基于Landsat TM影像的水体信息提取

基于Landsat 5 TM影像,以芜湖市沿江区域为试验区,利用水体指数模型(NDWI、MNDWI)、单波段阈值法(LBV变换的B分量)、波谱间关系模型(KT3+TM4>TM2+TM7),以及新提出的波谱间关系模型(KT3+TM2>TM4+TM3)进行水体信息自动提取的试验,从定性与定量2个方面对5种方法进行对比.结果表明,波谱间关系模型提取水体的精度最高,为93%;受到植被和建筑物等因素的干扰最小.

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,因而无法通过比较TM3和TM4波段图像像元亮度值来区分水体和山体阴影。实验证明,采用对水质类型进行分类的提取方法,根据水体的影像特征设立相应的阈值,能将各种水质类型的水体与山体阴影等其他地物区分开来。可以快速、准确、有效地提取TM图像上的水体分布信息。

ASTER遥感影像水体信息提取方法研究

以安徽省芜湖市为试验区,首先对试验区水体和其它各类地物的光谱特征进行分析,探讨水体在ASTER遥感影像各个波段与其它地物之间的可分性,然后经过反复实验和分析,构建了基于波段阈值和谱间关系的水体提取模型:B2>B3,B1+B6<127,B3+B4<54和B3<24,最后将该方法提取结果与非监督分类、监督分类和植被指数法提取结果进行评价和比较。实验结果表明该方法可较好地提取研究区各类水体,分类精度明显优于传统提取方法,且简单实用,但在对光谱特征分析过程中样本点选取要求较高。

图谱迭代反馈的自适应水体信息提取方法

提出图谱迭代反馈模型,结合空间聚合图特征和非线性谱映射结果的优点,设计图谱迭代反馈机制,并通过自适应信息计算方法自动地调整提取参数,逐步地计算逼近正确的专题区域边界。结合水体提取案例,在分析当前较为有效的水体提取方法基础上,选取ETM影像作为数据源,提出图谱迭代反馈的自适应水体信息提取(WERSTP)理论与方法。试验比较表明,该方法能充分结合基于指数和基于光谱分类提取方法的优势并成功融入水体空间分布特征,获得较好的提取效果。

基于TM影像的水体信息提取方法研究(英文)

以高邮湖为研究区,TM(Thematic Mapper)影像为数据源,结合常规调查数据,分别运用单波段阈值法、谱间关系法、比值法、归一化差异水体指数(NDWI)法、改进的归一化差值水体指数(MNDWI)法和混合水体指数(CIWI)法进行水体信息提取研究。并通过实验比较6种方法的优缺点,确定出最佳水体提取方法。结果表明,谱间关系法易于消除由于建筑物阴影所造成的水体误提;CIWI易于消除建筑用地所造成的水体误提;基于谱间关系法和CIWI模型,可取得较高的水体提取精度,有效地减少水体误提现象,提高水体识别的精度。研究表明,基于谱间关系法和CIWI模型相结合所提取的水体信息精度可达到95.2%。

基于TM遥感影像的南京市水体信息提取

以南京市TM遥感影像为例,利用HOT最优云监测变换方法对遥感影像进行薄云的去除,然后通过分析典型地物在不同波段的光谱特征,引入多波段组合(TM2+TM3)/(TM4+TM5)并辅以单波段(TM5)阈值的方法对南京市的水体信息进行了提取。

基于TM遥感优化模型的地表水体信息提取

利用归一化植被指数(NDVI)、归一化水体指数(NDWI)、修正归一化差异水体指数(MNDWI)三种方法对中山市TM影像数据进行水体信息提取,并对三种方法进行了比较分析。结果表明NDWI指数对山体阴影区分并不明显;NDVI指数可以明显区分出山体与水库,但噪声较大,建筑物与水体区分不明显;MNDWI指数尽管为三者中最优,但仍有部分水体信息提取了山体阴影使提取结果不准确。考虑到每种指数方法优缺点,在现有指数模型基础上,经过多次实验研究提出了综合考虑三种指数信息的水体提取优化模型,该模型提取快速,准确率高于MNDWI指数模型,解决水体提取中难于消除阴影的难题,使得提取水体信息的范围与面积更加准确。

