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针对目前海冰信息解译时对海冰外缘线及面积信息提取不精确、业务化应用不强问题,提出一种基于分裂Bregman算法的海冰外缘线自动提取方法,并通过遥感影像预处理、算法程序化等工作步骤,将该算法应用到业务化海冰信息解译工作中。方法:分别选取五景中、高空间分辨率的可见光卫星遥感影像,将影像上待提取海冰区域首先进行不规则图像裁剪、图像增强等预处理工作,然后基于变分水平集及快速分裂Bregman投影方法进行了海冰外缘线信息的提取,并对提取出的海冰面积进行量化,最后与传统人工提取海冰信息进行了比较。实验结果表明,基于变分水平集及其快速分裂Bregman算法提取的海冰信息,具有提取的海冰边缘精确、自动化程度高、提取结果稳定可靠等优点。 相似文献
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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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基于数据挖掘的GF-1 遥感影像绿潮自适应阈值分区智能检测方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
由于受到云雾的影响，可见光影像能够高效用于绿潮检测的数据源较为有限，特别是云覆盖较为严重的可见光影像，基本无法用于检测绿潮。即使影像数据是在薄云、薄雾、无云覆盖的情况下获取的，由于其光谱反射值存在较大差异，依然很难采用同一阈值进行绿潮检测。基于此，为了提高可见光影像的利用率，实现不同云覆盖情况下，绿潮的高精度自适应阈值的自动检测，本文以GF-1影像为数据源，首先采用K-means聚类和C4.5决策树方法实现影像云覆盖情况的自动识别；其次，选取大量不同云覆盖情况下子图像样本（每个子图像样本中均包含绿潮和海水两类），分析得出不同云覆盖情况下绿潮和海水的区分阈值y与影像光谱差x=bandnir-bandred之间所具有的线性关系；然后，利用分析得出的线性关系提出一种适用于GF-1影像的绿潮分区自适应阈值自动检测方法。最后，为验证提出方法的有效性，分别采用NDVI方法、EVI方法和本文提出的自适应阈值自动检测方法进行绿潮提取实验。实验结果表明，对于GF-1卫星遥感数据，本文提出的绿潮自适应阈值分区自动检测方法明显优于传统的NDVI和EVI检测方法，不仅提高了绿潮的监测精度，而且实现了绿潮提取的全自动化。 相似文献
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潟湖是水陆交接的地貌体,结合遥感手段实现水陆的准确、快速分割对于潟湖岸线长度和面积信息提取具有重要意义.以山东半岛的海岸潟湖为研究对象,利用7景2010年左右覆盖研究区域的Landsat TM图像,在图像几何校正和信息增强的基础上,采用敏感波段组合的阈值分割方法,通过对比归一化植被指数(NDVI)、归一化水体指数(NDWI)和改进的归一化差异水体指数(MNDWI)方法处理潟湖边界信息的敏感性,确定了基于NDWI的潟湖水陆分割方法,并通过栅矢转换完成了潟湖边界范围的自动提取,为了避免由于栅格精度限制而导致的边界信息提取结果不圆滑,采用样条函数法的插补算法进行平滑处理.同时,为了验证潟湖信息自动提取的精度,提出了一种基于相同地理位置的斑块精度验证方法,利用人工目视解译的结果,从潟湖的形状、岸线长度和面积3个角度评价自动提取的结果,该方法可验证潟湖边界自动提取结果与真实潟湖边界的形状相似度,并对相似度较好的潟湖信息提取结果进行精度分析. 相似文献
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卫星遥感获取的海冰密集度观测资料中包含着空间多尺度信息。然而，多数传统的数据同化方法难以在海冰密集度变化较为复杂的海冰边缘区有效提取这些多尺度信息。为解决上述问题，本文设计了一种基于变分优化的逐步订正分析方法—空间多尺度递归滤波，该方法是逐步订正分析与最小化算法的结合，它能够从长波到短波依次提取观测中的各种空间尺度信息。与传统的客观分析相比，这种基于变分的多尺度分析方法不仅能够在最小化过程中一次性的提取出观测中的多尺度信息，而且能够方便合理的进行参数配置。单观测点同化试验的分析结果表明，空间多尺度递归滤波方法具有良好的观测信息空间传播能力。随后在二维海冰密集度的分析试验中，该方法能够较好的提取SSMI海冰密集度观测资料中的空间多尺度信息，进而获得高精度的海冰密集度分析结果。 相似文献
