基于指数构建的高分辨率城市水体提取新方法

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如何进行遥感影像的水体提取与监测

如何进行遥感影像的水体提取与监测遥感影像的水体提取与监测是一种利用遥感技术进行水体特征提取和监测的方法，它在水文、环境、气候等领域有重要的应用价值。

本文将以介绍遥感影像的水体提取和监测方法为主线，结合实例和理论知识，深入探讨这一领域的相关问题。

一、遥感影像的水体提取方法1. 阈值法阈值法是一种基于像素值对遥感影像进行水体提取的常用方法。

其基本原理是通过设定合适的阈值来判断像素是否为水体。

阈值的选择需要根据影像的特点和需要提取的水体特征来确定，通常可以结合样本点和经验来确定最佳阈值。

但是，阈值法在提取过程中容易受到光照和地物干扰的影响。

2. 归一化差异水体指数法归一化差异水体指数（Normalized Difference Water Index，NDWI）是一种常用的遥感影像水体提取方法，其基本原理是利用水体和其他地物在红外区域的反射特性差异进行提取。

NDWI可以消除光照和地物干扰，提高水体提取的准确性。

通过计算NDWI值，可以得到一个反映水体分布的二值图像。

3. 水体边界检测法水体边界检测法是一种通过检测水体与周围地物的边界来进行水体提取的方法。

该方法可以利用影像的边缘检测算法，如Canny边缘检测算法，提取出水体的边界。

然后，可以根据边界信息绘制水体的掩膜图像，进一步进行水体提取。

二、遥感影像的水体监测方法1. 水体变化监测水体的变化监测是一种通过比较不同时间点的遥感影像来检测水体变化的方法。

通过对比两个或多个时间点的影像，可以发现水体的变化情况，如水域面积的增加或减小、水体形态的改变等。

该方法可以通过计算水体的变化指数来量化水体的变化程度，并绘制变化图像。

2. 水体分类监测水体分类监测是一种将遥感影像中的水体区域与其他地物进行分类的方法。

该方法可以通过像元分类算法，如最大似然分类、支持向量机分类等，将影像中的每个像元分为水体或非水体。

通过分类结果，可以得到水体的空间分布图，并进行进一步的水体监测。

基于Landsat-7ETM＋遥感影像的水体提取研究（可编辑）

基于Landsat-7 ETM＋遥感影像的水体提取研究浙江测绘年第期基于一遥感影像的水体提取研究陈小松,许建宣,吴春节宁波市测绘设计研究院,宁波摘要:水体是 . 遥感影像中重要的地形要素之一,本文在水体光谱特征基础上,针对水体信息的提取提出了两种不同的算法思想。

通过试验比对分析各自的优势,总结出各自的适用条件。

关键词: 遥感影像;多光谱高分辨率;水体提取一图像具有多光谱高分辨率的水体因对人射能量太阳光具有强吸收性,所以在大部分遥感传感器的波长范围内。

总体上呈现特点,适用于水资源的调查和监测,但是在洪水期,难以获得无云雾的图像并且图像获取周期较慢,因较弱的发射率。

并具有随着波长的增加而进一步减此一图像能够适用于洪水灾害监弱的趋势。

具体表现为在可见光的波长范围里测评估中本底水体的提取。

?,其反射率约为 %一 %,但到了处,则下降为 %一 %;当波长大于一遥感数据特点时,几乎所有入射纯水体的能量均被吸收。

因此,通一是一台谱段的多光谱扫描常只能采用可见光波段来研究水体。

其中水体在蓝辐射计,其探测器技术指标示于表。

与光范围里的反射率相对较强,并具有明显的散射作相比在以下三个方面做出了改进: 用,绿光次之,红光相对较弱。

由于水体在近红外及增加全色波段,分辨率为 ,因而随后的中红外波段范围内? 范围内几使数据速率增加;乎无反射率,因此,这一波长范嗣常被用来研究水陆采用双增益技术使远红外波段分辨率提分界、圈定水体范围。

高到,也增加了数据率; 但是随着水体浑浊度各种有机、无机物质浓改进后的太阳定标器使卫星的辐射定标误度的增加,水体的反射率会有所变化。

如水体泥沙差小于 %,及其精度比一约提高倍。

含量的增加会导致反射率的提高.并使光谱曲线的反射峰往长波方向移动。

表一的主要技术参数波段序号波长范围/¨波段名词地面分辨率/ 图像水体信息提取方法研究. ~ .蓝光 . 加.绿光 . 基于谱问关系的决策树分类法 . 加.红光.. 基本原理 . ~ .近红外光谱间关系分析属于多波段法的一种.是基于一 . ~ . 短波红外光种逆向思维方式来进行地物信息提取,抛开传统分 . . 热红外光类方法,即从特定的图像空间进行特定地物识别的 . ~ .短波红外光思维方式。

