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1.
在复杂地表环境下的多云多雨地区,基于合成孔径雷达（SAR）图像提取水体时容易受到其它地物如水田、山体阴影等干扰,传统的灰度阈值法和SVM法未能考虑水体与其它地物在纹理和地形上的差异,因此水体提取结果精度较差。研究首先用Refined Lee滤波对SAR图像进行预处理;其后通过DEM建模和坡度计算提取地形特征,通过计算图像灰度共生矩阵以提取纹理特征（包括均匀性、角二阶矩和熵）,并结合SAR图像极化信息以及SDWI指数形成针对水体提取的特征空间,通过融合地形特征和图像纹理特征发展了改进SVM 分类法的水体提取模型。在使用Sentinel-1 SAR数据对所发展模型与SDWI水体指数法、传统SVM法水体提取结果进行比对后发现,改进SVM分类法提取的水体结果较好地剔除了水田和山体阴影,且提取的水体水面比传统的SVM法更加完整;该方法在总体精度、Kappa系数、漏分率和错分率指标上均优于SDWI法和传统的SVM法,总体精度达到98.06%,比SDWI法和传统的SVM法分别提高了23.24%和5.49%,有效提高了复杂环境下地表水体的提取精度。研究最后将所发展模型应用于2018年马哈韦利河流域逐月水体提取与变化分析,有效解决了山体阴影和水田误分问题。本文提出的改进SVM法可以实现复杂地表环境下大范围水体信息准确、完整提取。 相似文献
2.
开展Sentinel-1A SAR数据在洪水淹没范围提取和水体变化监测方面的应用研究,对科学有效地管理洪涝灾害有重要意义。合成孔径雷达以其不受天气影响、能穿透云层、覆盖面积广等特点成为灾害监测的重要数据来源。面向对象的方法能有效解决影像的椒盐现象被广泛运用于信息提取研究。本文基于Sentinel-1A SAR数据,利用面向对象的方法构建洪水淹没范围提取流程,绘制灾前、灾中、灾后水体变化监测图,对比分析基于传统像元的提取方法,实现对广西临桂会仙岩溶湿地区域不同时期洪水动态监测。研究表明,Sentinel-1A SAR数据在洪水监测领域有巨大的应用潜力,相较于传统基于像元的方法,面向对象的方法能有效抑制杂斑生成,提高空间信息的利用效率,具有更好的提取精度。 相似文献
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在洪水灾情监测中,快速准确的获取淹没区域和洪灾面积,对防汛救灾和灾后重建工作具有重要价值.本文以2017年美国圣路易斯洪水为例,基于Sentinel-1 SAR数据,利用变化检测和阈值相结合的方法实现大范围洪水淹没提取,将VV/VH极化数据分别与从同期Sentinel-2光学影像中获取的洪水淹没范围进行比较,评定极化方... 相似文献
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植被分类是森林资源调查与动态监测的基础与前提。当前植被分类研究大都利用光学遥感影像,然而,光学遥感成像易受到云雨覆盖的影响,难以构建完整时间序列,植被分类精度有限。微波遥感具有全天时全天候、时间序列完整的优势,在植被调查与分析中具有巨大的应用潜力。本文利用2018年Sentinel-1A微波遥感时间序列数据和深度循环网络方法,对秦岭太白山区的森林植被进行分类制图。首先利用Sentinel-2光学影像与数字高程数据对研究区进行多尺度分割;然后将处理后的时间序列Sentinel-1A数据空间叠加到分割地块上,构建地块的多元时间序列曲线;最后利用深度循环网络提取与学习多元时间序列的时序特征并分类。实验结果表明：① 与传统机器学习方法（如RF、SVM）相比,本文提出的深度循环网络方法的分类精度提高10%以上;② 在Sentinel-1A微波极化特征组合中VV+VH表现最好,与VV+VH+VV/VH极化特征组合的精度相近;③ 使用全年的时间影像构建时间序列分类精度最高,达到82%。研究表明,利用深度循环网络与时间序列Sentinel-1A数据的方法能够有效提高植被分类的精度,从数据源与分类方法上为森林植被分类研究提供了新的思路。 相似文献
5.
Sentinel-1A IW模式可获取250 km宽的SAR影像,且噪声小、重访周期短。然而Sentinel-1A的TOPS成像方式造成SAR影像方位向多普勒频率变化较大,干涉数据处理对影像配准要求极高。提出基于DEM和精密轨道的TOPS影像高精度配准和拼接方法,实现TOPS影像干涉变形监测的数据处理,并利用升降轨TOPS影像数据获取门源地震雷达视线向一致的同震变形,证实本文数据处理方法的正确性。 相似文献
6.
