一种基于地物波谱特征的最佳波段组合选取方法

对多光谱数据选取最佳的波段组合,是图像解译和专题信息提取的重要前提。文中提出一种基于地物波谱特征的最佳波段组合选取方法,即综合考虑方差、相关系数、OIF指数和地物间的可分离性4个因素,利用ERDAS和EXCEL等工具进行各指标的解算,并通过实验,选择红菱矿区1995年的TM多光谱影像为数据源,选取了基于水体波谱特征的最佳波段组合TM345。经定性分析和定量计算,验证了该方法的可行性。     

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。     

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。     

利用TM影像Band1与Band7提取水体信息

本文以北京地区TM影像为例,通过研究水体与其他地物在各个波段光谱特征的差异,对比分析常用的水体信息提取方法—NDWI和MNDWI,提出一种新的水体信息提取方法。该方法利用TM波段1和波段7归一化的比值-(Band1-Band7)/(Band1+Band7)提取水体信息。实验证明:该方法除了可以与NDWI和MNDWI一样提取植被区的水体以外,在城区水体提取中具有显著的优势。     

高分一号影像融合及在水体信息提取中的应用

针对适用于GF-1卫星影像水体信息提取的影像融合方法展开研究,通过对高分影像的全色及多光谱数据进行融合实验,比较常用的5种影像融合方法,从主观定性评价和客观定量评价两方面分析,筛选出融合后影像质量较优的方法。采用较优融合方法进行水体信息提取,对比总体分类精度和Kappa系数,得出最适合GF-1影像的水体信息提取融合方法。结果表明,5种融合方法中Pansharp变换和GS变换融合质量较好。分别进行水体提取后,Pansharp变换的总体分类精度和Kappa系数的值均高于GS变换,故Pansharp变换更适用于GF-1卫星影像在水体信息提取中的应用。     

基于多源遥感数据的水体信息提取研究

卫星遥感技术已被广泛应用到水体信息提取中,但目前基于遥感技术的水体信息提取多采用单一的遥感数据源,而没有充分利用多源数据的信息复合优势,因此,提取结果经常受天气气候或空间分辨率限制。本文研究了不同尺度、不同平台的多种遥感数据源的水体信息提取方法。首先,基于波谱间关系决策树分类算法对Landsat ETM+图像进行水体提取,利用其分辨率优势较准确地提取出水体范围;其次,在Radarsat SAR图像上利用阈值法粗提取水体信息后,结合DEM剔除阴影得到水体信息;最后,利用灾前Landsat ETM+图像水体信息提取结果和灾中Radarsat SAR图像水体信息提取结果,进行差值处理,得到洪水淹没范围。研究结果可以为洪水灾害监测与评估提供信息依据。     

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。     

综合机载LiDAR与高分影像的煤矿区典型地物提取方法

综合利用LiDAR点云数据与WorldView-2高空间分辨率遥感影像,采用面向对象分类的矿区地表覆盖信息提取方法,利用nDSM高度阈值区分候选分割对象,构建了基于决策树分类器的矿区典型地物提取模型,在此基础上将图像光谱信息、DSM数据和地形参数等多源数据进行了融合,提取了出矸石堆、煤堆等典型煤矿区地物要素及植被、道路、水体等地表覆被要素信息。     

IKONOS图像的线性回归波段拟合融合方法

讨论基于线性回归波段拟合的空间细节信息提取方法的可行性。首先通过全色与多光谱图像构造线性回归方程,根据全色图像的高频成分设置最小二乘求解的权系数,然后利用回归系数构造低分辨率的全色图像,提取空间细节信息,最后将空间细节注入多光谱图像中进行融合。通过IKONOS全色和多光谱图像的融合实验,比较了本文方法与基于光谱响应函数的方法,结果表明:采用本文方法提取的空间细节信息进行融合,能达到甚至超过基于光谱响应函数方法的融合质量;相对于与FastIHS融合方法,本文方法的融合质量也有较大的提高。     

利用波段合成研究SPOT多光谱影像水体提取方法

SPOT多光谱影像仅有4个波段,光谱信息相对较少,通常的水体提取方法受到波段数的限制,通过波段合成增加SPOT多光谱影像可用的波段数,不仅增加了水体提取方法的种类,而且,通过对矿区塌陷地积水现象进行水体提取试验,结果表明：波段合成对SPOT影像的水体提取情况有一定程度的改善,水体提取更完整,误提现象较少。     

基于ETM~+和ASTER近红外波段的水体信息提取对比

利用Landsat ETM+和ASTER近红外波段数据进行了水体信息提取,然后利用知识规则对2种提取结果进行进一步分类,并分析了波谱分辨率的差异对水体信息提取结果的影响。实验表明,基于Landsat ETM+数据的水体提取总体精度为82.4%,基于ASTER数据的水体信息提取结果总体精度为92.4%;在空间分辨率相同情况下,波谱分辨率的提高可以有效地提高水体信息提取的精度。     

面向对象的山区湖泊信息自动提取方法

传统的水体信息提取主要利用水体反射与吸收光谱特征构建各种光谱指数模型,进行全局像元级的提取。然而,不同水体类型的光谱、空间形态与空间分布特征均有显著差异。对于山区图像而言,山体阴影、冰雪、裸岩等地物的干扰使全局性水体光谱指数模型难以取得很好的提取精度。面向对象的图像分析方法通过对遥感图像进行分割,从全域—局部上耦合分析水体的光谱、空间形态、空间分布与空间关系等特征,构建了通用性强的湖泊信息提取规则集,最终实现湖泊水体信息的自动化提取。通过eCognition软件对Landsat TM图像的实验结果表明,该方法可以完全避免像元级阈值水体信息提取中出现的一些错误的"零星水体",自动且高效地提取出了山区湖泊水体信息,在无云情况下提取精度达95%以上。     

