脉冲耦合神经网络的遥感影像城市道路提取

针对高分辨率遥感影像中阴影对道路提取产生较大干扰的问题,提出了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的城市道路提取方法。该方法首先在近红外波段检测并消除阴影和水体的影响,并使用PCNN对消除阴影后的灰度图像进行分割处理;然后使用形态学建筑物指数(MBI)和归一化差分植被指数(NDVI)分别提取出建筑物和植被信息,消除建筑物和植被的影响;最后提取受行道树影响较大的道路,并对处理后的图像作数学形态学法的处理。该文以深圳市SPOT-7高分辨率影像进行实验。实验表明,该方法能保留原始的道路边缘细节信息,并对阴影具有很好的抗干扰作用,提取的道路信息具有很好的连续性和完整性。     

基于GF-2高分辨率遥感影像的水体提取方法研究

针对GF-2卫星影像数据的特点,利用单波段阈值法、多波段算法、归一化水体指数(NDWI)阈值法、单波段阈值法与阴影水体指数(SWI)相结合的决策树法对刘家峡地区的水体信息进行了提取,同时提出一种单波段阈值法与增强阴影水体指数(ESWI)相结合的决策树分类法,并对以上几种水体提取的效果进行比较分析,发现单波段阈值法与ESWI相结合的决策树分类法能够有效地消除绝大部分阴影的影响,且提取效果较SWI的效果要好,NDWI与多波段算法提取效果次之,单波段阈值法提取效果较差.      

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。     

面向对象的高分辨率遥感影像阴影提取方法

针对高分辨率遥感影像阴影提取的问题,通过分析影像主成分变换和HIS变换的特征,提出了一种面向对象的高分辨率遥感影像阴影提取方法:首先,使用mean shift分割方法进行影像去噪和平滑;然后,结合主成分变换和HIS变换形成了一种阴影检测指数(SDI);最后,通过阈值分割提取阴影信息。选取两景影像进行了阴影提取实验。实验结果表明,SDI能有效地区分阴影与建筑物、水体、蓝色地物、植被等非阴影地物;另外,mean shift分割能有效地去除结果中斑点噪声的影响,提高阴影检测精度。     

Worldview-Ⅱ遥感影像的阴影检测方法研究

针对HIS空间变换阴影检测方法仅利用三原色波段数据进行阴影检测而未考虑影像数据之间的相关性及冗余度这一问题,该文结合最佳指数法提出一种适用于多光谱的Worldview-Ⅱ遥感卫星影像阴影检测方法,并引进归一化水体差异指数剔除掉水体的干扰,构建出适用于阴影检测的波段指数模型。实验结果表明,该方法针对Worldview-Ⅱ影像具有普适性,且相对于利用三原色数据进行阴影检测方法能更有效地避免植被信息的干扰,能够精确、快速地检测阴影区域,对后期的阴影去除等研究具有重要的参考价值。     

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GF-5高光谱特征分析的水体提取方法研究

针对山区水体、山体阴影与裸地等地类光谱混淆性,基于高分五号(GF-5)影像数据,结合高光谱特征分析构建了山区水体决策树提取模型. 先对水体和相关干扰地类进行高光谱特征分析实现特征波段选取,应用单波段阈值法、多波段谱间关系法、归一化水指数(NDWI)法进行提取实验. 通过比较以上实验不足之处,提出了单波段阈值法与构建的阴影水体指数(SWI)相结合的决策树水体提取模型,以Google Earth高清影像为参考结合实地采样得到的混淆矩阵进行精度评价. 实验结果表明:单波段阈值法与NDWI法易将山体阴影识别为水体,受裸地影响较小;多波段谱间关系法对山体阴影有一定抑制作用,受小面积裸地影响;决策树提取模型能有效抑制山体阴影和裸地影响提取完整水体. 其总体精度为89.39%,Kappa系数为0.82,显著提升了山区水体提取精度.      

基于Sentinel-2的潮间红树林提取方法

位于潮间带的红树林可能在高潮时被海水淹没的特点,使得传统的植被提取方法在红树林信息提取方面存在局限性。本文在对比分析了出露的红树林、高潮水位淹没的红树林、海水水体的光谱特征后,提出了一种利用归一化潮间红树林指数（NIMI）提取潮间带红树林的方法。该指数是由植被强吸收的红波段,强反射的两个红边波段和近红外波段组成的归一化表达式。利用该指数对福建省龙海九龙江口湿地的红树林进行了分类提取,提取结果与高分二号影像目视验证和现场调查结果进行了对照。结果显示,该方法提取红树林的用户精度达到93.98%,并显著优于利用归一化水体指数（NDWI）、归一化植被指数（NDVI）及随机森林的结果。     