不透水面作为反应城市表征变化和区域城镇化的重要技术指标,其位置、图斑大小、空间分布等信息在地表水热循环和能量平衡等领域被广泛需求。传统方法大都基于单一时相信息提取不透水面,而忽略多时相所蕴含的丰富信息。因此,本文提出多时相信息融合的不透水面级联提取方法,利用Landsat-8 OLI遥感影像分析归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index, NDVI）、改进的归一化水体指数（Modified Normalized Difference Water Index, MNDWI）和归一化建筑指数（Normalized Difference Building Index, NDBI）年内时序变化特点和典型地物间多时相波谱曲线的协同特征,并归纳不透水面多时相变化规律;再根据先验知识所获取的有效地表信息,进行多时相分级提取不透水面信息。此外,基于实地考察数据和同期2 m GF-1遥感影像屏幕数字化生成30 m不透水面图斑,进行精度验证、分析和对比单时相、四季相及多时相3种时序情况下的提取精度。结果表明：单时相提取不透水面总精度最低,四季相提取精度优于单时相,而多时相提取精度最高（精度可达93.66%,Kappa系数为0.81）。本方法在偏远城镇不透水面的有效识别中显露潜在优势,可为不透水面提取方法融合时序波谱特征提供新思路。 相似文献
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针对传统方法难以定量描述大尺度泥石流形成机理的问题,提出一种联合SAR卫星影像相位信息和后向散射信息全面识别泥石流发育机制的方法,并使用该方法探究云南省德钦县一中河泥石流物源汇集及失稳模式.通过后向散射系数反演研究区土壤含水量的时空变化趋势,利用升降轨Sentinel-1 A数据获取坡表二维形变.结果表明,研究区土壤含... 相似文献
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以贵州省水城县为研究区,使用SBAS InSAR分别对2018-07~2019-07鸡场镇滑坡发生前31期升轨和30期降轨Sentinel-1A数据进行处理,提取地表形变场。结果表明：1）鸡场镇滑坡发生前SBAS InSAR形变场并未出现明显形变,已超出12 d重访周期SAR的形变监测能力;2）研究区存在5个明显形变区,推断与斜坡失稳、地下/露天采矿和矿物加工的抽排水有关;3）升降轨数据的SBAS InSAR形变场相互补充、验证,可显著提升卫星雷达对山区滑坡隐患早期识别和形变监测能力。研究方法可为贵州省以及中国西南山区滑坡隐患调查与早期识别提供技术参考。 相似文献
9.
冰川变化监测对生态灾害预防、区域水资源调控、气候变化研究等意义重大。利用冰川在雷达干涉影像上表现出失相干这一特性,选用1998年ERS 1/2与2018年 Sentinel-1A重轨单视复数SAR数据,通过相干系数取阈值的方法获取东帕米尔高原两个时期的冰川边界,以Landsat TM/OLI影像和全球陆地冰川空间监测计划发布的数据验证本文冰川边界提取的精度,从而分析冰川变化。结果表明：① 拟合研究区相干系数图上相干系数γ与对应像元个数的曲线关系,冰川区像元个数会在低相干区域积累形成一个小的波峰。曲线一阶导数变缓的点（冰川区向非冰川区过渡的转折点）即为所选阈值点,利用SAR相干系数取阈值法提取的冰川边界与光学遥感影像结合RGI6.0数据提取的验证冰川边界具有较好的一致性,SAR干涉相干系数提取冰川边界的方法是可行而有效的,ERS 1/2与Sentinel-1A提取的冰川总面积精度均在90%以上,而且SAR数据能够有效提取光学遥感影像难以识别的冰川表碛覆盖;② 1998年和2018年东帕米尔高原冰川总面积减少了318.59 km2,年平均变化速率为-15.93 km2/a,冰川退缩面积占冰川总面积的23%;③ 对大、中型规模冰川来说,表碛覆盖型冰川退缩较其他冰川明显;从坡向上来看,20年各个坡向冰川均有所退缩,其中东南坡冰川退缩最多,西坡冰川退缩最少;从海拔上来看,1998年冰川集中分布在4519~5421 m海拔区间内,2018年集中分布在4682~5320 m海拔区间内;在3325~5710 m海拔区间内冰川退缩明显,4915 m海拔附近达到退缩极大值。 相似文献
