遥感影像水体提取实验
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：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。
水体信息自动提取遥感研究以丽江地区为例
二、技术手段
3、特征分析和应用：提取出水体信息后，需要进行特征分析和应用。通过对 水体的形态、大小、颜色等特征进行分析，可以获取水体的类型、分布、水质等 信息。这些信息可以应用于水资源管理、环境保护、气候变化研究等领域。
三、发展趋势
三、发展趋势
随着遥感技术的不断发展，水体的遥感信息自动提取方法也在不断进步和完 善。未来，该领域的发展趋势包括以下几个方面：
一、遥感技术概述
一、遥感技术概述
遥感是指利用传感器对地球表面进行远距离探测的一种技术。它具有获取信 息速度快、范围广、精度高等优点，可以为科学研究提供大量数据支持。在遥感 技术中，卫星遥感是应用最为广泛的一种方式。卫星遥感具有覆盖范围广、连续 性强、周期短等优点，能够提供准确、实时的地球表面信息。
四、结论与展望
四、结论与展望
本次演示以丽江地区为例，探讨了水体信息自动提取的遥感研究。通过对遥 感图像的预处理、图像分割、特征提取、水体信息提取和结果评估等步骤的处理 和分析，可以更加准确地获取丽江地区的水体信息。这些信息对于水资源管理、 环境保护、气候变化研究等方面具有重要意义。
四、结论与展望
水体信息自动提取遥感研究 以丽江地区为例
目录
01 一、遥感技术概述
02
二、水体信息自动提 取方法
03 三、丽江地区水体信 息自动提取实践
04 四、结论与展望
05 参考内容
内容摘要
随着科技的不断发展，遥感技术已经成为获取地球表面信息的重要手段之一。 在众多遥感应用中，水体信息自动提取具有重要意义。水是人类生存的基本需求 之一，也是生态系统的重要组成部分。因此，通过遥感技术获取水体信息对于水 资源管理、环境保护、气候变化研究等方面具有重要意义。本次演示以丽江地区 为例，探讨水体信息自动提取的遥感研究。
基于Landsat-7 ETM+遥感影像的水体提取研究
绿 光
红 光
３ ０
３ ０
４ ５
０ ６ Ｏ９ ． ～ ．Ｏ ７ １ ５１ ５ ． ～． ５ ７
近 红 外 光 短 波红 外 光
３ ０ ３ ０
谱 间关 系分 析属 于 多波 段法 的一 种 ．是 基 于一 种逆 向思维 方式 来进 行地 物 信息 提取 ，抛 开传 统 分 类方 法 ，即从特 定 的图像 空 间进行 特 定地 物 识别 的 思维 方式 。根 据 分析 已有 地 物 的遥 感 特征 建立 地 物
（ ） 用 双 增 益 技术 使 远 红 外 波 段 ６分 辨 率 提 ２采
高 到 ６ ｍ， 增加 了数 据率 ； ０ 也 （ ） 进 后 的太 阳定 标 器 使 卫 星 的 辐射 定 标 误 ３改
但 是 随着 水体 增加 ， 体 的反射 率会 有所 变 化 。如水 体 泥沙 水
水 体 因对 人 射 能 量 （ 阳光 ） 有 强 吸 收性 ， 太 具 所
特 点 ， 用 于 水 资源 的调查 和监 测 ， 是在 洪 水 期 ， 适 但
难 以获 得无 云雾 的 图像 并 且 图 像 获取 周 期 较 慢 ， 因 此 Ｌ ｎ ｓｔ７ Ｅ Ｍ＋ 图像 能 够 适 用 于 洪 水 灾 害 监 ａ ｄａ一 Ｔ 测 评估 中本底 水体 的 提取 。
个 分叉 点代 表 一个决 策 树判 断条件 。每个 分叉 点 下 有 ２个 叶节 点 ， 分别代 表 满足 和不 满 足条件 的类别 。 这 种 方 法 不 仅 不 需 要 依 赖 任 何 先 验 的统 计 假 设 条
２ 水 体 遥 感 信 息 模 型
各 种地 物 的结 构 和组成 成分 不一 样 ，其 反射 光 谱 特性 也不 一样 ；同一 种地 物 的光谱 特 性 又随 时 间 季 节 和地 理 区域 的变 化 发 生 时 间效 应 和 空 间效 应 ． 根 据这 种特 性 ，可 以用遥 感 数据 进行 地物 的分 类 和 判读。
遥感影像水体提取实验