基于OLI数据与决策树法的去山体阴影水体信息提取研究

研究山区地表水体信息OLI遥感数据去阴影自动提取方法,设计基于数字高程模型与指数提取的决策树分类方法,提高水体自动识别的精度。该方法选取改进的归一化水体指数、归一化植被指数、比值植被指数、主成分分析前3个分量以及波段之间的组合运算,并结合DEM构建决策树分类规则。综合采用单波段阈值、谱间关系、植被指数和水体指数阈值完成山体水体的去阴影识别研究,与计算机自动识别分类方法比较,其精度明显提高。结果表明,决策树分类方法在精度上明显高于常用的计算机自动分类方法,可以很好地被利用于OLI遥感数据水体信息的海量、大范围提取。     

空-谱角匹配与多指数法相结合的OLI遥感影像水体提取

针对复杂环境条件下水体遥感提取结果不连续且易与植被、建筑物、阴影相混淆的难题,基于Landsat 8 OLI影像,以石家庄市平山县岗南水库和宿迁市骆马湖附近河流为研究区,提出了一种空-谱角匹配与多指数法相结合的水体信息提取方法;并与单波段阈值法、归一化差分水体指数法（NDWI）、光谱角匹配法（SAM）、自动水体提取指数法（AWEI）和一类支持向量机法（OC-SVM）的水体提取结果进行对比分析和精度评定。试验结果表明,本文提出的方法兼顾了多特征之间的互补性优势,引入的空间信息有效地抑制了噪声的干扰,且以像素为基元的提取策略较好地保持了水体的边缘信息,避免了出现平滑掉细节信息的情况;与传统方法相比,本文方法受植被、建筑和阴影的干扰最小,对细小水体也具备较好的识别能力。     

FY3B/MERSI数据的湖泊湿地面积提取对比分析

针对国产风云三系列中分辨率卫星快速有效地进行水体识别的问题,基于2011—2016年数据进行了辽宁省主要湖泊水库的光谱分析,提出了晴空条件和有云情况下分别采用归一化水体指数方法和通道值与归一化水体指数相结合方法进行湖泊水库的提取。结果表明:FY3B/MERSI湖泊光谱曲线具有水体光谱特征,具体表现为8通道的数据反射率最高,18通道数据反射率最低。通过与49景TM数据水体提取结果进行对比,FY3B/MERSI数据水体提取的面积精度达到85%以上,总体分类精度达到90%以上,Kappa系数在0.56~0.95之间。提出了简便、快捷的计算模型,为国产卫星数据的业务应用提供了初步方法。     

组合核支持向量回归提取高光谱影像不透水面

由于城市地表组成的复杂性,基于单核函数的支持向量回归模型很难满足精度。本文结合空间-光谱组合核函数和支持向量回归,提出了一种提取高光谱影像不透水面丰度的改进算法。首先从高光谱遥感图像上提取波谱特征和多通道灰度共生矩阵空间纹理特征,选取研究区10%像元特征数据作为训练数据,以线性加权求和核为多核组合方式,建立结合光谱信息和空间信息的组合核支持向量回归模型。然后,用生成的回归模型预测未知像元不透水面丰度值。最后,对实验结果进行评价。在模拟数据试验中,本文算法比单核回归均方根误差平均降低1.4%,决定系数比单核回归平均提高0.6%。在Hyperion数据两组试验中,该算法比单核回归均方根误差平均降低1.8%,决定系数比单核回归平均提高11.7%。模拟和真实两种高光谱数据实验中,本文算法均得到了空间形态上更准确的不透水面结果,单核回归结果存在失真现象。研究结果表明:本文算法能够有效提取城市不透水面丰度,与单核方法相比有较明显的精度提升。     

基于ETM+影像的绿地信息提取方法研究

文中以ETM+影像为数据源实现对贵阳市某城区的绿地信息提取。对获取的影像进行预处理,分别通过不同的方法:原始波段组合法、主成分分析法(PCA)、独立分量分析法(ICA)、归一化植被指数法(NDVI)及基于第一独立分量的实验室波段组合法,获取研究区的假彩色合成影像。将以上方法得到的影像数据进行对比分析,表明植被景观目视效果最好的是原始波段组合法。将得到的影像数据进行监督分类,通过目视解译的方法进行精度评价,结果表明,基于第一独立分量的实验室波段组合法绿地信息提取精度最高,是一种有效的绿地信息提取方法。     

