基于谱间特征与多种指数分析的居民地信息提取方法

本文在分析现有居民地提取方法的基础上,提出将归一化建筑指数(NDBI)、改进归一化差异水体指数(MNDWI)、土壤调节植被指数(SAVI)、比值居民地指数(RRI)相结合进行居民地信息提取的方法。以浙江省宁波市为例,通过光谱采样及各类地物在4种指数上的取值分析,建立模型进行居民地信息提取及精度验证,结果表明:利用该模型可以实现居民地信息的自动提取,能提高居民地与裸地的可分性,减少背景地物的影响,总体精度为91.08%。     

ASTER数据的煤矿区水体信息提取

为实现多光谱数据对煤矿区水体信息提取,以萍乡市芦新岭及周边煤矿为试验区,在国内外学者对水体指数法提取水体信息和应用的启发下,对试验区不同地物的波谱特征进行分析。本文首先利用数学统计方法建立一种ASTER数据综合归一化差异水体指数模型SWI ASTER_xy,然后利用这一模型对试验区进行水体信息提取。试验表明,该模型能够有效地提取矿区各类水体,还可以运用在ASTER数据（或其他多光谱数据）对不同区域不同地物的提取,在遥感地物定量提取上具有很好的效果和潜力,具有一定的推广价值。     

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。     

不同指数模型提取ALOS AVNIR-2影像中水体的敏感性和精度分析

以广东惠州附近水域为研究区,利用ALOS AVNIR-2多光谱数据分析水体和其他主要地物在影像上的光谱特征。构建几种常用的波谱指数,分析阈值对各种指数模型提取水体的敏感性及所能达到的最大精度。发现利用这些指数均可以较好地提取图像中的水体信息,提取效果从好到差依次是:归一化差值水体指数法(NDWI)、近红外波段分割法(NIR)、归一化差值植被指数法(NDVI)和比值植被指数法(RVI)。其中NDWI指数模型,在选择合适阈值的情况下,水体提取的总体精度最高可达98%左右,并且提取过程对阈值影响不敏感。     

遥感组合指数与不同分类技术结合提取农业用地方法

多光谱遥感影像因具有丰富的波谱信息,提高了地表覆盖的辨识能力,利用遥感数据高精度自动提取专题信息是目前研究的热点和难点。本文以北京市ASTER影像为例,通过对城市生态环境中土地类型及其光谱特征规律分析,组合归一化差异植被指数、修正归一化差异水体指数和归一化差异建筑指数三种指数,制作组合指数新影像。对组合指数影像采用基于支持向量机的面向对象分类方法进行农业用地信息提取,同时将该方法分别与基于原始影像、组合指数影像的最大似然及支持向量机的分类方法进行对比分析。实验结果表明:组合归一化差异指数影像压缩了数据维数,降低了覆盖地物相关性,易于农业用地信息提取。对组合指数影像采用基于支持向量机的面向对象分类方法精度达95.701%。     

高潜水位煤矿区沉陷水体信息提取

针对高潜水位煤矿区煤炭开采后极易形成大面积的沉陷积水区,且沉陷水体信息易与矿区其他地物混淆的问题,该文提出了针对高潜水位矿区水体信息提取的增强型改进归一化水体指数(E-MNDWI).对研究区典型地物光谱进行分析,将E-MNDWI应用于Landsat系列数据,并对比验证该指数与改进归一化水体指数(MNDWI)的精度水平.研究结果表明:矿区投入运行后,利用E-MNDWI提取沉陷水体的精度普遍较MNDWI高,总体精度在90％以上,Kappa系数大于80％.选取高分1号数据作为验证数据源,发现E-MNDWI的计算面积精度高达93.07％.与其他水体指数对比,E-MNDWI的综合精度最高.E-MNDWI对于山区和平原水体提取具有较好的效果,能够消除山体阴影和其他物体倒影的影响.     

SPOT卫星影像居民地信息自动提取的决策树方法研究

以南京市江宁县为研究区域，首先分析了该区域居民地的影像特征，然后研究了居民地及其背景地物在SPOT—4(Ⅺ)卫星影像4个波段上的光谱特征，并由此探讨了它们在光谱特征上的可分性。研究发现，除道路在光谱特征上与居民地差异不大而难以完全分开外，其它背影地物均可以依据各波段亮度值的大小关系或适当的阈值与居民地分开。但道路和居民地在形状上存在明显差异，因此可以利用形状指数的差异加以去除。最后分析建立了基于光谱特征和形状特征的简单决策树模型，对研究区域居民地信息进行了提取并对结果进行了精度评价。结果表明，该方法的总体提取效果较好，特别是对于面积大于10000m^2的城镇和集村。其提取精度与通常的监督分类方法相比有了很大的提高，只是在水际交界处和道路两侧有误判现象。因此，利用该模型可以将背景地物类型复杂的江南地区的城镇和集村居民地自动提取出来，并且模型受时相影响较小，只是在域值大小上会存在一些差异。     