不同指数法在地表水体提取中的效果比较

收稿日期：2019-07-17 基金项目：国家联合基金项目（U1704125）；河南省高等学校重点科研项目（17A570002）作者简介：李爱民（1972-），男，山东菏泽人，副教授，研究方向：遥感与地理信息技术。E-mail: aiminli@
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果更加准确 [7]。8）基于形态学白帽变换的细小水体信息提取方法。能对细小水体做增强处理 [8]。 9）结合卷积神经网络与水体指数的遥感水体提取方法。水体识别准确率高达 94.19％，错分率仅为 5.04％，显著提高了水体提取精度 [9]。10）基于离散粒子群算法的谱匹配方法，识别影像中的水体和非水体，只考虑 2 个参数，提取方法新颖、稳健且成本低廉。 [10]
引言
近年来，随着各种高分辨率卫星的投入使用，遥感技术在水资源领域的应用越来越广泛，基于影像提取水体的方法很多。主要有以下方法：1）单波段阈值法。对某一波段设置灰度临界值，通过波段运算，区分遥感图像中的水体和非水体信息 [1] 。2）多波段谱间关系法。根据遥感影像的几个波段针对水体的光谱特性，构建波段运算关系式，区分水体和其余地物的信息 [2]。3）水体指数法。抑制其他地物信息而增强水体信息，为遥感影像水体信息提取研究指引新的方向 [3]。4）改进的水体指数法。用中红外波段代替近红外波段，提取水体效果更佳 [4]。 5）植被指数法。根据水体与植被在红光及近红外波段的波谱特性，构建植被指数，运用单通道阈值法，可以有效提取水体 [5]。6）面向对象的方法提取水体信息，在地形复杂地区水体提取的准确率高达 95% [6]。7）基于高分 2 号（GF-2）影像 4 个波段的比值算法。此方法识别黑臭水体的精度最高，结

基于特征指数合成影像的不透水面提取和分析

基于特征指数合成影像的不透水面提取和分析法炜1,2，常军3，韩丽华4*（1.首都师范大学资源环境与旅游学院，北京100048；2.首都师范大学水资源安全北京实验室，北京100048；3.山东师范大学地理与环境学院，山东济南250014；4.自然资源部国土卫星遥感应用中心，北京100048）摘要：不透水面作为表征一个地区城市化水平的关键性指标，其时空变化特征与城市建设密切相关。

以济南市重要的泉水补给区南部山区为研究对象，根据植被-不透水面-土壤（V-I-S ）城市地表组分模型选取了NDVI 、BCI 、SBAI 、MNDWI 和NDUI 5种遥感特征指数构成合成影像，利用最大似然法对特征指数合成影像进行分类获取不透水面信息，并采用扩展强度与扩展速率分析、土地利用类型转移分析和不透水面重心迁移路径分析等方法研究南部山区1990—2020年间不透水面的时空变化特征，结果表明近30a 间南部山区不透水面呈现出增长速率趋于平缓的持续增长趋势，在空间上呈现出以市中区和历下区为中心的均匀增长态势，且增长重心逐渐由市中区向历下区倾斜。

关键词：不透水面；特征指数；合成影像；重心变化；时空变化分析中图分类号：P237文献标志码：B文章编号：1672-4623（2022）04-0048-06收稿日期：2020-03-16。

项目来源：国家自然科学基金资助项目（41671417）。

（*为通信作者）doi:10.3969/j.issn.1672-4623.2022.04.009Imperious Surface Extraction and Analysis Based on ImageComposed of Feature IndexesFA Wei 1,2,CHANG Jun 3,HAN Lihua 4(1.College of Resource Environment and Tourism,Capital Normal University,Beijing 100048,China;2.Beijing Laboratoryof Water Resources Security,Capital Normal University,Beijing 100048,China;3.College of Geographyand Environment,Shandong Normal University,Jinan 250014,China;nd SatelliteRemote Sensing Application Center of MNR,Beijing 100048,China)Abstract:As a key indicator to represent the urbanization level of a region,imperious surface spatial-temporal variation characteristics are close-ly associated with urban construction.As an important spring recharge area in Jinan,the southern mountainous area was selected as the research object.According to the vegetation-impervious surface-soil (V-I-S)urban land surface component model,five remote sensing feature indexes (NDVI,BCI,SBAI,MNDWI and NDUI)were selected to form the composite image.We used the maximum likelihood classification method to get the impervious surface information and analyzed expansion intensity and expansion rate,land use type transfer and migration path of impervi-ous surface gravity center to reveal impervious surface spatiotemporal change characteristics during 1990-2020.The results show that the imper-vious surface shows a steady and continuous growth in the past 30years.It had increased evenly and the growth center gradually inclined from the Shizhong to Lixia area.Key words:impervious surface,characteristic index,composite image,gravity center change,spatial-temporal variation analysis随着卫星数据的广泛使用，国内外的专家们开展了大量以遥感数据为基础的不透水面提取和时空演变的相关研究[1-6]。

