复杂背景下多样水体遥感自动解译/Automatic interpretation of diverse water bodies from remotely sensed images in complex background[J]

由于各种背景因素(云、阴影等)的干扰及水体本身在光谱、形状上的复杂变化,遥感水体信息提取技术无法完全实现业务化自动运行.以复杂背景下多样水体的自动解译为目标,按实用化要求提出了新的水体提取流程,通过整合自适应分割与分类、局部迭代、矢量化后处理等关键技术,初步完成了基于Landsat TM/ETM影像的大规模水体信息自动提取.选取了两个较典型的研究区域:巴尔喀什湖地区和长江中下游地区,应用本文方法对两个地区各8景TM影像进行水体自动提取,发现可以有效克服薄云、阴影、水质变化等干扰因素,取得了较好的提取效果,能初步满足实际应用需求

采用高斯归一化水体指数实现遥感影像河流的精确提取/Automatic and high-precision extraction of rivers from remotely sensed images with Gaussian normalized water index[J]

河流精确提取在水资源调查、利用、变化检测及大型水利设施建设评估等方面具有非常重要的意义.通常的河流信息提取方法受影像中云、冰雪、山体阴影、大型湖泊等的干扰较大,大范围的适用性有限.以Landsat卫星遥感数据为数据源,在归一化差异水指数(NDWI)计算的基础上,首次提出采用高斯归一化水体指数(GNDWI)提取河流水体的模型,使得指数能够更大程度上保证河流提取的连续性,并通过DEM的辅助实现了其他干扰信息的去除.通过对伊犁河试验区河流信息提取的实验结果表明,该方法除了能够实现对复杂多样的河流水体信息进行自动提取外,还可有效去除阴影等信息的混淆,并能够达到较高的河流提取精度

批量遥感影像湖泊提取后的矢量拼接策略问题[J]

在遥感影像湖泊提取结果进行矢量化之后,需要对多景影像的湖泊提取矢量数据进行拼接并形成湖泊信息专题图,不同的拼接策略直接决定区域湖泊数据拼接的效率。结合湖泊提取结果的矢量数据拼接与专题图制作问题,在分析矢量数据拼接原理与过程的基础上,首先分析了两景矢量数据的拼接方法与最佳策略,重点研究了面向大区域多景矢量数据的拼接策略,提出了两种实用的高效矢量数据拼接方法,即基于任务队列与基于间隔选择的策略,分析了不同策略的特点与适用情况。实际应用中,可以根据实际情况进行选择,较大程度地提高矢量数据拼接的效率