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1.
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,评定极化方式的洪水适用性优劣程度。不同的SAR极化数据对洪水监测的适用性不同,通过绘制各极化不同时期的后向散射横断面线来分析多极化中的散射响应特征。研究表明:Sentinel-1 VV/VH极化数据均能以超过82%的高精度识别出洪水,VV极化洪水提取时产生的误判更少;在同样的区域,相较于VH,Sentinel-1 VV极化信号的散射程度小了约28%,在洪水中的信息敏感,更适用于洪水灾害的淹没范围监测。  相似文献   

2.
基于Sentinel-1卫星SAR数据的洪水淹没范围快速提取   总被引:1,自引:0,他引:1  
洪水灾害会对社会、经济、环境造成巨大损失,洪水淹没范围的确定是抗灾救灾决策必不可少的工作。遥感技术,特别是有着全天时、全天候、高分辨率特点的合成孔径雷达(SAR)是洪水灾害灾情评估的有力工具。Sentinel-1A作为欧洲宇航局(ESA)哥白尼计划(Copernicus Programme)发射升空第一颗环境监测卫星,意义重大。目前,国内还没有研究利用Sentinel-1卫星数据的相关文献。本文以2014年12月斯里兰卡遭受洪灾前后Sentinel-1A获取的影像为例,运用阈值法和RGB波段组合的方法,快速有效地提取出了洪水淹没范围。本研究为接下来对Sentinel-1卫星数据在洪水灾害评估中的研究利用提供了参考。  相似文献   

3.
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   

4.
利用光学遥感技术可以快速高效地获取大范围的地表水体信息,但是在洪灾监测等应用中,常常伴随多云、降雨等恶劣天气,难以及时获得高质量的光学遥感图像。合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)技术具有全天时、全天候的特点,不受阴雨天气的影响,相比光学遥感具有明显的优势。本文首先总结和分析了目前基于星载SAR数据提取水体的方法和存在的问题,以Sentinel-1数据为例,为了弥补单极化阈值法和哨兵一号双极化水体指数(Sentinel-1 Dual-Polarized Water Index,SDWI)方法的不足,提出了双极化第一主成分水体指数(Dual-Polarized First-Principal-Component Water Index, DFWI)。其次,为了解决雷达阴影容易与水体相互混淆的问题,提出了3种升降轨极化SAR水体提取方法:升降轨VH极化方法(AscendingDescending VH-Polarization Water Index, AD-VH)、升降轨VV极化方法(Ascending-Descending VV-Polarizat...  相似文献   

5.
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   

6.
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   

7.
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   

8.
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   

9.
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   

10.
洪水淹没区包括洪水淹没的范围与深度,准确、高效地获取洪水淹没区是洪灾评估及减灾救灾的关键。本文针对现有洪水淹没范围与深度的快速计算及精度方面的不足,设计了洪水淹没区精确快速提取方法。首先,通过特征嵌入式DEM(F-DEM)数字地形建模技术,修正常规格网DEM对沟渠、坎堤等突变地形描述的失真问题;然后,基于洪水水位监测数据,采用Kriging内插模型构建洪水淹没面;最后,通过GIS多层面叠加及空间查询分析,获取真实淹没区信息。以温州水头镇水位监测点数据为基础,对其暴风潮后的洪水淹没区进行了分析,并利用大区域模拟水位监测点数据对提取方法效率作了测试。实验结果表明,该方法能较好地解决大区域海量数据条件下的淹没区提取问题。  相似文献   

