济南市遥感影像的水体信息提取方法研究
遥感图像ENVI水体提取步骤
数据要求：1.下载的影像数据，尽量为同日期或者尽量靠近，不能相差时间太长，提供的影像为2004年第259天，1994年第295天，2004年第268天。
其中1994年的影像肯定不行2.下载的影像数据，尽量没有云层覆盖类似这种研究区域中水体部分存在云层时，该影像不能用，需用接近该日期的影像替代。
水体提取步骤如下（一）7个单波段合并成一个文件1.ENVI软件中File-Open Image File,弹出以下对话框，选择文件夹下b1-b7影像并打开，如下：2.将7个波段合成一个影像文件，操作如下图：3.点击Import File,选择所有波段5.点击Reorder Files鼠标拖动，确保波段1-7序号，从b1-b7，排序如下：6．右边窗口设置坐标系如下：UTM,WGS-84,49N7.定义文件名后，生成一个整的影像文件同理，依次将其他文件夹下的7个波段合并成各自文件。
（二）多个文件镶嵌拼接成一个整的文件注意：该步操作比较复杂，拼接文件可能存在色差不均衡问题，具体请多网上查些资料；1.基于地理坐标进行拼接，操作如下：2.Import Files将上步生成的三个文件导入进来3.分别右键文件名，选择Edit Entry（三个文件操作一致）4.设置Data Value to Ignore背景值为0，羽化距离根据需要设置（不固定）；Color Balancing(颜色平衡参数，其中Fixed为以该文件为标准，其他影像进行调整，可对其中一个文件设置为Fixed，其他两个文件设置为Adjust)5.File-Apply，影像拼接拼接结果如下：（三）水体区域提取1.Envi中波段运算，如下：2.输入以下表达式(b2*1.0-b4)/(b2+b4) gt 0 (可用其他方法，依实际情况而定)3.分别设置算法中各个变量对应的波段，b2表示第3个波段，b4为第5个波段4.根据研究区域进行裁剪，并统计其中为1的像元个数，影像加载显示后，加载矢量文件：5.加载区域shp文件，第一次加载时后缀选择.shp会自动生成一个evf文件，下次打开直接加载evf即可。
遥感图像中基于机器学习的水体提取方法研究
遥感图像中基于机器学习的水体提取方法研究一、引言在遥感技术不断发展的今天，如何高效地利用遥感图像数据成为了研究的热点问题之一。
水体提取是遥感图像处理中的一个非常重要的问题，水体提取不仅对于水资源的管理有着重要的意义，而且在环境监测，自然灾害预警等领域也有着广泛的应用。
因此，在遥感图像中基于机器学习的水体提取方法的研究引起了众多学者的关注。
本文将介绍基于机器学习的水体提取方法的研究现状，并针对其中存在的问题，提出了一些改进思路。
二、研究现状传统的遥感图像水体提取方法主要采用阈值法、比值法等像元级的方法进行水体提取。
这些方法简单易行，但是存在提取精度低、受数据质量等因素影响大等缺点。
而基于机器学习的水体提取方法则采用计算机科学中的机器学习理论，利用自动学习的能力，从图像数据的高维空间中提取特征、判别水体和非水体，大幅提高了水体提取的效率和准确性。
目前，基于机器学习的水体提取方法主要分为两个类别：监督式学习和非监督式学习。
2.1 监督式学习方法监督式学习方法需先准备训练集，并人工标注其中的“水”和“非水”样本。
在训练模型时，传递图像的信息以及相应的标注到算法中，通过学习样本特征的相似关系和差异，最终建立起一个分类模型。
监督式学习方法的优点在于提取的水体信息较为准确，但缺点也很明显，即与训练集样本相关性强，泛化能力较差，当遇到未曾见过的新数据时准确率会有所下降。
常见的监督式学习方法有支持向量机（Support Vector Machine, SVM）、决策树（Decision Tree）、神经网络（Neural Network）等算法。
这些算法不同的分类依据和处理方式会影响提取的水体的质量。
2.2 非监督式学习方法与监督式学习方法不同，非监督式学习方法不依赖于预先标注的数据。
这类方法通过计算数据中的各种统计量、空间接近度等指标，自动分类图像数据，并对提取的水体和非水体像元进行分析、筛选。
