基于GF-1卫星影像的改进SWI水体提取方法

大尺度高精度山区河流信息提取是我国干旱区水资源开发利用的关键技术,而利用遥感影像提取水资源信息存在水体与山区阴影难以区分的瓶颈。以GF-1号卫星2 m分辨率全色波段影像和8 m分辨率多光谱影像为数据源,选取新疆特克斯河流域巴喀勒克水库为研究区,提出改进的阴影水体指数法(modified shade water index,MSWI)进行水体信息提取;同时运用单波段阈值法、NDWI法、单波段法与阴影水体指数法(shade water indes,SWI)相结合的决策树分类法(简称SWI)以及单波段法与MSWI相结合的决策树分类法(简称MSWI)分别对研究区水体信息进行提取,并进行了对比分析。研究结果表明,前2种方法与SWI和MSWI法相比,效果稍差;而SWI和MSWI法分类效果较好,其中MSWI比SWI法分类总精度高0.94%,提高了高分辨率遥感影像的解译精度,可为国产高分系列卫星影像在干旱区水资源信息提取中的应用提供技术支持。

基于ETM图像的山地水体提取方法研究

对遥感影像的水体信息进行自动半自动提取方法的相关研究。庐山实验区属于山地,卫星图像上存在着山体阴影,阴影的存在影响了水体信息的提取。如何减弱和消除山体阴影的影响,是实现计算机对山地地区水体信息提取的关键。在以庐山西北部以及八里湖和赛湖为研究区的实验中,以Landsat ETM+影像作为数据源,结合实验区具体情况,分别采用了单波段阈值法、多波段谱间关系法和阈值法的综合运用、水体指数法和阈值法的综合运用这三种方法,对研究区的水体信息进行提取,并对上述三种方法提取的结果进行了分析比较。结果表明,多波段谱间关系法与阈值的综合运用及水体指数法与阈值的综合运用较单波段法能够有效地去除山体阴影的影响,比较适合山地水体信息的提取。

一种结合坡度信息调节的水体指数

在分析水体和山区背景地物反射与地形坡度特性的基础上,提出了一种坡度调节水体指数(slope adjusted water index,SAWI)。针对水体与阴影在短波红外的反射率都很低的问题,通过坡度信息对位于不同地形条件下地物的短波红外波段进行不同程度的拉伸,使得水体与山区阴影得到区分。试验利用SAWI提取了OLI(operational land imager)影像位于不同地形条件下的水体信息。结果表明,在山区起伏区域,SAWI比改进的归一化差异水体指数(modified NDWI,MNDWI)能够更有效地抑制阴影效应;在平坦区域,SAWI比归一化差异水体指数(normalized difference water index,NDWI),具有更高的水体信息敏感性,从而有利于细小水体的提取。这表明在山区的复杂地形条件下,SAWI是一种可选的水体指数提取方法。

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GF-2遥感影像的一种快速水体信息提取方法

在高分辨率遥感影像中,水体与阴影(尤其是高大建筑物阴影)、暗色地物不易区分。针对GF-2遥感影像的光谱特性的大量实验研究,提出了一种新综合水体指数法(NCWI)来增强水体区域信息;同时利用改进的OSTU结合鸡群算法(CSO)快速自适应地确定最佳分割阈值,进而得到最终的水体区域。将其同归一化NDWI、改进谱间关系法、主成分分析综合法等常见水体信息提取方法应用于GF-2遥感影像水体信息提取,利用采用实地采样和人工解译的混淆矩阵对提取的水体区域结果进行精度验证和对比分析,从而验证了其有效性和高效性。4个实验区域的结果证明,该算法可以快速有效地提取水体信息,精确度分别达到97.82%,97.44%,92.13%,96.94%。

一种面向对象下城市可见光航空影像植被信息提取方法

无人机航空影像一般仅包含红、绿、蓝3种波段,已成为快速小范围信息提取的主要数据源。可见光植被指数是可见光航空影像进行植被信息提取的主要方法,针对可见光植被指数在复杂城市区域进行植被信息提取时存在植被与水体、植被与阴影不易区分的问题,本文提出了一种面向对象下结合可见光植被指数、亮度信息、纹理方差信息建立知识规则的方法进行植被信息提取,并与常用可见光植被指数结果对比,结果表明,本文方法在植被与水体和阴影部分的区分较好,植被提取的精度更高,可作为城市航空影像植被提取的一个有效方法。

