基于AdaBoost算法的遥感影像水体信息提取

AdaBoost算法利用每个特征构造一个简单分类器,然后将简单分类器进行训练组合成一个强分类器。算法能够充分利用每个分类器的优势并避免其劣势,得到一个最佳判别,达到提高分类精度的目的。本文利用TM影像,将影像各波段灰度、水体指数和谱间关系特征相结合,构成提取水体的强分类器,实现水体提取。实验结果表明,算法能够非常有效地、高精度地提取水体信息。     

基于Landsat-8 OLI影像的植被信息提取方法研究

植被是地理环境的重要组成部分,在城市生态环境系统中扮演着非常重要的角色。本文以池州市2014年OLI遥感影像为基础,结合30 m空间分辨率的DEM数据,在ENVI 5.1和ArcGIS 10.2软件的支撑下,对该区植被信息进行提取。通过对比原始波段组合、主成分分量组合和衍生波段组合的分类精度,确定植被信息提取的最佳波段组合,并对植被提取结果进行精度验证。结果表明:考虑NDVI、绿度指数和第一主成分的衍生波段组合植被提取精度最高,与该区已知的土地利用类型中的植被覆盖度进行比较,精度达到89.16%。这说明该波段组合方案对于Landsat-8影像提取植被信息效果较好,可以为其他地区植被信息的提取提供参考。     

基于Landsat 8卫星OLI影像的合肥市水体信息提取方法研究

以安徽省合肥市为研究区,以2013年5月14日OLI影像为数据源,经过辐射定标、大气校正和影像裁剪等一系列预处理工作,利用神经网络分类法进行监督分类,并运用谱间关系法、改进的归一化差异水体指数法(MNDWI)提取合肥市的水体信息。通过对谱间关系法和MNDWI分类结果的总体精度比较,确定谱间关系法是水体提取的有效方法之一。     

基于Landsat-8 OLI数据冰川信息提取与温度反演

利用遥感技术可以测量的陆地冰川属性包括空间范围、表面地形、底部地形、总体积、表面流动场、积累和消融速度、表面分区、反照率等,以及这些量随着时间的变化情况。本文利用Landsat-8的影像数据,通过波段运算、监督与非监督分类等方法实现了冰川表面信息的提取,并反演得到了冰川的表面温度。     

基于AdaBoost算法的遥感影像水体信息提取

AdaBoost算法利用每个特征构造一个简单分类器,然后将简单分类器进行训练组合成一个强分类器。算法能够充分利用每个分类器的优势并避免其劣势,得到一个最佳判别,达到提高分类精度的目的。本文利用TM影像,将影像各波段灰度、水体指数和谱间关系特征相结合,构成提取水体的强分类器,实现水体提取。实验结果表明,算法能够非常有效地、高精度地提取水体信息。     

基于Landsat-8的遥感影像分类研究

遥感影像分类在专题信息提取、地表动态监测以及专题地图制作等应用中具有重要作用,传统的分类方法可以分为监督分类和非监督分类,因算法成熟、操作简单,这两类方法仍然是当前使用较广泛的分类方法,但从理论、过程以及使用范围条件上二者都不相同,各有其优缺点。鉴于这种现状,本文采用Landsat-8 OLI焦作地区遥感数据分别基于监督与非监督中的各种算法进行土地覆盖分类,并对分类结果进行比较分析和精度评价,以期为实际工作中根据不同需求选取适当分类器提供依据。研究结果表明:监督分类中最大似然法分类精度相对较高,漏分错分最少,总体分类精度达到87.152%;非监督分类中ISODATA算法从聚类效果、漏分错分以及计算时间上综合分析要优于K-均值分类;另外,不同分类算法对不同地物类型的解译效果不同。     

基于Landsat-8 OLI的西安市土地利用类型遥感分类研究

近年来,由于区域人口的增加和社会经济的快速发展,西安市的土地利用类型发生了明显变化。土地利用分类可为生态系统模型、水资源模型和气候模型等提供重要信息,遥感技术为土地利用分类提供了有效的工具。本文以西安市2016年Landsat-8卫星的OLI多光谱数据为基础资料,参考国家土地利用分类标准和西安市土地利用现状,将西安市的土地类型分为建设用地、裸地、水体、草地、耕地、林地6类,采用监督分类中常用的最大似然分类法和决策树分类方法对研究数据进行解译,利用总体分类精度和Kappa系数等指标对各分类精度加以评价,并结合实际用地情况对分类结果进行了总结分析。     