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 ASTERxy,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。

采用国产GF-2遥感影像的复杂水网平原水体信息提取

以国产高分二号(GF-2)影像为数据源,选取杭嘉湖水网平原作为典型研究区域,基于面向对象分析技术,提出一种选取最佳分割尺度和特征规则的方法.该方法通过局部方差变化率(ROC-LV)曲线峰值确定最佳分割尺度,采用分离阈值法(SEaTH)建立提取规则,实现水体信息的快速提取.结果表明:总体精度达到98.7%,Kappa系数达到0.96,水体信息提取准确度和查全率均值都在97.3%以上.所提方法能够有效地提取水体信息,满足实际应用需求.

基于遥感的水体信息提取技术研究进展

总结了遥感技术在水体信息提取方面的研究进展,并阐述了基于遥感的6类水体信息提取方法,包括:单波段阈值法、多波段谱间关系法、指数模型法、多光谱混合分析法、遥感影像分类法和混合像元分解法。在此基础上,指出了应用遥感技术提取水体信息尚待解决的关键问题,并提出了可能的解决途径。最后对水体遥感信息提取的发展趋势进行了展望。

面向对象的高分辨率影像水体信息提取研究

以昆山南部的WorldView-2影像为研究数据(全色波段分辨率为0.5 m,多光谱波段分辨率为1.8 m),基于eCognition软件平台,通过选择适宜的尺度,并结合纹理、形状、光谱等特征构建合理有效的规则集,实现面向对象的水体信息提取。利用实测结果对遥感解译结果进行形状一致性和面积一致性检验,精度分别达到89.14%和92.06%,表明利用面向对象技术从高分辨率遥感影像提取水体信息具有一定的可靠性和实用性。

一种基于遥感数据快速提取水体信息的新方法

"数字流域"建设已成为水利现代化的重要组成部分。利用遥感技术进行水体信息提取可为构建数字流域提供重要的数据来源。在对Landsat ETM+影像上的水体及其背景地物进行光谱特征分析的基础上,发现水体在近红外和中红外波段(对应于Landsat数据的Band 4、Band 5和Band 7)同时具有强吸收这一典型特征,据此提出了一种新型的水体指数NWI(New Water In-dex)。其中,将Band 7用于水体指数模型的构建和水体信息的提取目前较少见于文献报道。以厦门岛为研究区,将该指数在经过大气校正的遥感影像上进行实验的结果表明:NWI可用于水体信息的快速有效提取,且具有较高的精度。

面向对象的GF-2影像水体信息提取研究

高分辨率遥感影像面向对象信息提取的前提和关键步骤是影像分割。在分析水体信息提取方法的基础上,提出多尺度-光谱差异分割的方法。首先,以河南省开封市某区域为例,采用多尺度分割的方法对GF-2影像进行分割,确定最优分割尺度;然后,在保证地类分割纯度的基础上,对分割的影像进行光谱差异分割,得到研究区域水体分割最佳效果;最后,利用水体在近红外波段均值的特征,设置阈值提取到满意的水体信息结果。根据目视评价和定量评价结果,证明该方法在研究区域是可行的。

淡水湖泊湿地水体信息提取方法

及时、准确地获得水体信息是对水资源保护、利用和可持续发展的有利支持。以洪泽湖为研究区,通过实验比较了阈值法、TM2+TM3>TM4+TM5的谱间关系法、比值法和新型水体指数法提取水体结果的优缺点。研究表明,基于谱间关系构建的新型水体指数法能有效地提取各种类型的水体,且具有很强的普适性。新型水体指数法有效地提高了水体信息提取精度,提取精度高达92.5%。