这类方法的优点在于不需要自行标注繁琐，可以减少人工干预，缺点在于提取的水体信息相对较少，不如监督式学习方法准确。
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。
遥感影像信息提取方法研究
遥感影像中水面及水体信息提取方法的研究
遥感影像中水面及水体信息提取方法的研究胡启中1，祁建勇2（1.上海佳文比特信息科技有限公司，上海，200135；2.河北建设勘察研究院有限公司，石家庄，050031）摘要：根据遥感影像中不同光谱波段对不同地物的反射率特征，以西洋河流域2000年春秋两期Landsat7 ETM＋遥感数据为研究对象，结合实地调查数据，利用地理信息系统及遥感数据处理系统软件平台，建立植被覆盖度对不同季节、不同程度的植被覆盖、岩土裸露及水面水体相关的特征关系、对该流域内分布的各类中小型水库塘坝的水面和水体信息的分析和提取方法进行系统的研究和验证。
通过结果分析表明：根据不同时相遥感影像的光谱波段组合建立不同的处理方法可以提高季节性变化的水面及水体信息识别和提取的精度和效率。
关键词 ：遥感影像；光谱分析；水体信息；提取方法水面及水体信息的分析和提取，一直是遥感影像分析处理及解译分类的基础性工作，在水资源调查、水环境监测、水灾害评估等许多方面得到了广泛应用。
国内外很多专家学者在大规模区域尺度、高精度空间分辨率及多时相时间分辨率的遥感数据基础上对水体的提取方法做了深入研究，并提出了许多行之有效的方法。
在中小流域尺度范围上，基于中低空间分辨率的卫星遥感影像，对各类中小型水库塘坝的水面及水体信息的分析和提取是困难的，即使单一的借助专业的遥感数据处理系统软件平台进行分类解译，不仅技术性强，步骤繁多，模型构造复杂，也是费工费时费力的。
水域范围精度控制和水面水体提取效率的提高一直是遥感解译水面及水体信息方法改进的驱动力。
1 Landsat7 ETM＋遥感波段光谱特征及归一化植被指数应用遥感数据是在预定的光谱波段（波长）上获得的。
美国陆地卫星7号（Landsat-7）携带的增强型专题制图仪（ETM+），包含三个可见光波段兰绿红、一个近红外波段、二个中红外波段，空间分辨率为30米；一个热红外波段，空间分辨率为60米；另加一个空间分辨率为15米的全色波段。
基于遥感技术的水体信息提取模型研究
基于遥感技术的水体信息提取模型研究发表时间：2017-12-04T15:56:46.473Z 来源：《基层建设》2017年第25期作者：罗学彬赵登文杜家刚冉立谋[导读] 摘要：在越来越重视可持续发展与环境保护治理的今天，水资源作为一项与人类生产、生活活动密不可分的重大资源，同时也是生态环境状况的有效评价因子，如何有效的对其进行监测与保护，需要人类更多的关注。
成都颉达科技有限公司成都 610036摘要：在越来越重视可持续发展与环境保护治理的今天，水资源作为一项与人类生产、生活活动密不可分的重大资源，同时也是生态环境状况的有效评价因子，如何有效的对其进行监测与保护，需要人类更多的关注。
卫星遥感技术所具有的宏观性、现势性等优点，使遥感监测水资源成为一项重要的、有效的技术方法。
然而在目前方法中，常用的单一指数模型优缺点各异，不能真正有效的提取水体。
其原因是水体所在的地物背景复杂，单一的指数模型不能适用所有的地形以及地物所构建的复杂空间信息中的水体提取。
如何建立更加有效的、适用性更广的水体信息提取模型，正是本文所研究的内容。
本文以湖泊较多、地形复杂、水体类型丰富的云南省昆明市官渡区为研究区，以陆地资源卫星ETM+传感器获取的影像为数据源，在对水体的波谱特性、水体在影像上的信息反映、水体指数方法原理深入分析的基础之上，总结每个指数模型的优缺点。
