进行目视分析与抽样调查分析,结果表明:几种算法对于水体提取敏感性各有侧重,其中水体提取效果较好的算法有NDWI-B指数法和NDWI指数法。     

国产“环境一号”(HJ-1)卫星遥感影像桥梁提取研究

基于桥梁与水体的空间关系,结合卫星遥感影像数据包含的多光谱和形态学特征信息,提出一种有效提取国产“环境一号”(HJ-1)卫星遥感影像桥梁目标的方法.利用国产“环境一号”(HJ-1)卫星遥感影像数据进行桥梁目标提取试验.结果表明,该方法能快速、准确、有效地提取“环境一号”卫星影像中的桥梁目标,具有一定的应用价值.     

基于Sentinel-2卫星数据的内陆湖泊水体大气校正

利用Acolite、FLAASH和C2RCC 3种大气校正算法,参考内陆湖泊历史实测遥感反射率数据,开展针对Sentinel-2卫星数据的内陆湖泊水体大气校正研究.试验结果表明:在数值方面,C2RCC校正结果和实测结果位于相同数量级,Acolite和FLAASH校正结果高估;在光谱曲线变化趋势方面,C2RCC校正结果与...     

基于天绘一号卫星影像的水体信息提取对比研究

针对天绘一号卫星高分辨率影像,采用面向对象分类方法对怀柔水库区域进行水体信息提取,在多尺度分割的基础上,统计地物的光谱信息、形状因子和亮度均值等,建立水体信息的特征集,充分利用高分辨率的特点提取水体信息,同时选取了参数相近的SPOT和RapidEye两幅国外高分影像进行对比研究,使用相同方法进行水体提取,对实验过程和结果进行了对比分析。针对提取结果,采用野外采样和矢量图分析两种方法综合进行精度评价,根据采样数据得到的精度分别为96.97%,95.45%,92.42%,分析实验结果的矢量图,其中天绘影像水体提取面积为5 537 412.5㎡,SPOT影像为5 398 225㎡,RapidEye影像为5 053 262.5㎡,对实际水域的面积覆盖分别达到了101.40%,98.85%,92.54%,天绘影像的整体精度较高,但在细节表现上较为模糊,主要误差来自于对湿地的误分。实验制定了适用于天绘影像的水体提取方法和规则,分析不同因素对分割与分类结果的影响,同时,我们比较了天绘影像与国外同级别高分影像的优劣性,为天绘影像的进一步应用提供了参考。     

基于HJ-1卫星的桥梁信息提取方法研究

结合国产环境一号卫星遥感影像数据包含的多光谱和形态学特征信息,提出了一种有效提取该卫星遥感影像桥梁信息的方法。主要包括以下步骤：①图像预处理;②主成分分析;③图像区域分割;④数学形态学处理。利用该卫星数据进行的桥梁信息提取试验表明,该方法能快速、有效地提取影像中的桥梁信息,在交通行业中具有一定的应用价值。     

基于高分遥感影像的城市用地现状信息提取

我国正处于城镇建设的高速发展阶段,城市用地现状信息提取是进行城市精细化管理的重要基础工作。本文通过对高分辨率遥感影像光谱特性的深入分析,提出一种结合面向对象分类和GIS分析技术的城市用地现状分类的处理新模式,实现了城市用地现状的高效分类。利用高分一号卫星高分辨率遥感数据进行验证,总体分类精度达81.44%。试验表明,该处理模式有效地简化了人工操作步骤,大幅度提高了高分辨率遥感影像城市用地现状提取的效率。     

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。     

基于多时相卫星遥感数据的上虞城市用地动态扩展分析

采用地形图和MSS/TM,SPOT5卫星遥感数据,提取城市建成区范围,计算多种城市扩展指数,研究分析了1976~2010年上虞城市用地扩展情况。研究发现,20世纪70年代至21世纪10年代,上虞城市用地扩展面积和强度在最初爆发性增长后,保持高位稳定。城市紧凑度指数持续降低,城市分形维度在大幅下降后保持稳定,城市发展日益复杂化,边缘日益曲折、破碎化。今后市政规划建设应着力发展建设城市用地边缘离散曲折之处,提高城市紧凑度,降低分形维度,从而提高城市区域市政服务职能效率。     

基于无人机遥感的信息提取研究

无人机遥感系统可以获取矿区高分辨率遥感影像,具有较强的灵活性和现势性,成图速度快,能广泛应用于各种调查任务。本文以江西省定南县稀土矿区为研究区,介绍了无人机遥感系统的组成、航拍流程和数据处理的方法,通过面向对象的多尺度分割技术,建立不同地物类别对应的分类层次,然后根据地物特征进行信息提取,最后总结出一套基于无人机遥感的矿产信息提取方法。     

基于MODIS遥感数据的水体提取算法研究

针对MODIS遥感数据采用多波段普间关系算法提取水体容易与阴影混淆,产生提取不精确的问题。作者将对多波段普间关系水体提取算法进行研究,并以鄱阳湖为实验对象,使用改进后的多波段普间关系算法对水体进行提取。实现提升水体提取精度的目标。     

从卫星遥感全色图像中自动提取城市目标

提出了一种从卫星遥感全色图像中自动提取城市目标的方法。在总结城市目标的卫星遥感全色图像特性的基础上,设计了一种层次提取的方法。首先在低分辨率图像中提取城市目标的候选区域;接着在候选区域内利用城市目标一些更复杂的特性在高分辨率图像中证实城市目标。为了获得城市目标的边界,提出了一种基于边缘点密度的算法,并将算法应用去提取SPOT图像中的城市目标,取得了较好的试验结果。     

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。     

遥感图像中城市道路信息的自动识别与制图

遥感图像中的地物自动识别一直是图像处理中的研究热点,本文在彩红外航空图像中计算机自动识别提取城市道路上做了一些尝试,将形状指数作为光谱分类后的后处理,并通过人机交互修正分类结果.提取后的道路信息将通过自动制图功能形成矢量格式的地理底图.系统采用VC++6.0语言设计完成.