基于高分一号卫星多时相数据的洪水监测摘要：本文利用两幅高分一号多光谱影像数据，通过ENVI4.8软件，采用NDVI对黑龙江地区水体进行了提取，并在图像上展示了水体变化区域，计算了水体变化面积。
结果表明：9月9日黑龙江水域面积比8月27日增加了226.6822km。
最后又采用了假彩色合成法展示了水体增加区域。
结果表明：两种方法对水体变化信息的提取具有一致性。
1 数据介绍本作业获得了两幅高分一号TIF数据，分别是8月27日，9月9日。
每幅影像有4个波段，查阅资料得知：1波段波长为0.45-0.52um，属于蓝、青光，2波段波长为0.52-0.59um，属于黄、绿光，3波段波长为0.63-0.69um，属于红光，4波段为0.77-0.89，属于近红外。
图1 0827影像信息图2 0909影像信息2 研究区域由所给数据的经纬度坐标可知，研究区域为抚远县，其地处黑龙江、乌苏里江交汇的三角地带。
地理方位是东经133° 40′ 08″至135° 5′20″,北纬47° 25′30″至48° 27′40″。
图3 研究区域的百度卫星地图2 水体提取方法选择单波段：水体在近红外波段的反射率很低，所以可以设置阈值进行提取。
归一化水体指数 )/()(NIR Green NIR Green NDWI ρρρρ+-=归一化植被指数 )/()(NDVI Re Re d NIR d NIR ρρρρ+-=但单波段方法中阈值的设置需要反复调整，而高分一号数据的1、2波段不完全是蓝、绿光，而3、4波段完全是红、近红外。
所以选择归一化植被指数提取水体。
-1=<NDVI<=1,植被为正值，岩石为0，水体为负值（本方法中有部分将居民区误认为水体了，所以水体的DN 值应该小于某个负值）。
3 图像处理（1）由于两幅影像的分辨率不一致，所以需要对两幅影像进行配准，以0827影像为基础对0909影像配准。
遥感ENVI水体信息提取实验
实习一：水体信息提取姓名：XXxx学号：!!!!!!!!!!!!!!!!!!!专业：地理信息科学教师：XXXXX成绩：环境与规划学院二〇一六年四月实验报告一实验目的学习水体光谱的征曲线，掌握应用遥感图像处理软件进行水体波普的差异性分析。
掌握水体提取的常用方法；能够使用ENVI软件进行水体信息提取。
二实验内容遥感探测的水体波谱信息：水可以吸收也可以散射通过水汽界面的波谱辐射能量（Ed），但水的散射会增加天空辐射能量（Eu），而水的吸收则会同时减少Ed和Eu。
遥感影像记录了地表物体的反射信息及其自身向外的辐射信息。
相对于其他地物而言，水体在整个光谱范围内都呈现出较弱的反射率。
在近红外、中红外及短波红外部分，水体几乎吸收了去不得入射能量，因此水体在这些的反射率特别低，而土壤、植被、建筑物等在这些波段吸收能量较小，具有较高的反射率，是的水体与他们具有明显的区别。
水体信息提取有助于确定水体边界、了解水域面积变化、水文水资源要素，提取结果可用于水资源信息统计及相关的辅助决策三实验方案单波段法（阈值）；多波段法（谱间关系法、比值法、归一化差异水体指数（NDWI）、改进的归一化差异水体指数（MNDWI）1．图像预处理（1）辐射定标：将DN值转成辐亮度File--->open image file--->。
MTL.txt--->spectral--->Preprocessing--->CalibrationUtilities--->Landsat Calibration--->（选择文件），OK--Radiance，File，choose（选择保存地址并命名），Ok（2）BSQ转成BILBasic Tools-->Convert data （BSQ、BIL、BIP）-->-BIL，choose（选择保存地址并命名），Ok（3）Flaash大气校正Spectral--->Preprocessing--->Calibration Utilities--->Flaash—>Mul....Setting-->kanf......--->Band7,Band3,ok-->save，choose（选择保存地址并命名），Apply 加载出真彩色图，并与原始影像作对比2.大气校正前后光谱特征差异：在原始影像和经过大气校正厚的图像上选取相同位置的点，分别点击在显示窗口里Tools-->Profiles-->z profile结果对比分析：从上述的结果展示以及曲线图对比可以看出，校正后的影像数据比校正前的更为清晰，曲线图上可以看出校正后的整体曲线平滑至上与实际的地物波普曲线趋势相同，结果精度满足需求。
