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针对利用传统瞬时水边线提取方法处理高分辨率遥感影像存在提取结果不连续、效率不高和无法同时提取多片水域等问题, 提出了一种顾及轮廓信息和距离正则化水平集演化(distance regularized level set evolution, DRLSE)模型的遥感影像瞬时水边线快速提取方法, 并将其应用于福建泉州附近海域瞬时水边线提取。首先,使用DRLSE模型提取地物轮廓信息, 以解决经典阈值方法水边线提取结果不连续问题; 其次, 利用DRLSE模型的初始矩形轮廓中心位置和周长信息, 对噪声点等轮廓进行自动剔除, 并提取多片水域, 以提高瞬时水边线提取后处理效率。研究结果表明:相较于泛洪算法、Canny算子和CV(Chan-Vese)模型, 应用本方法进行大陆海岸线瞬时水边线提取更高效, 且提取结果连续、精度更高。 相似文献
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以上海市南汇潮滩为研究区域,利用2017年高分一号(GF-1)卫星的遥感影像数据为数据源,提出了基于超像素的快速聚类算法(SFFCM)与水边线法相结合的SFF-W模型,用于对潮滩边界进行提取分析.通过目视解译提取的潮滩区域与水边线法、SFFCM模型和SFF-W模型所提取的结果进行对比分析.结果表明,SFF-W模型在提取... 相似文献
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基于Sentinel-2A卫星数据面向对象的水边线提取——以如东县为例 总被引：1，自引：0，他引：1
使用基于面向对象的方法提取水边线, B分量作为阈值分割条件, Sentinel-2A数据作为提取水边线的影像,通过多尺度分割与光谱差异分割组合的方式。对如东沿海的淤泥质海岸、交通围堤海岸和养殖围堤海岸3种不同类型的海岸水边线进行提取。通过提取的水边线与影像叠加,并对受潮汐影响较小的水边线做精度验证。总体来说,提取的水边线较为准确。水边线的快速准确提取,对监测海岸带动态变化具有重要意义。 相似文献
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海岸线是海洋的重要组成部分,对于海域管理具有重要意义。本文根据岸线位置确定原理,即将多时相瞬时水边线上边界近似作为海岸线,提出了一种基于多时相水边线的海岸线自动提取方法,该方法应用区域生长与边缘检测相结合的方法提取瞬时水边线,然后采用海岸线自动判别算法进行海岸线的提取。首先计算归一化水体指数（normalized difference water index,NDWI）图像,利用区域生长算法进行海陆分割,得到海陆分割二值图;然后利用Canny边缘检测对海陆分割结果进行边缘检测,得到瞬时水边线;最后利用海岸线自动判别算法得到多时相瞬时水边线上界作为海岸线。本文以马六甲海峡部分海岸作为研究区域,应用多期Landsat 8遥感影像进行了海岸线提取和分析。为验证海岸线提取精度,对获取时间接近高潮时的一景哨兵二号影像进行目视解译得到人工解译的海岸线,与本文提取海岸线进行对比。结果显示,本文算法得到的海岸线平均偏移量和均方根误差分别为21.01 m和21.96 m,能够满足30 m分辨率遥感图像的精度要求,相比采用单景影像提取海岸线,精度有明显提高。 相似文献
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滩涂水边线Landsat-5影像提取方法 总被引：1，自引：0，他引：1
快速获取遥感影像水边线时空变化信息具有重要意义,滩涂水边线提取一直是遥感技术应用的难点问题。水边线在遥感影像上具有独特的空间关系与光谱特征。本文综合使用颜色模型变换法、信息熵计算法、最大类间方差法及边缘检测方法。以长江口崇明东滩为研究区,研究了Landsat-5卫星影像海陆对比度增强及不同尺度下的边缘提取,重点给出了基于热红外波段的水边线空间特征与光谱特征的计算方法,在面向对象技术框架下提出了一种顾及空间关系和光谱特征的遥感影像水边线快速提取方法。实验结果表明:(1)基于最大类间方差法的局部阈值分割法能够自动提取band 6的水边线,水边线连续、完整,空间信息丰富;(2)综合使用最佳指数法、离散度方法及颜色模型变换方法,能够有效增强海陆对比度,基于最大类间方差法的局部自适应Canny算子能够自动检测出增强后遥感影像高精度边缘;(3)利用水边线的空间关系和光谱特征,能够由计算机自动实现水边线的识别与连接工作;(4)本文提出的水边线提取方法速度快、自动化程度高,分别继承了阈值分割法的连续性强的优点和Canny算子定位精度高、细节呈现能力强的优势。研究结果对于海岸带动态变化、陆海相互作用机制、海岸带资源保护与开发及近海工程管理等研究具有重要的参考价值。 相似文献
