面向Sentinel-2影像的亚像元级水体提取方法

结合Sentinel-2影像及其他高分辨率卫星数据进行长序列、高频次、大范围的水面率、蓄水量、生态流量等水资源要素监测具有重要意义。为了提高水体提取精度,解决利用多源中高分辨率卫星数据提取水体时的空间尺度效应问题,本文提出了一种面向Sentinel-2影像的亚像元级水体提取方法(简称SWES)。首先利用RWI提取纯水体像元,然后利用膨胀算法提取水陆边界混合像元,最后为解决地物的类内光谱变化问题,采用考虑空间信息的多端元光谱混合分析算法(MESMA)求解水陆混合像元中的水体丰度。3个试验区的结果均表明,SWES取得了较好效果,平均RMSE为0.147,水体提取效果均优于自动亚像元水体提取方法(简称ASWM),尤其在水陆混合像元较多的坑塘养殖区。SWES在试验区获取的水体面积也有较高精度,平均相对误差为8.03%,低于ASWM的20.23%,结果表明SWES能够有效提升水域面积提取精度。     

Sentinel-2和Landsat8影像的四种常用水体指数地表水体提取对比

利用卫星影像快速准确地提取湖泊等地表水体范围一直是一个重要的研究课题,其对洪涝灾害监测、水资源管理与利用等具有重要意义。Sentinel-2 MSI和Landsat8 OLI数据是目前主流的开放获取的中高空间分辨率遥感影像。以鄱阳湖区为研究对象,首先,分别使用归一化差异水体指数(normalized difference water index,NDWI)、改进的归一化差异水体指数(modified normalized difference water index,MNDWI)、自动水体提取指数(automated water extraction index,AWEIsh)和基于线性判别分析的水体指数(water index,WI2015)等4种常用的水体指数从2种影像中提取湖泊水体的分布信息;然后,分析了在同种水体指数之下2种影像提取结果的差异性和同一幅影像中4种水体指数提取结果的不同;最后,利用同期的高分一号影像目视解译的结果对水体提取结果进行了精度验证。结果表明,对于2种遥感影像,4种水体指数均能成功地提取出研究区的大部分水体; AWEIsh和WI2015的提取精度最高,在Sentinel-2和Landsat8影像上分别达到了98%和94%以上,MNDWI次之,NDWI的提取精度最低;相对而言,Sentinel-2影像提取的水体细部信息更为明显,整体提取效果优于Landsat8影像。     

一种利用高光谱像元分解技术提取水体边界的方法

针对水体边界混合像元导致的精度损失问题,提出了一种基于高光谱混合像元分解的水体边界提取方法。该方法结合高光谱影像水体边界混合像元特有的光谱特征,削弱诸多因素对水体边界像元识别的影响,获取水体边界混合像元,降低了混合像元分解的计算量。通过混合像元的高精度分解及水体边界像元分割,进一步逼近水体的真实边界,能显著提高水体边界界定的精度。试验结果表明:用该方法进行水体提取,精度明显优于水体指数法,略优于支持向量机法,总体精度为93.86%,Kappa系数为0.87。     

复杂背景下水体提取方法适用性研究

研究复杂背景下最佳水体提取方法,已成为近年来水体提取研究的热门话题。本文以南湾水库为实验对象,基于光谱特性和分类的方法探究复杂环境下水体提取效果。研究表明：在各种方法中,以改进的归一化差异水体指数（modified normalized difference water index,MNDWI）以及结合该指数和归一化差异建筑指数（normalized difference building index,NDBI）的随机森林算法提取效果最好,多波段谱间关系法提取精度最低。复杂背景下高反射率建筑群及非均匀水质等因素均对水体提取造成干扰,可联合多种方法综合提取水体面积。     

基于样本自动选择与SVM结合的海岸线遥感自动提取

利用卫星遥感手段自动、快速、准确地测定海岸线动态信息是遥感应用的一个重要领域,对海域管理规划具有重要意义.由于近岸水体光谱特征受区域环境影响较大,在水陆分离过程中,利用传统的归一化差值水体指数(normalized difference water index,NDWI)阈值分割法时,一部分近岸水体易被错分为陆地,严重影响了岸线提取精度.为此,在NDWI模型的基础上,提出了基于样本自动选择与支持向量机(support vector machine,SVM)的海岸线遥感自动提取算法.首先进行NDWI计算与全局阈值分割,实现水体信息的初步提取;再通过NDWI信息控制初始样本的自动选择;然后利用SVM分类器对水体再次分类,实现海陆分离;最后填充小的陆地水体单元,实现岸线自动跟踪.实验结果表明,该方法能有效增强对近岸水体的识别能力,提高海岸线遥感提取的精度和自动化程度.     