Landsat-8 OLI遥感数据的矿化蚀变信息提取——以重庆市彭水县为例

利用重庆市彭水县Landsat-8 OLI遥感数据和ERDAS-9.3软件进行一系列的图像增强及几何校正处理,对波段进行相关性分析,按照波段特征,选取OLI7、OLI5、OLI4波段作为基础信息源。应用图像的掩膜技术,除去植被信息的干扰,并结合典型的蚀变矿物光谱特征,运用主成分分析方法提取该区域的矿化蚀变信息,主要为铁染及羟基蚀变信息。分析表明,区域已开采矿产资源的分布情况与结果吻合,为后续的区域找矿工作提供了可靠方向。     

基于随机森林和Landsat8 OLI影像的脐橙果园种植信息提取

针对从中分辨率遥感影像中提取果园种植信息所面临的特征维数高、提取精度低等问题,采用随机森林算法进行特征优选,进而提取脐橙果园种植信息.以重庆奉节为研究区,首先选取春、秋、冬3季Landsat 8 OLI遥感数据生成光谱特征、植被指数特征和纹理特征,并结合地形因子构建初始特征集;再通过随机森林算法确定优选特征集;最后基于随机森林分类器,利用初始特征集和优选特征集进行脐橙果园的提取实验,并对各实验结果进行了精度评估和对比分析.研究结果表明,基于随机森林算法构建的优选特征集能在降低特征维度的情况下获得较高的精度,总体精度和Kappa系数分别为90.71％和0.89.     

基于ETM+遥感影像水体信息提取方法探讨

利用卫星遥感数据提取地物信息,已成为遥感观测地物的一种重要手段.但在地物信息提取时由于多种因素的干扰,导致部分地物信息丢失.如何解译出地物的细部信息成为遥感信息提取的关键.利用Landsat7遥感数据为例,探讨了提取水体专题信息的方法,通过对遥感影像进行最佳波段组合、色彩变换、分类后对水体信息进行提取,效果较好.     

一种基于城市水体指数与分形几何算法的OLI遥感影像水体提取方法

针对严重污染的城市水体与道路、建筑物、阴影等易于混分,以及遥感水体提取结果不连续、存在斑点问题,本文以广州市流溪河与东江水系为研究对象,基于2016年与2017年OLI遥感影像,采用本文新提出的城市水体指数法（CWI）,同时结合分形几何算法,通过设置形状面积等特征,实现城市复杂环境下的水体信息的自动提取。并与单通道算法、改进的归一化差异水体指数（MNDWI）算法、支持向量机法（SVM）与光谱角度法的水体提取结果进行对比分析。结果表明：SVM算法出现大量斑点,其次为MNDWI水体指数算法,光谱角度算法与单通道算法斑点较少,但水体提取结果不连续,部分河道漏分。本文提出的算法能够克服山体阴影、道路、建筑物等影响,实现城市污染水体以及一般水体连续、准确提取。本文的提取结果可为水资源调查、洪水灾害预测评估、水利规划、环境监测等工作提供基础数据支撑。     

一种基于城市水体指数与分形几何算法的OLI遥感影像水体提取方法

针对严重污染的城市水体与道路、建筑物、阴影等易于混分,以及遥感水体提取结果不连续、存在斑点问题,本文以广州市流溪河与东江水系为研究对象,基于2016年与2017年OLI遥感影像,采用本文新提出的城市水体指数法(CWI),同时结合分形几何算法,通过设置形状面积等特征,实现城市复杂环境下的水体信息的自动提取。并与单通道算法、改进的归一化差异水体指数(MNDWI)算法、支持向量机法(SVM)与光谱角度法的水体提取结果进行对比分析。结果表明:SVM算法出现大量斑点,其次为MNDWI水体指数算法,光谱角度算法与单通道算法斑点较少,但水体提取结果不连续,部分河道漏分。本文提出的算法能够克服山体阴影、道路、建筑物等影响,实现城市污染水体以及一般水体连续、准确提取。本文的提取结果可为水资源调查、洪水灾害预测评估、水利规划、环境监测等工作提供基础数据支撑。     

基于GF-1与Landsat-8影像的山区苹果园地信息提取

GF-1卫星影像具有空间和时间分辨率高、纹理信息丰富等优势,而Landsat-8卫星影像具有多波段、光谱信息充足等优势。针对两种影像的特点,本文分别用面向对象分类方法进行苹果园地信息提取研究,结果表明:两种影像的分类精度都比较高,但由于研究区域属于山区,地块分布不均匀,GF-1影像发挥其空间分辨率较高的优势,苹果园地面积提取精度比Landsat-8高1.19%。     

