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针对山区水体、山体阴影与裸地等地类光谱混淆性,基于高分五号(GF-5)影像数据,结合高光谱特征分析构建了山区水体决策树提取模型. 先对水体和相关干扰地类进行高光谱特征分析实现特征波段选取,应用单波段阈值法、多波段谱间关系法、归一化水指数(NDWI)法进行提取实验. 通过比较以上实验不足之处,提出了单波段阈值法与构建的阴影水体指数(SWI)相结合的决策树水体提取模型,以Google Earth高清影像为参考结合实地采样得到的混淆矩阵进行精度评价. 实验结果表明:单波段阈值法与NDWI法易将山体阴影识别为水体,受裸地影响较小;多波段谱间关系法对山体阴影有一定抑制作用,受小面积裸地影响;决策树提取模型能有效抑制山体阴影和裸地影响提取完整水体. 其总体精度为89.39%,Kappa系数为0.82,显著提升了山区水体提取精度. 相似文献
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针对利用高分辨率遥感影像检测阴影时受水体和偏蓝色地物影像的影响问题,提出了一种主成分变换和多波段运算相结合的阴影检测方法。首先,统计、分析了Quick Bird影像中阴影、水体及建筑物等典型地物的光谱特征;然后,基于主成分变换和多波段运算相结合的方法识别阴影区域和非阴影区域,并利用多峰直方图阈值算法对阴影进行自动检测;最后,利用形态学滤波算法对检测结果进行后处理。实验结果表明,该方法对Quick Bird影像中的阴影提取具有较高的精度、效率和普适性。 相似文献
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针对水体提取精度易受泥沙悬浮物和山体阴影影响的问题,该文以兰州市附近的黄河流域及刘家峡水库为实验区,构建了一种新的水体指数(WI2021)。选取黄河流域水体、长江流域水体、城市水体以及出海口区域的4个测试点,用Landsat-8影像数据实验。结果表明,与已有的7种水体指数相比,WI2021以平均总体精度、Kappa系数、错分和漏提误差分别为95.53%、0.905 8、6.08%和5.15%,总体上较其他水体指数具有一定的优势。该文利用Landsat-8影像的6个波段,构建了一个能够稳定地提取地表水且对泥沙悬浮物和山体阴影有较好抑制作用的水体指数。 相似文献
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针对GF-2卫星影像数据的特点,利用单波段阈值法、多波段算法、归一化水体指数(NDWI)阈值法、单波段阈值法与阴影水体指数(SWI)相结合的决策树法对刘家峡地区的水体信息进行了提取,同时提出一种单波段阈值法与增强阴影水体指数(ESWI)相结合的决策树分类法,并对以上几种水体提取的效果进行比较分析,发现单波段阈值法与ESWI相结合的决策树分类法能够有效地消除绝大部分阴影的影响,且提取效果较SWI的效果要好,NDWI与多波段算法提取效果次之,单波段阈值法提取效果较差. 相似文献
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利用光谱辐射传输理论对Gordon大气校正算法进行了修正，提出用解析的方法分离红外波段748nm和869nm的离水辐射量与气溶胶的贡献，实现对近海Ⅱ类水体的大气校正，使之更适用于我国高悬浮泥沙和高气溶胶浓度海区。海上准同步实测数据表明，本文算法的校正精度比传统方法高，且能适用于影像中找不到理想Ⅰ类水体的情况，解决了近海水色数据大气校正问题。 相似文献
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《地理空间信息》2017,(8)
针对高分影像阴影检测精度易受水体、偏蓝色地物影响的问题,结合GF-1影像自身特点,提出一种集主成分变换、图像特征计算、逻辑非运算和形态学闭运算于一体的阴影检测方法。对GF-1影像多光谱数据、全色数据进行正射校正和信息融合,可实现光谱与分辨率信息的最大化利用,并最大程度地突出阴影信息,增大阴影与其他地物的差异。其次,建立基于主成分变换的阴影检测方法 PC1/NIR和图像特征计算Rg_nir,得到初始阴影信息和水体信息;用初始阴影信息与水体信息作逻辑非运算,剔除水体,并利用形态学闭运算使得阴影区域更加连续、饱满。实验表明,该方法既能准确地检测出GF-1影像中的阴影信息,又能有效削弱水体、偏蓝色等地物的影响。 相似文献
8.
