基于GIS和DEM数据的流域水系提取与优化分析

相比野外测量和大比例地形图为主的流域水系提取方法,运用GIS技术和DEM数据的数字化提取更为便捷、高效.基于ArcGIS中的3D Analysis和Hydrologic Model模型,研究山区地形条件下的DEM数字流域水系提取.结果表明,研究区提取水系总长度为350.05 km,结果较好,尤其大中型河道长度的偏差仅在...     

基于Deeplabv3+模型的成都平原水产养殖水体信息提取

为应用深度学习和遥感影像实现养殖水体信息的快速提取,以成都平原为研究区,以Sentinel 2A和高分6号多光谱影像为数据源,基于国产开源深度学习平台PaddlePaddle训练Deeplabv3+语义分割模型,构建遥感影像的水体语义分割模型,用于提取成都平原养殖水体信息。Deeplabv3+方法的总体精度和Kappa系数分别达到94.14%和0.88,均高于归一化差分水体指数法和最大似然监督分类法;模型对阴影和建筑物等误分为水体的抑制效果较好,而对小面积和细小线状水体信息的提取则受影像分辨率影响,效果无明显改进;成都平原2018年和2020年养殖水体面积分别为22.3 khm²和28.6 khm²,其验证区青白江区、新津县和广汉市养殖水体面积的泛化提取结果验证误差均≤±10%。该研究结果可为应用深度学习平台建立遥感影像的水体语义分割模型及提取水产养殖水体信息提供参考。     

山地丘陵区遥感影像阴影检测与去除方法

阴影是山地丘陵区遥感影像最为普遍的干扰因素,去除阴影有助于提高影像解译和地物识别的准确性和有效性。构建了阴影植被指数（SVI）,并提出应用波段回归模型法实现HJ-1多光谱影像阴影的去除。将该方法应用于试验区HJ-1数据,结果表明：SVI可增大山地丘陵区水体、阴影区及明亮区之间的差异,利用阈值法可以实现影像阴影的有效检测;相关分析显示,各波段拟合模型R2均在080以上;比较阴影去除前、后影像的统计指标说明,在植被最为敏感,即受阴影影响最为严重的近红外波段,随着阴影的去除,波段平均值有了较大幅度的增大;去阴影后影像的标准差均比原影像要小,尤其是在近红外波段。试验结果表明,SVI对山地丘陵区HJ-1影像阴影的检测效果较好,而波段回归模型法可以较为有效地实现阴影的去除。     

基于Sentinel-2超分辨率影像的干旱区水体提取方法

针对干旱区复杂环境下水体光谱特性空间差异大、水体提取方法适用性差的问题,本研究基于Sentinel-2卫星多光谱数据,通过超分辨率算法重建10 m空间分辨率多光谱影像,将短波红外(Short-wave infrared, SWIR)重建波段、近红外(Near-infrared, NIR)重建波段作为水体识别特征波段,在此基础上采用超像素分割算法识别水体像元,基于24种光谱指数、支持向量机(Support vector machine, SVM)、神经网络(Neural network, NN)、K-means共构建60种水体提取方法,采用总体精度(Overall accuracy, OA)、准确率(Precision)、F1值、马修斯相关系数(Matthews correlation coefficient, MCC)等水体提取精度指标进行综合评价,以黑河流域为典型研究区,确定干旱区最佳水体提取方法。结果表明,基于Sentinel-2绿色波段(中心波长为560 nm)与超分辨率重建短波红外波段(中心波长为1 610 nm)构建的改进的归一化水体指数方法,显著增强水体提取时对干旱区细小水...     

基于面向对象分类的细小河流水体提取方法研究

以2010年8月和1986年8月横山县TM图像为基础数据源,获取精准水域分布信息并进行动态分析。对2期TM图像进行预处理;创建特征空间WFS,辅助土地利用现状图、地形图、水系图等专题图件进行叠加分析,在WFS中通过全局阈值分割分离出沟谷阴影、植被等背景地物信息,粗提水域分布信息;在此基础上进行LBV变换,并选取适宜尺度执行面向对象分割,优化目标对象识别区;执行SVM监督分类并组合数学形态学开、闭运算对初始全域水体信息提取结果的二值图像进行分类后处理,精确逼近各类水体的水陆界限;依据2期全域水体信息提取结果进行动态分析。结果表明,所用方法能完整、快速地提取出研究区各类型水体的分布信息,准确识别细小河流水体,显著减少对沟谷阴影等背景地物的误判,基本消除椒盐效应;1986年和2010年2期水体提取结果的制图精度和用户精度分别为0.921、0.875和0.913、0.862。     