11.
大豆作为全球最重要的油料作物,是中国进口的大宗农产品,对其种植区的精准识别是决策制定、种植结构调整基础,对国家粮食安全有重要意义。本文利用Sentinel-2作为数据源,利用多层神经网络方法与对大豆进行提取,并与随机森林、决策树、支持向量机等机器学习进行对比,发现F1-Socre指标显示多层神经网络的分类精度最高,为93.53%,其次为随机森林、支持向量机、决策树。将神经网络分类结果与SLIC面向对象分割聚合之后,结果既忽略了同一地块的微小差别,又区分出了不同地块的作物差异,很好的体现了大豆的分布。Sentinel-2数据是进行大尺度大豆种植监测的绝佳数据源,大豆与玉米等其他作物在第二个红边波段的反射率有较为明显的差异。多层神经网络方法在图像分类任务中表现出色,结合图像分割算法精度可达到95.51%,可以满足大豆种植面积监测的需求。  相似文献   

12.
光谱、形状特征结合的多精度图像分割算法与应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
由于高分辨率遥感图像的数据量和计算复杂性骤增,影像噪声、光谱混淆现象更为突出,这对传统主要依据于像元光谱特征的图像处理与分析方法提出了极大挑战。为此,特征更为丰富、在噪声处理和知识融合上,更具优势的面向对象的图像分析方法,逐步成为高分辨率遥感图像应用的研究热点。面向对象图像分析的第一步,以及关键一步是图像分割。本文设计了多精度图像分割算法:(1)采用降水分水岭变换进行初步分割获取图像次一级斑块,即分割亚基元;(2)设计一种可重复合并的快速图斑合并方法,进行亚基元的层次归并获得最后分割斑块,完成图像分割。在合并过程中,斑块之间的差异指标是其光谱合并代价、形状合并代价的加权和,合并结束的标志是斑块间两两合并代价超过尺度参数的平方。设置不同的尺度参数,则可实现多精度图像分割过程。实验证明,方法分割效果较好,并在算法效率上满足实际应用需求,可以开展后续图像分类、专题信息提取等工作。  相似文献   

13.
利用遥感对地观测技术对2020年夏季鄱阳湖地区发生的洪水灾情进行评估和分析,分别选取Landsat 8卫星4月和 Sentinel-1A雷达卫星7月的影像作为洪水发生前、后的影像,利用遥感专题信息提取、随机森林分类和变化检测技术揭示洪水淹没范围,以及被淹没的主要土地覆盖类型面积,同时结合水文气象和地形数据进行灾情和受灾原因分析。研究结果表明,鄱阳湖2020年洪灾的淹没面积为1961.95 km2,共造成区内110.83 km2建筑用地、760.54 km2耕地、71.59 km2林地、992.02 km2草地和26.97 km2裸地被淹,其中尤以鄱阳县受灾最为严重,其总受灾面积达到514 km2,其次为新建区与余干县,分别达到了330 km2和310 km2。持续2个月的强降雨使得鄱阳湖流域的水位超过了其1998年特大洪水的水位,加上长江水倒灌,湖区地势北高南低,积水不能及时排出,圩堤决口等诸多水文气象和地形因素造成了此次鄱阳湖的特大洪灾。  相似文献   

14.
The heavy floods in the Taihu Basin Showed increasing trend in recent years.In this work,a typical area in the northern Taihu Basin was selected for flood rish analysis and potential flood losses assessment.human activities have strong impact on the study area‘s flood situation(as affected by the polders built,deforestation,population increase,urbanization,etc.) and have made water level higher,flood duration shorter,and flood peaks sharper.Five years of different flood return periods[(1970),5(1962),10(1987),20(1954),50(1991)] were used to calculate the potential flood risk area and its losses.The potential flood risk map,economic losses,and flood-impacted population were also calculated.The study‘s main conclusions are:1) Human activities have strongly changed the natural flood situation in the study area,increasing runoff and flooding;2) The flood risk area is closely related with the precipitation center;3) Polder construction has successfully protected land from flood.Shortened the flood duration,and elevated water leel in rivers outside the polders;4) Economic and social development have caused flood losses to increase in recent years.  相似文献   