城市水体提取

文献出处：Remote Sensing
作者：Wei Wu
出版日期：2018.10
Impact Factor：4.118
目录
CONTENTS
1 2 3 4
5
研究背景研究现状研究方法实验结论
方法重现
3
目录研究背景
研究背景
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目录研究背景
1. 遥感技术以其面积大、集成度高、速度快、周期短等优点，被广泛应用于地表水体的圈定的与动态监测中。 2.城市地表水，如河流、水库和池塘，对城市生态系统和局部微气候有重大影响，及时准确地绘制城市地表水图对于城市规划和灾害评估至关重要。 3.城市地表水体小而窄，测绘需要用高分辨率图像，由于阴影与水在光谱特征上的相似性，城市水图阴影噪声去除困难。
22
目录
实验结论
实验结论
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2.水体提取精度分析
按试验地点分列的三种方法的分类准确性摘要。TSUWI：两级城市水指数； NDWI：归一化差水指数；HRWI：高分辨率水指数；SVM：支持向量机
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2.水体提取精度分析
McNemar对TSUWI与NDWI、HRWI和SVM准确性差异的2项检验摘要
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3.阈值稳定性分析
UWI、USI、NDWI和HRWI的水像素阈值变化和分布。虚线显示12 个测试点时最佳阈值的最大值和最小值。“x”符号显示每个站点的最佳阈值。
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3.阈值稳定性分析
UWI、USI、NDWI和HRWI在接近最佳阈值的12个测试点(a-I)的准确度：(A)广州；(B)阿克苏；(C)成都；(D)拉萨；(E)南昌；(F)青岛；(G)上海；(H)石加特；(I)福州；(J)哈尔滨；(K)银川；(L)东莞。

水体提取方法

水体提取方法简单归纳总结一、基于MODIS影像的几种提取方法。

最常用的水体提取方法：波段阈值法、谱间关系法(波段组合法)和多光谱混合分析法单波段阈值法是提取水体的最简单易行的方法。

基本原理：是利用水体在近红外波段上反射率较低，易与其它地物区分的特点，选取单一的红外波段，通过反复试验，确定一个灰度值，作为区分水体与其它地物的阈值即可。

缺点：是无法将水体与山区阴影区分开来，提取的水体往往比实际要多。

有些文献中叙述由于阀值随时间、地点变化的不确定性使得该方法具有局限性，但对于非山区的特定时相和区域里，尤其像MODIS这样高光谱的遥感数据，首先应选用阈值法进行试验，因为光谱的细分已经将上述问题大大减弱。

若能获得较满意的提取效果，则很容易实现水体的自动提取。

对于用阈值法确实得不到理想效果的，则可以考虑谱间关系法和多光谱混合分析法。

利用谱间关系可建立的模型很多,如对波段进行如下组合运算CH7/CH6,CH7/CH5,CH6/CH5,从而找出组合图像上水陆分界非常明显的影像。

以CH7/CH6为例，可以采用如下方法剔除非水体：在ENVI软件下输入CH7及CH6波段，运用波段计算功能，将公式CH7/CH6输入，载入影像，在放大窗口中，手工裁取明水水域范围，生成多边形，对各多边形赋予一个感兴趣区(AOI)文件，并将其输出为EN-VI 等矢量文件即可。

对波段进行组合运算的目的，是为了增强水陆反差。

MODIS数据的波段1是红光区(0.62〜,水体的反射率高于植被，波段2是近红外区(0.841〜0.876um),植被的反射率明显高于水体，因此，采用归一化植被指数NDVI(NormalizedDifferenceVegetationIndex)来进行处理可以增强水陆反差，其计算公式为：(1)DNVI=(CH2-CH1)/(CH2+CH1)(1)式中CH1,CH2分别为MODIS数据波段1,2的地表反射率。

在NDVI图像中,水体的ND-VI值很低，为负值，而植被、土壤的则较高，图像直方图表现为典型的双峰分布型。

遥感影像提取水体的方法

遥感影像提取水体的方法遥感技术是一种高效准确的数据获取工具，它在水文学、环境科学和灾害管理等领域具有广泛的应用。

使用遥感技术提取水体是一种在遥感图像处理中常用的方法，因为它可以快速而准确地分析和检测区域中的水体。

以下是关于遥感影像提取水体的10种常见方法：1. 基于阈值法的水体检测方法阈值法是一种简单的遥感图像处理方法，它可以根据像元值的大小为图像中的不同对象分配不同的像元值。

