基于混合像元分解和双边界提取的湖泊面积变化监测
应用混合像元分解提取胡杨覆盖度信息1)
应用混合像元分解提取胡杨覆盖度信息1)郭春蕾;解潍嘉;黄华国【期刊名称】《东北林业大学学报》【年(卷),期】2014(000)011【摘要】以内蒙古荒漠地区胡杨林为研究对象,应用混合像元分解方法从TM多光谱数据中提取了胡杨林植被覆盖度,并以高分辨率Quickbird影像分割结果作为真值进行精度评价,与传统的基于植被指数提取植被覆盖度的方法进行了对比。
结果表明:基于几何顶点端元选取的混合像元分解方法可以有效提取胡杨植被覆盖度( R2=0.893,RMSE=0.12),优于植被指数回归方法提取精度(R2=0.574)。
研究结果有助于开展荒漠地区较大范围的胡杨林动态监测和保护。
【总页数】6页(P82-87)【作者】郭春蕾;解潍嘉;黄华国【作者单位】省部共建森林培育与保护教育部重点实验室北京林业大学,北京,100083;省部共建森林培育与保护教育部重点实验室北京林业大学,北京,100083;省部共建森林培育与保护教育部重点实验室北京林业大学,北京,100083【正文语种】中文【中图分类】S792【相关文献】1.基于混合像元分解的鄱阳湖湿地植被覆盖度提取 [J], 陈彦兵2.混合像元分解法在植被覆盖区矿化蚀变信息提取中的应用——以江西大浩山金矿区为例 [J], 程潭武;陈建国;徐梦扬3.Erf-BP混合像元分解及在森林遥感信息提取中应用 [J], 徐小军;杜华强;周国模;董德进;范渭亮;崔瑞蕊4.塔里木胡杨自然保护区胡杨分布信息提取研究 [J], 崔彦军;柴政;丁守杰;范丽红5.动态端元组合混合像元分解法在植被覆盖度动态监测中的应用——以长汀县为例[J], 何颖清;秦雁;扶卿华;刘超群;尹斌因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
遥感湖泊提取实验报告
遥感湖泊提取实验报告1. 引言湖泊是重要的水域资源,对于生态环境和经济发展具有重要作用。
使用遥感技术提取湖泊边界和水体面积,能够为湖泊管理和研究提供有效数据支持。
本实验通过利用遥感影像数据,应用遥感图像处理方法,提取湖泊边界和计算湖泊面积。
本实验旨在探索遥感在湖泊提取方面的应用效果。
2. 实验材料与方法2.1 材料本实验使用的遥感影像为2019年某地区的高分辨率卫星影像,像元分辨率为1米。
2.2 方法2.2.1 影像预处理首先,对遥感影像进行预处理,包括辐射校正、大气校正和几何校正。
辐射校正考虑了遥感影像的辐射定标系数,将原始数字值转化为反射率。
大气校正主要是通过大气校正模型,对影像中的大气光效应进行校正。
几何校正主要是调整影像位置和方向,以保证不同影像的比较正确。
2.2.2 湖泊提取在影像预处理完成后,开始进行湖泊提取。
常用的湖泊提取方法有阈值法、指数植被指数法和水体分类法。
本实验采用的是阈值法。
首先,通过图像增强方法,调整图像的亮度和对比度,以便更好地观察湖泊特征。
然后,选择适当的阈值来进行自动湖泊提取。
阈值的选择需要根据实际情况和观察经验来进行调整。
为了提高湖泊提取的准确性,还可以利用形态学操作,进行图像中噪声点的去除和小孔的填充。
2.2.3 湖泊面积计算湖泊提取完成后,可以根据提取结果计算湖泊的面积。
通过对湖泊边界进行像素计数,再乘以像元的实际面积,可以得到湖泊的面积。
3. 实验结果与分析经过上述方法的处理,成功提取了目标地区的湖泊边界,并计算了湖泊的面积。
提取结果如下图所示:![湖泊提取结果](湖泊提取结果.jpg)通过观察提取结果,可以看到湖泊边界与实际湖泊边界比较吻合,提取面积与实际面积也比较接近,表明本方法在湖泊提取上具有一定的精度和可行性。
4. 结论本实验通过利用遥感影像数据,结合图像处理方法,成功提取了湖泊边界并计算了湖泊面积。
实验结果表明,本方法具有较高的提取精度和适用性,能够为湖泊管理和研究提供有效数据支持。
FY-3卫星洪涝灾害监测应用
FY-3卫星洪涝灾害监测应用郑伟;刘诚【摘要】对利用风云三号(FY-3)卫星数据对洪涝灾害监测进行了研究.给出了用FY-3卫星中分辨率成像仪(MERSI)和可见光红外扫描辐射计(VIRR)对薄云下和薄雾覆盖的水体判识的原理,以及洪涝信息检测中水体最大淹没面积和淹没时间信息的获取方法.给出了用FY-3卫星微波成像仪(MWRI)通过微波指数法反演洪涝信息的方法,可进行连续、全天候的大范围洪涝灾情监测.2011、2016年由其他卫星获得的洪涝水体信息表明:风云卫星的洪涝水体监测精度可达90%以上,甚至优于EOS卫星的MODIS和NOAA卫星的AVHRR的精度.近年来,风云卫星在国内外洪涝灾害等重大灾害监测评估中发挥了重要作用,改变了业务上以国外卫星资料为主进行洪涝灾害监测的局面,同时也提升了FY-3卫星在国际上的地位.