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利用遥感成像技术获取地面水体信息对水资源调查、自然灾害评估、流域规划和生态环境监测等具有重要意义,其中SAR成像作为大范围地面监测的可靠数据源,拥有全天时、全天候、广覆盖等光学遥感系统所不具有的优点,在水体提取中得到了广泛的应用。但由于受SAR图像相干斑噪声的影响,现有水体提取方法难以迅速、精确提取SAR图像中复杂精细的自然水体结构。为此,提出一种结合改进的降斑各向异性扩散和最大类间方差的SAR图像水体提取方法。首先,利用降斑各向异性扩散滤波SAR图像,在迭代滤波过程中通过计算图像间平均结构相似度自适应控制迭代过程,使其同时保持精细边缘和纹理结构;然后,以类间方差最大为准则,自适应确定阈值,实现滤波结果图像二值化分割。在二值化分割结果中,搜索具有相同像元值且位置相邻的前景像元点组成的连通区域,使每个单独的连通区域形成一个被标识的块,通过获取这些块的几何参数来消除图像的误分割,精确划定真实的水体区域,以实现SAR图像水体提取。为了验证提出方法的准确性,将本文方法提取的水体边界与人工绘制的水体边界叠加,结果表明二者可较好吻合。同时,从视觉、提取精度和运行时间对本文方法与目前常用3种SAR图像水体提取算法的结果进行比较分析,其中本文方法的运行时间满足实时应用的要求,提取结果的边界在2个像元评级区重叠度均达到80%,明显优于其他方法且本文方法提取结果在边界及细节信息等视觉方面也更加显著。对结果的定性及定量评价表明本文方法的优越性。 相似文献
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黑龙江（又称为阿穆尔河）是中国和俄罗斯之间的国际界河,近年来洪水事件频发,给流域内中俄两国带来巨大的人口伤亡和经济损失,加强该流域的洪水监测是两国面临的共同紧迫需求。传统的光学遥感影像受制于洪水期间多云多雨的天气状况,难以及时获得无云影像。本文充分利用全天候雷达数据的优势,提出了一种基于哨兵1号（Sentinel-1）合成孔径雷达数据监测大面积区域洪水的方法。通过Gamma分布和高斯分布拟合SAR影像后向散射系数的概率密度分布,迭代后验概率差值,自动获得全局阈值来分割初始的水体,基于辅助数据细化去除了初始水体中与水体相似的误分类型,并由形态学操作后处理提高了提取的洪水的均匀性。结果表明：① 与传统的分割算法相比,本文提出的方法基于SAR影像后向散射系数的分布规律进行概率密度函数分段拟合,将全局统计划分为局部关系,显著地改善了常规分割算法在水体和非水体像素量级相差过大而表现不佳的情况;② 研究获得了2017—2020年逐年的洪水分布,结果总体精度在87.78%~94.89%之间,Kappa系数在0.76~0.89之间;③ 特别是对于大面积半干旱地区,本文结合了后向散射特性、地形和其他辅助信息的关系,使得能够有效地保留水体并去除与水体后向散射系数相似的地物;④ 结果显示黑龙江（阿穆尔河）中下游沿岸城市哈巴罗夫斯克、阿穆尔斯克等地区为经常性泛洪区域,洪水面积整体呈增加趋势。研究表明,基于雷达数据对洪水空间范围进行时间序列监测,可以为中俄黑龙江流域洪水发展动态监测提供科学支撑。 相似文献
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针对升降轨Sentinel-1A数据获取的得荣县古学乡2个大型滑坡形变特征不一致的问题,利用R指数、敏感性和相干性等参数,开展InSAR技术用于该地区滑坡监测的适用性研究。结果表明,降轨数据比升轨数据更适合2处大型滑坡的识别与监测,并很好地解释了升降轨滑坡监测结果不一致的原因。对2个滑坡进行时间序列形变分析及多维形变特征分解,结果表明,2个滑坡在2019～2020年累积形变量最大值分别约为300 mm和230 mm,需加强关注。 相似文献
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及时准确的洪涝范围提取可以提高应急管理部门对于洪涝灾害的响应能力，减轻灾害影响。SAR遥感不受云雨影响，是洪涝灾害监测的有效工具。然而，由于卫星重返周期的限制，基于SAR的洪涝连续观测较难实现。在应急背景下，如何快速、实时进行洪涝范围提取是急需解决的问题。本文提出了一种结合遥感、VGI等多源数据的洪涝范围提取与模拟方法：(1)构建Albert+CNN的文本分类模型提取社交媒体洪涝信息；(2)基于异常值剔除方法利用社交媒体和OSM等VGI数据代替人工采样对Sentinel-1 SAR数据进行分类，提取洪涝范围；(3)结合社交媒体、水位数据等多源数据基于SNIC分割和成本距离等方法模拟无可用SAR数据时的洪涝淹没情况，提高洪涝的淹没范围提取频次。研究表明，本文基于Albert+CNN与异常值剔除的样本自动生成方法，可以有效辅助SAR数据的洪涝分类；利用VGI数据结合水情、DEM等多源数据进行了洪涝范围的模拟可以增加洪涝监测的时间分辨率。本研究有助于提高洪涝信息提取能力，为VGI支持洪涝灾害的应急管理提供参考。 相似文献