遥感影像去除云阴影的高山区冰湖信息提取方法

利用光学影像提取高山区的冰湖信息时,云阴影和地形阴影是影响冰湖信息提取精度的重要误差源。为减少这一影响,本文提出并实验了一种利用水体指数法提取冰湖信息,利用光谱夹角阈值法、DEM生成的坡度图及地形晕渲图分别消除云阴影、地形阴影的综合方法。将论文算法在两幅存在云阴影和地形阴影的TM影像上进行了实验验证,实验结果表明,本文的方法能够有效消除云阴影和地形阴影对冰湖信息的影响,提高了光学影像的利用率,改善了冰湖信息提取的精度。

顾及水域的QuickBird影像阴影检测方法研究

针对城市高分影像中阴影检测不准确以及水体影响阴影检测的问题,结合影像各波段灰度值特征,改进一种基于多波段灰度值差异的阴影自动检测方法。首先,分析阴影与非阴影在不同波段的灰度值差异,进行波段组合,通过建立的波段组合构造多波段阴影指数MSI以增强阴影信息得到疑似阴影区域;然后,在归一化水体指数NDWI的基础上根据比值法原理构造水体指数WI加大水体与其他地物的差异性,得到水体区域;最后,通过形态学滤波算法对检测结果进行后处理并结合布尔运算得到影像中较完整的阴影区域。实验结果表明,该方法能够准确区分影像中的阴影与水体,准确提取影像中的阴影区域。

基于指数构建的高分辨率城市水体提取新方法

针对高分辨率遥感影像水体指数适用性差异的问题,提出了一种水体指数CEWI和一种阴影指数MSRM,并综合2种指数构建了自动化城市水体提取模型NMEM。以国产资源三号卫星遥感数据为信息源,在对比分析各地类要素光谱信息的情况下,采用面向对象分割和特异性指数构建的方法,以北京、武汉、广州3市部分区域作为实验对象进行水体提取实验。通过与常用水体指数NDWI、高分辨率水体指数HRWI阈值提取以及依据光谱特性、几何特性等的随机树监督分类方法进行比较,实验结果表明,在各研究区内NMEM模型的水体提取效果最佳,用户精度均在91%以上,制图精度均在93%以上,Kappa系数均在0.98以上。该方法在准确提取水体的同时有效排除了大量黑暗阴影的干扰,基本消除了椒盐噪声。

一种基于Landsat 8 OLI影像的水体信息提取方法研究

提出一种基于Landsat 8 OLI影像提取水体信息的斜率比值法(SR),比对不同方法、不同类型水体和不同季节影像的数据,结果表明:SR法相比归一化差异水体指数法(NDWI)和改进的归一化差异水体指数法(MNDWI),水体信息提取精度更高,且对阈值精确度的要求低,阈值一般设定为2.0;SR法适用于清澈水体、浑浊水体、浅水河滩等水体,对河流干流和较大支流的提取精度达到99%,细小支流、沟渠的提取精度为66%,面积较小的水体提取精度为65%;在冬季太阳高度角较低时,SR也能较好地去除阴影。

顾及水域的Sentinel-2数据地形阴影检测方法研究

针对诸如水体等暗色地物信息影响山区地形阴影提取精度的问题,提出一种基于地物第一主成分特征和光谱特征的地形阴影提取方法。首先,分析包括地形阴影在内的4类典型地物光谱特征和第一主成分特征,建立阴影分量PCA1和水体分量NDMBWI,构建归一化阴影指数NSI;然后,通过分析NSI和NDVI之间的二维空间分布构建动态阈值;最后,分割图像信息,获取地形阴影区域。试验结果表明:①相较于其他方法,基于NSI的动态阈值法总体精度和Kappa系数均最高(约为0.893和0.759),阴影区域反射率的3个统计量(R、SD和CV系数)均较低,表明该方法能有效消除水体和其他暗色地物影响,准确提取阴影;②基于NSI构建的动态阈值法在不同时相和不同研究区上的地形阴影提取结果良好,地形阴影同水体、暗色地物和建筑区分度较高,能在一定程度上抑制云阴影的影响,算法具有良好的稳定性和适用性。