基于数字高程模型的淤地坝地区河网提取方法

淤地坝作为黄土高原水土流失严重地区重要而独特的治沟工程，具有滞洪、拦淤、蓄水等作用，但在该地区利用数字高程模型(DEM)进行流域水系分析时，提取的河网会受淤地坝的干扰出现河网偏移、错位问题。本文提出一种通过对淤地坝进行检测并修正DEM的自动化方法来实现河网的有效提取。该方法先利用区域生长和形态学算法提取河道中心线，以缩小淤地坝检测范围，再基于改进的直线段检测(LSD)算法以及角度滤波确定淤地坝候选轮廓直线，然后构建十字模型定位淤地坝，最后对淤地坝所在栅格高程进行修正以提取河网。该方法在黄土高原两个典型样区中检测淤地坝的F1值分别为86.67%和86.95%,相比于仅使用填充、裂开的两种河网提取方法，本文方法能有效解决河网偏移问题。结果表明，本文方法提取的河网结果更符合真实地形，可为黄土高原淤地坝地区的流域数字地形分析技术提供有益补充与支持。     

结合全局特征与局部互通的河流断流接续优化

高分辨率遥感影像的水体提取常因地物类型复杂、部分河流狭窄等因素导致水体提取结果不完整、不连续。因此,结合水体自身光谱和纹理特征,提出了一种结合全局特征与局部互通的遥感影像水体提取优化方法。首先,在水体提取初始结果的基础上,通过多尺度Frangi滤波和大津法（OTSU）分割算法提取线性支流,对河流进行补充得到初步优化结果。然后,结合局部互通的断流接续算法,对初步优化结果中的断流部分进行连接。最后,通过K-means聚类提取水体部分,并与精确优化结果进行拓扑检查及光谱检查,实现块状水体的验证筛选。实验结果表明,本文方法能够提取到细小支流,提高优化的准确度;断流接续算法的加入,有助于提高河流提取的完整性。与其他方法相比,本文方法的总体精度分别提高1.04%、1.50%,F1分别提高5.84%、8.28%,可以作为有效提升水体优化后处理的手段,提高了水体提取的完整度和精度。     

黄土丘陵沟壑区遥感影像信息面向对象分类方法提取

探索了基于面向对象分类方法提取黄土丘陵沟壑区高分辨率遥感影像土地信息的途径。以燕沟典型小流域为例,基于ALOS的多光谱、全色立体影像并辅以数字高程模型DEM和NDVI数据,进行面向对象的多尺度分割,利用阈值逐次提取与该区生态系统恢复、农业生产和生活实际密切相关的灌丛、林地、草地、耕地、果园、居住地和水体共7种土地利用类型,得到的分类精度为77.73%。     

基于无人机多光谱影像特征的最佳波段组合研究

针对卫星遥感影像分辨率低、时间周期长、波段冗余信息多等问题,利用无人机多光谱数据获取便捷、成本低、周期短的优势,以玛纳斯河畔为研究区,使用固定翼无人机搭载Micro MCA12 Snap多光谱传感器获取高分辨率多光谱影像。通过对多光谱影像数据标准差及相关性进行分析排序,结合OIF方法得到原始波段最佳组合,使用多种植被及水体指数、主成分分析、灰度共生矩阵确定信息量最大的光谱特征与纹理特征波段,提出将光谱特征、纹理特征信息与最佳波段指数结合的方法来确定地物分类最佳波段组合。实验结果表明,针对Micro MCA12 Snap多光谱传感器,可选择波段1、6、11、NDVI、NDWI以及灰度共生矩阵中的Mean参量作为其地物分类的最佳波段组合。感兴趣区域内非监督IsoData分类精度从83.57%提升到89.80%,监督的SVM分类精度从95.58%提升到99.76%。研究结果可为无人机多光谱遥感最佳波段组合选择提供借鉴和参考。     