展望了我国风云卫星在洪涝监测中的发展方向,指出随着风云卫星遥感技术的不断发展,洪涝灾害监测评估精度将会提高,为洪涝灾害防灾减灾提供更科学准确的决策依据.【期刊名称】《上海航天》【年(卷),期】2017(034)004【总页数】6页(P73-78)【关键词】风云三号卫星;中分辨率成像仪(MERSI);可见光红外扫描辐射计(VIRR);微波成像仪(MWRI);洪涝灾害监测;最大淹没面积;淹没时间;微波指数【作者】郑伟;刘诚【作者单位】中国气象局国家卫星气象中心,北京100081;中国气象局国家卫星气象中心,北京100081【正文语种】中文【中图分类】TP79;P407气象卫星具有观测频次高、成像范围广等特点,可在洪涝灾害监测评估中发挥重要作用。
FY-3卫星是我国现阶段气象卫星观测水平的代表,共搭载了观测仪器11种,包括最高空间分辨率250 m的中分辨率成像仪(MERSI),分辨率1 km的可见光红外扫描辐射计(VIRR)和微波成像仪(MWRI)等,可进行全球、全天候、三维立体定量遥感,已跻身于国际先进极轨气象卫星行列。
基于光学遥感的湖泊水体信息提取研究进展
第 40 卷第 3 期 人 民 黄 河 Vol . 4 0 , No . 3 2018 年 3 月 YELLOW RIVER Mar.,2018
Review on the Extraction of Lake Water Body Information from Optics Remote Sensing Data
CHONG Dan, ZHANG Shiqiang, LI Haojie, LI Jiaojiao ( College of Urban and Environmental Science, Northwest University, Xi'an 710127, China) Abstract: This paper reviewed the progress of the extraction of lake water from different remote sensing data. First, it reviewed the advanta⁃ ges and disadvantages of different extraction techniques from commonly used data sources, such as Landsat TM, ETM and MODIS. Second, it summed up the advantages and disadvantages of linear blending, neural network blending and vector blending in order to solve the problems in the extraction of lake water information. Finally, it pointed out that under the conditions of the rapid development of multiple satellites and multi⁃sensor, the cooperative observation of lake water based on multi⁃source data is the future development trend, and the scale conversion is the key point in the fusion between spatial matching of multi⁃source remote sensing data and different inversion results. Key words: optical remote sensing; lake body; extraction; mixed pixel decomposition; integration
基于混合像元分解的武汉市湖泊面积变化监测
源优 势正 在弱 化等 , 这一 系列 问题 导致 了城 市 调蓄 、
水体 指数 N WI 念 , D 概 即通 过 G en和 NR波 段 之 re I
类: ①基于高分辨率影像数据的水体信息直接提取 ; ②基于中低分辨率影像数据结合相关算法提取 。高
空间分辨率影像传感器 由于时间分辨率低 、 监测 费
用高 等 因素 , 以进 行 大 范 围 的湖 泊监 测 。而 中低 难
遥感影像上不可避免地存在着混合像元 , 它严 重影响了影像 的解译精度 , 使传统 的遥感信息提取
第2 第 5期 8卷 2 011年 5 月
长
江
科
学 院 院
报
Vo . 8 No 5 12 .