最后，用目视解译与数理统计的方法对新模型的精度进行了验证，并用其他效果较好的提取方法对其评价，得出如下主要成果：关键词：遥感；水体信息提取；指数模型研究Research on water information extraction model based on remote sensing technologyAbstract：Today，we are attaching more and more importance to sustainable development and environmental protection.Water resources as a major resources are inseparable from human production and living activities，but also effective evaluation of factors of the ecological environment，how to effectively monitor and protect them，the need for more human attention.Satellite remote sensing technology which are macro and potential become an important and effective technical methods to monitor water resources.However，in the current method，the commonly used single index model has different advantages and disadvantages and can not really extract water.The reason is that the background of the water body is complex，and the single exponential model can not apply all the water extraction in the complex spatial information constructed by the all terrain and features.How to establish a more effective and more applicable water body information extraction model，it is the content of this paper.In this paper，the images obtained from the landsat7 ETM + sensor are used as the data source in the study area of Guandu District，Kunming，Yunnan Province，which is rich in lake，complicated terrain and abundant water type.Based on the analysis of the spectral characteristics of water bodies，the information of water bodies on the image，and the principle of water body index method，the advantages and disadvantages of each index model are summarized and a new model is put forward.Finally，the accuracy of the new model is verified by visual interpretation and mathematical statistics，and the results are compared with other methods with better results.The main results are as follows：Keywords：remote sensing，water body information extraction，exponential model study1 研究目的及意义地表覆盖着74%的水体，无论是以资源的形式存在，还是作为一个环境因子，都受到人类的格外重视。