混合像元线性分解的精度估算

遥感图像中普遍存在着混合像元,对混合像元进行分解是遥感图像处理中的难点。混合像元线性分解技术是进行高光谱影像处理的常用方法。本文针对混合像元线性分解的基本原理与算法作了简要分析,并通过实验的方法估算了混合像元线性分解模型的精度。     

基于亚像元分析技术的洞庭湖区洪水淹没提取

遥感成像技术具有成本低、效率高、时效性好等特点,被广泛应用于洪涝灾害监测工作。但受空间分辨率的限制,遥感影像中普遍存在混合像元现象。传统的硬分类方法无法精细化的提取地物信息。本文利用MOD09A1数据,将亚像元分析技术应用于洞庭湖区洪水淹没范围提取,提取结果与MNDWI阈值法进行了比较。实验结果表明亚像元分析技术,总体精度高达88.27%,Kappa系数达到0.67,优于MNDWI阈值法,能够实现洪水的精细化提取。     

南京市地表参数变化与热岛效应时空分析

利用南京市1989年TM和2001年、2010年ETM+卫星遥感数据,提取了3个时期的归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、改进的归一化水体指数(modified normalized difference water index,MNDWI)、归一化建筑指数(normalized difference build-up index,NDBI)和归一化不透水面指数(normalized difference impervious surface index,NDISI)等地表参数;利用热红外波段遥感数据反演地表温度,并从时间维对比分析了3个时期各个参数的变化和产生的原因;利用回归分析方法探讨了上述地表参数变化与城市地表温度之间的关系,即地表温度与NDISI和NDBI呈正相关,与NDVI呈负相关。进一步分析表明,南京市最近20 a来不透水面和建筑面积大幅增大,植被覆盖范围减少,城市热岛效应加剧,不透水面、建筑指数与地表温度的变化趋势和城市扩张趋势一致。该研究成果对于揭示南京市热岛效应、优化土地配置和推进生态城市建设具有一定的参考意义。     

一种端元变化的神经网络混合像元分解方法

遥感图像中普遍存在着混合像元,对混合像元进行分解是遥感图像处理中的难点,在端元（Endm ember）个数不变的情况下,往往得到的分解结果精度不高。本文基于fuzzy ARTMAP神经网络,提出一种基于端元变化的神经网络混合像元分解模型。首先利用混合像元与纯净端元之间的光谱相似性,判断出混合像元包含的端元个数及类别,然后结合fuzzy ARTMAP神经网络进行分解。实验结果表明：本文提出的方法比传统的线性混合模型及fuzzy ARTMAP神经网络模型的精度要高,而且更加符合实际情况。     

结合空间信息选取最优端元组合的混合像元分解

传统的混合像元分解算法认为每个像元都包含图像中所能提取的全部端元组分,但这并不符合实际情况。实际上图像中大多数混合像元仅由少部分端元混合而成。由于端元提取精度及噪声的影响,采用全部端元对混合像元进行分解,会使得混合像元中实际并不存在的端元的丰度估计值不为零,分解结果存在较大误差。由于混合像元大多存在于不同地物的交界处,基于此,本文提出了一种结合图像的空间信息选取混合像元最优端元子集的方法。利用一个空间结构元素,从混合像元的附近邻域开始搜索,将搜索到的纯净像元光谱与所提取的图像端元光谱进行对比,并确定混合像元的端元子集进行分解。根据RMSE大小和变化情况,逐步扩大结构元素的大小,不断调整搜索范围,直至得到最优端元组合。模拟数据和真实数据的试验结果表明,该方法相比传统的全端元光谱分解方法,在总体上获得了更好的分解效果。     