基于国产GF-1遥感影像的水体提取方法

山区水资源信息高精度提取是西北干旱区水文水循环及水资源利用等研究领域的核心热点问题,但山区由于各种限制因素,如阴影、积雪和山体裸地等,使得高分辨率遥感监测效果不佳。本文基于高分一号遥感影像,利用单波段阈值法、NDWI与多波段法进行特克斯河流域水体信息提取,通过分析3种水体提取方法的利弊,提出单波段阈值法与构建的阴影水体指数SWI=B1+B2-B4相结合的决策树水体信息提取方法,用结合实地采样得到的混淆矩阵对水体区域的整体提取结果进行精度验证对比分析。实验结果表明,单波段阈值法易受山体阴影的影响,但受积雪与裸地的影响较小;NDWI法易受山区小面积阴影影响;多波段法提取水体信息较好,但受部分阴影与薄雪影响。决策树法能有效地消除积雪和裸地等气候环境的干扰,完整地提取水体信息,总体精度为92.34%以上,Kappa系数在0.82以上。

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。

掠射法测液体折射率的视场分析

根据薄膜光学理论,分析了掠射法测液体折射率实验的视场。研究结果表明:本实验的视场是分界线附近亮区有明暗相间干涉条纹的准半阴视场;越靠近分界线,条纹间距越小,条纹锐度越大,临界光线对应于最细的亮条纹。进一步准确描述了该实验的实验现象。结合理论分析,测定了自来水的折射率。

黑臭水体水面阴影提取的自适应阈值算法研究

黑臭水体水面阴影对水面光谱信息产生干扰,严重地影响了利用高空间分辨率遥感数据进行水质状况监测的精度,因此,在数据预处理中必须进行阴影剔除。本研究基于无人机高光谱遥感数据,通过分析各种波段组合下黑臭水体水面的阴影像元和水体像元的光谱特征空间,选择以492、666和792 nm处的反射率建立黑臭水体的河面阴影指数(RSSI),并利用最大类间方差法(OTSU)自动确定划分本影、半影以及水体的阈值。利用南京金川河和龙江河的无人机高光谱遥感影像对算法进行测试,结果表明:RSSI阴影指数能突出显示阴影与水体的差异;OTSU自适应确定的阈值能较好地区分本影、半影和水体,阴影的总体识别精度达到85%以上。该算法能够有效地识别黑臭水体水面阴影,为后续开展水体的定性、定量遥感监测提供数据预处理的技术支持。

Sentinel时序影像的长江流域地表水体提取

传统水体提取算法大多基于某一时期单景遥感影像,无法表现出水体随着时间和空间高度可变的特性,虽然国内外已出现部分时序水体数据产品,但其空间分辨率及水体边界的精度仍无法满足一些研究和应用的需要。本文以地表环境复杂的长江流域为研究区,基于GEE(Google Earth Engine)云平台,使用Sentinel-2 MSI年内长时序影像集结合像元的“时间特征”,提出一种在大尺度环境下更具普适性、可操作性且效果更好的高精度水体提取算法,即基于时序影像数据结合多指数和“时间特征”并融合DEM的算法。该算法选择自动提取水体指数(AWEI)、改进型归一化差值水体指数(MNDWI)、归一化植被指数(NDVI)和增强型植被指数(EVI)进行多指数逻辑组合来提取水体;同时利用NIR波段反射率值和SRTM数字高程模型生成的坡度数据集来辅助抑制高反射率噪声和阴影噪声。通过目视解译采取验证样本点进行全流域水体精度验证,正确提取率达96%以上;在亚像元层面进行精度评估,混合边缘像元占像元总数的3.37%,错分误差0.46%,漏分误差0.21%,表明本文算法对混合像元具有较好的抑制效果;对比传统基于光谱特征的NDWI、MNDWI水体指数,多指数结合时间特征的算法在抑制阴影噪声方面效果更佳;对比现有部分水体数据产品,本文算法在一定程度上既能保证水体区域整体的完整性,也保留了水体的局部细节,在细小水体的提取上具有一定优势。由长江流域水体遥感提取结果可得,流域内水体空间分布不匀,且各水体类型时空变化特征明显,2017年—2020年永久性水体增加的67.41%是由季节性水体转化而来,季节性水体与非水体之间的相互转化最为显著,季节性水体增加的74.64%是由非水体转化而来,同时季节性水体减少的56.25%转化为了非水体。实验结果表明:本研究算法在提取不同时空位置和不同环境下的水体具有一定的普适意义,可有效避免水体与其他地物混合造成的“同物异谱”和“同谱异物”现象,同时对复杂背景噪声有着良好的抑制作用,具有较高的准确度和精度。