福建省地表水體信息的自動(dòng)提取與更新研究
發(fā)布時(shí)間:2021-09-16 21:07
地表水是地球水圈的重要組成部分,主要以河流、湖泊、濕地等形態(tài)分布于地球表層,受到不同自然條件及人為因素的影響,其儲(chǔ)量及分布時(shí)刻發(fā)生著變化。傳統(tǒng)的地表水體信息監(jiān)測(cè)以野外實(shí)地調(diào)研為主,效率低、周期長(zhǎng)、成本高,難以滿足大范圍地表水體信息快速采集的業(yè)務(wù)化需求。而遙感技術(shù)的推廣及應(yīng)用提供了大范圍、實(shí)時(shí)的影像數(shù)據(jù),為動(dòng)態(tài)提取與監(jiān)測(cè)地表水體信息開拓了新的方向。福建省地形以山地、丘陵為主,群山側(cè)繞、陰影廣布,使得地表水體,特別是細(xì)小水體,難以準(zhǔn)確、完整提取。因此,本文基于多時(shí)相遙感數(shù)據(jù),發(fā)展適用于山區(qū)地形的水體指數(shù)以及增強(qiáng)細(xì)小水體特征的指數(shù),開展福建省地表水體信息的自動(dòng)提取及更新方法研究,主要研究?jī)?nèi)容和結(jié)論如下:(1)結(jié)合坡度信息調(diào)節(jié)的水體指數(shù)。特征顯著、精準(zhǔn)度高的水體特征影像是自動(dòng)提取以及更新地表水體信息的前提和基礎(chǔ),因此本文結(jié)合坡度信息提出一種新的水體指數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該指數(shù)不僅能夠較好地突出地表水體特征,還可以有效抑制山區(qū)地形下的陰影效應(yīng),而且還適用于平原區(qū)域,對(duì)復(fù)雜地形有著較強(qiáng)的適應(yīng)性。(2)地表水體信息自動(dòng)提取;诟=ㄊ〉乇硭w的形態(tài)和分布特性,將地表水體信息分為開闊水體和細(xì)小水體,由中...
【文章來源】:福州大學(xué)福建省 211工程院校
【文章頁(yè)數(shù)】:76 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
X3柵格對(duì)應(yīng)像元
圖2-3?OLI影像中典型地物的光譜特征分析??為篩選出融合坡度信息水體指數(shù)的關(guān)鍵波段,繪制這5種典型地物的光譜特征曲線??如圖2-3所示,其中波段6s代表經(jīng)過坡度拉伸后的短波紅外波段。顯然,水體的反射高??峰主要集中在藍(lán)綠光波段,而在近紅外和中紅外波段范圍內(nèi),水體的反射率極低,可明??顯與植被、土壤區(qū)分[85]。這表明利用綠光和短波紅外波段的反差構(gòu)造的MNDWI能夠在??增強(qiáng)水體的同時(shí),抑制多數(shù)背景地物。同時(shí),圖2-3表明陰影的反射率在綠光波段(光譜??均值為89)高于短波紅外波段(光譜均值為78),這一反射特性與水體相似,容易造成混??淆。結(jié)合表1的坡度特征分析,本文對(duì)短波紅外波段進(jìn)行自適應(yīng)的拉伸,使得坡度越大??拉伸程度越強(qiáng)。如圖1所示,這樣的一個(gè)突出優(yōu)點(diǎn)是隨坡度信息的變化,增強(qiáng)了陰影在??綠光和拉伸后的短波紅外波段間(即波段3與波段6s間)的反差。因此,結(jié)合坡度信息的??調(diào)節(jié)水體指數(shù)?SAWI(Slope?Adjusted?Water?Index?)構(gòu)造為:??SAWI=?^nsl〇pe^DNMIR??DNGreen^slope?xDNmir??其中,伙代表綠光波段,即OLI影像中第3波段的灰度影像,表短波??紅外波段
進(jìn)一步分析4個(gè)典型研宄區(qū)中4類典型水體(山區(qū)河流、山區(qū)水庫(kù)、海岸帶水體以及平??坦區(qū)域的河流)的提取效果。??為確保評(píng)價(jià)精度,在各研宄區(qū)內(nèi)選取一定數(shù)目的測(cè)試樣本點(diǎn)進(jìn)行定量比較。首先通??過OLI影像選擇出典型的樣本集合,然后結(jié)合谷歌地圖影像確定樣本點(diǎn)的實(shí)際類別,并??從容易產(chǎn)生混淆的像素中選取一定的樣本。樣本選取的基本原則是:(1)每類樣本點(diǎn)數(shù)目??應(yīng)與該地類在實(shí)驗(yàn)區(qū)中所占面積成近似成比例;(2)盡可能在不同類別的邊界選擇易混淆??地物;(3)易混淆地物樣本點(diǎn)全部采用逐點(diǎn)選取的方法選。黄渌匚锊捎命c(diǎn)選與區(qū)域圈??選交互的方法選取樣本點(diǎn)。??2.3.3.1山區(qū)河流??在研宄區(qū)1范圍內(nèi)進(jìn)行山區(qū)河流提取實(shí)驗(yàn),根據(jù)不同地類所占面積的比例,在城區(qū)??河道及閩江干流共選。梗埃皞(gè)水體樣本點(diǎn),在居民地及閩江流域沿岸的工廠處共選取??500個(gè)建筑物樣本,山體陰影和山林地中分別選。罚埃皞(gè)和3000個(gè)樣本點(diǎn)。所選取的樣??本點(diǎn)在SAWI影像中的空間分布如圖2-6(a)所示。以上4類樣本的SAWI、NDWI和??MNDWI水體指數(shù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2-2,其特征影像如圖2-6(a)、2-6(b)、2-6(c)所示。??