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 ～0.67um) ,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( Normalized Difference Vegetation Index) 来进行处理可以增强水陆反差,其计算公式为:DNVI= (CH2- CH1)/(CH2+ CH1) ( 1)( 1) 式中CH1 ,CH2 分别为MODIS 数据波段1,2 的地表反射率。
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
1
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
2
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
1
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
1
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
2
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
3
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
9
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
7
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
8
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
遥感图像信息提取方法综述
遥感图像信息提取方法综述遥感图像分析遥感实际上是通过接收（包括主动接收和被动接收方式）探测目标物电磁辐射信息的强弱来表征的，它可以转化为图像的形式以相片或数字图像表现。
多波段影像是用多波段遥感器对同一目标（或地区）一次同步摄影或扫描获得的若干幅波段不同的影像。
在遥感影像处理分析过程中，可供利用的影像特征包括：光谱特征、空间特征、极化特征和时间特性。
在影像要素中，除色调/彩色与物体的波谱特征有直接的关系外，其余大多与物体的空间特征有关。
像元的色调/彩色或波谱特征是最基本的影像要素，如果物体之间或物体与背景之间没有色调/彩色上的差异的话，他们的鉴别就无从说起。
其次的影像要素有大小、形状和纹理，它们是构成某种物体或现象的元色调/彩色在空间（即影像）上分布的产物。
物体的大小与影像比例尺密切相关；物体影像的形状是物体固有的属性；而纹理则是一组影像中的色调/彩色变化重复出现的产物，一般会给人以影像粗糙或平滑的视觉印象，在区分不同物体和现象时起重要作用。
第三级影像要素包括图形、高度和阴影三者，图形往往是一些人工和自然现象所特有的影像特征。
1、遥感信息提取方法分类常用的遥感信息提取的方法有两大类：一是目视解译，二是计算机信息提取。
1.1目视解译目视解译是指利用图像的影像特征（色调或色彩，即波谱特征）和空间特征（形状、大小、阴影、纹理、图形、位置和布局），与多种非遥感信息资料（如地形图、各种专题图）组合，运用其相关规律，进行由此及彼、由表及里、去伪存真的综合分析和逻辑推理的思维过程。
早期的目视解译多是纯人工在相片上解译，后来发展为人机交互方式，并应用一系列图像处理方法进行影像的增强，提高影像的视觉效果后在计算机屏幕上解译。
1）遥感影像目视解译原则遥感影像目视解译的原则是先“宏观”后“微观”；先“整体”后“局部”；先“已知”后“未知”；先“易”后“难”等。
一般判读顺序为，在中小比例尺像片上通常首先判读水系，确定水系的位置和流向，再根据水系确定分水岭的位置，区分流域范围，然后再判读大片农田的位置、居民点的分布和交通道路。