在水体提取中，阈值将像素分为水和非水两个类别。

这种方法在成像分辨率相对较高的遥感图像中表现良好。

2. 基于形态学的水体检测方法形态学方法是一种以数学中的形态学为基础的图像处理方法，它可以消除噪声、填补空洞并修复边缘中的小孔。

在水体提取中，这种方法可以有效地分离与清晰未清晰水体，精准提取水体边界。

3. 基于纹理特征的水体检测方法纹理特征是描述像素之间空间约束关系的一种特征。

在水体提取中，通过核密度、图像风貌、局部变异和纹理梯度等方法可以提取水体。

4. 基于峰度的水体检测方法峰度是统计学中一个用于描述概率分布的形式的参数。

在水体提取中，根据图像中每个像素值周围像素的峰度值，可以将像素分类，从而识别水体。

5. 基于基准反射率的水体检测方法水体在不同波段下的反射率特征是有别于非水体的。

在水体提取中，可以利用这一特点进行分类并获得水体形态特征。

6. 基于物理模型的水体检测方法将自然界中的物理过程和遥感图像处理方法结合起来，就可以使用基于物理模型的水体检测方法。

这种方法包括利用水体吸收的方法、利用水体散射的方法、利用水体反射的方法、利用水体温度的方法等。

7. 基于垂直植被指数的水体检测方法垂直植被指数（NDVI）是反映植被状态的指数，它可以有效地分析水体和非水体之间的差异。

在水体提取中，可以使用NDVI的变化来分离水体和非水体区域。

8. 基于人工神经网络的水体检测方法人工神经网络（ANN）是一种模拟人脑信息处理机制的数学模型，它可以用于分类和识别任务。

使用ndwi提取水体的详细流程

使用NDWI提取水体的详细流程简介Normalized Difference Water Index (NDWI) 是一种常见的遥感指数，用于提取水体信息。

本文档将详细介绍如何使用NDWI来提取水体信息，并给出具体的步骤和流程。

材料和方法1. 遥感影像为了使用NDWI指数提取水体信息，我们需要获取一幅可见光和近红外波段数据的遥感影像。

这些影像可以从卫星、航拍图像或其他遥感平台获取。

2. 图像预处理在进行NDWI水体提取之前，必须对原始图像进行一些预处理操作。

以下是一些常见的预处理步骤： - 图像辐射定标：将原始图像转换为反射率值，消除大气和地表反射的影响。

- 图像大气校正：校正大气散射和吸收的影响，使图像更接近真实的地表反射率。

- 图像几何校正：校正图像的几何形状和位置，使其具有地理参考信息。

3. NDWI计算公式NDWI是通过计算可见光波段和近红外波段的反射率之差来提取水体信息的。

其计算公式如下：NDWI = (Green - NIR) / (Green + NIR)其中，Green代表可见光波段的反射率，NIR代表近红外波段的反射率。

4. NDWI提取水体在获取NDWI指数后，可以根据计算出的NDWI值来提取水体信息。

以下是提取水体的一般步骤： 1. 将NDWI指数映射到色彩空间中，例如将其转换为灰度图像或伪彩色图像。

2. 根据NDWI值设定一个阈值，将高于阈值的像素判定为水体，低于阈值的像素判定为非水体。

3. 对于边缘像素，可以采用形态学运算（如腐蚀和膨胀）来细化边缘线条，使其更准确地表示水体边界。

实例演示以下是一个使用NDWI提取水体的实例演示： 1. 首先，获取一幅包含可见光波段和近红外波段数据的遥感影像。

2. 对遥感影像进行预处理，包括辐射定标、大气校正和几何校正等步骤。

3. 根据NDWI计算公式，计算出NDWI指数值。

4.将NDWI指数值映射到色彩空间中，生成灰度图像或伪彩色图像。

gee比值法提取水体__概述说明以及解释

gee比值法提取水体概述说明以及解释1. 引言1.1 概述本文将介绍一种称为gee比值法的水体提取方法，该方法使用google地球引擎（Google Earth Engine）来进行数据处理和分析。

水体提取是遥感图像分析的重要任务之一，传统方法受限于数据获取和计算复杂度等问题。

相比之下，gee比值法利用了Google Earth Engine平台的强大功能和丰富的遥感数据资源，可以高效准确地提取水体。

1.2 目的本文旨在介绍gee比值法作为一种先进的水体提取方法，在理论上和应用实践中的重要意义。

通过对gee比值法在水体提取中的应用、其优势和局限性以及可能存在的问题进行探讨，有助于更好地了解这一方法，并为相关研究和应用提供参考。

1.3 结构本文共分为五个章节。

在引言部分首先对gee比值法进行概述，并明确文章的目的。

接下来章节将按照以下结构展开：- 第二章介绍gee比值法及其原理，在水体提取领域中的应用情况。

- 第三章详细分析gee比值法的优势和局限性，并探讨可能存在的问题及改进方向。

- 第四章通过实例分析与案例研究，展示gee比值法在实际应用中的效果和结果。

- 第五章总结文章要点，并展望未来gee比值法的发展趋势，提出进一步研究方向建议。

通过以上章节的详细讨论，本文旨在全面介绍gee比值法在水体提取领域的应用和优势，并为相关研究者提供理论指导和实践经验。

接下来将从介绍gee比值法开始，深入探究该方法的原理和应用案例。

2. gee比值法提取水体：2.1 解释gee比值法：Gee比值法是利用Google Earth Engine（简称GEE）平台提供的遥感影像数据和算法，通过计算不同波段之间的比值来实现对水体的提取。