A novel water index for urban high-resolution eight-band WorldView-2 imagery

Land surface water mapping is one of the most important remote-sensing applications. However, water areas are spectrally similar and overlapped with shadow, making accurate water extraction from remote-sensing images still a challenging problem. This paper develops a novel water index named as NDWI-MSI, combining a new normalized difference water index (NDWI) and a recently developed morphological shadow index (MSI), to delineate water bodies from eight-band WorldView-2 imagery. The newly available bands (e.g. coastal, yellow, red-edge, and near-infrared 2) of WorldView-2 imagery provide more potential for constructing new NDWIs derived from various band combinations. Through our testing, a new NDWI is defined in this study. In addition, MSI, a recently developed automatic shadow extraction index from high-resolution imagery can be used to indicate shadow areas. The NDWI-MSI is created by combining NDWI and MSI, which is able to highlight water bodies and simultaneously suppress shadow areas. In experiments, it is shown that the new water index can achieve better performance than traditional NDWI, and even supervised classifiers, for example, maximum likelihood classifier, and support vector machine.     

城市尺度典型地表要素综合提取方法研究

国产高分卫星分辨率的不断提高,使其可以从几何形态、纹理结构及光谱信息等不同侧面实现对城市地表要素的精细描述。与面向对象分类技术相比,深度学习技术的快速发展,使得城市建筑物提取的精度不断提高。然而,由于道路两旁高大建筑物及树木的遮挡,城市道路的提取精度依然有限。本文在利用卷积神经网络提取建筑物的基础上,利用OSM面状道路数据及城市边界数据,结合植被指数和水体指数,借助空间图层叠加,使得城市建筑物、道路、植被和水体提取总体精度优于90%,为国产高分影像辅助城市精细化管理和应用提供了有效解决方案。     

结合多特征HSV变换的高光谱影像林地提取方法

当前林地提取的方式主要是选择样本通过监督或半监督进行的,效率较低,为此本文提出一种结合多特征的HSV变换高光谱影像林地提取方法．该方法首先对原影像进行相关校正处理,然后利用归一化植被指数(NDVI)和主成分分析(PCA)得到合成影像,最后利用HSV变换通过设置色彩值范围对影像进行色彩分割提取林地信息．结果显示,使用本文方法对高光谱林地的提取精度可以达到96.29％,说明了本文方法的有效性.      

高分一号卫星遥感影像提取冰川堰塞湖水体方法比较

快速准确地从遥感影像提取冰川堰塞湖水体信息,是研究冰坝遥感监测与应急监测的核心热点问题.以GF-1卫星遥感影像为主要数据源,采用归一化差分水体指数(NDWI)、改进阴影水体指数(ENDWI)和面向对象(SVM)对克亚吉尔冰川堰塞湖水体进行定量提取.比较分析3种水体判识方法,3种方法均可以提取完整的水体边界,并且抑制了9...     

基于规则的高分影像不透水层提取技术研究

为满足城市环境评价、城市规划监测、城市水循环评价对城市不透水层检测的需求,本文以国产高分卫星多光谱数据为研究基础,提出了一种新颖的基于规则的高分辨率多光谱影像不透水层提取方法,该方法利用归一化指数模型,融合对象统计特征,制定综合判定规则,可有效提升城市区域不透水层的提取精度。同时利用国产卫星数据,选择了典型的10个城市进行实验验证,取得了良好的效果。该方法可广泛应用于城市外轮廓提取、城市环境评估、城市扩展评估等研究领域。     

结合对象关系特征的高分辨率卫星影像建筑物识别方法

基于面向对象特征影像分析的思想,提出了一种结合建筑物和阴影对象邻近关系特征的建筑物识别提取方法。在多尺度影像 分割的基础上,利用对象的光谱和形状等特征,建立简单的分类决策树,提取粗略的建筑物候选区和相对准确的阴影区。计算相邻 近阴影对象和建筑物对象的关系特征,建立简单的知识规则,即可从建筑物候选区中消除广场等噪音,获得准确有效的建筑物目标 信息。通过QuickBird卫星影像的实验,证明了该方法在高分辨率卫星影像建筑物目标识别中具有相当的适用性和准确性。     

一种提取北部湾沿海地区水体信息的动态阈值方法

准确地获取水体分布信息与水体变化规律在流域综合治理等方面具有重要意义。本文基于高分六号(GF-6)影像与Landsat 8影像,选取北部湾海域作为测试研究区,在海洋水体指数(OWI)基础上,针对水体光谱特性,分析了水体像元OWI与归一化植被指数之间的相关性,基于两种指数动态平衡,提出了一个稳定性较高的动态阈值的水体提取方法,并进行了试验验证。试验结果表明,动态阈值方法能够稳定、准确地提取水体信息,避免了人为设定阈值存在的误差,并且本文提出的指数无论是针对国产高分影像还是其他光学影像,都具有较好的普适性,可应用于沿海海岸线的监测等方面。