Ma 2 1 1 y 0
Ju n l fY n teRie c ni cR sac s tt o ra a gz v rSi t eerhI tue o e f i ni
收 稿 日期 :0 0 0 — 8 2 1 -62
项 目基金 : 0 2 9国家 大学生科研和创新性实验项 目( 9 0 84 ) 0 0 1 6 4 4 作者简介 : 晗( 9 9) 男 , 张 18 . , 湖北武汉人 , 本科 , 主要从事遥感信息专业的研究 , 电子信 箱)hn . q Cr ( a一 z @q .O 。 n
精度难以满足较高精度应用需求 。混合像元在 中低 分辨率影像上尤其严重 , 不仅使得水体边界难 以精 确确定 , 且容易漏 提水 面较 窄的区域 ( 如湖汊 等) 。 为了提高遥感应用精度 , 必须解决混合像元分解 问 题。本文基于多时相 Lnst M E M+ ada T / T 数据 , 利用 混合像元分解方法 , 19 对 95至 20 年 武汉 市主城 06 区湖泊面积进行 了监测 , 为城市快速发展过程中湖
地理信息系统经典考试题(含答案)复习
一、填空题(1)在GIS中计算机硬件包括___,___,___,___等。
计算机主机、数据输入设备、数据存储设备、数据输出设备。
(2)规划工作中空间信息源包括___,___,___,___,___等。
图件、实地调查资料、统计资料和科研报告、遥感资料、实测资料。
(3)地理数据库结构包括___,___,___,___,___等。
层次结构、网络结构、关系数据库结构、面向目标模型。
(4)栅格数据宏运算包括___,___,___,___,___等。
扩张、侵蚀、加粗、减细、填充。
(5)在GIS中计算机软件包括___,___,___,___,___等。
数据输入子系统、图形与文本编译子系统、空间数据库管理子系统、空间查询与空间分析子系统、数据输出子系统。
(6)城市与区域空间信息制图的基本结构有___,___,___,___,___,___等。
网络结构、等值线结构、网络结构、离散点结构、多边形结构、三维立体结构。
(7)进行数据压缩的方法有___,___,___,___,___等。
间隔取点法、垂距法和偏角法、道格拉斯——普克法、光栏法。
(8)栅格数据的基本运算包括___,___,___等。
栅格图像的平移、两个栅格图像的算术组合、两个栅格图像的逻辑组合。
(9)GIS的英文全称是____Geographic Information System_。
(10)空间信息的基本特征为___,___,___,___等。
空间定位特征、时间特征、层次性模糊性和不确定性。
(11)地理信息系统按其内容可以分为___,___,___等。
专题信息系统、区域信息系统、GIS工具。
(12)布尔逻辑组合包括___,___,___,___等。
或、异或、和、非。
(13)几何数据获取方法主要有___,___,___,___,___等。
外业测量获得、由栅格形式的空间数据转换获得、对各类地图跟踪数字化获得、扫描获得。
(14)GIS中的空间分析主要包括___,___,___,___,___等。
混合像元分解法操作步骤[整理版]
一、农田作物的光谱特征与天然植被有所不同(后者的叶片含水量及绿度均不及农田作物),故在选择纯净端元时会出现混淆,故希望先将农田掩去。
首先要先将农田的界限提取出来。
提取农田边界的方法:
1、对两期影像均提取NDVI图,再将两张NDVI图进行最大化合成。
再将合成后的NDVI
图与任一原图进行链接,调出CUSORLOCA TION 对话框,移动鼠标,观察对话框中NDVI图的数值变化,确定农田区的边界,注意图中某些高植被覆盖区的NDVI值也和农田区的数值一样高,这样做会把高值区也确定为农田区。
但没有关系,这些高值的天然植被区应为水库附近,其含水量等表象与农田作物相似,而与一般旱生植被有异。
正好一并掩去。
做NDVI图:
做最大化合成:
观察两幅图,确定阈值:
量图,此时即可得到农田的范围,然后可用该农田范围做掩膜。
在决策树上输入表达式:注意,阈值不一定是0.3,要自己确定。
给B1赋予NDVI波段
执行分类:
输出为矢量图:
二、应用掩膜,对某一期原始图像做MNF变换和主成分变换,选择前两个波段信息量最大的一种变换,选择其前两个波段,在ENVI5.1中做二维散点图,用最小法提取出纯净端元的光谱曲线。
三、对主成分图进行混合像元分解、分类。
,得到植被分量、分类图。
基于混合像元分解的天山典型地区冰雪变化监测
基于混合像元分解的天山典型地区冰雪变化监测金鑫;柯长青【期刊名称】《国土资源遥感》【年(卷),期】2012(000)004【摘要】针对中低分辨率遥感图像中存在大量混合像元,而传统的图像分类方法存在只能将某个像元归到某一类中,不能正确反映混合像元实际情况的问题.以新疆天山典型冰川覆盖区为例,根据TM/ETM+遥感图像的光谱特征,结合天山地区地表覆盖特点,在线性混合像元分解方法基础上,设计一种符合冰川地区特点的“冰雪-植被-裸露山体-阴影”端元组分模型.通过选择合适的端元并将其反射率值代入改进后的且满足约束条件的线性混合像元分解模型,得到各端元组分丰度图,进而精确提取出冰雪信息并计算其面积.1989年TM和2000年ETM+遥感图像冰雪信息提取结果表明,运用线性混合像元分解模型能很好地监测实验区的冰雪覆盖变化情况.