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)永定河流域徑流的影響[J]. 張偉麗. 人民黃河. 2015(05)
[2]氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)遼河中上游徑流變化的貢獻(xiàn)[J]. 馬龍,劉廷璽,馬麗,孫敏,丁濤,辛顯華. 冰川凍土. 2015(02)
[3]基于SPOT5影像自動(dòng)提取水體的新方法[J]. 楊樹文,李軼鯤,劉濤,姚花琴. 武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2015(03)
[4]基于國(guó)產(chǎn)GF-1遙感影像的山區(qū)細(xì)小水體提取方法研究[J]. 李艷華,丁建麗,閆人華. 資源科學(xué). 2015(02)
[5]EMD與分形相結(jié)合的遙感影像水體信息提取方法[J]. 周林滔,楊國(guó)范,趙福強(qiáng),杜娟. 國(guó)土資源遙感. 2014(04)
[6]遷移學(xué)習(xí)研究進(jìn)展[J]. 莊福振,羅平,何清,史忠植. 軟件學(xué)報(bào). 2015(01)
[7]基于面向?qū)ο蠓诸惖募?xì)小河流水體提取方法研究[J]. 劉煒,王聰華,趙爾平,杜鶴娟. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2014(07)
[8]融合異構(gòu)特征的子空間遷移學(xué)習(xí)算法[J]. 張景祥,王士同,鄧趙紅,蔣亦樟,李奕. 自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2014(02)
[9]基于TM影像的水體信息提取算法研究[J]. 畢碩本,錢育君,王啟富,郭憶. 科學(xué)技術(shù)與工程. 2014(03)
[10]中國(guó)水資源利用與水環(huán)境保護(hù)研究的若干問題[J]. 匡耀求,黃寧生. 中國(guó)人口.資源與環(huán)境. 2013(04)
碩士論文
[1]基于光譜面積和IHS變換的水體提取的研究[D]. 劉排英.中南大學(xué) 2010
本文編號(hào):3397297
【文章來源】:福州大學(xué)福建省 211工程院校
【文章頁(yè)數(shù)】:76 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
X3柵格對(duì)應(yīng)像元
圖2-3?OLI影像中典型地物的光譜特征分析??為篩選出融合坡度信息水體指數(shù)的關(guān)鍵波段,繪制這5種典型地物的光譜特征曲線??如圖2-3所示,其中波段6s代表經(jīng)過坡度拉伸后的短波紅外波段。顯然,水體的反射高??峰主要集中在藍(lán)綠光波段,而在近紅外和中紅外波段范圍內(nèi),水體的反射率極低,可明??顯與植被、土壤區(qū)分[85]。這表明利用綠光和短波紅外波段的反差構(gòu)造的MNDWI能夠在??增強(qiáng)水體的同時(shí),抑制多數(shù)背景地物。同時(shí),圖2-3表明陰影的反射率在綠光波段(光譜??均值為89)高于短波紅外波段(光譜均值為78),這一反射特性與水體相似,容易造成混??淆。結(jié)合表1的坡度特征分析,本文對(duì)短波紅外波段進(jìn)行自適應(yīng)的拉伸,使得坡度越大??拉伸程度越強(qiáng)。如圖1所示,這樣的一個(gè)突出優(yōu)點(diǎn)是隨坡度信息的變化,增強(qiáng)了陰影在??綠光和拉伸后的短波紅外波段間(即波段3與波段6s間)的反差。因此,結(jié)合坡度信息的??調(diào)節(jié)水體指數(shù)?SAWI(Slope?Adjusted?Water?Index?)構(gòu)造為:??SAWI=?^nsl〇pe^DNMIR??DNGreen^slope?xDNmir??其中,伙代表綠光波段,即OLI影像中第3波段的灰度影像,表短波??紅外波段
