EMD与分形相结合的遥感影像水体信息提取方法

提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和分形理论相结合的遥感影像水体信息提取方法,该方法尝试结合影像的光谱特征和纹理特征以提高分类提取精度。对影像进行主成分分析得到有效信息量最大的第一主分量,计算每个像元的分维数得到分维图,同时将第一主分量EMD分解得到有效信息量较大的前3个经验模态函数,再结合原有的波段信息作为研究数据,利用极大似然法分类器提取水体信息。该方法充分结合了EMD在降噪和区分相似光谱特征中的优势和分形理论在纹理信息提取中的优势。研究表明,该方法可有效提高水体信息的提取精度,Kappa最高到0.932 5。

基于SEBS模型反演凌河流域尺度地表蒸散发量

利用NOAA/AVHRR数据和气象资料,结合反演陆面蒸发较为准确的SEBS（Surface Energy Balance System）模型,反演了2011年我国辽宁西部地区凌河流域蒸散发量的时空分布。研究表明,凌河流域各月的蒸散发量变化范围在0~7mm之间,少数地区超过7mm。研究为大面积获取我国辽西北干旱地区的蒸散发情况奠定了基础。

河道烧录法在凌河流域河网提取中的应用

基于DEM的流域河网提取在流域水文信息提取中占有重要地位。原始的河网提取方法在凌河流域应用时所提取的河网信息与实际河网信息总体上一致,但在地势较为平坦的北票地区提取的河网信息与实际发生较大偏移。本文采用河道烧录改进了D8算法在凌河流域应用中的不足,从而大大地提高了凌河流域河网提取的精度,这对当前凌河流域数字化建设具有重要的应用意义。