它基于遥感影像中水体与非水体在不同波段上表现出的差异性，利用数学模型进行分析和处理。

该方法主要依赖于多光谱或高光谱遥感影像，通过选择适当的比值指数，可以有效区分出水体。

2.2 在水体提取中的应用：Gee比值法在水体提取领域具有广泛的应用。

高分辨率遥感影像的水体提取与水体质量评估研究

高分辨率遥感影像的水体提取与水体质量评估研究高分辨率遥感影像的水体提取与水体质量评估研究摘要:随着高分辨率遥感技术的不断发展，遥感影像在水体提取和水体质量评估方面扮演着重要的角色。

本文基于高分辨率遥感影像，研究了水体提取的方法和水体质量评估的技术，重点讨论了基于高分辨率遥感影像的水体提取算法和水体质量评估系统的设计。

通过实验分析，验证了本文提出的方法和系统的有效性和准确性，为水体资源管理和环境保护提供了有力的技术支撑。

关键词:高分辨率遥感影像，水体提取，水体质量评估1. 引言水是人类生存和发展的重要资源，随着人口的不断增长和经济的快速发展，对水资源的需求不断增加，但也带来了对水体质量的日益关注。

传统的水体调查和监测方法往往耗时耗力，而且无法全面准确地获取大范围的水体信息。

而高分辨率遥感影像具有高精度、高时空分辨率的特点，被广泛应用于水体提取和水体质量评估。

2. 高分辨率遥感影像的水体提取方法2.1 阈值法阈值法是最简单常用的水体提取方法之一，其基本思想是通过设定特定的阈值，将水体与非水体进行区分。

阈值的设定可以根据不同的遥感影像特点和研究目的进行调整。

然而，阈值法在处理复杂的地物和水体交错的情况下效果较差。

2.2 基于纹理特征的方法纹理特征是描述影像细节的重要特征之一，其在水体提取中具有重要的应用价值。

基于纹理特征的方法可以通过分析遥感影像中水体和非水体的纹理差异，实现水体提取。

常用的纹理特征包括灰度共生矩阵、方差、对比度等。

2.3 基于机器学习的方法机器学习方法在遥感影像处理中有着广泛的应用，包括水体提取和水体质量评估。

常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等。

通过训练一定数量的样本数据，建立分类模型，可以实现高精度的水体提取。

3. 水体质量评估技术水体质量评估是对水体中相关污染物的浓度和分布进行定量评估和分析的过程。

常用的水体质量评估技术包括多光谱遥感、水质模型和地统计学方法等。

u-net模型在高分辨率遥感影像水体提取中的应用

第32卷，第1期国土资源遥感Vol.32,No.1 2020年3月REMOTE SENSING FOR LAND&RESOURCES Mas,2020doi:10.6046/gtzyyy.2020.01.06引用格式：王宁，程家骅,张寒野，等.u-net模型在高分辨率遥感影像水体提取中的应用［J］.国土资源遥感,2020,32（1）:35-42.（Wang N,Cheng J H,Zhang HY,et al.Application of U-net model to watez extraction with high resolution remote sensing data#J］. Remote Sensing for Land and Resources,2020,32（1）：35-42.）u-net模型在高分辨率遥感影像水体提取中的应用王宁#,程家骅2,张寒野2,曹红杰“，刘军3（1.北京合众思壮科技股份有限公司，北京100015；2-中国水产科学研究院东海水产研究所，上海200090；3.北斗导航位置服务（北京）有限公司，北京100191）摘要：选择安徽省巢湖流域为研究区，采用u-net模型和随机森林模型，对高分一号（GF-1）高分辨率遥感影像进行水体信息提取,并对比分析了2种模型的水体提取结果和效率。

结果表明：①对于大面积水体,2种模型的水体提取结果均具有较高的精度；②对于小面积水体，随机森林模型水体提取结果存在较多细碎图斑,U-net模型水体提取结果和人工目视解译结果更加符合；③对于遥感影像中城市建筑物阴影和山体阴影,U-net模型能较好地消除阴影影响,正确提取水体，而随机森林模型存在较多将阴影误分为水体的现象；④总体来看,在复杂地表覆盖类型条件下,U-net模型提取水体的总体精度为98.69%,Kappa系数为0.95,均高于随机森林模型，在2种模型漏分误差相当的情况下,U-net模型错分误差远小于随机森林模型。

