基于数学形态学和Hough变换的高分辨率遥感影像道路提取

城市交通是经济社会发展的重要推动因素和枢纽,因此道路信息的提取与更新显得尤为重要。利用遥感图像来提取道路信息已经成为近年来道路提取的主要方法,但高分辨率遥感影像的快速发展与应用,在提供丰富信息的同时使道路提取变得更加困难。针对目前基于高分辨率遥感影像提取道路存在的问题,提出一种基于数学形态学和Hough变换的道路自动化提取方法。基于Hough变换确定道路的走向,在此基础上选定线性结构元素,利用数学形态学进行道路提取。分别选择IKONOS影像和Quickbird影像验证本文提出的模型。实验结果表明,本文提出的模型能有效地提取弯曲型道路与直线型道路,取得了较好的结果。

基于风云微波数据的中国冬小麦区干旱监测研究

微波数据能有效克服云层影响,实现土壤水分的全天候遥感监测,但仅局限于土壤表层(0~5 cm),无法客观反映耕作层土壤的实际干旱程度。本研究采用区间划分方法,分析逐日风云微波遥感数据(FY-3C/MWRI)反演的表层土壤水分各区间临界值与对应区间基于MODIS数据得到的温度植被干旱指数(TVDI)最大值的关系,建立2015—2016年冬小麦生育期内月尺度的FY-3C/SM-TVDI模型,初步实现冬小麦主要种植区内微波遥感监测10~20 cm深度土层旱情模型。在此基础上,利用2014—2015年数据进行模型验证。结果表明,模型总体构建效果较好,大部分模拟值与真实值差异不显著(P>0.05),10月模拟值较真实值显著偏低(P<0.05)。