基于光谱角匹配算法的水体信息提取研究

针对水体信息提取时,传统算法不能较好地解决山体阴影被误提为水体的问题,引入多用于高光谱数据处理的光谱角匹配算法,以Land-sat8 OLI(band1-band7)为数据源,以黄河小浪底水库周边区域为实验区,开展水体信息提取研究,结果显示:水体指数法和波段关系提取的结果中有大量的山体阴影信息,提取精度不超过30%,而光谱角匹配法提取结果受阴影的影响较小,提取精度在99%以上。

基于GF-2卫星遥感影像的界河水体信息提取方法

快速准确地从遥感影像提取界河地表水体信息,是研究跨国水资源利用、水体监测与应急监测的核心热点问题。以GF-2卫星遥感影像为主要数据源,采用归一化差分水体指数(Nomalized Difference Water Index,NDWI)、改进阴影水体指数(Modified Shadow Water Index,MSWI)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和面向对象方法 (Object-Oriented Method,OOM)完成中俄界河区域水体信息定量提取,并探究各个提取方法优势与不足。结果表明:SVM法总体精度和Kappa系数最高,NDWI法总体精度和Kappa系数最低; NDWI法易受建筑区和阴影影响,OOM法受阴影和建筑区影响最小; SVM法和MSWI法可应用于GF-2地表水体提取,能够满足界河水体监测与应急监测需求,但SVM法最适宜GF-2影像的水体信息快速、准确提取。

云南泸沽湖水体信息提取方法研究

运用Landsat 8卫星OLI多光谱影像数据,以云南泸沽湖为研究区域,分别运用归一化差异水体指数法、增强型水体指数法、缨帽变换以及面向对象图像分类进行泸沽湖水体信息提取的研究与比较.研究结果表明针对Landsat 8遥感影像波段的特殊性,采用面向对象图像分类提取出的水体信息效果最好,该方法相比传统水体信息提取具有显著的优势.

基于标记分水岭分割的高分辨率影像水体信息提取

提出一种基于标记分水岭分割提取高分辨率卫星融合影像水体信息的方法。首先采用Pansharpening融合法获得光谱扭曲小的高分辨率卫星融合影像;其次利用标记分水岭算法对高分辨率卫星融合影像进行分割;最后在分割基础上利用水体指数模型提取水体信息。采用QuickBird高分辨率遥感影像数据进行试验,并与eCognition多尺度分割提取水体方法的结果相比,表明本文方法更快速有效,具有实用推广价值。

基于Landsat 8卫星OLI影像的合肥市水体信息提取方法研究

以安徽省合肥市为研究区,以2013年5月14日OLI影像为数据源,经过辐射定标、大气校正和影像裁剪等一系列预处理工作,利用神经网络分类法进行监督分类,并运用谱间关系法、改进的归一化差异水体指数法(MNDWI)提取合肥市的水体信息。通过对谱间关系法和MNDWI分类结果的总体精度比较,确定谱间关系法是水体提取的有效方法之一。

受生物视觉“图形–背景”分辨机制启发的遥感影像水体信息提取方法

蝇类昆虫–果蝇复眼视觉系统的高适应性和高可靠性是一种自然特性,对于视觉杂乱场景中感兴趣目标/区域(统称“图形”)的分辨和飞行追踪过程,在本质上却是良态和适定的。本文针对遥感影像水体信息提取所涉及的图像分割和“图形–背景(figure-backgrounds, FB)”分辨这一逆问题求解存在的病态的(不适定的)本质性困难,基于昆虫生理学研究的新发现,分析果蝇复眼视觉信息加工的神经过程,模拟其无需背景建模、先验信息以及不依赖于样本数据训练隐式模型,所具有的视觉杂乱背景且噪声干扰下“图形–背景”分辨的功能优势,提出一种仿蝇视觉“图形–背景”分辨的遥感影像水体提取方法,通过多组仿真实验,并与标准的归一化差异水体指数NDWI、改进的NDWI (MNDWI)、决策树模型以及SVM分类等方法做了分析对比,验证了新方法的优越性。