一种基于遥感指数的城市建筑用地信息提取新方法

一种基于遥感指数的城市建筑用地信息提取新方法马红*【摘要】摘要:提出了一种利用仿建筑用地指数提取城市建筑用地信息的新方法。

首先利用近红外波段和绿波段构建仿归一化建筑指数，再将其与土壤调节植被指数和归一化水体指数相结合，进而构建仿建筑用地指数，最后利用仿建筑用地指数提取城市建筑用地信息。

仿建筑用地指数影像将建筑用地信息增强，通过影像分割、去小面元以及合并邻近面元处理，可以准确提取城市建筑用地信息，实验精度可达89.5%。

【期刊名称】城市勘测【年(卷),期】2014(000)003【总页数】4【关键词】关键词:建筑用地信息;建筑用地指数IBI;仿建筑用地指数SIBI;仿归一化建筑用地指数SNDBI;信息提取1 引言随着人口的急剧增多和经济的快速发展，城市化进程逐步加快，城市空间范围不断扩大，使得城市建筑用地急剧增加，导致城市热岛效应增强、城市景观格局破坏等一系列问题。

因此全面掌握城市建筑用地信息，能够为国土、规划等部门的用地规划等政策提供科学支持。

传统人工测量的土地利用监测方法很难满足城市建筑面积快速扩展的监测需要［1］。

结合计算机技术和图形图像处理技术，实现基于遥感影像提取的建筑用地计算机解译是目前城市建筑用地监测主流方法。

Ridd提出城市的“植被－不透水面－土壤”模型用于研究城市建筑用地［2］，杨存建等人利用逻辑树判别提取建筑用地信息［3］，査勇等提出仿归一化植被指数研究城镇空间形态信息提取［3］，王光彦等利用归一化建筑指数提取城市建筑用地信息［4］，徐涵秋提出基于压缩数据提取城市建筑用地［1］并利用建筑用地指数(IBI，index－based built－up index)实现了城市建成区的界定［5］。

基于以上方法的建筑用地信息提取所采用的影像均需有中红外波段，但部分卫星影像(如资源三号卫星影像、QuickBird卫星影像、ALOS卫星影像、IKONOS卫星影像等)没有中红外波段，无法利用其IBI指数提取建筑用地信息。

高分辨率遥感图像中的水体提取方法研究与实验

高分辨率遥感图像中的水体提取方法研究与实验[导言]在当今社会，高分辨率遥感图像在水资源管理、环境保护、城市规划等方面发挥着重要作用。

而水体提取是高分辨率遥感图像处理中的一项关键任务。

本文将对高分辨率遥感图像中水体提取的方法进行研究，并进行实验验证。

[引言]高分辨率遥感图像中的水体提取是指从遥感图像中准确、自动地识别和提取出水体区域。

水体提取在许多领域中都有着重要的应用，如水资源管理、环境监测、水生态研究等。

然而，由于高分辨率遥感图像中水体与周围地物的差异不大，水体提取一直是一项具有挑战性的任务。

[主体部分]一、传统方法传统的水体提取方法主要基于图像的颜色、纹理和形状等特征。

通过设定特定的阈值或使用像素级分类算法，传统方法可以得到比较准确的水体提取结果。

然而，由于高分辨率遥感图像中的水体与周围地物在颜色、纹理上差异不大，传统方法对于复杂背景下的水体提取效果较差。

二、基于机器学习的方法随着机器学习技术的发展，基于机器学习的水体提取方法逐渐得到应用。

常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）以及深度学习方法如卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）等。

1. 支持向量机（SVM）支持向量机是一种常用的机器学习方法，其在图像分类和目标识别中有广泛应用。

在水体提取中，SVM可以根据图像的特征学习水体和非水体之间的分界面，并根据学习到的分类模型自动提取水体区域。

通过合理选择特征和优化分类模型，SVM在水体提取中可以取得较好的效果。

2. 随机森林（Random Forest）随机森林是一种集成学习算法，通过构建多个决策树并综合它们的结果来达到更好的分类效果。

在水体提取中，随机森林可以根据图像特征学习水体和非水体之间的区别，并通过综合多个决策树的结果来提取水体区域。

相比于SVM，随机森林更加适用于复杂地形和背景的水体提取。

3. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是近年来在图像处理领域取得突破性成果的深度学习算法。

基于分层特征提取和多尺度特征融合的高分辨率遥感影像水体提取深度学习算法

ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｒｅｎｍｉｎｚｈｕｊｉａｎｇ．ｃｎＤＯＩ：１０３９６９／ｊｉｓｓｎ１００１９２３５２０２４０２００６第４５卷第２期人民珠江　２０２４年２月　ＰＥＡＲＬＲＩＶＥＲ基金项目：国家重点研发计划项目（２０２２ＹＦＣ３００２７０１）收稿日期：２０２３－０６－１３作者简介：盛晟（１９９６—），女，博士研究生，主要从事径流模拟与预报等方面研究。