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无人机遥感具有应用灵活、不受云层干扰以及时空分辨率高的显著优势。为探索无人机在海洋灾害监测中的应用,本文以科考船为起降平台,首次基于无人机获取的双时相绿潮正射影像,开展了黄海绿潮漂移速度的估算研究。同时对比了卫星影像提取的速度结果,并探讨了风与潮流对海上绿潮漂移的驱动。研究发现:(1)可见光波段的漂浮藻类指数能高精度地提取无人机可见光影像中的绿潮(kappa 系数=0.95);(2)无人机遥感估算3个站位的绿潮漂移速率为0.26～0.44 m/s,漂移方向在1天之内变化明显;(3)绿潮短时间内的漂移受到风与潮流的共同影响,漂移方向与M2分潮的潮流方向基本一致,位于风向右侧1°～62°。基于船载的无人机航测,能高精度地估算绿潮漂移速度,为精细化的绿潮灾害预警与防控提供技术支撑。 相似文献
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近岸水体与人类生产、生活密切相关,航空高光谱遥感以其高分辨率、灵活等优点在环境监测中颇具潜力,尤其是在近岸水色、海岸带环境的实时监测中更具优势。基于与中国海监南海航空支队合作开展的航空高光谱遥感飞行实验资料,以湛江东海岛陆海区域为例,开展该海域水体遥感信息提取及分类研究。以不同地物遥感反射率信息为特征,通过光谱信息直方图进行了该海域水体信息提取方法探索。研究结果表明,湛江港及近海水体与陆地在近红外区域有较大区分度,直方图统计获得的最佳分离阈值可以很好地提取水体信息,但在水陆交界区域提取精度较低。在近红909.7 nm处,遥感反射率分割阈值为10.27%,水体提取精度为84%,kappa系数为0.686 2。 相似文献
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基于GOCI的2017年南黄海浒苔演变遥感分析 总被引：3，自引：0，他引：3
本文应用GOCI高时间分辨率遥感影像，提取浒苔敏感波段并构建合适的评价指标，对NDVI、IGAG、KOSC绿潮主流算法探测能力进行比较，结合目视解译和阈值分割法，对2017年南黄海浒苔信息进行提取并进行演变特征分析。结果表明：NDVI算法的探测能力和稳定性显著优于其他两种，GOCI影像7、8近红外波段的选择对浒苔提取结果存在一定影响，最优为7、5波段组合；2017年浒苔总体经历了“出现-发展-暴发-衰退-消亡”五个阶段，持续时间约为68d，影像中浒苔最早出现在5月13日的盐城外海海域，最后出现在7月12日，最大覆盖面积出现在6月4日，为2363.12km2，在风、流场共同作用下，先向北移动，后在6月下旬沿山东半岛南侧转向东北，前锋位置最终停滞于青岛-烟台-威海一线并逐渐消亡。其发展规律与运移路径与往年相似，但持续时间与暴发时期最大覆盖面积显著少于往年，GOCI影像高时间分辨率的优势使浒苔灾害的逐小时动态监测成为可能。 相似文献
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针对遥感影像数据大面积覆盖的特性,利用数学形态学提出了一种多目标海岛水边线的同步提取模型,模型包括:利用K-means算法的海岛区域粗分割;基于灰度膨胀算法的海岛初始轮廓曲线确立;利用水平集算法的海岛水边线优化。以福州海域的多目标海岛水边线提取为例,将本文模型与K-means模型、二值化高斯滤波水平集模型(SBGFRLS)和基于改进水平集的海岛边界快速分割模型(ILSM-IBRS)进行了比较。结果表明,本文模型弥补了K-means模型的过分割现象,其计算耗时较SBGFRLS和ILSM-IBRS模型分别节省了96.16%和86.96%;其迭代次数分别减少了97.07%和90.59%。由此可见,本文模型解决了现有提取模型效率低、过分割等现象,实现了多目标海岛水边线的同步提取,为海岛普查等提供了一种快速提取方法。 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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