15.
洪涝灾情快速反应的星载SAR与TM数据的融合处理   总被引:2,自引:0,他引:2  
本文以1998年鄱阳湖地区发生洪涝灾害为研究实例,应用灾中的Radarsat-SAR和灾前的TM数据,以不规则三角网(TIN)方法实现了高精度几何配准。然后,通过波段相关性和信息熵值分析,选取最佳波段。最后,对不同融合模型得出的图像进行对比,得出结论:以灾中的SAR和灾前TM的一个近红外(TM5或TM7)以及一个可见光波段(TM3最佳),分别赋RGB色合成的图像效果很好,既能识别区分洪涝淹没的绝产区、土壤滞水减产区和未受灾区,并且操作简便,能满足洪涝灾情快速反应要求。  相似文献   

16.
及时、准确地获取农作物种植信息,对于农业生产管理和国家粮食安全有重要意义。目前越来越多的免费卫星数据可以用于作物分类及生理参数反演。Sentinel-2卫星于2015年6月发射,提供了13个光谱波段,具有较高的时间分辨率、空间分辨率和光谱分辨率,为不同作物特征区分以及大范围作物种植面积快速提取业务化运行的精度与效率提高带来了契机。随着Sentinel-2数据的免费下载,这就为大面积生产下一代区域或者国家尺度的高分辨率(10~30 m)农情遥感产品提供了可能。物候信息包含了作物随着季节不断变化的特征,利用如NDVI等时间序列植被指数找出不同作物的特征进而开展作物分类得到了广泛应用。本文以油菜为主要研究对象,以长江中下游地区的江汉平原为实验区,基于作物物候差异与面向对象决策树的方法,对Sentinel-2卫星影像用于油菜种植区提取的效果进行了评估与分析。首先利用作物不同生长时期各波段光谱信息以及归一化植被指数等信息的差异分析并找出油菜种植区提取的最佳时相,然后对影像进行多尺度分割,根据对象特征建立决策树逐一去除非植被、林地等干扰类型,进而提取出油菜种植区域。通过分析发现,基于Sentinel-2影像的图像分割可以有效生成不同作物类型的对象;油菜开花期的特征是其区分于其他作物的关键因素,利用该特征可以有效消除分类时其他地物类型对油菜的影响,提高作物分类信息提取的精度和效率。研究表明:在区分油菜的决策树分类特征信息中,贡献最大的是归一化植被指数(NDVI),近红外波段(NIR)和亮度(Brightness)信息。用162个油菜验证样本点计算混淆矩阵,油菜种植面积提取的总体分类精度为98%以上,Kappa系数为0.95。说明结合物候信息利用Sentinel-2数据进行大范围作物种植面积提取具有巨大潜力,可以提高大范围油菜种植区域快速提取的精度和效率。  相似文献   

17.
洪涝灾害的本底数据库构建方法   总被引:3,自引:0,他引:3  
采用一种新的方法和作业流程 ,通过利用 Par GIP并行遥感图像处理软件 ,以及 Arc GIS等软件对洪涝灾害地区建立遥感动态监测的本底数据库 ,包括遥感影像数据及矢量数据 ,为快速进行灾害的监测与评价提供基础与条件 ;通过在鄱阳湖地区的试验 ,使洪灾的监测评价速度和效率成倍提高。  相似文献   

18.
随着海上石油运输业和海洋石油工业的迅速发展,海上溢油事故频繁发生,造成了巨大的生态和经济上的损失,因此,实时监测溢油信息对灾害防控具有重要意义。本文基于多源SAR影像数据,开展了溢油遥感监测研究,构建了基于GIS的海洋溢油业务化监测系统。系统基于GDAL对原始数据进行解析,实现影像输入和几何校正等处理;在此基础上,封装多尺度图像分割算法和灰度对比度特征提取算法,对SAR影像数据进行分块、分割、溢油识别、合并及参数赋值等自动化处理,实现溢油信息提取的一键化处理;面向溢油监测应用需求,制作各类标准化产品,自动添加制图整饰要素、影像参数、溢油面积和溢油源等各类信息,并实时生成专题快报。  相似文献   

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