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。
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。
遥感水体提取
遥感应用ENVI水体提取目录一、设计目的 (3)二、设计资料 (3)三、设计内容 (3)1.辐射定标 (3)2.数据转换 (4)3.大气校正 (6)4.图像融合 (9)5.图像裁剪 (10)6.几何校正 (12)7.水体提取 (15)8.水体提取结果转换 (20)四、水体提取成果 (23)五、设计心得 (24)一、设计目的1.掌握遥感应用中数据处理到信息提取的完整流程。
2.掌握遥感图像辐射处理基本原理与操作流程，掌握图像融合基本原理与操作流程。
3.掌握遥感图像几何纠正基本原理，掌握ＥＮＶＩ相关操作基本过程、控制点选取的原则，要求纠正后图像误差要小于半个像素。
4.掌握基于水体指数提取水体的基本原理，掌握ENVI软件中水体计算、阈值计算、后处理、矢量化等相关操作。
分别用水体指数和改进水体指数完成水体提取结果并进行比较分析。
二、设计资料武汉地区Landset8的原始影像LC81230392017303LGN00；武汉地区基准图像wuhan_base_image；ENVI遥感图像处理软件。
三、设计内容1.辐射定标(1)打开ENVI，选择File→0pen，选中LC08_L1TP_123039_20171030_2017110901_T1_MTL.txt文件，加载影像。
(2)在工具箱中选择【Radiometric Correction】→【Radiometric Calibration】，选择所有波段，点击确定。
（3）设置辐射定标参数：参数如下图。
（4）设置文件保存路径，点击确定，完成辐射定标，结果如图：2.数据格式转换（1）由于定标好的影像的数据排列格式为BSQ，而大气校正默认的数据排列格式为BIL或BIP，因此需要转换数据存储格式。
打开工具箱，选择【Raster Management】→【Convert Interleave】，打开【Convert File Input File】对话框，选择辐射定标完成的文件。
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。
国产高分系列遥感影像水体提取方法研究
国产高分系列遥感影像水体提取方法研究国产高分系列遥感影像水体提取方法研究一、引言遥感技术在水体监测和管理中起着重要作用。
随着高分辨率遥感卫星的发展，国产高分系列数据提供了丰富的遥感影像数据，为水体提取提供了更多可行性。
本文旨在通过对国产高分系列遥感影像水体提取方法的研究，探讨其在水资源管理中的潜力和应用。
二、国产高分系列遥感影像国产高分系列卫星由中国自主研发，包括高分一号、高分二号等，在遥感数据获取方面具有一定的优势。
这些卫星拥有高空间分辨率、宽幅度和高频率的观测能力，可以提供高质量的遥感影像数据，为水体提取提供了良好的基础。
三、水体提取方法1. 基于阈值分割的方法基于阈值分割的方法是常用的水体提取方法之一。
该方法通过设置阈值，将像素值与之进行比较，从而将水体和非水体区分开来。
在国产高分系列遥感影像中，可以使用基于直方图分析或人工设定阈值的方法进行水体提取。
2. 基于指数变换的方法基于指数变换的方法侧重于使用遥感影像的多光谱波段特征来提取水体。
通过计算不同光谱波段之间的指数，如归一化植被指数（NDVI）和归一化差水指数（NDWI），可以识别水体和非水体区域，并进行提取。
3. 基于机器学习的方法基于机器学习的方法结合了遥感影像的多个特征，如光谱、纹理和形状等，通过训练分类器来进行水体提取。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和人工神经网络（ANN）等。
这些方法可以通过样本集训练模型，提高水体提取的准确性和稳定性。