端元可变非线性混合像元分解模型

遥感影像中混合像元普遍存在。端元固定的情况下对混合像元进行分解,很难高精度地识别影像地物。本文基于支持向量机,提出了端元可变的非线性混合像元分解模型。首先,通过构建多个支持向量机获取每个像元的优化端元集,在优化端元集的基础上运用支持向量机与两两配对方法相结合的算法获取像元组分。试验结果表明,本文提出的方法效果优于传统的多端元光谱分解法。     

基于TM图像的“增强的指数型建筑用地指数”研究

以Landsat TM/ETM+图像为数据源,研究城镇和农村建筑用地信息的提取方法.首先利用TM7,4,2波段创建归一化差值裸地与建筑用地指数(normalized difference bareness and built- up index,NDBBI);然后根据裸地在裸土指数(bare doil index,BSI)图像上的亮度值最高、在改进型归一化差值水体指数(modified normalized difference water index,MNDWI)图像的亮度值最低的特征,提出了增强型裸土指数(enhanced baresoilindex,EBSI);最后选用NDBBI,EBSI,MNDWI和SAVI( soil adjustment vegetation index,SAVI)4个指数,构建一种新型的建筑用地指数,称为“增强的指数型建筑用地指数”( enhanced index - based built - up index,EIBI),可快速地提取建筑用地信息.实验结果表明,用EIBI提取的建筑用地信息客观,人为干预少,可信度高,提取精度可达90％以上,适合于同时提取城市和农村建筑用地信息.     

基于FY-3/MERSI数据的新疆融雪性洪水灾害监测

基于风云3号(FY-3)卫星中分辨率成像光谱仪(medium resolution spectral imager,MERSI)数据的归一化差异水体指数(normalized difference water index,NDWI)和基于蓝光波段的归一化差异水体指数(normalized difference water index based on blue light,NDWI-B),通过直方图分析获取了水体指数判识阈值,并对新疆北疆沿天山一带2009—2011年发生的融雪性洪水灾害天气进行了监测。对比基于环境1号卫星CCD数据的监测结果表明:利用FY-3/MERSI的250 m空间分辨率数据可实现对新疆融雪性洪水灾害的监测,其中利用FY-3/MERSI NDWI-BFY数据的判识效果最好。     

基于机载MASTER数据的果园叶面积指数遥感反演

叶面积指数(leaf area index,LAI)是描述植被冠层结构的重要参数,准确获取果树的LAI对果树长势监测和果树估产均有重要作用。以美国加州中部的果园为研究区,基于沿太阳主平面飞行成像的机载MODIS/ASTER模拟传感器(MODIS/ASTER airborne simulator,MASTER)数据,利用实测LAI数据与归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、归一化差值红外指数(normalized difference infrared index,NDII)和归一化差值水体指数(normalized difference water index,NDWI)分别建立回归模型,并选取NDWI进行研究区LAI的反演。结果表明:由于地物的二向性反射,垂直太阳主平面飞行获取的遥感数据具有明显的亮度梯度现象,而沿太阳主平面飞行获取的遥感数据几乎不受亮度梯度的影响;NDVI在高植被覆盖区容易达到饱和,而NDWI比NDVI和NDII具有更高的拟合度和更小的均方根误差,更加适合研究区LAI的遥感反演;该研究结果可以丰富LAI反演理论,也可以为研究LAI尺度问题提供理论和数据支持。     

像元交换在村镇地表超分辨率制图中的应用

村镇区域进行遥感制图受到数据条件的明显制约,主要表现为不易获取适宜的高分辨率影像,而可获取性强的低分辨率影像由于混合像元现象严重难以直接应用于较精细的制图解析中。对此,本文尝试将一种改进的软信息规整方法结合基于像元交换的超分辨率制图方法用于低分辨率影像制图中,以弥补高分辨率遥感数据的不足。从研究区真实遥感影像开展方法的可行性验证,并分析该方法在村镇地表制图中的适宜性,探讨混合像元分解技术对村镇地表超分辨率制图结果的影响。结果显示：制图结果的优劣依赖于混合像元分解技术,混合像元分解结果的误差直接传递至制图结果中,但是村镇地表超分辨率制图结果明显优于传统的硬分类结果,说明本文方法能有效将低分辨率数据用于村镇制图中。     