%Mixed pixels are abundant in medium - low resolution images, but the traditional methods for image classification could only assign pixels to one class,with the ignorance of the mixed pixels. To tackle this problem, the authors selected the typical area in Tianshan Glacier of Xinjiang as an experimental area. Based on the theory of mixed pixel decomposition and the principle of the linear model and taking into account the spectral characteristics of TM/ETM + image as well as the land cover characteristics of Tianshan area, the authors developed an end -member composition model suitable for the glacier area,i. e. , Snow - Vegetation - Rock - Shade model. After the appropriate end - members were selected and thereflectance values were substituted into the improved linear mixed pixel decomposition model, which satisfied the constraints, the abundance image of individual end - member was calculated and the snow cover information was easily and precisely extracted. The extraction results of snow cover in 1989 and 2000 demonstrate that the mixed pixel decomposition and the linear model could be used to monitor the snow cover changes in the glacier area.【总页数】6页(P146-151)【作者】金鑫;柯长青【作者单位】南京大学地理信息科学系,南京210093;南京大学地理信息科学系,南京210093【正文语种】中文【中图分类】TP79【相关文献】1.基于混合像元分解的武汉市湖泊面积变化监测 [J], 张晗;夏丹宁;张昊成;王晓昳2.美哉!天山冰雪——王钧兵冰雪山水画赏析 [J], 魏宝山3.基于遥感影像的天山冰川面积变化监测 [J], 周玉杉;王颖洁;周文明4.采用混合像元分解的水库面积提取及变化监测 [J], 孔美美;陈锻生5.基于混合像元分解和双边界提取的湖泊面积变化监测 [J], 胡争光;王祎婷;池天河;刘素红;毕建涛因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
基于混合阈值法的Envisat影像水体提取_李智慧
收稿日期: 2 0 1 2-0 7-1 7 修 订 日 期 : 2 0 1 2-0 7-2 7 ) 。 基金项目: 国 家 科 技 支 撑 计 划 项 目( 5 1 0 7 9 0 9 9 , 作者简介: 李 智 慧( 女, 博士研究生, 现主要从事遥感、 1 9 8 1~ ) G I S综 合 应 急 减 灾 方 法 及 应 用 方 面 的 研 究 。 : E a i l l i z h i h u i k u . e d u . c n -m @p
] 1 2 - 。 然而 , 洪涝灾害水情监测中的重要手段 [ 由于受
( 级为1~ 背景类 ) 和灰度级为t t 的像素区域1 +1~ ( 。1、 目标类 ) L-1 的像素区域 2 2 灰度区域出现的 概率分别为 :
t
)= t p 1(
L 1 -
∑p
i=0
i
( ) 1 ( ) 2
)= t p 2(
A H b r i d T h r e s h o l d i n M e t h o d f o r W a t e r E x t r a c t i o n i n E n v i s a t I m a e y g g
① L I Z h i h u i - , ② ① ① ① ③ , , , , CHE N X i u a n L UO P e n XU Y u b i n L I Y i n -w - g g
— 6 2 —
2期
李智慧等 : 基于混合阈值法的 E n v i s a t影像水体提取Fra bibliotek1 引 言
, 合成孔径雷达 ( S n t h e t i c A e r t u r e R a d a r y p 是一 种 主 动 式 相 干 微 波 遥 感 系 统 。 与 可 见 S AR) 红外遥感 相 比 , 光、 S AR 不 受 阴 雨 和 多 云 天 气 的 影 响, 具有全天候 、 全 天 时 对 地 观 测 的 优 势, 逐渐成为
基于边界提取的混合像元分解
S S N算子是一种基于灰度 的特征 点获取方法 , UA 能够在 较强 的
噪 声 图 像 中定 位 边 缘 。
2 2 具体 流程 .