针对水体、偏蓝色地物会影响高分影像阴影检测精度,本文提出了一种适用于GF-1影像的城市高大地物阴影检测方法。首先,在统计分析GF-1影像中阴影、水体及深色地物等典型地物光谱特征的基础上,利用主成分变换方法分割阴影与非阴影区域,分离后的阴影区域含有水体、深色地物信息;其次,对HSV色彩空间的V分量利用阈值法分割阴影和非阴影区域,分离后结果含有暗色植被,但不含有水体跟深色地物信息。最后,对两次计算结果进行逻辑与运算,从而剔除混合阴影区域中水体、深色地物以及暗色植被等信息,获得高精度阴影区信息。实验表明,该方法具有较好的普适性和可操作性,既能够削弱水体、偏蓝色地的影响,又能够高效、准确地提取出GF-1影像中的阴影信息。 相似文献
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一种城市高大地物阴影检测方法 总被引：2，自引：0，他引：2
针对水体、偏蓝色地物会影响阴影检测精度这一问题,该文提出了一种基于WorldView-2影像的城市高大地物阴影检测方法。首先,在统计分析阴影及典型地物光谱值的基础上,对C1C2C3色彩不变空间中的C3分量利用直方图阈值法分割阴影区域和非阴影区域,分离后的阴影区域中包含了绿色植被信息;然后,利用多波段运算提取植被信息;其次,对最初的阴影植被混合区域和植被区域做逻辑差运算,得到目标阴影区域;最后,对阴影提取结果进行小区域去除和形态学滤波等后处理。实验结果表明,该方法针对WorldView-2影像具有普适性,能够有效避免水体、偏蓝色地物的影响,能够精确、快速地检测阴影区域。 相似文献
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混合像元效应是导致难以从TM影像中提取细小河流的主要原因。提出一种综合多种数字图像处理技术的细小河流自动识别方法。首先,利用阈值分割区分水体指数影像中的细小河流与面状水体;第二,对水体指数进行线状信息增强,突出线状河流信息,并抑制其他地物信息;第三,利用双阈值线段追踪方法,提取影像中的细小河流;第四,通过三种方法分别去除阴影、道路和其他类型噪声。结果表明,本文方法能有效地提取细小河流,同时排除多种噪声的干扰,结果的检测率高于82%、虚警率低于7%、检测质量高于79%、完整度高于90%。 相似文献
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针对全局阈值法在大场景SAR图像水体提取时存在的局限性以及山体阴影对水体提取的干扰,提出一种DEM辅助下基于自适应阈值的SAR影像洪涝水体提取方法.首先结合DEM和SAR卫星轨道参数去除山体阴影产生的辐射失真区域,利用K-means聚类算法得到初始的水体分布图;然后在初始水体信息基础上,通过窗口提取局部区域的水体和非水体,并采用KI算法对局部区域进行自适应阈值的计算,实现自适应阈值水体信息的快速提取.利用湖南省东北部GF-3精细条带2成像模式(FSII)SAR影像进行洪涝水体提取实验,研究表明该方法既保留了水体的细节信息,又能减弱噪声、山体阴影等的影响,F-Measure指数高于全局阈值法,其查准率较全局阈值法提高了7.97％,尤其适用于含山区影像的大范围洪涝水体快速提取. 相似文献
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一种利用TM影像自动提取细小水体的方法 总被引：10，自引：1，他引：9
提出一种利用TM影像自动提取山区细小水体的多波段谱间关系改进方法。该方法在典型谱间关系法的基础上,针对水体与阴影在蓝绿光波段亮度值降低速率差异较大的特征,基于差值运算,构建了新的多波段谱间关系水体提取模型。首先利用该模型将水体从其他地物及阴影中分离出来,然后基于数学形态学膨胀滤波算法进行空洞填充和短线连接,最后通过图像细化算法实现目标的细化。经过实验比较表明,该方法克服了许多水体提取模型只能有效提取较大面积水体的缺点,除了能够对山区的细小水体进行高精度自动提取外,还能够有效地去除阴影等干扰信息。 相似文献