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。
遥感影像水体提取方法,植被分类方法
遥感影像水体提取方法与植被分类方法一、遥感技术在环境监测和资源管理中的应用遥感技术作为现代空间信息技术的重要组成部分，在环境监测和资源管理中发挥着越来越重要的作用。
水体提取和植被分类是遥感技术在环境监测中的两个关键应用方向。
通过提取水体信息，可以对水环境进行实时监测和保护；而植被分类则有助于研究生态系统的结构和功能，为资源管理和环境保护提供科学依据。
二、遥感技术原理遥感技术的基本原理是利用物体对电磁波的反射和发射特性来获取地表信息。
水体通常具有较强的吸收和散射特性，在可见光波段具有较强的反射，而在近红外波段则表现出较高的吸收特性。
植被对可见光波段有较高的反射率，而在近红外波段则表现出较低的反射率。
这些特征是水体提取和植被分类的主要依据。
三、水体提取方法1.基于纹理特征的水体提取：利用遥感影像中水体的纹理特征，通过图像处理技术进行提取。
该方法简单易行，但对于复杂背景下的水体提取效果较差。
2.监督学习方法：通过训练样本学习水体与其他地物的特征差异，建立分类模型进行水体提取。
该方法精度较高，但需要大量标注样本。
四、植被分类方法1.基于光谱特征的分类：利用植被在可见光和近红外波段的反射特征进行分类。
不同植被类型具有不同的光谱曲线，通过匹配已知光谱数据进行分类。
2.多特征融合分类：结合植被的形状、纹理、空间结构等多维特征进行分类。
该方法能够提高分类精度，但计算复杂度较高。
五、实例分析以某地区遥感影像为例，采用基于监督学习的水体提取方法和基于光谱特征的植被分类方法进行实际应用分析。
结果表明，两种方法均能取得较好的效果，但也存在一定的误差。
通过进一步优化算法参数和数据预处理，可以提高提取和分类的准确性和稳定性。
六、发展趋势和挑战随着遥感技术的发展，未来水体提取和植被分类的方法将更加多样化和精细化。
同时，数据源的更新和扩充也将为遥感应用提供更多可能性。
然而，如何提高方法的稳定性和精度，以及解决复杂地形和气候条件下的遥感应用问题，仍是未来研究的重要方向。
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。
遥感影像信息处理技术的研究进展
遥感影像信息处理技术的研究进展一、本文概述遥感影像信息处理技术是遥感科学领域的核心技术之一，随着遥感技术的快速发展，其在地理信息系统、环境监测、城市规划、灾害预警等多个领域的应用越来越广泛。
遥感影像信息处理技术的主要任务是对获取的遥感影像进行预处理、增强、解译和分类等处理，以提取出有用的信息。
近年来，随着深度学习、人工智能等技术的兴起，遥感影像信息处理技术也取得了显著的进展。
本文旨在全面综述遥感影像信息处理技术的研究进展，包括预处理技术、特征提取技术、分类技术、目标检测技术以及应用领域的最新发展，以期为相关领域的研究者和实践者提供有益的参考和启示。
二、遥感影像信息处理技术概述遥感影像信息处理技术是一种集成了多种学科知识的综合性技术，主要包括计算机科学、数学、物理学、地理学以及环境科学等。
其核心在于从各种遥感平台（如卫星、无人机、高空气球等）获取的遥感影像中提取有用的信息，以满足对地表、大气、海洋等自然环境的监测、评估和管理需求。
遥感影像信息处理技术主要包括预处理、图像增强、特征提取和识别、信息提取和应用等步骤。
预处理阶段主要对原始遥感影像进行辐射校正、几何校正等，以提高影像的质量。
图像增强则通过一系列算法，如直方图均衡化、滤波等，改善图像的视觉效果，提高后续处理的准确性。
特征提取和识别则是通过特定的算法，如边缘检测、纹理分析等，从图像中提取出关键信息，如地物类型、形状、大小等。
信息提取和应用阶段则是将前面步骤得到的信息进行整合和分析，以满足各种实际应用需求。
随着遥感技术的快速发展，遥感影像信息处理技术也在不断进步。
一方面，随着遥感平台的多样化和遥感数据的丰富化，遥感影像信息处理技术需要处理的数据类型和复杂度也在不断增加。
另一方面，随着计算机科学和人工智能技术的快速发展，遥感影像信息处理技术也在不断引入新的理论和方法，如深度学习、神经网络等，以提高处理的准确性和效率。