首先选 用一个 圆形 区域 ( 本文为 3 7像素的圆形 )为 了提取 , 边缘 , 需要将模板内像 素的灰 度值与模板 中心 的灰度 值进行 比
较 , 式 ( ) 相 似 比较 函 数 : 公 1为
然后把边缘部分 的像元 以 8 一邻域 分析的方法从 边缘 部分提取 出来 , 同时利用线性模 型的完全 约束 的方程进行分解 。
2 UA S S N算法的基本原理- ] 3
2 1 S S N算 子原理 . UA J
S S N算 子的模板使用 的是一种 近似 圆形 的移动 模板 , UA 若 模板 内部 每个 图像像素灰度值与模板 中心图像像素( ) 核 灰度 值 的差值均小于给定的门 限值 , 则认 为该 图像 像素点 与核具有相 同( 或相近 ) 的灰度值 , 由满足这样 条件 的像 素组成 的区域称 为 吸收核同值区( S N) U A U A 。S S N算法 的图形 模板 及 4个 不 同的
度 阈值 , 一般取 为 2 , S A 5 U U N区域 的大小 可以 由公式 ( ) 2 给出 。 然后 , 由公式( ) 以得到 图像的初始角 点响应 , 响应 的局 部 3可 取
最 大 值 作 为 角 点 。 中 g为几 何 阈值 。 用 S S N算 法 进 行 边 缘 式 在 UA
维普资讯
第3 9卷 第 8期 2 年 4 月 008 文章 编号 : 0 — 1920 }8 15 3 1 1 4 7 (08 0 —0 1 —0 0
人 民 长 江
Ya gz Rie n te vr
基于ASTER数据的混合像元分解技术在水质监测与评价中的应用
关键 词 : 水质遥感 监测 ; 大气 纠正; 混合像 元 ; 相关分析
d i1 . 9 9 j is . O O 3 7 . 0 1 0 . 0 o : 0 3 6 /.s n 1 O 一 1 7 2 1 . 2 0 4
Байду номын сангаас
中 图 分 类 号 : 7 TP 9
文献标识码 : A
文 章 编 号 :0 0 1 7 2 1 ) 1 —0 2 —0 1 0 —3 7 ( 0 1 1 4 0 0 6
摘 要 : AS E 数据 为 数 据 源 对 湖 北 省 钟 祥 市 胡 集 虎 山 尾 矿 库 水 质 状 况 进 行 了 监 测 与评 价 。 文 中运 用 以 T R F AAS 模 型 对 A T R 数 据 进 行 了大 气 辐 射 纠 正 , 对 数 据 进 行 了 几 何 纠 正 。 因 A T R 数 据 空 间分 辨 不 能 L H S E 并 S E 很 好 地 满 足 水 质 监 测 的 精 度 要 求 , 而 文 中使 用 波 谱 沙 漏 分 析 对 A T R 数 据 进 行 混 合 像 元 分 解 , 取 到 研 究 区 故 S E 提
De o po ii n Te hn q e o i e x lUs d i o t r ng cm s to c i u f M x d Pi e e n M nio i
a dE au t no ae ai a e n AS E n v lai fW trQu l yB sdo T R o t
YANG a g , Qin 0 ZHANG h0 , N h- a 。~ , IW e - i Z i QI Z ih o L n me ̄
( S h o e g a h c n ca o r p i S i cs f Na j n n v ri Na jn 1 0 3 ① c o l f G o r p i a d O e n g a h c ce e o n ig U ie s y, n i g 2 6 9 ; o n t ② F c l a t S in e , h n n v ri f G oce c s Wu a 3 0 4 a u t o E r c c s C ia U ie s y o e sin e , h n 4 0 7 ; y f h e t ③ I tr a in l n t uef rE rh S s m c n e Na j n i est Na j n 1 0 3 ne n t a si t o a t y t S i c , n ig Unv r i o I t e e y, n ig 2 0 9 )
基于混合像元分解的鄱阳湖湿地植被覆盖度提取
基于混合像元分解的鄱阳湖湿地植被覆盖度提取湿地因受水情因素影响,湿地植被分布零散且变化明显,使用遥感数据提取植被覆盖度时,难以获取纯植被像元,使植被覆盖度提取精度较低。
针对上述问题,文章选择鄱阳湖湿地为研究区,以Landsat8数据为数据源,基于线性混合模型提出了四端元线性混合分解的植被覆盖度提取方法,然后将该方法与像元二分模型、三端元线性分解模型进行植被覆盖度提取实验,最后采用高分影像对提取结果进行精度验证。
结果表明:四端元线性混合分解方法与验证数据相关系数分别为0.9742,均方根误差分别为0.0616,相关程度和总体精度均优于像元二分法、三端元线性分解法,表明四端元线性混合分解方法提取结果更能反映鄱阳湖湿地的真实情况,可以作为鄱阳湖湿地植被覆盖提取方法。
标签:鄱阳湖;湿地植被;模型;覆盖度1 研究区概况鄱阳湖是中国第一大淡水湖,地处江西省的北部,长江中下游南岸。
鄱阳湖湿地是各种水生动物和越冬的候鸟活动栖息之地,湿地内多种植被更是生物主要的食物来源,同时也是人类进行经济活动重要的生产资料。
随着近几年气候变化和各种因素的影响,鄱阳湖和其他内陆湖泊一样面临着水量调蓄能力下降、湖泊环境污染加重、生物资源退化等问题[1]。
因此,本文通过对鄱阳湖湿地植被覆盖度研究,为湿地生态环境的保护和合理利用提供科学依据。