基于遥感影像的黄河下游游荡段河势演变分析

为了研究小浪底水库运行后黄河下游游荡段河势演变情况，选取黄河下游游荡段2001-2020年近20年的Landsat卫星遥感影像图片，基于ARCGIS和ENVI软件采用边缘提取算法提取河道水边线及修正归一化差异水体指数（MNDWI）法提取水体，分析汛期河道水面宽度、汛后主流位置、汛后心滩数量等特征指标。结果表明：(1)小浪底水库运行后，经过20年的冲淤调整，黄河下游游荡段河势在汛期得到明显改善，主流基本归顺；(2)该河段河型没有明显变化，汛期水面宽度随流量同增同减，总体上逐年变宽，但夹河滩-高村河段水面宽度由于河道整治工程的控制较为稳定；(3)采用MNDWI法对水体的智能化提取，发现主流摆幅呈现3种规律：(1)主流位置基本不变(2)主流位置向同一个方向移动(3)主流位置迁徙不定；(4)心滩数量与流量呈负相关，总体上在2001-2007年逐年减少，2007年达到最小值13个，2007-2015年逐年增多，2015年达到最大值58个，2015-2020年又逐年减少，同时在河道河型突变位置也会发生变化。河势调整会改变河道整治工程的有效性，同时也会对滩区群众的生产生活造成影响，因此需要加强黄河下...     

基于大数据监测的植保无人机动作决策研究

为了实现山区果树喷洒农药自动化,基于大数据监测,采用卫星导航与图像识别技术,完成了植保机动作动作决策,实现了快速转场与喷药精确飞行。采用GNSS卫星导航技术,设定山区果园喷药开始位置及其航迹点,实现快速转场。利用图像识别处理技术,基于过绿灰度化方法,建立图像灰度计算式,采用大津法实现图像分割;对图像进行中值滤波和膨胀腐蚀填充方法,清晰树冠边界;提取树冠边界点坐标,采用二次多项式拟合,计算航迹线及航向角,并建立卫星导航与图像识别导航转换规则。测试结果表明:植保机航迹与测试点吻合,最大误差为0.45m。     

基于Lab颜色空间的棉花覆盖度提取方法研究

基于手持高清可见光图像和无人机可见光遥感影像中植被与非植被像元在不同颜色空间单通道上分布的差异性,以苗期和蕾期的棉花为对象,进行了棉花覆盖度的提取方法研究。基于不同天气状况和不同采集时刻等光照条件下采集的29幅具有不同覆盖度的棉花地面可见光图像,分别对比分析了Lab颜色空间a通道、RGB颜色空间2G-R-B指数和HIS颜色空间H通道对棉花的识别能力,以及使用动态阈值和固定阈值两种情况下的棉花覆盖度提取精度。其中动态阈值通过植被与非植被像元的高斯分布交点确定,固定阈值在3种颜色空间分别设置为动态阈值的均值。结果表明,植被像元与非植被像元在a通道、2G-R-B指数和H通道上呈现高斯分布,可以采用非线性最小二乘算法实现高斯分布拟合。通过高斯分布拟合求解交点得到的动态分类阈值分布范围较为集中,将其均值-3.78、0.06、0.13设定为固定分类阈值。相比于2G-R-B指数和H通道,a通道对绿色植被的识别能力最好,更适合提取棉花植被覆盖度;相比于动态阈值,固定阈值的提取精度更好,平均提取误差为0.009 4。将该方法应用到无人机尺度时,同样可以较好地提取不同天气状况和不同土壤干湿类型的棉花覆盖度,且总体平均提取误差为0.012。经过初步检验和分析认为,基于植被与非植被像元在Lab颜色空间a通道上分布的差异性,结合固定分类阈值,可以精确地提取不同光照条件下的苗期和蕾期棉花覆盖度。     

基于多源遥感数据的居延泽地区土壤盐分估算模型

针对土壤盐分遥感反演中众多盐分指示变量在反演效率与相互比较优势方面存在的不确定性和易混淆性问题,以内蒙古额济纳旗的居延泽为例,基于Sentinel-2、Radarsat-2、Landsat-8和SRTM DEM数据提取波段反射率、植被指数、盐分指数、极化雷达参数以及地表温度和地形因子共6类变量,采用变量优选策略筛选各类变量及其组合的最优变量,构建土壤盐分随机森林(Random forest, RF)与支持向量机(Support vector machine, SVM)预测模型,并选择最优模型实现居延泽地区土壤盐分预测,为干旱区土壤盐分监测提供参考。结果表明,短波红外波段(B₁₁)、冠层盐度响应植被指数(CRSI)、扩展比值植被指数(ERVI)、红边盐分指数(S2re3)、单次散射(F_Odd)、地表温度(LST)与汇水面积(CA)等变量对土壤盐分监测具有较强的普适性;单一变量模型的盐分预测精度从高到低依次为地形因子、极化雷达参数、地表温度、盐分指数、植被指数和波段反射率;多变量联合可有效提升模型精度与稳定性,随着环境变量的加入,当6类变量均参与...     

