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遥感影像水体提取研究综述 总被引：1，自引：0，他引：1
水体时空分布特征对于水资源监测与应用具有重要意义,为了快速、准确、高效地获取地表水体信息,借助于遥感影像进行水体提取的方法受到国内外学者关注。该文通过梳理相关研究成果,评述水体提取的3类方法:阈值法、分类器法和自动水体提取法在模型构建、分割机理和模型适用性3方面的差异。通过进一步分析现存的各类问题,指出水体物化特征与遥感光谱特征的关系研究是提高水体提取方法普适性的一条重要途径;同时,影像提取结果评价体系的标准化和规范化,将有助于推进遥感水体提取应用范围和力度。 相似文献
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快速、准确地从卫星遥感影像上获取水体信息已成为水资源调查及监测、湿地保护、洪涝灾害评估等领域的重要技术手段。本文以GF-4卫星的PMS传感器影像为数据源,提出了一种改进光谱角匹配（MSAM）的水体信息提取方法,以内蒙古中东部和长江中下游两个试验区为研究对象,对比分析了MSAM与单波段阈值法、NDWI阈值法、支持向量机和光谱角匹配等传统方法的水体信息提取结果,并进行了精度评价。试验结果表明,本文提出的MSAM方法不仅能准确地提取水体信息,而且能很好地区分水体与云阴影,对细小水体的提取也具有很好的效果。在内蒙古中部和长江中下游两个试验区的水体提取精度分别达到99.86%和98.37%,在5种水体提取方法中的精度最高,可以有效地提取水体信息。 相似文献
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淡水湖泊湿地水体信息提取方法 总被引：4，自引：2，他引：2
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%。 相似文献
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从遥感影像中准确识别水体信息对水资源管理和洪涝灾害监测有重要意义。目前,传统遥感水体识别方法仍存在着不足,难以满足实际应用中的精度要求。近年来,卷积神经网络CNN (Convolutional Neural Network)的快速发展,为高分辨率遥感水体识别提供了新的思路。本文基于高分一号卫星数据,利用DenseNet、ResNet、VGG、HRNet等CNN模型和传统的归一化差异水体指数（NDWI）进行洪泽湖地区不同季节的水体识别,并采用精确度（P）、召回率（R）、F1分数和误判率（MRate）等指标来评价各种方法的水体识别能力。在DenseNet经典结构中加入了上采样过程和跳层连接结构,以解决梯度爆炸和梯度消失问题;采用OSTU方法确定NDWI的最优阈值,以降低水体识别的不确定性。得出主要结论如下：（1）所有CNN网络模型的水体识别效果都显著优于传统NDWI方法;例如,NDWI识别的精确度仅为0.779,而所有CNN网络模型的识别精确度均高于0.922。（2）改进后的DenseNet模型有效缓解了梯度爆炸与梯度消失的问题,其水体识别结果在识别精确度P(0.960)和误判率（0.04... 相似文献
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为实现水灾发生后淹没区域的快速监测,为受灾地区的灾情评估、调查及水资源管理提供依据,借助Sentinel-2 MSI卫星对乌海湖、黄河宁夏石嘴山河段、沙湖3个研究区域2018年7—10月强降水前后水位、水体面积进行了动态监测。结果表明,乌海湖10月中旬之前水体面积持续增大,之后出现下降;黄河石嘴山部分河段在7月强降水之后河道变宽,10月中旬宽度达到最大;沙湖面积在丰水期趋于稳定,平水期部分缩减。基于Sentinel-2 MSI改进归一化差异水体指数(MNDWI),结合Otsu算法可以快速准确提取水体信息。 相似文献
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基于谱间关系的MODIS遥感影像水体提取研究 总被引：10，自引：0，他引：10
水是地球上万物的命脉所在,水体提取对于水资源调查、洪水灾害预测评估和环境监测等有着重要作用。而可见光和近红外波段水体与植被、城市和土壤光谱反射率的差异是利用遥感手段提取水体的基本原理。本文利用谱间关系法进行MOD IS图像的水体提取。结果表明,用于提取水体的谱间关系法比归一化植被指数(NDVI)法快速,但谱间关系法有把云错误地当作水体提取的缺点。 相似文献