高光谱遥感影像混合像元分解研究进展

受高光谱成像仪低空间分辨率及复杂地物的影响,高光谱遥感图像存在大量混合像元。为提高地表分类精度以及满足亚像元级目标探测的需求,混合像元分解技术一直是高光谱遥感研究热点之一。本文主要对高光谱混合像元分解技术中的核心问题:端元数目估计、端元提取算法、丰度估计算法进行综述,系统地分析了各种典型算法的原理及优缺点,进一步阐述研究过程中建立高精度遥感混合反演模型与遥感产品业务化中的混合像元分解技术难题,同时针对今后混合像元分解技术发展方向,指出在继续引入新型算法理论方法基础上,结合用户应用需求,推进高光谱混合像元分解算法业务化应用,为高光谱遥感工程化应用提供支持。     

最小二乘混合像元分解的端元丰度信息提取研究

针对无约束最小二乘混合像元分解算法提取地物端元丰度出现的局限性问题,通过野外实地采集的地物光谱数据建立研究区典型的地物波谱库,以Landsat OLI影像作为主要数据源,在经过Gram-Schmidt(GS)影像融合的基础上,利用纯净像元指数(PPI)及基于几何顶点的端元提取技术提取研究区典型地物端元,最后通过完全约束的最小二乘混合像元分解算法完成对研究区典型地物端元丰度的提取。结果较好地解决了无约束最小二乘混合像元分解算法提取的端元丰度信息出现负值的情况,并且提高了典型地物丰度信息提取的精度。完全约束最小二乘混合像元分解算法的RMSE误差均控制在0.174 913左右,在很大程度上提高了混合像元分解精度及实用性。     

采用目标端元修正的高光谱混合像元盲分解

针对非负矩阵盲信号分离(NMF)用于混合像元分解易陷入局部极小值的不足,将非监督端元提取与盲分解方法相结合,构建了一种基于目标端元修正的混合像元盲分解模型(ATGP-NMF)。ATGP-NMF模型利用非监督正交子空间投影算法(ATGP)和非负最小二乘法(NNLS)获取NMF盲分离的初始值,然后将获得初始目标端元光谱与丰度输入NMF模型,通过迭代运算不断逼近优化目标而得到最终的端元光谱和端元丰度。为了检验模型对于各类数据的有效性和适用性,将ATGP-NMF与传统NMF分别应用于模拟仿真数据、室内控制数据和真实遥感影像3类实验数据进行分析验证。结果表明,ATGP-NMF模型具有较好的适用性,在没有先验信息、先验信息很少,以及纯像元假设不存在情况下都能较好地分解混合像元,且能够更好克服局部极小问题,提高混合像元分解的精度。     

利用改进的归一化差异水体指数（MNDWI）提取水体信息的研究

在对M cfeeters提出的归一化差异水体指数(NDWI)分析的基础上,对构成该指数的波长组合进行了修改,提出了改进的归一化差异水体指数MNDWI(M odified NDWI),并分别将该指数在含不同水体类型的遥感影像进行了实验,大部分获得了比NDWI好的效果,特别是提取城镇范围内的水体。NDWI指数影像因往往混有城镇建筑用地信息而使得提取的水体范围和面积有所扩大。实验还发现MNDWI比NDWI更能够揭示水体微细特征,如悬浮沉积物的分布、水质的变化。另外,MNDWI可以很容易地区分阴影和水体,解决了水体提取中难于消除阴影的难题。     

基于GF-6的植被覆盖度遥感估测研究

GF-6号卫星是近年来投入运行的国产卫星,其遥感影像的空间分辨率、时空分辨率较高,但基于该卫星数据的应用研究并不多见.本次研究以GF-6号卫星WFV数据为数据源,基于归一化植被指数和像元二分模型对甘肃民勤典型干旱地区的植被覆盖度进行遥感估测,利用置信度法获取像元二分模型的关键参数对植被覆盖度遥感提取结果的影响进行分析....