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高潜水位煤矿区开采后极易形成的积水区,对其进行提取设计以及演变分析具有重要科学意义。本研究基于Landsat系列影像数据,利用遥感云计算平台GEE,采用水体指数法提取巨野龙固煤矿2001—2020年的水体面积变化,同时与GSW数据集提取的水面进行辅助验证以及利用Sentinel-2数据监督分类提取水体进行精度验证,然后对其演变进行分析。结果表明：研究区20年来水体范围一直在呈稳定增长的趋势,2001—2014年呈缓慢增长趋势,2015—2020年呈现出迅速增长的趋势,造成矿区水体范围面积在2015年迅速扩大的原因主要为煤矿开采活动。 相似文献
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白洋淀湿地是华北平原仅存的为数极少的湖泊型湿地之一,具有改善生态环境、保护生物多样性等功能。通过遥感手段进行白洋淀地区湿地变化研究,可为景观格局变化、生态环境分析及湿地保护等提供重要的信息支撑,具有非常重要的意义。本文在分析遥感大数据特点的基础上,对遥感应用中的大数据信息提取这一重要环节进行了分析,并以遥感信息计算为切入点,深入分析并总结了遥感大数据计算过程中的多种协同计算问题。结合白洋淀地区长时相遥感湿地水体提取与变化分析的应用需求,本文提出了基于协同计算方式下的白洋淀水体提取技术路线,并详细分析了水体信息计算过程中的几种重要的协同计算问题,提高了水体信息提取的精度。最后,根据白洋淀地区43期（1973-2015年）精确的水体提取信息,统计了白洋淀历史时期水体面积的变化,并指出该区域自1973年以来水体面积经历了“减少-增加-再减少-再增加”的变化过程。 相似文献
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遥感建筑用地信息的快速提取 总被引：3，自引：0，他引：3
建筑用地的急剧增加和耕地资源的迅速减少,使得土地利用动态变化监测显得尤为重要。遥感作为监测土地利用动态变化的一种有效手段,已经得到日益广泛的应用。但是建筑用地由于其光谱的异质性,而难以用简单的方法将它们从遥感影像中准确提取出来,遥感建筑用地指数(Index-based Built-up Index,IBI)是针对这一问题提出的。它的构建采用的是三个专题指数波段(SAVI植被指数、MNDWI水体指数、NDBI建筑指数),而不是影像的原始波段。由于这三个指数互为负相关,因此,可以有效地增强和提取遥感影像中的建筑用地信息。通过将IBI指数提取建筑用地的影像处理过程编成可自动执行的模块,并集成于大型的遥感商业软件中,使得影像数据处理和建筑用地信息提取时间大大缩短,提高了建筑用地信息增强和提取的效率。 相似文献
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随着遥感技术在水体提取与监测方面的广泛应用,更多的研究者致力于提高遥感水体提取的精度。离散粒子群算法在遥感图像分类研究中获得了较高的精度和更稳健的分类效果,已经被应用到遥感水体提取领域,但其在水体提取中的适用性和精度还有待对比与验证。本文采用最新提出的2种基于离散粒子群算法的水体提取方法,即光谱匹配耦合离散粒子群算法（SMDPSO）与最大熵耦合离散粒子群算法（MEDPSO）,基于Landsat8_OLI遥感影像,分别选择了有冰雪、有云、有山体阴影和有建筑物的4种环境复杂,常规方法提取精度较低的区域进行水体提取,并与2种常用的水体指数法（NDWI、MNDWI）进行了对比与验证。结果表明：① SMDPSO和MEDPSO方法在4个实验区都能快速地寻找出最佳的水体分布,具有一定的通用性;NDWI和MNDWI方法对有冰雪、有云、有山体阴影和有建筑物影响的区域表现出水体信息的错分现象,提取精度较低;② SMDPSO方法能够识别细小河流和离散水体,水体提取精度较高,但在有冰雪、云、山体阴影和建筑物的复杂环境下提取精度较低、误判率高;MEDPSO方法不仅可以识别细小水体,而且也解决了其他3种方法在提取过程中无法抑制背景信息干扰的问题,在4个实验区的总体精度均在97.8%以上,高于其他3种方法;③ 将离散粒子群算法引入到水体提取方法之中,可增强方法的区域整体性,也可提高其水体提取的精度和自动化程度;④ 运用最大熵模型等机器学习方法,可以结合光谱、形状和纹理等影像信息以及地形信息来进行水体识别,使得水体信息提取精度更高。本文的研究可为离散粒子群算法的推广以及遥感水体提取方法的选择提供参考。 相似文献