2 研究方法2.1 像元二分模型像元二分法模型是将混合像元的反射率看作是植被和土壤反射率的线性组合,该模型表达式如(1)所示:Vf=(R-Rv)/(Rv-Rs)(1)式中R为任意像元的NDVI植,Rs为裸土或无植被覆盖区域的NDVI值,Rv代表完全植被覆盖的NDVI值。
考虑本文研究区存在大量的水体,利用NDWI 提取法[9]对水体进行掩膜处理,消除大面积水体对植被覆盖度提取的影响。
通过分析计算出来的研究区像元的NDVI值,根据频率统计表,并借鉴崔天翔等学者对Rv与Rs的取值方法[2],选取研究区内累计频率为5%的NDVI值为Rs,累计频率为95%的NDVI值为Rv,进而通过式(1)计算得到其植被覆盖度。
基于混合像元分解的水体面积提取算法
基于混合像元分解的水体面积提取算法陈亮;张友静;何厚军;陈杨【摘要】An improved algorithm for water body area extraction based on pixel unmixing is proposed in order to reduce the impact of water body boundary pixels on water body area extraction. A fraction image of water abundance was obtained with the linear pixel unmixing model using ALOS data. The threshold method and the mathematical morphology method were used to extract pure water and water body boundary pixels. Through analysis of the composition of water body boundary pixels, an area correction algorithm for water body boundary pixels is proposed to correct the water body area. The research results show that, compared with the linear pixel unmixing model, the proposed method can improve the accuracy of water body area extraction by 6. 7% at most, and can reduce the impact of the water content of washlands on the calculation of water abundance of water body boundary pixels.%为减小水体边界混合像元对水体面积提取精度的影响,提出基于混合像元分解的水体面积提取改进算法。
基于SMMI的红碱淖湖区面积遥感分析
基于SMMI的红碱淖湖区面积遥感分析刘英;岳辉【摘要】红碱淖是我国最大的沙漠淡水湖,在当地气候的调节、水资源的平衡及生物多样性的保持等方面发挥着非常重要的作用.以2000 ~ 2014年MODIS陆地植被数据产品MOD13Q1为数据源,在提取NIR和Red波段反射率的基础上,利用土壤湿度监测指数(SMMI)提取红碱淖年内和年际面积数据,并对其15 a间变化趋势进行分析.结果表明:红碱淖面积年内变化规律为每年4月开始缓慢增大,至7月~8月间达到最大,而后逐渐减小;红碱淖湖区面积总体呈线性减少趋势(R2=0.884 7),由2000年的49.63 km2减小到2014年的31.88 km2,变化率为36%,平均缩减速度为1.18 km2/a.相比较气象因子而言,人类活动是影响红碱淖面积变化的主要因素.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2016(016)016【总页数】6页(P122-127)【关键词】湖泊面积;土壤湿度监测指数;遥感监测;时空演变规律;红碱淖【作者】刘英;岳辉【作者单位】西安科技大学测绘科学与技术学院,西安710054;西安科技大学测绘科学与技术学院,西安710054【正文语种】中文【中图分类】P237;TP79湖泊是陆地水圈的重要组成部分,是陆地水分循环的主体。
由于全球气候变化及人类活动的影响,多数陆地湖泊水位下降、面积萎缩,湖泊水量多处于入不敷出的负平衡状态[1,2]。
因此,研究湖泊变化具有重要的意义。
近年来,随着遥感技术的不断发展和应用范围的不断拓展,湖泊面积、水位、容量等遥感动态监测已成为研究的重点[3]。
水体提取常用的遥感方法有阈值法、色度判别法、比率法、谱间关系法、水体指数法、光谱混合分析法等。
其中,归一化差异水体指数(NDWI)和修正型NDWI (MNDWI)是典型的多波段水体提取指数法,被广泛应用于地表水域面积提取、环境监测与生态修复、地图制图等领域[4—8]。
基于双层数据分解混合模型预测鄱阳湖COD
基于双层数据分解混合模型预测鄱阳湖COD陈伟;金柱成;俞真元;王晓丽;彭士涛;朱哲;魏燕杰【期刊名称】《农业工程学报》【年(卷),期】2022(38)5【摘要】化学需氧量(Chemical Oxygen Demand,COD)是衡量水质状况的最重要参数之一,反映水体受还原性物质污染的程度。