基于中分辨率成像光谱仪数据的建筑指数研究

中分辨率成像光谱仪(MODIS)数据是研究大尺度土地利用/土地覆盖的有效数据手段。针对现有建设用地提取方法的不足,文章通过分析MODIS数据的地物光谱特征,给出适合MODIS数据的归一化建筑指数,并以京津冀城市群为研究区提取建设用地,最后从位置和面积两方面对提取结果进行精度验证。结果表明:该文构建的归一化建筑指数不但加强了MODIS数据中的建设用地,还成功抑制了裸地、荒地和已收割耕地等对建设用地提取的干扰。     

一种用于城市信息提取的改进居民地指数

区域或者全球尺度上的城市分布信息提取是目前研究的热点与难点。采用DMSP-OLS夜晚灯光数据直接提取城市信息会受到灯光溢出问题的影响,且溢出问题因灯光光斑大小而异,不易定量分析。采用可见光-近红外遥感影像提取城市信息时,多选取植被丰富的地区,避免了裸土对城市信息提取造成的影响,但限制了研究区域的选择。为了解决以上问题,应用DMSP-OLS夜晚灯光数据和可见光-近红外遥感影像,对居民地指数(human settlement index,HSI)进行改进,构建了改进居民地指数(modified human settlement index,MHSI)。采用MHSI对中国和美国的城市进行了提取实验,并利用中国历年城市统计数据和美国NLCD土地覆盖数据集对提取结果进行验证。实验结果表明,MHSI在解决灯光溢出问题的同时,避免了其他地物类型(裸土、水体和植被)对城市信息提取的影响,一次性实现了区域或者全球城市信息的提取,提取精度优于HSI和MODIS土地覆盖数据集。     

应用高分二号提取二级类建设用地

为更好地利用国产遥感数据研究土地利用资源分布,基于面向对象和指数分类的方法,开展高分二号遥感影像建设用地二级类提取.实现了研究区居民点、仓储用地、工业用地、公共管理与公共服务用地及交通用地的提取,提取总精度达96.9％,Kappa系数达0.94.结果表明本研究方法可以较准确提取高分二号遥感数据的二级类建设用地,对国产数据地物信息提取的研究有一定借鉴意义.     

多特征多层次Sentinel-2影像辽宁省湖库水体提取

以辽宁省为研究区,本文基于GEE遥感云平台,使用Sentinel-2遥感影像,提出了一种多特征多层次的湖库水体提取算法。该算法选择自动水体指数(AWEI_sh)和改进的归一化水体指数(MNDWI)提取水体,并利用归一化植被指数(NDVI)、归一化建筑指数(NDBI)、归一化差异红边指数(NDREI)、Sentinel-2的B8和B9波段及DEM数据多层次地消除暗地物和高亮地物噪声,对提取结果中被云雾遮挡而部分缺失的水体进行修复,最后将河流及细小像素剔除。利用此算法提取了辽宁省2017—2021年每年4、7、10月的湖库水体,并对比了不同水体提取算法及不同的水体数据产品。试验结果表明,本文算法在大尺度条件下提取水体具有良好的效果,总体精度达96%以上,可以较好地去除植被、阴影等暗像元表面,并且保证了水体信息的完整性,在大尺度水体提取方面具有一定的适用性和稳定性。     

洪泽湖湿地植被信息提取方法研究

以洪泽湖淡水湿地为研究对象,在分析了各类地物光谱特征的基础上,提出了分区分类的方法。首先选取6种典型指数分别对研究区湿地植被进行分类计算,从中选择合适的指数进行湿地植被的信息提取;再运用决策树模型进行湿地植被分类;并将分类结果与最大似然法的分类结果进行了比较。结果表明,1 NDVI提取的沉水植物信息效果最好,挺水植物和浮水植物可用改进归一化差异水体指数(MNDWI)进行区分;再利用决策树对湿地植被进行分类,总体精度达到85.09%,与最大似然法相比,提高了6%。2洪泽湖地区的湿地植被比较丰富,面积约占全湖的10.74%。     

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。     

基于Landsat-7 ETM的地物精准分类提取方法分析

居民地是人与自然相互作用的产物,快速掌握居民地及其他地物的空间分布和变化特征对城市化进程及区域可持续发展具有重要意义。以四川省绵阳市为研究区域,采用Landsat-7 ETM数据,利用基于像元和面向对象两种方法分别对研究区的居民地及其他地物进行提取,并对结果进行了比较分析。结果表明,三种方法都能较为准确地提取出居民地及其他地物信息,但在提取精度、工作量投入、应用场景方面各有优缺点,面向对象的分类方法具有一定的优势,在大范围生产中可根据实际情况选用不同的方法。     