四、国产高分系列遥感影像水体提取方法的应用1. 水资源管理国产高分系列遥感影像水体提取方法可以为水资源管理提供准确、实时的数据支持。
通过监测水体面积和水质变化，可以及时发现水资源的状况变化、实施合理的资源分配，促进水资源的合理利用和保护。
2. 水环境监测水体提取方法可以用于水环境监测。
通过提取水体边界和水体覆盖范围，可以对水生态系统进行空间分析，识别污染源的位置和分布情况，提供科学依据和技术支持，为水污染控制和治理提供重要参考。
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。
遥感影像水体提取研究综述
遥感影像水体提取研究综述在过去的几十年里，随着远程感测技术的发展，遥感技术已经成为研究地理空间环境和自然资源的理想方法。
其中最令人瞩目的是水体提取技术。
在水体影像中，大量的水体和陆地目标可以被识别出来。
它能帮助用户分析水体类型、水体分布、水体面积和其他重要信息。
本文综述了近年来在遥感影像水体提取技术方面的研究，旨在帮助研究人员了解最新的水体提取技术。
一、遥感影像分类技术文献综述发现，遥感影像分类技术在水体定位技术中发挥了重要作用。
它能确定水体的边缘，这有助于提取水体。
分类技术可以提取地物的像素分布，使用多光谱、多角度和高分辨率影像来进行分类，从而获得更加精确的结果。
传统的分类技术包括像素分类、支持向量机（SVM）、最大熵和朴素贝叶斯，也被称为机器学习方法。
另外，最近的研究表明，深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），在水体提取方面具有很高的性能。
二、特征提取技术特征提取技术是一种重要的水体提取技术，它包括局部特征检测和全局特征提取。
局部特征检测（如轮廓、梯度、窗口大小等）可以提取水体特有的形状和结构信息，从而更准确地识别水体。
全局特征提取技术，如影像聚类分析、颜色直方图、图像矩阵和图像熵等，可以提取出图像的更为抽象的特征，这有助于更准确地识别水体。
三、综合技术结合现有技术，一些研究者提出了基于综合技术的水体提取方法，例如基于统计和机器学习的综合方法及其应用，基于统计学习的综合模式，基于统计的综合技术和基于支持向量机的综合技术。
这种技术不仅能够有效地提取水体，还能够实现水体和非水体的分类，使得整个系统的准确率更高。
四、未来研究未来的研究需要深入探讨遥感影像水体提取技术的可行性和可靠性，重点探讨智能化技术，如深度学习技术、计算机视觉和机器学习方法，以及遥感影像分类技术和特征提取技术。
同时，未来也将重点研究低光强度环境下的水体提取技术和多光谱影像技术，以及处理复杂环境中的水体遥感影像技术，以获取更准确的水体边界。
基于深度学习的遥感水体信息提取研究
基于深度学习的遥感水体信息提取研究基于深度学习的遥感水体信息提取研究摘要：遥感技术在水体信息提取中具有广泛的应用前景，然而传统的遥感水体信息提取方法存在着一定的局限性。
本文提出了一种基于深度学习的遥感水体信息提取方法，通过使用深度卷积神经网络（CNN）来提取水体的特征，并用多层感知器（MLP）进行分类。
实验结果表明，深度学习可以有效地从遥感影像中提取水体信息，具有较高的准确性和泛化能力。
1. 引言水资源是地球上最为宝贵的资源之一，对于生态系统的平衡和人类的生存都起着至关重要的作用。
随着遥感技术的发展，遥感影像成为了获取水体信息的重要工具之一。
准确地提取遥感影像中的水体信息对于水资源管理和环境保护具有重要意义。
然而，传统的基于像元的分类方法往往无法准确提取水体信息，因此需要寻找更有效的方法来应对这个问题。
2. 深度学习及其在遥感中的应用深度学习是一种模仿人脑神经网络工作原理的机器学习方法，它能够从大量的训练数据中学习到高层次的抽象特征。
近年来，深度学习在图像识别、目标检测等领域取得了显著的成果。
在遥感领域，深度学习也被广泛应用于土地利用分类、目标提取等任务中，取得了令人瞩目的效果。
3. 基于深度学习的遥感水体信息提取方法本文提出了一种基于深度学习的遥感水体信息提取方法。
首先，将遥感影像进行预处理，包括辐射校正、大气校正等。
然后，使用深度卷积神经网络来提取水体的特征。