基于无人机遥感与面向对象法的田间渠系分布信息提取

针对目前农田灌排系统识别研究中遥感影像分辨率不足,难以提取田间毛渠且对无水或少水灌排沟渠识别不足等问题,以内蒙古河套灌区磴口县坝塄村为研究区域,利用固定翼无人机搭载520~920 nm多光谱相机进行航拍试验,采用基于面向对象法的特征组合分层分类的提取方法对获取的高分辨率单幅多光谱影像数据进行解译,采用分割阈值为65、合并阈值为90的遥感影像最佳分割参数。利用含水田间毛渠和无水、少水田间毛渠在光谱、几何、空间关系等特征参量中表现出的与其它地物的特异性,建立不同分类层次的规则提取田间毛渠分布信息。提取结果表明,由于水体对近红外波段光谱的强烈吸收,含水毛渠提取效果很好,精度达到97.8%;无水、少水田间毛渠提取精度为75.7%。无人机遥感技术和面向对象法的特征组合分层分类方法为灌区田间渠系识别提供了一种新途径。     

基于无人机可见光图像的夏季玉米植被覆盖度提取方法

为准确快速获取夏季玉米四叶期、拔节期、抽穗期和花粒期的植被覆盖度信息,利用无人机获取玉米田间可见光图像,对图像可见光波段提取的多种植被指数进行分析和比较,选择差异植被指数(Visible-band difference vegetation index,VDVI)、过绿指数(Excess green,EXG)和归一化绿蓝差异指数(Normalized green-blue difference index,NGBDI),结合监督分类提取了玉米4个时期的植被覆盖度信息。通过对试验田4个阶段的单幅图像监督分类处理,将其目标物分为土壤和玉米植被两类;分别统计监督分类后图像中土壤和玉米的VDVI像元直方图,将两者的像元直方图交点作为植被覆盖度提取阈值,同理获得EXG和NGBDI对应的玉米植被覆盖度提取阈值;利用获取的玉米植被3种覆盖度提取阈值,对玉米4个时期的植被覆盖度进行提取,并对提取精度进行了验证。结果表明,VDVI对应4个生长时期的植被覆盖度提取误差分别为1. 21%、4. 88%、2. 31%和3. 61%; EXG对应的植被覆盖度提取误差分别为1. 38%、1. 25%、0. 89%和0. 33%; NGBDI提取误差为1. 61%、3. 31%、1. 99%和3. 25%,EXG在夏季玉米4个生长时期的植被覆盖度提取效果最好。将玉米4个生长时期单幅图像确定的阈值作为固定阈值,对剔除确定阈值的单幅图像的试验田全景图像进行植被覆盖度提取,并对提取效果进行验证。结果表明,采用监督分类与可见光植被指数统计直方图相结合确定阈值的方法提取玉米植被覆盖度效果较好。     