Ｅ－ｍａｉｌ：ｓｈｅｎｇｓｈｅｎｇ＠ｗｈｕ．ｅｄｕ．ｃｎ通信作者：陈华（１９７７—），男，教授，主要从事水利信息化、流域水文模拟等方面的研究。

Ｅ－ｍａｉｌ：ｃｈｕａ＠ｗｈｕ．ｅｄｕ．ｃｎ盛晟，万芳琦，林康聆，等．基于分层特征提取和多尺度特征融合的高分辨率遥感影像水体提取深度学习算法［Ｊ］．人民珠江，２０２４，４５（２）：４５－５２．基于分层特征提取和多尺度特征融合的高分辨率遥感影像水体提取深度学习算法盛　晟１，万芳琦２，林康聆１，胡朝阳３，陈　华１（１．武汉大学水资源工程与调度全国重点实验室，湖北　武汉　４３００７２；２．江西省自然资源测绘与监测院，江西　南昌　３３０００９；３．福建省水利水电勘测设计研究院，福建　福州　３５０００１）摘要：高精度的水体提取有助于水资源监测和管理。

目前基于遥感影像的水体提取方法缺乏对于边界质量的重视，造成边界划分不准确，细节保留度低的问题。

为了提升遥感影像水体提取的边界与细节的精度，提出了一种基于多尺度特征融合的高分辨率遥感影像水体提取深度学习算法，包括分层特征提取模块与融合多尺度特征的堆叠连接解码器模块。

分层特征提取模块中，引入了通道注意力结构，用于整合高分辨率遥感影像中水体的形状、纹理和色调信息，以便更好地理解水体的形状和边界。

在融合多尺度特征的堆叠连接解码器模块中，进行了多层次语义信息的堆叠连接，并加强了特征提取，同时捕捉了广泛的背景信息和细微的细节信息，以实现更好的水体提取效果。

在自行标注的数据集与公开数据集上的试验结果表明，模型的准确率达到了９８．３７％和９１．２３％，与现有的语义分割模型相比，提取的水体边缘更加完整，同时保留细节的能力更强。

利用改进的归一化差异水体指数提取水体信息的研究

利用改进的归一化差异水体指数提取水体信息的研究一、本文概述随着遥感技术的快速发展，水体信息的提取已经成为环境监测、城市规划、灾害预警等多个领域的重要研究内容。

近年来，归一化差异水体指数（Normalized Difference Water Index, NDWI）作为一种有效的水体提取方法，受到了广泛关注。

然而，传统的NDWI方法在某些复杂环境下，如高植被覆盖区、高盐度水域等，可能会受到干扰，导致提取结果的不准确。

因此，本文旨在研究并改进归一化差异水体指数，以提高水体信息的提取精度和稳定性。

本文首先回顾了归一化差异水体指数的发展历程和应用现状，分析了其存在的局限性和挑战。

在此基础上，提出了一种改进的归一化差异水体指数方法，通过引入多光谱遥感数据的更多波段信息，优化指数计算过程，以增强其对复杂环境的适应性。

接着，本文详细阐述了改进后的归一化差异水体指数的计算原理和实现步骤，并通过实验验证其在不同类型水体提取中的有效性。

实验结果表明，相比传统方法，改进后的归一化差异水体指数在提取精度、抗干扰能力和稳定性等方面均有明显提升。

本文探讨了改进后的归一化差异水体指数在实际应用中的潜力和局限性，为未来的研究提供了有益的参考。

本文的研究不仅有助于提升遥感技术在水体信息提取中的应用水平，也为相关领域的实践提供了理论支持和技术指导。

二、相关理论和技术在提取水体信息的研究中，归一化差异水体指数（Normalized Difference Water Index, NDWI）已成为一种广泛使用的遥感技术。

该指数基于水体在红光和近红外波段反射特性的差异，通过特定的数学运算来强化水体信息，从而有效地从遥感影像中提取出水体区域。

然而，传统的NDWI在某些复杂环境下，如高植被覆盖区或浑浊水体区域，可能面临提取精度不足的问题。

因此，本研究提出了改进的归一化差异水体指数（Modified Normalized Difference Water Index, MNDWI），旨在提高水体提取的准确性和鲁棒性。