该研究采用改进的完全集合经验模式分解(Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition With Adaptive Noise,ICEEMDAN)、变分模式分解(Variational Mode Decomposition,VMD)相结合的双层数据分解算法,并利用双向长短期记忆(Bidirectional Long Short-term Memory,BLSTM)神经网络,提出了一种混合模型IVB(Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition With Adaptive Noise-Variational Mode Decomposition-Bidirectional Long Short-term Memory),并以鄱阳湖高锰酸盐指数(Permanganate index,COD_(Mn))监测数据为研究对象,进行案例研究。
结果表明,IVB模型具有良好的预测性能:1 d以后的COD_(Mn)预测中,IVB模型的平均绝对百分比误差为2.21%,与单一BLSTM神经网络模型相比降低了10.57个百分点,而与IB(Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition With Adaptive Noise-Bidirectional Long Short-term Memory)模型相比降低了4.62个百分点;7 d以后的COD_(Mn)预测中,IVB模型的平均绝对百分比误差为8.18%,与单一BLSTM神经网络模型相比降低了16.34个百分点,而与IB模型相比降低了4.68个百分点。
淮南市水域面积变化遥感监测
淮南市水域面积变化遥感监测褚敏;吕伟才;李金恒;葛祥;许妙强;袁晓鑫【摘要】随着煤炭的持续开采,煤矿塌陷区积水造成水域面积大幅增加的问题逐渐引起重视.以2005年、2009年Landsat TM影像和2013年、2017年Landsat8 OLI影像作为数据源,对淮南市丰水期水域面积进行遥感监测.使用改进的归一化差异水体指数MNDWI(Modified NDWI)提取水体,监测淮南市水域分布的动态变化,得到以下结论:淮南市在2005年、2009年、2013年、2017年水域面积分别为189 km2、207 km2、220 km2、256 km2.2009年、2013年和2017年相对于2005年增加水域面积分别为24 km2、45 km2、81 km2,其中,2013—2017水域面积增加最快,水域面积增加区域主要集中在潘集区和凤台县境内.【期刊名称】《黑龙江工程学院学报(自然科学版)》【年(卷),期】2019(033)001【总页数】6页(P7-12)【关键词】淮南市;MNDWI;水域面积变化;塌陷区【作者】褚敏;吕伟才;李金恒;葛祥;许妙强;袁晓鑫【作者单位】安徽理工大学测绘学院 ,安徽淮南 232001;安徽理工大学测绘学院 ,安徽淮南 232001;安徽理工大学测绘学院 ,安徽淮南 232001;安徽理工大学测绘学院 ,安徽淮南 232001;安徽理工大学测绘学院 ,安徽淮南 232001;安徽理工大学测绘学院 ,安徽淮南 232001【正文语种】中文【中图分类】P237水是生命之源,水域面积的变化会影响人类赖以生存的生态环境,加强水域面积的动态监测,不仅能对人类生产建设提供重要的参考依据,也对当地生态环境的治理和保护起到一定的指导作用。
遥感是在20世纪60年代得到迅速发展的一门综合性的技术学科,它可以远距离采集待研究目标的信息,对采集的信息进行处理与分析以后,以达到研究该目标物属性的技术方法。
基于RS、GIS技术的湖面变化信息提取与分析——以艾比湖为例
基于RS、GIS技术的湖面变化信息提取与分析——以艾比湖
为例
于雪英;江南
【期刊名称】《湖泊科学》
【年(卷),期】2003(015)001
【摘要】以位于新疆西部的艾比湖为例,综合利用地形图和遥感图像信息源,提取湖泊边界,归一化坐标系和投影方式,并以GIS工具进行湖面的叠加分析获取湖面变化信息. 同时根据影响内陆湖泊水量的主要因素入手,分析了艾比湖面积变化的原因,找出影响湖面变化的主要因素,探讨分析了湖泊生态环境建设的发展趋势.
【总页数】4页(P81-84)
【作者】于雪英;江南
【作者单位】中国科学院南京地理与湖泊研究所,南京210008;中国科学院研究生院,北京,100039
【正文语种】中文
【中图分类】P343.3;P208
【相关文献】
1.新疆艾比湖流域耕地面积变化对艾比湖湖面面积的影响分析 [J], 孙丽;高亚琪
2.基于RS和GIS的艾比湖湿地信息提取及面积动态分析 [J], 玉苏普江·艾麦提;阿里木江·卡斯木;阿布都沙拉木·热合曼
3.基于RS和GIS技术的南宁市区土地利用信息提取及分析 [J], 吕晓晓;郝多虎;黄
晓曦;孙丽慧;朱青;张健;李新萍;杨立虎;张国瑞
4.基于数字高程模型的艾比湖湖面近期变化研究 [J], 刘晓;陈正江;陈强;高凡
5.基于MODIS数据的艾比湖湖面变化研究 [J], 李永生;武鹏飞
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遥感信 . 龟
叠 感 匝 用
基 于 泊 面 积 变 化 监 测
胡 争 光①, 袢 婷 ②, 天 河①, 素 红②, 建 涛① 王 池 刘 毕
( 中 国 科 学 院 遥 感 应 用 研 究 所 国 家 遥 感 工 程 研 究 中心 , 京 1 00 ; 北 京 师 范 大 学 地 理 与遥 感 学 院 , 京 10 7 ) ① 北 0 11 ② 北 0 8 5
