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传统浑浊度时空变化模式研究依靠野外观测实验,需要投入大量人力物力,模型适用范围亦非常有限。本文利用自组织网络（SOM）,直接从长时序遥感影像中提取典型浑浊模式,分析浑浊度年内、年际变化特征。以黄河河口附近海域为研究区,提取出近15年的6类典型浑浊模式。典型特征显示,研究区内主要有2个浑浊区,位于渤海湾西部和南部,以及河口外和莱州湾西北部;6类模式中四类以年为周期过渡更替,冬春季浑浊度较高,夏秋季浑浊度较低;多年浑浊模式逐渐由中浑浊向清澈模式变化,整体浑浊度有降低趋势。浑浊水体分布主要受河口潮流、环流等海洋动力和风浪影响,结合研究区气象观测数据分析,海面风浪变化是造成浑浊模式更替的主要原因,黄河入海泥沙影响范围仅局限于河口口门周边。利用统计参数分析和2007年各月悬浮泥沙浓度反演结果比较,评价SOM分类效果,结果表明SOM提取的模式间具有显著差异,一定程度上能够代替经验模型反映区域浑浊特征。SOM神经网络能够从长时序遥感影像中直接提取浑浊水体典型分布模式,分析海岸带地区水体浑浊度变化的时空特征,对了解复杂水体泥沙输运及优化水资源利用具有重要应用价值。 相似文献
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叶绿素a作为一项重要的水质安全评价指标,其浓度的准确监测对水产行业发展、水生态系统平衡和人类饮水安全等有着重要意义。随着对地观测卫星传感器空间和光谱分辨率的提高,遥感技术在河流水质时空变化监测中发挥着越来越重要的作用。本文以新疆巴音布鲁克湿地河流水体为研究对象,同步采集了水体反射光谱和水样,并在实验室对叶绿素a、浊度等水质参数进行测定。首先,基于光谱波段对叶绿素a浓度的敏感性分析,构建了多种光谱指数模型;然后,提出以4.50 mg/m3作为水体叶绿素a浓度分级阈值,利用三波段半分析模型因子D3B与叶绿素a的线性关系建立水体叶绿素a浓度分级标准,进而对比评估了11种经验、半分析模型分别在全部样本数据集和两级叶绿素a浓度数据集中的精度表现;其次,根据各模型精度结果选用三波段半分析模型D3B和蓝绿波段比模型OC2V4,组成叶绿素a分级反演算法OC2-D3B,其精度（R2=0.96,RMSE=0.32 mg/m3,MAE=0.24 mg/m3,MRE=5.71%）相比以上2种单一算法提高了50%以上;最后,本文利用Sentinel-2影像,对湿地河流水体叶绿素a浓度的空间分布特征和季节时序模式进行了分析,得到该水域夏季叶绿素a含量最高,春秋季次之,冬季最低的结论。此外,本研究还发现气温相比其他环境因子对水体Chl-a浓度的控制作用更加明显。 相似文献
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高分辨率遥感影像建筑物分级提取 总被引：1，自引：1，他引：0
高分辨率遥感影像建筑物信息自动提取是遥感应用研究中的一个热点问题,但由于受到成像条件不同、背景地物复杂、建筑物类型多样等多个因素的影响使得建筑物的自动提取仍然十分困难。为此,在综合考虑影像光谱、几何与上下文特征的基础上,提出了一种基于面向对象与形态学相结合的高分辨率遥感影像建筑物信息分级提取方法。该方法首先利用影像的多尺度及多方向Gabor小波变换结果提取建筑物特征点;然后采用面向对象的思想构建空间投票矩阵来度量每一个像素点属于建筑物区域的概率,从而提取出建筑物区域边界;最后在提取的建筑物区域内应用形态学建筑物指数实现建筑物信息的自动提取。实验结果表明,本文方法能够高效、高精度地完成复杂场景下的建筑物信息提取,且提取结果的正确性和完整性都优于效果较好的PanTex算法。 相似文献
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