面向灾后水体遥感信息提取的知识决策树构建及应用

灾害发生以后,悬浮物质、波浪和水深等"同物异谱"会导致水体信息提取不完整,而阴影、沥青路面、浓密植被等"异物同谱"也会降低水体信息提取精度。针对此问题,提出一种特征知识引导的灾后水体信息提取方法。首先,分析水体遥感图像特征(光谱特征、几何特征、纹理特征、空间关系特征),构建灾后水体信息提取知识决策树;其次,对遥感图像进行面向对象分割,获取对象基元,并计算特征参数;然后,在知识决策树的支持下提取灾后水体信息;最后,对水体信息提取结果进行后处理,以去除噪声和填充孔洞。选取"5·12汶川地震"遥感图像开展验证实验,结果表明,水体信息提取结果位置准确,边界清晰,生产者精度和用户精度分别为0.85和0.94,该方法能够有效提取复杂背景下的灾后水体信息。     

基于水质类型的TM图像水体信息提取

通过对一般水体、富营养化水体和严重污染水体与山体阴影在TM各波段图像上的亮度值进行分析比较可知:一般水体在TM4图像上的亮度值小于TM3波段的,而山体阴影则相反;由于富营养化水体中的浮游植物在TM4波段具有强反射特征,严重污染水体对可见光具有强吸收作用,造成了这两类水体在TM4图像上的亮度值大于TM3波段的,因而无法通...     

成像光谱遥感技术及其图像光谱信息提取的分析研究

成像光谱技术是80年代发展起来的最新遥感方法。本文对其原理、理论基础及图像光谱信息提取的方法进行了探讨,并在红外细分光谱(FIMS)金矿蚀变带信息提取分析研究的基础上,通过对可见光细分19波段AMSS、澳大利亚的24波段GEOSCAN、MKII AMSS及美国GER64通道成像光谱数据的初步处理,发展和形成了一些针对超多波段成像光谱数据的图像处理和分析及光谱信息提取的方法。 成像光谱信息提取的方法,主要包括图像光谱反射率转换技术、图像光谱曲线显示、光谱特征参数测度(光谱吸收特征的波长位置、宽度、深度)、图像地物光谱曲线与地物光谱数据库的信息匹配以及地物光谱识别专家系统。本文以红外细分光谱图像在金矿蚀变带信息提取分析中的应用为例,讨论了成像光谱图像的一种处理分析技术及其发展前景。     

基于Canny算子与决策树模型的水体信息提取研究

选用白山市浑江区曲家营水库及其周围区域的TM影像作为基础数据。首先,对其进行主成分变换后再进行彩色合成处理,结合Canny算子的理论,对水体边缘进行了提取;第二,在参考了水体波谱特征以及前人对水体影像特征研究成果的基础上,利用ENVI 5.1软件建立了决策树水体遥感解译模型,进行了水体信息提取,经过栅矢数据转换,选用ArcGIS 10.1软件对碎斑进行处理,将其与边缘监测结果进行图像融合。通过利用Canny算子对彩色合成影像进行边缘提取能克服传统灰色图像的缺点,将其与决策树水体解译模型结果进行图像融合能达到较理想的效果。     

塔里木盆地周边地区浅地表土壤含水信息提取方法研究

利用Landsat-7的ETM和Radarsat1号卫星SAR图像,通过主成分分析、ETM与SAR图像的融合处理和混合波段比值等多种方法,在塔里木盆地周边地区提取浅地表土壤中的含水信息,图像上高、中、低含水率区和第四系风积层覆盖下的含水地段分别显示出不同的色调特征。经实地验证,圈定了新的含水地段,取得了明显的信息提取效果。     

基于ENVI+IDL的水体提取后处理实现研究

通过IDL语言调用ENVI二次开发函数库,首先基于多波段谱间关系法实现华南山区细小水体的自动提取,然后利用数学形态学膨胀滤波算法对图像进行断线连接和小孔填充,最后通过对比形态学腐蚀算法和Pavli-dis异步细化算法对图像进行细化处理,从而得到比较理想的细小水体。结果表明:该方法能够有效解决水体提取后断线连接、空洞填充及细小水体细化等问题,从而为水体自动、快速提取和分类提供有力帮助。     

基于GF-1卫星影像的改进SWI水体提取方法

大尺度高精度山区河流信息提取是我国干旱区水资源开发利用的关键技术,而利用遥感影像提取水资源信息存在水体与山区阴影难以区分的瓶颈。以GF-1号卫星2 m分辨率全色波段影像和8 m分辨率多光谱影像为数据源,选取新疆特克斯河流域巴喀勒克水库为研究区,提出改进的阴影水体指数法(modified shade water index,MSWI)进行水体信息提取;同时运用单波段阈值法、NDWI法、单波段法与阴影水体指数法(shade water indes,SWI)相结合的决策树分类法(简称SWI)以及单波段法与MSWI相结合的决策树分类法(简称MSWI)分别对研究区水体信息进行提取,并进行了对比分析。研究结果表明,前2种方法与SWI和MSWI法相比,效果稍差;而SWI和MSWI法分类效果较好,其中MSWI比SWI法分类总精度高0.94%,提高了高分辨率遥感影像的解译精度,可为国产高分系列卫星影像在干旱区水资源信息提取中的应用提供技术支持。     

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。