中图 分 类 号 :TP 9 7 文 献 标 识 码 :A 文章 编 号 :1 0 — 00
1 引 言
湖 泊 是一 个 多 功能 的 自然 资源 , 为人 类 提供 生 活生产 用水 以及 丰富 的生 物资源 。湖泊 的形成 与消 失 、 张与 收缩 , 扩 及其所 引起 的生态 环境 的变化 都反 映 了一定地 域乃 至全球 的构造 和气候 事件 。随着人
摘要 : 如何 通 过 充 分 考 虑地 物 复 杂 性 和地 域 时 间 限制 , 高 混 合 像 元 分 解 算 法 的 精 度 和 普 适 性 , 目前 基 于 提 是
中低 分 辨 率 遥感 数 据进 行 湖 泊 面 积 监 测 所 面 临 的 主 要 问题 。 针 对 问题 , 出 了 一 种 结 合 双 边 界 提 取 和 混 合 象 元 提
到 有效宏 观 的监 测 。而随 着 遥感 技 术 的广 泛 应 用 ,
传感 器 如 AVHR M0D S等 , 方 面 在 时 间分 辨 R、 I 一
率 、 盖范 围 、 用方 面都 有 着 很 大 的 优 势 , 覆 费 另一 方 面 由于 空 间分 辨 率低 , 地 和水 体 在 岸 边 产 生 的混 陆 合像 元 严重 。 目前 已有 的一 些算 法 不能很 好地 解决 混合 像 元 问题 , 当水 面较窄 , 水体 较 小时容 易 漏分某 些 水体 , 或者 没 有充分 考虑 到非 水体 地物 的 复杂性 , 并 且 其对 于水 体 的判据 以及端 元 的选择 受 到地域 以 及 时 间 的限制 , 没有 普适 性 , 不能 推广 到其他 湖 区 。 为 了解 决 以 上 问题 , 文 使用 高 时 间分 辨 率 的 本 AVHR R数 据 , 合 双 边 界 提 取 , 合 像 元 分 解 的 结 混 算法 , 对东 北 、 内蒙地 区 的湖泊 面积 变化 进行 了遥 感 监测 , 并利 用该 地 区 的地 形 图数 据对 湖 泊 数 据 进 行 湖泊 名称 和地 理位 置 的匹 配 , 后 利 用 中 国湖 泊 志 最 统计 值对 提取 结果 进 行 了算 法 验证 及 误 差 分 析 , 精
资 源 、 象等 卫星 遥 感 图像 以其 周 期 性 、 观 性 、 气 宏 高 效 性 的特 点为迅 速 精确 调 查 湖 泊 、 库 等 水体 状 况 水 创 造 了条件 , 着 广泛 的应 用 前 景 。 目前 对 湖泊 的 有 遥 感监 测主 要有 两类 : 一是 基 于高 分辨 率 的 S OT、 P T 或 AS E 等 数 据 对 湖 泊 相 关 信 息 的 直 接 提 M T R
AVHR R对 青海 省湖 泊 的 面 积 , 温 等进 行 了遥感 水
收 稿 日期 :0 6 1 — O 20 — O 7
度较 高 , 能够 为社 会 、 府 在 湖 泊 资 源 的开 发 、 用 政 利
基 金项 目: 国家 “ 五 ” 技 攻 关 计 划 “ 国 可 持 续 发 展 信 息 共 享 系 统 的 研 究 开 发 ” 2 0 一 B 0 B) 国 家 基 础 性 条 件 平 台 “ 国 可 十 科 中 ( 04 A6 8 与 中 持 续 发 展 信 息 共 享 平 台建 设 ” 2 0 DE C 1 ) ( 0 3 A2 0 1 。 作者简 介 : 争 光(92 ) 男 , 南 , 士 研究 生 , 胡 18 一 , 湖 硕 主要 研 究 方 向 为 遥 感 信 息 提 取 , 理 信 息 共 享 与 数 字 城 市 。 地
类 不 合理 活动 的加 剧 , 泊 面积 萎 缩 及 生 态 环境 恶 湖
化等 问题 引起 了社 会 各 界 的 广 泛关 注 。因此 , 确 精 迅速 地对 湖泊 监测 , 示 自然 因 素及 人 类 活 动 对湖 揭 泊水 域 的影 响规律 , 对合 理开 发 、 利用 和保护 湖泊水 域 有着极 其重 要 的意义 。 传 统 的湖 泊 面积 监 测 不仅 耗 时 耗力 , 而且 监 测 周期 长 、 监测 精度难 以保 证 , 以对湖泊 水域 面积 做 难
取 ; 是基 于 中低 分 辨 率 如 AVHR MO S等 数 二 R、 DI 据结 合 相关 的算 法 来提 取 目标 信 息 , 杨 英宝 等口 如
利用 L n st 东太 湖湖 泊面积 及 网 围养 殖 动态 变 ada 对
化 进 行 了 遥 感 监 测 , 英 莲 等口 杨 利 用 NOAA/
分 解 的高 效 算 法 , 后基 于 AVHRR 数据 对 中国 东 北 , 最 内蒙 古 地 区 的 湖 泊 面 积 变 化 进 行 遥 感 监 测 , 证 了算 法 的 验
高精度和可行性。
关 键 词 : 泊 面 积 变 化 监 测 ; 合 像 元 分 解 ;双 边 界 提 取 ; 元 湖 混 端
监 测研 究 , 铌 等 利 用 M0 S对 西 北 地 区 近 年 郭 DI 来 内陆湖泊 变化 反 映 的 气候 问题 进 行 了研 究 , 益 粱
同等 基 于 AVHR 利 用 神 经 网络 对 水 体 信 息 进 R
行识 别 。然而 , 用 高分 辨 率 的遥 感 数 据进 行 大 范 使 围 的湖泊 面积 监测 是 不 现 实 的 , 要 出 于 以下 几 点 主 考虑 : 高分 辨率遥 感影 像传 感 器 的时间 分辨率 低 ; ① ②易 受云 的影 响得 不 到 地 面 影像 , 得 在 多雨 季 节 使 难 以得到 足够 的图像 研 究 水域 的 动态 变 化 ; 变 化 ③ 监测 费 用太高 。相 比之 下 , 用 中低 分 辨 率 的光 学 使