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。     

Landsat-8遥感影像的BRDF校正研究

BRDF校正能消除Landsat-8遥感影像中由于太阳角、观测角与真实角度偏差引起的色差不一致,因此本文对多种体散射核与几何光学核的组合进行研究,在选用最佳核函数组合的基础上,采用改进的误差模型求解BRDF校正参数,最后完成Landsat-8影像的BRDF校正。实验结果表明:Ross Thick核和Li-Sparse核为BRDF模型的最佳核组合,并且利用改进的平差模型能提高解算精度,经过BRDF校正后,影像的"二向反射"现象得到明显改善。     

基于Landsat8 OLI遥感影像冰湖边界分类叠加提取

青藏高原特殊的地理及其气候环境适合冰湖变化研究。传统的方法由于受到冻湖、冰川以及山体的阴影的影响,提取冰湖边界时会出现大量的错分和误分。本文基于NDWI(Normalized Difference Water Index,水体指数法)、DEM(数字高程模型)、RGI(Randolph Glacier Inventory)6.0全球冰川编目数据提出针对不同状态下的冰湖边界提取的分类叠加提取方法。结果表明,分类叠加提取方法能够实现未结冰、半结冰以及全结冰三种状态下的冰湖边界提取,并且能减少冰川以及山体阴影的影响,使用该方法提取三种状态下的冰湖的错分和漏分误差均小于2%且Kappa系数均大于0.81。     

基于高分辨率遥感影像的地理国情普查水体信息提取方法

地理国情普查体系内容之一是提取水体地表覆盖信息,掌握我国水体现状以及空间分布情况。常规归一化差异水体指数（NDWI）算法不能完全满足基于高分辨率遥感影像提取水体信息的需要。本文以WorldView2的4波段（B、G、R、N）影像为数据源,研究基于高分辨率遥感影像的、面向对象的水体信息提取方法。研究发现：水体在蓝波段（Layer B）上表现出较强反射特性,利用蓝波段的比率值（Ratio Layer B）、标准方差值（Standard Deviation Layer B）两项指标,结合水体指数,能够构建基于高分辨率遥感影像水体提取的基本规则集,完成水体信息的自动提取,并且提取的结果质量较好。通过选取验证区,对提取方法的稳健性进行了验证,结果证明：该方法能够在地理国情普查这种基于高分辨率遥感影像的工程化生产应用中发挥重要作用。     

基于高分三号卫星影像的水体信息提取技术研究

随着各类卫星遥感和航天航空技术的不断进步,采用卫星遥感图像来提取水域的信息成为了新的选择和研究的热点.同时SAR(合成孔径雷达)技术以其不受各类气候、气象的干扰,高分辨率、穿透力强的优点,成为水域信息提取的重要手段.高分三号卫星是近年来我国发射的SAR卫星,为此本文研究所采用的数据源为高分三号HH、VV、HV、VH四种极化方式的SAR图像,研究区域为长春市农安县太平池水库及共青团水库,采用经验阈值分割法分别提取其水域信息,进而分析评价水域提取的正确性和精度.总结发现:1)使用经验阈值分割法可以从SAR图像上提取水体;2)提取的水体经过和天地图和谷歌地图的比对,验证了正确性;3)不同极化方式所提取出来的水体的效果是不同的.     

基于Landsat-8遥感影像的鄱阳湖水边线提取方法研究

目前应用于水边线提取的方法众多,但是精度、效率参差不齐,本文主要通过对比监督分类、单波段阈值法、归一化指数模型法以及决策树方法在landsat-8影像下鄱阳湖水边线提取的精度及效率,结合水边线提取后的应用对提取方法进行对比分析。     

Landsat-8多时相遥感影像亚热带森林分类

森林类型遥感影像自动制图在森林资源调查中有重要应用,本文以广西壮族自治区金秀县为研究区,基于多时相的Landsat-8数据,采用面向对象的决策树分类方法,对研究区森林类型自动识别进行了研究,分类结果表明:1)单一时相影像森林分类精度中,生长季前期最高,生长季末期次之,非生长季最冷月最低;2)结合生长季与非生长季的多时相影像森林类型自动识别精度较单一时相影像显著提高。