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针对高分辨率遥感影像中阴影对道路提取产生较大干扰的问题,提出了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的城市道路提取方法。该方法首先在近红外波段检测并消除阴影和水体的影响,并使用PCNN对消除阴影后的灰度图像进行分割处理;然后使用形态学建筑物指数(MBI)和归一化差分植被指数(NDVI)分别提取出建筑物和植被信息,消除建筑物和植被的影响;最后提取受行道树影响较大的道路,并对处理后的图像作数学形态学法的处理。该文以深圳市SPOT-7高分辨率影像进行实验。实验表明,该方法能保留原始的道路边缘细节信息,并对阴影具有很好的抗干扰作用,提取的道路信息具有很好的连续性和完整性。 相似文献
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资源三号影像中城市高大地物阴影检测方法 总被引：3，自引：0，他引：3
针对遥感影像处理中阴影检测和信息补偿不准确的问题,该文在研究已有阴影检测算法的基础上,结合资源三号(ZY-3)影像数据的特性,构建了阴影检测方法:首先对原始图像分别做差值运算和主成分变换,并利用多峰阈值自动提取算法检测出阴影区域;其次将差值运算提取的粗阴影区域与主成分变换提取的阴影区域做并运算生成一个新的阴影区域;然后判断影像中是否含有水体,如果含有水体则利用多峰阈值自动提取算法检测出水体并与新合并的阴影区域影像做布尔运算得到完整的阴影区域,反之则新合并的区域即为完整的阴影区域。实验结果表明该方法针对ZY-3具有较好的普适性、较高的提取精度和提取效率。 相似文献
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地表水监测是遥感的重要基础应用.光学遥感水体提取的原理是基于不同的地物具有不同的光谱反射特性,某些地物(冰雪、阴影、云)因为与水体具有相似的反射特性导致提取分类失败.本文针对传统水体指数在水体提取时出现错分、漏分的问题,提出一种归一化多波段水体指数NDMBWI.分别用3个试验对本文指数的稳定性进行测试.试验1的区域为西藏林芝地区,数据源为同一时相的Landsat 8、Sentinel 2卫星影像,试验结果验证了本文指数抑制冰雪的能力,本文指数的Kappa系数为0.86、总体精度为0.93、错分误差为0.03、漏分误差为0.12、制图精度为0.97、生产者精度为0.88,均优于已有的指数.试验2的数据源为高分一号,以香港迪士尼为试验区域,在存在少量云的环境下进行水体提取,证明了本文指数能抑制云及其云下阴影.试验3提取了多个地区的水体,验证了本文水体指数的稳定性.本文使用多源光学遥感影像验证了NDMBWI的可行性,不需额外借助辅助数据,即可排除雪、云、阴影的影响,能够更加有效地自动化提取水体,可推广到海岸带资源研究、冰川变化、内陆湖泊变化等领域. 相似文献
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本文通过分析水体在Landsat 8数据中可见光波段和近红外波段的波谱差异,将Landsat 8数据中可见光波段作为一组,近红外波段和中红外波段作为另一组,构建了多波段组合水体指数(MBCWI)模型。基于Landsat 8数据在合肥、安康和康定地区共3景数据5种不同场景进行水体提取试验。结果表明,该模型不仅能够抑制云层、阴影、裸土、亮色地物和建筑物等对水体提取的影响,还能较好地提取出含有大量蓝藻的水体,且阈值稳定,Kappa系数优于0.968 5,总体精度高达99.69%,总体误差小于8.92%。相较于其他水体指数而言,提取精度显著提高。 相似文献
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Landsat 8 OLI影像已成为重要的数据源,但受云及云影的影响较大,降低了数据的可用性,因此,快速识别云及云影,为后续的数据恢复有着积极的应用价值。通过构建云指数(CI)、归一化暗像元指数(NDPI)和比值阴影指数(RSI),采用阈值法和方位角搜索法,以两景Landsat 8 OLI影像(一景试验影像,另一景验证影像)为例进行云及云影检测。每类随机选取200个样点进行精度分析,结果表明:CI可快速区分OLI影像中的云区与非云区,厚云样本点正确识别率达到99%;NDPI与归一化植被指数(NDVI)构建的比值阴影指数RSI放大了水体、云影与其他阴影间的差异,更便于区分;方位搜索合理设置搜索方位角和搜索距离,简化了云影与云的相对关系模型,可准确区分水体与云影,两者的正确识别率都超过93%,弥补了阈值法的局限性。本方法可行快捷,为OLI影像的后续应用提供了基础,可有效提高其利用精度。 相似文献