遥感水体提取是利用遥感技术获取地表水体信息的过程

遥感水体提取是利用遥感技术获取地表水体信息的过程
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遥感水体提取是利用遥感技术获取地表水体信息的过程，对于水资源管理、环境保护和自然灾害
监测等领域具有重要意义
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以下是一份遥感水体提取方法的综述，包括常用的方法和实例
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一、基于阈值分割的方法
一、基于阈值分割的方法
阈值分割是最简单直观的遥感水体提取方法之一
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无人机影像具有较高的空间分辨率和灵活性，可用于水体提取和监测
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无人机影像可以提供更详细的水体边界和细节
信息，并可以进行高分辨率的图像分类和分割
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通过结合无人机影像和遥感影像，可以获得更全面、准确的水体信息
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九、基于物理模型的方法
九、基于物理模型的方法
物理模型方法利用水体在遥感影像中的光学、热学或电磁特性建立数学模型，并应用这些模型进行水体
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七、基于深度学习的方法
七、基于深度学习的方法
深度学习技术在遥感水体提取中表现出很强的潜力
卷积神经网络(CNN)和语义分割网络(Semantic Segmentation Network)等深度学习模型可以学习级特征和语义信息，从而实现更精确的水体提取
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八、基于无人机影像的方法
八、基于无人机影像的方法
九、基于物理模型的方法
2. 基于指数转换的方法
计算归一化水体指数 (NDWI)或修正的归一化水体指数(MNDWI) ，通过阈值分割或灰度拉伸等方法将水体提取出来
九、基于物理模型的方法
3. 基于机器学习的方法
使用支持向量机(SVM)或卷积神经网络(CNN)等算法，通过对训练样本进行学习和分类，实现对水体的提取

一种基于Landsat8遥感数据快速提取水体信息的新方法

一种基于Landsat8遥感数据快速提取水体信息的新方法倪衡;刘晓颖【摘要】日益增多的不合理的围填海活动对海岸带环境造成了不可逆转的破坏.随着Landsat8的成功发射,我们需要一种针对海岸带附近的用海活动进行及时有效的监测的方法.根据围填海活动由海向陆硬化过程不同阶段代表地物的光谱特性,在如今大规模使用Landsat8遥感数据的条件下,根据其波段特性,提出新的水体指数NWI8对光谱进行处理并比较其区分水体、滩涂和人工填海地物的能力.结果发现,基于Landsat8特性提出的新型水体指数可以充分满足区分由海向路硬化过程的不同阶段的需求,高效的完成快速监测用海活动的任务.【期刊名称】《科技资讯》【年(卷),期】2015(013)019【总页数】3页(P7-9)【关键词】水体指数;地物光谱;遥感;Landsat8【作者】倪衡;刘晓颖【作者单位】天津师范大学城市与环境科学学院天津300387;天津师范大学城市与环境科学学院天津300387【正文语种】中文【中图分类】TP79在土地资源越发紧张的情况下,易开发的滨海地区成为了时下热门的新型开活动场所。

滨海地区的海岸带资源是我国重要的自然资源,不合理的违法开发利用会对滨海地区的生态环境造成不可逆转的破坏。

因此,为了保护海岸带生态系统的平衡,促进海岸带自然资源的合理高效利用,实现海洋资源的可持续发展,海洋管理部门就有必要准确、及时、高效地监视监测海岸带开发利用活动。

而海岸带开发利用活动以围填海为主,围填海的过程也是由海向陆的硬化过程。

对此,为了提取水体信息而创建的水体指数可以有效的反映这一硬化过程。

目前常见的水体指数有: NDWI、MNDWI、EWI和NWI。

在Landsat8遥感数据开始广泛应用的今天,该文基于其数据新的特性创建了New Water Index 8(NWI8),并针对由海向陆硬化过程不同阶段提出不同参考指标。

1.1 Landsat 8波段特性2013年2月新一代的陆地资源卫星Landsat8成功发射并在随后开始向地面传输数据。

基于TransU-Net网络的高分辨率遥感影像水体提取

基于TransU-Net网络的高分辨率遥感影像水体提取
韩久春;袁啸宇;杜海峰;张玉明;邱征
【期刊名称】《计算机应用文摘》
【年(卷),期】2024(40)10
【摘要】在高分辨率遥感影像水体提取任务中,基础UNet网络提取精度较低,在规则水体的边缘提取上不够清晰,且对于细小水体提取不够完全。

对此,文章提出了一种基于TransU-Net网络模型的水体提取方法。

其中,TransU-Net网络模型能够完整有效地对水体边缘和局部特征进行提取。

实验结果表明,该方法优于基础UNet 方法,提取精度相较基础UNet提高了3.63%,能够有效完成高分辨率遥感影像水体提取任务。

【总页数】3页(P45-47)
【作者】韩久春;袁啸宇;杜海峰;张玉明;邱征
【作者单位】安徽建工交通航务集团有限公司;合肥工业大学土木与水利工程学院【正文语种】中文
【中图分类】TP183
【相关文献】
1.基于国产高分辨率光学遥感影像的水体提取
2.基于GF-2高分辨率遥感影像的水体提取方法研究
3.基于LinkNet卷积神经网络的高分辨率遥感影像水体信息提取
4.基于语义和边缘特征融合的高分辨率遥感影像水体提取方法
5.基于分层特征提取和多尺度特征融合的高分辨率遥感影像水体提取深度学习算法
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