進(jìn)一步分析4個(gè)典型研宄區(qū)中4類典型水體(山區(qū)河流、山區(qū)水庫(kù)、海岸帶水體以及平??坦區(qū)域的河流)的提取效果。??為確保評(píng)價(jià)精度,在各研宄區(qū)內(nèi)選取一定數(shù)目的測(cè)試樣本點(diǎn)進(jìn)行定量比較。首先通??過OLI影像選擇出典型的樣本集合,然后結(jié)合谷歌地圖影像確定樣本點(diǎn)的實(shí)際類別,并??從容易產(chǎn)生混淆的像素中選取一定的樣本。樣本選取的基本原則是:(1)每類樣本點(diǎn)數(shù)目??應(yīng)與該地類在實(shí)驗(yàn)區(qū)中所占面積成近似成比例;(2)盡可能在不同類別的邊界選擇易混淆??地物;(3)易混淆地物樣本點(diǎn)全部采用逐點(diǎn)選取的方法選。黄渌匚锊捎命c(diǎn)選與區(qū)域圈??選交互的方法選取樣本點(diǎn)。??2.3.3.1山區(qū)河流??在研宄區(qū)1范圍內(nèi)進(jìn)行山區(qū)河流提取實(shí)驗(yàn),根據(jù)不同地類所占面積的比例,在城區(qū)??河道及閩江干流共選。梗埃皞(gè)水體樣本點(diǎn),在居民地及閩江流域沿岸的工廠處共選取??500個(gè)建筑物樣本,山體陰影和山林地中分別選。罚埃皞(gè)和3000個(gè)樣本點(diǎn)。所選取的樣??本點(diǎn)在SAWI影像中的空間分布如圖2-6(a)所示。以上4類樣本的SAWI、NDWI和??MNDWI水體指數(shù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2-2,其特征影像如圖2-6(a)、2-6(b)、2-6(c)所示。??
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)永定河流域徑流的影響[J]. 張偉麗. 人民黃河. 2015(05)
[2]氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)遼河中上游徑流變化的貢獻(xiàn)[J]. 馬龍,劉廷璽,馬麗,孫敏,丁濤,辛顯華. 冰川凍土. 2015(02)
[3]基于SPOT5影像自動(dòng)提取水體的新方法[J]. 楊樹文,李軼鯤,劉濤,姚花琴. 武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2015(03)
[4]基于國(guó)產(chǎn)GF-1遙感影像的山區(qū)細(xì)小水體提取方法研究[J]. 李艷華,丁建麗,閆人華. 資源科學(xué). 2015(02)
[5]EMD與分形相結(jié)合的遙感影像水體信息提取方法[J]. 周林滔,楊國(guó)范,趙福強(qiáng),杜娟. 國(guó)土資源遙感. 2014(04)
[6]遷移學(xué)習(xí)研究進(jìn)展[J]. 莊福振,羅平,何清,史忠植. 軟件學(xué)報(bào). 2015(01)
[7]基于面向?qū)ο蠓诸惖募?xì)小河流水體提取方法研究[J]. 劉煒,王聰華,趙爾平,杜鶴娟. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2014(07)
[8]融合異構(gòu)特征的子空間遷移學(xué)習(xí)算法[J]. 張景祥,王士同,鄧趙紅,蔣亦樟,李奕. 自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2014(02)
[9]基于TM影像的水體信息提取算法研究[J]. 畢碩本,錢育君,王啟富,郭憶. 科學(xué)技術(shù)與工程. 2014(03)
[10]中國(guó)水資源利用與水環(huán)境保護(hù)研究的若干問題[J]. 匡耀求,黃寧生. 中國(guó)人口.資源與環(huán)境. 2013(04)
碩士論文
[1]基于光譜面積和IHS變換的水體提取的研究[D]. 劉排英.中南大學(xué) 2010
本文編號(hào):3397297
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