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针对干旱半干旱区水域的重要性,开展基于环境减灾卫星的水环境遥感识别监测已成为目前水资源领域中的重要任务。该文利用LBV变换能显著突出地物信息的这一特征,以环境卫星为数据源探讨LBV变换方法。在分析L、V、B3类分量的基础上,以V-B及L-B为特征空间,结合波段阈值、二维散点分布与回归拟合方法,识别研究区的水域分布信息。结果表明,使用单一B分量阈值法能较完整地提取出水域信息。利用水体集群聚集程度高的方式提取的水体信息,在V-B及L-B特征拟合下也能完整地提取研究区内的水域信息。比较3种水体信息提取方法,无论是在误提取率还是在水体提取精度上,L-B特征拟合方法提取的效果最好,其次是V-B特征关系,B分量阈值法提取精度最低。 相似文献
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采用遥感技术对矿区生态环境进行动态监测,对于人类健康和资源合理开发利用具有重要意义。本文以临沂苍峄矿区为研究区,采用多时相Landsat TM/ETM+/OLI遥感影像,运用单波段法、谱间关系法、水体指数法等多种方法提取水体信息。在此基础上提出一种新的水体变化信息提取流程,即运用RGB彩色合成法对不同时相影像进行合成,根据不同色调反映像元的不同变化趋势,发现并提取变化信息,实现了矿区水体信息的变化监测。 相似文献
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陆表水体是水资源管理、水生态治理及洪水应急监测不可缺少的基础信息,多源卫星遥感为研制陆表水体产品奠定了坚实的数据基础。论文首先对目前陆表水体制图产品和方法进行总结,构建全球地表水体产品验证样本集,分析评估全球中高分辨率陆表水体产品制图精度,基于Google Earth Engine(GEE)遥感大数据平台开展2000年和2018年中国区域陆表水体频率产品研制,提出了针对多源国产中高分辨率陆表水体智能提取方法,分析了21世纪以来中国区域陆表水体时空变化特征。 相似文献
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利用BP神经网络提取TM影像水体 总被引：1，自引：0，他引：1
常用的水体提取方法需要设定阈值,而阈值的选择通常需要反复实验才能确定。为克服这一不足,本文提出了一种基于BP神经网络和光谱特征的水体自动提取方法。首先在TM影像中提取水体样本光谱信息、谱间关系、归一化差异水体指数以及缨帽变换(K-T变换)的第三分量(TC3)特征,然后将这4个特征作为BP神经网络的训练输入参数,最后利用训练好的网络对水体进行提取。对长沙市区TM影像进行水体提取,发现该方法组合了其他方法的优点,在不设置阈值的情况下,得到了更好的水体提取效果。 相似文献
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用分析模型方法反演水体叶绿素的浓度 总被引：16，自引：1，他引：16
水体叶绿素浓度是水质评价的一个重要指标。建立水体光学传输的分析模型，进而用分析模型反演水体叶绿素浓度，对于提高遥感反演水质参数的精度和实用性具有重要意义。作者于2004年6月初对太湖18个点位进行了同步水体波谱实测和水体取样分析。由这18个点位的实测数据，利用Gordon模型建立了R（0^-）的模拟模型，并进而用优化函数的方法反演水体叶绿素浓度。反演值与实测值的相关系数达到0．99，当叶绿素浓度高于30mg／m^3时，反演的相对误差小于20％。进而用该模型反演2005年7月太湖7个点位的叶绿素浓度，反演值与实测值的相关系数为0．94，其中，有6个点位的反演值相对误差小于60％。 相似文献
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水体的自动提取对于洪水监测、水资源管理等方面有着重要意义。本文提出了SegNet＿CRF语义分割方法,可从遥感影像上自动提取水体。首先,在SegNet编码器和解码器之间植入空洞卷积特征提取块,融合不同尺度的特征,然后在分类后处理中引入条件随机场,对提取结果进行精细化处理,最后与FCN、经典SegNet网络水体提取结果对比,结果表明,SegNet＿CRF网络结构在Recall、Precision以及F1-score指标上都有所提高,水体提取结果更加准确完整,抑制噪声能力更强。SegNet＿CRF网络可有效地实现水体提取任务。 相似文献