遥感影像信息处理技术是遥感技术的重要组成部分，其在环境监测、城市规划、灾害预警、资源调查等领域有着广泛的应用前景。
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。
遥感影像水体提取研究综述
遥感影像水体提取研究综述以远程感知技术为基础，借助遥感影像可以迅速获取大量和全面的环境信息，从而帮助相关人员快速掌握水体的状况。
因此，随着遥感影像的技术的发展，提取水体的研究已经被越来越多的人所重视。
本文主要分析了提取水体信息的相关技术，对提取水体信息的现有方法进行了介绍和综述，以期获得更多可行的解决方案，促进该领域的进一步发展。
世界上存在大量的水体，它们可以满足人类日常的生活需求，也可以用于农业活动、工业生产和科学研究。
为了完成各种任务，必须对水体的情况进行详细的了解。
遥感技术是目前最有效的方法之一，可以快速捕获大量的信息，并以三维的形式展示水体的特征。
在这种情况下，提取水体信息就变得尤为重要。
提取水体信息主要依靠遥感影像，其中包括可见光和红外线两种波段。
研究者可以从中提取水体的形态特征，如形状、尺寸和位置等。
此外，还可以获得水体的光谱特征，如反射率、散射率和吸收率等。
不同波段能够提供不同视角下的信息，因此，提取水体信息还需要考虑复杂的数据组合和分析技术。
为了提取水体信息，已经有多种方法可以使用。
其中，基于特征的分类方法可以有效的识别水体信息，其中包括基于模板的和基于概率理论的方法。
此外，还可以使用像有监督学习这样的机器学习方法，它们可以通过实时的训练和学习，以更精确的方式来分类水体信息。
另外，基于矢量的方法也被越来越多的人所重视，它可以以更精确的方式提取水体信息。
此外，还有一些复杂的技术，如基于深度神经网络的方法，也可以用于提取水体信息。
这类技术比传统方法具有更高的精确性和灵活性，因此可以更好地完成水体提取任务。
然而，深度学习技术也需要大量的计算资源，并且训练过程会比较漫长，所以未来对相关研究的关注应该增加。
综上，提取水体信息是目前在水体监测中被广泛应用的技术，它可以使研究者能够快速地获取相关信息，以便于更好地控制水体的发展。
在这里，我们做了一个综述，总结了现有的技术，并提出一些有价值的研究建议，以期推动该领域的进一步发展。
基于遥感的水体污染监测研究
基于遥感的水体污染监测研究水是生命之源，对于人类的生存和发展至关重要。
然而，随着工业化和城市化的快速推进，水体污染问题日益严重，对生态环境和人类健康构成了巨大威胁。
因此，及时、准确地监测水体污染状况，对于保护水资源、治理水污染具有重要意义。
传统的水体污染监测方法通常需要实地采样和实验室分析，不仅费时费力，而且难以实现大面积、实时的监测。
遥感技术的出现为水体污染监测提供了一种全新的手段，具有快速、大面积、动态等优点，成为了当前环境科学领域的研究热点之一。
一、遥感技术的原理及特点遥感技术是指通过传感器在远距离、不接触目标物体的情况下，获取目标物体的电磁波信息，并对其进行处理、分析和解译，从而获取目标物体的特征和性质。
在水体污染监测中，常用的遥感数据源包括卫星遥感和航空遥感。
卫星遥感具有覆盖范围广、周期短、成本低等优点，能够实现对大面积水体的宏观监测；航空遥感则具有空间分辨率高、灵活性强等优点，适用于对小面积水体或重点区域的精细监测。
遥感技术监测水体污染的原理主要基于水体对电磁波的吸收、散射和反射特性。
不同类型和浓度的污染物会改变水体的光学性质，从而导致水体在遥感影像上的光谱特征发生变化。
例如，富营养化的水体中藻类大量繁殖，会使水体的叶绿素浓度增加，在遥感影像上表现为特定波段的反射率升高；受到重金属污染的水体，其透明度降低，反射率也会发生相应的变化。
通过对遥感影像的分析和处理，可以提取出这些光谱特征的变化信息，从而反演水体的污染状况。
遥感技术的特点使其在水体污染监测中具有独特的优势。
首先，遥感技术能够实现大面积同步观测，可以在短时间内获取大范围水体的信息，有助于全面了解水体污染的分布情况。