SPOT卫星影像居民地信息自动提取的决策树方法研究

以南京市江宁县为研究区域，首先分析了该区域居民地的影像特征，然后研究了居民地及其背景地物在SPOT—4(Ⅺ)卫星影像4个波段上的光谱特征，并由此探讨了它们在光谱特征上的可分性。研究发现，除道路在光谱特征上与居民地差异不大而难以完全分开外，其它背影地物均可以依据各波段亮度值的大小关系或适当的阈值与居民地分开。但道路和居民地在形状上存在明显差异，因此可以利用形状指数的差异加以去除。最后分析建立了基于光谱特征和形状特征的简单决策树模型，对研究区域居民地信息进行了提取并对结果进行了精度评价。结果表明，该方法的总体     

基于WorldView II图像的钨矿区水体信息提取方法研究——以江西大余县为例

以江西大余县钨矿区水体信息提取为例,对WorldView II遥感图像的各波段参数及波段间关系进行分析,选取用于水体信息提取的最佳波段,进行多种融合方法试验,通过分析获得适合于利用WorldvieW II图像进行矿区水体信息提取的融合方法;分别通过计算归一化差异水体指数(NDWI)、谱间关系法和监督分类法提取矿区水体信...     

水蚀荒漠化遥感信息提取方法研究

为了查明长江流域荒漠化现状,探讨研究区域内荒漠化土地自动分类的有效途径,克服异物同谱和同物异谱现象。以湘西地区为例,利用ETM+卫星数据,探讨了水蚀荒漠化土地覆盖信息的提取方法。在对不同土地覆被类型光谱特征进行系统分析的基础上,根据归一化指数(NDWI、NDVI、NDBI)及3、5、7波段的光谱值,提出了分层信息提取方案。结果表明,该方法简单、实用,准确率高,是一种地物遥感信息提取的有效方法。     

城市建设用地遥感信息提取方法研究

本文利用CBERS-02B影像,通过分析各个地类的光谱特征,发现了长沙市城市建设用地和其他背景地物的区别,并在此基础上选取了土壤调节植被指数(SAVI)、归一化水体指数(NDWI)和比值居民地指数(RRI)作为三个指数波段,重新进行波段组合,从而减少了波段数据的冗余,最后采用最大似然法分类,提取出城市建设用地信息,其正确率达到85.6%。     

大气校正对基于遥感指数提取藻华信息的影响

遥感技术使大范围实时监测蓝藻水华成为可能,但大气效应与太阳、地物及传感器的几何关系会影响辐射传输方程,从而对基于遥感指数的蓝藻信息提取产生影响,因此,探讨这些影响因子对藻华信息的提取精度有着积极意义。基于MODIS大气校正前后2种产品(MOD02和MOD09),利用单波段、比值植被指数、归一化差值植被指数和归一化水体指数4种遥感指数对2006年全年太湖藻华信息进行提取,并定量分析了气溶胶光学厚度、太阳高度角和卫星观测角等因素对遥感指数的影响程度。结果表明:比值植被指数与归一化差值植被指数受大气影响程度较其他二者低,且比值植被指数对大气因素的敏感性较归一化差值植被指数低;气溶胶的光学厚度与太阳高度角在不同程度上对指数提取结果造成影响,因此利用遥感指数提取藻华信息时需谨慎,以避免误判。     

无人机多光谱影像土地利用信息提取方法研究

以无人机多光谱和倾斜影像为数据源,运用面向对象自动分类的方法,首先利用分型网络演化分割算法(Fractal Net Evolution Approach,FNEA)进行分割实验,确定研究区每个地类最优分割尺度,并结合多光谱影像的光谱特征、纹理特征、空间特征、语义关系以及通过倾斜摄影提取的数字表面模型(Digital Surface Model,DSM)和其衍生的坡度数据等,构建研究区分类规则集,并采用多尺度分割后的多层次信息提取方法,将地物分为3个尺度,在不同尺度下提取相应的地物,总体精度为88.03%,Kappa系数为86.12%,分类结果较好。同时设置对比实验,利用传统的决策树方法分类,其总体精度仅为77.78%,Kappa系数为74.23%。研究表明,针对无人机的高分辨率多光谱影像面向对象的多尺度信息提取方法在信息提取时要优于决策树分类方法,同时验证了该多光谱传感器在信息提取上应用的可行性。