3FLD和反射率荧光指数估测小麦条锈病病情严重度的对比分析

为研究小麦条锈病病情严重度和日光诱导叶绿素荧光强度的关系,确定适合于探测小麦条锈病病情严重度的叶绿素荧光因子。本文分别利用3FLD(three bands Fraunhofer Line Discrimination)和反射率指数2种方法提取了日光诱导叶绿素荧光强度,对比分析了这2种方法估测的日光诱导叶绿素荧光强度在小麦条锈病病情严重度遥感探测中的应用潜力。利用3FLD方法计算的O2-A和O2-B波段叶绿素荧光强度与小麦条锈病病情严重度均达到了极显著相关,复相关系数分别为0.677 2和0.492 4。基于反射率指数估测日光诱导叶绿素荧光时,叶绿素荧光反射率比值指数R_(740)/R_(720)、R_(440)/R_(690)、R_(740)/R_(800)以及叶绿素荧光一阶导数光谱指数D_(705)/D_(722)、D_(730)/D_(706)与小麦条锈病病情严重度均达到了极显著相关,尤其是比值指数R_(440)/R_(690)与小麦条锈病病情指数的相关性最高,复相关系数达到了0.718 7。基于辐亮度的3FLD算法和基于反射率的叶绿素荧光比值指数2种方法提取的叶绿素荧光强度均能够实现小麦条锈病病情严重度的遥感探测,但利用反射率方法提取的日光诱导叶绿素荧光强度构建的小麦条锈病病情严重度估测模型优于3FLD算法,更适合小麦条锈病病情严重度的遥感探测。论文的研究结果为基于卫星平台的叶绿素荧光遥感探测小麦条锈病提供了重要的理论依据。     

HEC-HMS模型在四川省清溪河流域山洪预报中的应用

山洪灾害往往给山区人民生命财产、自然环境等造成了极大的损害,降低山洪灾害的有效途径之一是实现基于降雨径流模型的实时预报预警系统。选取四川省山洪易发流域-清溪河流域为研究区,通过GIS技术,结合流域DEM、土壤及土地利用数据提取流域信息,构建HEC-HMS降雨-径流模型进行流域山洪预报。根据降雨径流形成过程,分别采用SCS-CN曲线法、SCS单位线法、指数退水法和马斯京根法进行计算产流、坡面汇流、基流和河道汇流四个部分。选取6场洪水进行模型参数的率定,4场洪水进行模型验证。模拟结果表明:Nash效率系数均值为0.792,相关系数均值为0.84,峰现时差均在3 h以内,合格率为90%,该模型对清溪河山洪预报具有较好适应性,可为四川省中小河流域山洪预报提供借鉴和参考。     

基于机器视觉的猕猴桃特征参数提取

以猕猴桃为研究对象,通过对源图像各颜色分量及颜色因子的灰度图、直方图及线剖面分析,选用Lab空间的a通道分量进行特征提取。为了改善图像质量,对a通道分量通过直方图均衡化、中值滤波进行增强。对滤波后的图像利用OTSU自动阈值分割法,完成目标与背景的分割。应用形态学处理方法,对图像先腐蚀再去除小目标最后进行反向膨胀运算去除残留物。对处理得到的二值图像运用Canny算子获取目标区域的边界信息,基于正椭圆Hough变换提取猕猴桃的质心、面积、周长和圆形度。为了测试提取算法的准确性和实时性,对采集的40张图像87个果实进行了特征提取试验。试验结果表明:正确提取率为88.5%,平均提取时间为3.976s,基本满足猕猴桃采摘机器人目标识别对图像处理的实时性要求。     

基于机器视觉的苹果识别和形状特征提取

提出了利用色差R-G和色差比(R-G)/(G-B)相结合的苹果识别方法.在顺光、逆光等不同情况下对拍摄的苹果图像进行了识别,并对识别后的图像进行消除噪声、区域填充等预处理,获得苹果的轮廓图像.针对轮廓图像,采用遗传算法进行形状特征提取.采取多次运行遗传算法,并依次转换目标轮廓点为背景点的方法,处理果实图像邻接、重叠问题.实验结果表明:苹果识别方法在一定程度上消除了阴影、逆光、土壤等影响,识别率达97%.基于遗传算法的形状特征提取方法,可对邻接、重叠图像进行有效分割,快速、准确地实现苹果图像圆心坐标和半径的提取.     

双通道近地遥感图像采集处理系

利用2CCD多光谱相机设计了近地遥感图像采集平台,同步获取小范围区域作物的可见光和NIR图像,通过图像处理技术从作物图像获得反射光谱信息.采集平台包括一个2CCD多光谱相机,两个采集盒,一台具有两个千兆网口的田间计算机.图像处理部分通过2GRB灰度化、中值滤波和Otsu二值化,从背景中分割出作物图像,结合作物原始R分量灰度图像,提取出作物红光图像平均灰度值,利用建立的灰度值与反射率的线性模型,计算得到作物红光波段的反射率.试验结果表明,图像采集平台工作稳定,利用图像处理方法提取的反射率与ASD光谱仪测量结果有较好相关性,为从作物冠层图像探测生长状况提供了理论依据.