其次，遥感技术具有较高的时效性，可以对水体污染进行动态监测，及时发现污染的变化趋势。
此外，遥感技术是非接触式的监测手段，不会对水体造成干扰，能够真实地反映水体的自然状态。
二、遥感技术在水体污染监测中的应用（一）水质参数反演水质参数是反映水体污染状况的重要指标，如叶绿素 a 浓度、悬浮物浓度、透明度、化学需氧量（COD）、生化需氧量（BOD）等。
基于遥感的水体生态监测研究
基于遥感的水体生态监测研究一、引言水是生命之源，对于人类社会的发展和生态系统的平衡至关重要。
随着工业化和城市化的快速推进，水体生态系统面临着越来越多的压力和挑战，如污染、富营养化、水资源短缺等。
为了有效地保护和管理水体生态系统，及时、准确地监测其状态和变化成为当务之急。
遥感技术作为一种能够快速、大面积获取地表信息的手段，为水体生态监测提供了新的思路和方法。
二、遥感技术在水体生态监测中的应用原理遥感技术是通过传感器接收来自地球表面物体反射或发射的电磁波信号，进而获取地表信息的一种技术。
在水体生态监测中，主要利用水体对不同波长电磁波的吸收、散射和反射特性来获取有关水质、水深、水温和水生植被等方面的信息。
例如，可见光和近红外波段的电磁波能够反映水体中悬浮物质、藻类等的含量，从而评估水体的浑浊度和富营养化程度；热红外波段可以用于测量水体的温度，进而了解水体的热交换和能量平衡；微波波段则能够穿透云层，在恶劣天气条件下实现对水体的监测。
三、基于遥感的水体水质监测（一）监测指标常见的水体水质监测指标包括叶绿素 a 浓度、总悬浮物浓度、化学需氧量（COD）、生化需氧量（BOD）、氮磷营养盐等。
遥感技术可以通过建立这些指标与电磁波特征之间的关系模型，实现对水质参数的定量反演。
（二）数据处理与分析在获取遥感影像数据后，需要进行一系列的数据处理和分析工作。
首先是辐射定标和几何校正，以确保数据的准确性和可比性。
然后，通过波段运算、主成分分析等方法提取与水质相关的信息。
最后，利用统计分析和机器学习算法等建立水质参数反演模型。
（三）实例分析以某湖泊为例，利用多光谱遥感影像数据和实地采样数据，建立了叶绿素 a 浓度的反演模型。
结果表明，该模型能够较好地预测湖泊中叶绿素 a 的浓度分布，为湖泊水质监测和管理提供了重要的依据。
四、基于遥感的水体温室气体监测（一）温室气体与水体的关系水体是温室气体（如二氧化碳、甲烷等）的重要源和汇。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
筑 物逐 渐增 多 ， 区 扩大 ， 面固化 面积 增大 ； 山 城 地 矿 开 采 、 荒 种 地 ， 地 表 裸 露 ， 被 覆 盖 减 少 等 开 使 植
等 。 －
增强 了影 像 的解 译 和动态 监测 能力 ， 有效地 提高遥 感影像 数 据 的利 用率 ＿ １ 。 常用 的融合 方 法 有 如 下三 种 ： 成 分变 换 、 主 乘 积变换 、 比值变 换和 小波变 换融 合 。通过 比较 不 同
术、 计算 机技术 的飞 速发 展 ， 感 技术 的发 展 也 日 遥 新 月异 ， 遥感 的应 用 领域 越 来 越 广 ， 技术 手 段 越来 越 先进 ［ 。随着 空 间 遥感 技 术 的发展 及 其 应 用 的 １
林资 源进行 了调查 ［ ； ７ 丁娟 ， 跃通 ， 燕杰 ， 玉 徐 杨 刘 华等 利用 Ｅ ｄ ｓ Ａｒ／ｎｏ软件 对 矿 区遥感 影 像 ｒａ 和 ｃ Ｉｆ 信息 提取 进 行 了 研 究 ， 果 表 明 由 于 航 片 分 辨 率 结 高 、 制点选 取合 理 以及 解译 工 序 的 合理 安 排 ， 控 解
融合 方法 的融合 结果 发现 ： 主成 分变换 最大地 保持
２ 遥 感 专 题 信 息 提 取 原 理
断地改 进 ， 历 了 目视解 译 、 经 自动分类 、 光谱 特性 的 信 息提 取及光 谱 与空 间 特征 的专 题 信息 提 取 等 多 个阶段 ＿３。图像融合 是 以图像为 主要研 究 内容 的 ２ ＿ 数 据融 合技术 ， 把多个 不 同模 式 的图像传 感器 获 是 得 的 同一场景 的 多 幅 图像 或 同一 传感 器 在 不 同时 刻获得 的 同一场 景 的多 幅 图像 合 成 为 一 幅 图像 的