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夜间灯光影像容易受到道路灯光、水面散射等影响而产生背景噪声,这一定程度上影响了利用夜间灯光数据提取建成区的精度。本文基于夜间灯光影像的DN（Digital Number）值与路网密度正相关、与EVI指数（Enhanced Vegetation Index,增强型植被指数）呈负相关的规律,提出了2种可用于建成区提取的夜间灯光亮度修正指数：EVI夜间灯光亮度修正指数EANI (EVI Adjusted Nighttime Light(NTL) Index)和基于道路网密度与EVI指数的夜间灯光亮度修正指数REANI (Road Density & EVI Adjusted NTL Index),并利用珞珈1号卫星（LJ1-01,分辨率约130 m）影像和NPP-VIIRS影像（分辨率约 500 m） 2种不同空间分辨率夜间灯光遥感影像进行验证。以2018年徐州市建成区为研究对象,分区域（主城区、外围区）利用阈值法对2种原始夜间灯光影像、经EANI指数和REANI指数处理后的影像进行建成区提取,得到6种建成区提取的结果。研究表明： ① EANI指数和REANI指数能够有效抑制夜间灯光影像的背景噪声,建成区提取的结果均优于直接利用原始影像的结果,特别是对于城市化水平较低地区的建成区提取效果更佳;② 相较于NPP-VIIRS影像,利用LJ1-01影像提取建成区的效果提高6%左右,说明我国的LJ1-01夜间灯光影像在建成区提取方面有广阔的应用前景。EANI和REANI为建成区提取提供了有效工具,并可应用于城市规划和城市扩张等研究领域。 相似文献
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江河湖泊等陆表水体在工农业生产、气候调节、生态系统维持等方面扮演着至关重要的角色。在气候变化与人类活动的作用下,陆表水体的空间分布始终在发生着变化,因而对其进行快速精准的时空变化监测对水资源管理与保护、未来气候变化预测等有着重要的意义。遥感技术为大范围水体动态监测提供了全新的技术手段,特别是在当前地球大数据背景下,水体提取算法不断改进,遥感数据源急剧增加,但缺乏对算法和数据演化过程的系统整理。鉴于此,本文对现有水体提取算法与遥感数据进行了综合梳理,归纳了单波段阈值法、多波段谱间关系法、水体指数与阈值法、支持向量机、随机森林、深度学习等常用算法的演变,以及遥感数据源由低（MODIS等）到中（Landsat等）和高（高分1/2号等）空间分辨率的发展过程,并在此基础上讨论了各算法与数据源在水体变化研究中的差异。此外,本文论述了数据处理平台由本地计算到高性能云计算平台（如谷歌地球引擎）的发展,云计算促进地表水变化研究由基于时间片段到基于时间序列连续过程分析的转变,以及云计算在大尺度范围的应用。最后,本文还对多源遥感数据融合与云计算平台的结合在地表水体连续变化监测中的应用进行了展望,并对不同类型水体提取的不确定性进行了讨论。 相似文献
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滑坡厚度是灾害风险评估和防控的关键参数。传统的滑坡厚度估计方法只能确定滑坡体局部稀疏点的深度,无法反映整个坡体深度分布情况,且存在探测成本高、效率低等问题。基于此,提出了一种联合合成孔径雷达干涉测量(InSAR)和质量守恒法估计平移式滑坡厚度分布的方法,并将其应用于西藏贡觉地区雄巴滑坡。使用时序InSAR技术分别计算Sentinel-1A升轨、Sentinel-1A降轨和ALOS-2升轨影像的一维雷达视线向(LOS)形变速度场,联合SAR成像参数与滑坡空间几何关系构建坡面坐标系,解算得到滑坡沿坡面的三维形变场;在此基础上,联合InSAR三维形变场和质量守恒准则估计滑坡厚度。实验共收集了覆盖雄巴滑坡的140景Sentinel-1A升轨、138景Sentinel-1A降轨和12景ALOS-2升轨数据。结果表明：雄巴滑坡总运动面积约为5.33 km2,当流变参数取值0.5时,滑坡厚度为0～109.57 m,集中分布在9～73 m,滑坡体积约3.12×108 m3,估算结果与现场测量结果一致。本文提出的方法可以获取滑坡连续的厚度... 相似文献