深度卷积神经网络通过堆叠多个卷积层和池化层来构建，能够从原始图像中学习到具有局部感知能力的特征。
最后，利用多层感知器进行水体的分类，并根据分类结果生成水体信息图。
4. 实验结果与分析本文使用了包括Landsat TM、Sentinel-2等多种遥感影像数据集进行实验。
对于每个数据集，我们随机选取了一部分样本进行训练，并利用剩余的样本进行测试。
实验结果表明，基于深度学习的遥感水体信息提取方法在准确性和泛化能力上明显优于传统的方法。
与传统的基于像元的分类方法相比，深度学习方法能够更好地区分出水体和其他地物，提取出更精确的水体信息。
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LT5124tM02.004^5 9 BJCW LT51240391994 ag 5EJCOO LT5123 04020042 &8 EJCOO2 .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:Enter Data I ilenamesT 谒 做 Elem !!S + LT51230402004268BJCMB2 ■国和/I la^nfstacking」README.GTF•括阿st 白tkingLT51230402004。
犯 JC0CB1 LT5 ⑵ 040200426 犯 JC00 B2 LT5 ⑵ 04020042M 犯北00 胎 LT5 ⑵ 040200426 犯LT5 ⑵ 04020042M 犯 JC00 B5 LT5 ⑵ 040200426 犯 JC00 B6 LT5 ⑵ 04020042M 犯 JC00 B7 LT5123(H02OM268BJCOO_GCP LT5123(M02OM268BJCOO_Mn. J|LT5123iM02(XH26gBJCOO_VER LT5123M20M26 犯 JCCKLVER交i+SONJ ： B LT51l23B4D2D042&a.BJC0O_Br -LT51Z3D /祖祝，新叔坤共 S 画 /L 31片;刘g 3咨F 素J 营不碣生施封L计宾机& Windmn3_D5 |■-就暗［6) r 拼加卷(E:)r-a Elements (EJ蔻至 LT312304020042爵时.，声2.将7个波段合成一个影像文件，操作如下图:Basic Took Clas sifi cation T ransfo-rm Fi It-Rs-dze Data (^patisl/Spectral) L1 Subset Daiia via ROIsLi”. E「LI r?in nrm3.点击Import File,选择所有波段5.点击Reorder FilesLayer Stacking ParametersSelected. Pnles for Layer Stickmc：LT51 ^CK02flM2BaiCCm J7 7IF [Emd 1]LT5123D4020M2BaHjrm^Ba 7IF L：B 皿[ 1]LTS1 E^0qi：iti：i0q2efiBJCi：i：iJ5 TIF [H皿d 1 ：l LTS]230q0200q2£SBJC[(IJ L TIP[Biml ]]LT5]£3MOZO[MZESlLfCLDJ3. ILF [j 皿41151£330501268隧口。
envi单波段阈值法提取水体信息
envi单波段阈值法提取水体信息水是地球上最为珍贵的资源之一，对于人类的生存和发展具有重要的意义。
因此，如何准确、高效地提取水体信息成为了遥感技术中的一个重要研究方向。
envi单波段阈值法作为其中的一种方法，具有简单、易操作、计算速度快的特点，被广泛应用于水体信息提取中。
envi单波段阈值法的原理是基于图像中水体和非水体的像元灰度差异，将水体的像元值与阈值进行比较，达到提取水体信息的目的。
具体步骤如下：第一步，导入遥感影像。
在ENVI软件中打开需要处理的遥感影像，确保影像的空间分辨率和波段信息准确无误。
第二步，选择合适的波段。
根据水体的特征和所需提取的信息，选择合适的波段进行处理。
通常，近红外波段和短波红外波段对水体信息提取具有较好的效果。
第三步，计算像元灰度差异。