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针对侧扫声呐图像斑点噪声强、背景海底散射干扰严重,海底目标轮廓自动提取困难的问题,提出了一种基于K-means聚类与数学形态学相结合的海底目标轮廓自动提取算法。为克服噪声干扰,该算法首先利用中值滤波去除侧扫声呐图像中的强斑点噪声;然后采用K-means聚类算法对侧扫声呐灰度图像进行分割,并二值化,除去大部分海底背景噪声,初步提取出目标;接着利用数学形态学运算去除提取结果中的孤立噪点,并填充目标内部孔洞,得到连续化、圆滑的目标边缘;最后对处理后的侧扫声呐图像进行边缘检测,提取出目标轮廓。实验结果表明:该算法思想简单易行,具有很强的克服背景噪声的能力,自动提取的目标轮廓连续性较好,结果准确可靠。目前,在侧扫声呐图像目标轮廓提取过程中,主要采用人工方式,自动性较差,效率较低。本文算法可以实现目标轮廓的自动提取,提高效率,具有较强的实用价值。 相似文献
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为研究盘锦海岸线的时空变迁,文章基于面向对象的多尺度分割技术,利用局部方差变化率算法计算水域的最优分割尺度,使用隶属度分类得到水边线,通过潮汐改正提取海岸线,系统分析1990-2018年盘锦沿海4个研究区的海岸线长度、变化距离和变化率以及海岸带向海推进面积的时空变化特征及其驱动因素。研究结果表明：4期影像水边线提取的最优分割尺度分别为118、91、114和104;辽河口、临港工业区、盘锦港区和辽滨主城区海岸带向海推进面积分别为99.96 km2、43.96 km2、26.62 km2和26.91 km2;盘锦海岸线的巨大变化主要是由于资源枯竭型城市向海发展、全面转型和以港强市的政策导向作用。 相似文献
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准确提取海岸水边线是海岸线变迁研究中必不可少的基本工作。本文以海南省陵水黎族自治县2016年的GF-2影像为数据源,在大气校正和正射校正等预处理的基础上,结合数学形态学处理等方法,采用NDWI（Normalized Difference Water Index）阈值法、ISOADTA（Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique Algorithm）、SVM（Support Vector Machine）和面向对象法（Object-Oriented Classification,OOC）等四种不同方法来对海岸水边线进行提取,并对其提取结果进行定性和定量评估,进而分析比较了这四种方法在提取人工海岸、砂质海岸和基岩海岸等三种不同海岸类型的水边线时的提取效果和提取精度。结果表明,SVM方法在三种海岸水边线上的总体提取效果最好,总体提取精度最高。 相似文献
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水边线法是潮间带地形遥感反演的重要方法。针对常规水边线方法在应用于地形多变的岸外沙洲潮间带数字高程模型（DEM）构建中出现的水边线交叉和缺乏表现潮沟微地形特征的问题,本文提出了一种增强型地形遥感构建方法:首先通过潮位排序,筛选出具有正确高程变化趋势、空间分离的水边线;然后对筛选过程中水边线位置相近的影像组按像元计算改进的归一化差值水体指数并进行均值序列合成,提取出合成海陆边界线,二者共同构建出初始的潮间带DEM;进一步利用低潮期的潮沟边界线和中线生成潮沟DEM,通过潮沟镶嵌处理,最终获得可表达滩面微地形起伏的潮滩DEM。该方法在江苏岸外辐射沙洲中部核心区域的模拟应用表明,对比4条验证剖面的平均结果,高程平均绝对误差为0.43 m,均方根误差为0.54 m,相关系数（r）为0.75,模拟高程与验证高程在剖面起伏形态变化方面具有良好的一致性,同时模拟DEM的空间破碎度小,能够反映更多的细节地形特征。该方法可为利用多源遥感数据构建考虑微地形变化的高精度潮间带地形DEM提供新的思路。 相似文献