统的 阐述 ， 图像 处理 系统 Ｅ ＡＳ为平 台， 用济 南市卫 星遥 感 图像 作 为研 究材料 ， 论 了 以 ＲＤ 利 讨
Ｅ ＡＳ计 算机 图像 处理 的有关过 程 ， 究 了如何把 水体从 遥 感 图像 中提取 出来 。结 果表 明 ： ＲＤ 研
该提取 水体 的研 究方 法正确 可行 ， 可为地理 信 息专题 制 图提供 重要 的遥 感基础 信 息。
关 键 词 ： 像 融 合 ； 体 提 取 ； 南 市 影 水 济
中图分 类号 ： Ｐ ９ Ｔ ７
文献标 志码 ： Ａ
文章编 号 ：１ ０ －２ ８ ２ １ ）０ —０ ４０ ０ ８９ ６ （ ０ １一６０ ５ — ５
０ 引 言
随着航 空 、 天技术 、 航 传感 器技术 、 图像 处理 技
等 。济南市 区分 为 历 下 区 、 中 区 、 荫 区 、 桥 市 槐 天
区、 城 区 ， 历 面积 大约 为 １８ ７ｋ 是 中 国历史 文 ９ ｍ ，
别 用 阈值法 、 色度 判别 法 、 比率测 法 ＴＭ 图像 中识 别水体 ； 梅和 陈冬花 利用 Ｅ ｄ ｓ 件对 卫 星影 昝 ｒａ 软 像数 据进行 精校 正 、 融合 、 强等处 理 ， 建立 解译 增 在 标 志的基 础上采 用人 机对话 的方 式 ， 巩 留林 场森 对
济 南市 遥 感 影像 的水体 信 息 提 取 方 法研 究
张 勇 ， 雅 吉
（ 蒙 古 测绘 事业 局 ， 蒙 古 呼 和浩 特 ０ ０ ２ ） 内 内 １ ００
摘 要 ： 绍 了遥 感影像 融合 技 术 ， 对几 种 常见 的 遥 感影像 融合 方 法及 其应 用作 了系 介 并
现该 方法 可 以很 好 地去 除 山 体 阴影 。从 前 人 的 ］
研究 中可 知 ： 由于遥感 图像 的类别 不 同以及研究 地
区的地 面特征不 同， 同一方法 不 可能适用 于所 有情 况 。因 此 ， 济 南 市地 区 的特 点 、 对 影像 特 征 以及 水
体 的遥感信 息机 理等方 面进行 了综 合分 析研究 ， 提
１ 研 究 区概 况
济南市 位 于 山东 省 的 中 西部 ， 纬 ３ 。０ ， 北 ６４ 东 经 １ ７ Ｏ 地 势 南 高 北 低 ， 次 为低 山 、 陵 、 １。 ０ ， 依 丘 平 原 ， 依泰 山 ， 临华 北平 原 。济 南境 内河 流 主要 南 北 有黄 河 、 清 河 两 大水 系 ， 泊 有 大 明 湖 、 小 湖 白云 湖
译精 度较 高［ 。都 金康 ， ８ ］ 黄永胜 ， 冯学 智 ， 王周龙 等 对 ｓ ｏ 卫 星 资料 识 别水 体 问题进 行 了研 究 ， 出 ｐｔ 提
了基 于 ｓｏ 影 像 的决策 树 水 体识 别 技 术 ， 究 发 ｐｔ 研
广泛深 入 ，ห้องสมุดไป่ตู้人们 对遥 感专 题信 息的提 取方法 也在 不
出了济南 市水体 识别技 术 。
过程 。 由于不 同模 式 的图像 传 感 器 的成 像 机 理 不
同， 工作 电磁 波 的波 长 不 同 ， 同 图像传 感 器 获 得 不 的 同一 场景 的多 幅 图像 之 间具 有 信 息 的冗 余 性 和 互 补性 ， 图像 融合 技术 得到 的合成 图像则 可 以更 经 全面 、 精确 地描述 所研 究 的对 象＿ 。利用 卫星 遥 更 ４ ］ 感 数据 提取 专 题 信 息 在 近 ２ ０年 来 得 到 广 泛 的 研 究 ， 如 ： 建波 和 戴 昌达利 用 密 度 分 割 法 从 ＴＭ 例 刘 图像 中提取水 体 的分布范 围［ ； ５ 陆家驹 和李 士鸿 分
明的泉城 。济南 市 属 于暖 温 带半 湿 润 大 陆性 季 风 气候 区 ， 夏季炎 热多雨 ， 季寒冷 干燥 ； 内农 业类 冬 区
型是为城 市服 务 的复 合 式农 业 ， 以种 植 粮菜 、 果 林 为主 ； 工农业 非常 发达 ， 分布不 平衡 ； 但 济南 市 内建
ＧＮＳ ｒｄｏ ｈ ｎ ／ ０ １ ６ Ｓｗ０ Ｉ ｆＣ ｉａ ２ １ ．