通过计算每个像元的灰度值与阈值之间的差异，确定每个像元是水体还是非水体。
第四步，设置阈值。
根据实际情况和需要，设置合适的阈值。
一般情况下，可以通过试错法确定最佳阈值。
第五步，根据阈值提取水体信息。
将像元灰度差异与阈值进行比较，将达到阈值条件的像元标记为水体，其他像元标记为非水体。
第六步，可选的后处理。
根据实际需求，对提取结果进行后处理。
例如，去除噪声、填补孔洞等。
envi单波段阈值法的优点是简单易行，计算速度快。
但是，它也存在一些局限性。
首先，阈值的选择对结果影响较大，需要根据实际情况进行调试。
其次，该方法对于复杂的地物背景和混合像元的处理效果不佳。
因此，在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的方法。
在实际应用中，envi单波段阈值法被广泛应用于水体信息提取。
例如，对于城市规划和环境监测，可以利用该方法提取城市水体面积和分布情况，为城市发展和环境保护提供数据支持。
对于水资源管理和水环境保护，可以利用该方法提取水体的空间分布和变化信息，为水资源的合理利用和保护提供科学依据。
此外，envi单波段阈值法还可以应用于湖泊、河流、海洋等水体的监测和研究。
小卫星遥感影像自动提取水体方法研究-中国科学院
作者简 介 : 韩栋 ( 19822) , 男 , 硕 士 研究生 , 安徽六安人 , 主要研究方向 为遥感和 GIS。 E2mail: hand@ lreis1ac1cn
第 33卷第 1期 2008年 1月
测绘科学 Science of Surveying and M app ing
Vol133 No11 J an1
小卫星遥感影像自动提取水体方法研究
韩 栋 ①② , 杨晓梅 ① , 纪 凯 ③
( ①中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室 ,北京 100101; ②中国矿业大学资源与安全工程学院 , 北京 100083, ③安徽省交通职业技术学院土木工程系 , 合肥 230051) 【摘 要 】基于小卫星影像的水体信息提取方法 , 即用波段运算得到特征波段 ( PRW I) , 经过决策树 等辅助手段提取出水体信息 。通过在山东省微山湖上级坝北湖选取水体所做的试验表明 , 该方法在平 原地区的总体提取效果较好 , 经检验发现其误判的像元主要是位于水体和其他地物的交界处 。在山区 选取山东省东周水库做的试验表明 , 在山区用该方法提取的小卫星水体信息和 Landsat卫星的 TM / ETM 影像差距不大 。小卫星还可以很好地用于城市规划 、生态环境 、土地利用和环境灾害等动态 监测 。
3) 水体信息提取模型 综上 , 利用谱间关系提取水体 , 引入特征波段 PRW I = (B3 + B1) / (B32B1) , B1、B3分别指小卫星 影像第 1 波段 (近红外波段 ) 和第 3 波段 (绿波段 ) , 建立水体信息提取模型思路如下 : ①云雾和植被在 N IR 波段的值很高 , 在 N IR 波段 设置 N IR < T1去除部分植被和云雾的影响 ; ②水体 、 居 民 地 、山 体 和 云 的 波 谱 曲 线 都 是 N IR > Red > Green, 而植被是 Green > Red > N IR , 故用 Red > N IR 去除植被的影响 ; ③根据比值运算的思想 , 引入特征
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基于高分一号卫星多时相数据的洪水监测
摘要：本文利用两幅高分一号多光谱影像数据，通过ENVI4.8软件，采用NDVI对黑龙江地区水体进行了提取，并在图像上展示了水体变化区域，计算了水体变化面积。
结果表明：9月9日黑龙江水域面积比8月27日增加了226.6822
km。
最后又采用了假彩色合成法展示了水体增加区域。
结果表明：两种方法对水体变化信息的提取具有一致性。
1 数据介绍
本作业获得了两幅高分一号TIF数据，分别是8月27日，9月9日。
每幅影像有4个波段，查阅资料得知：1波段波长为0.45-0.52um，属于蓝、青光，2波段波长为0.52-0.59um，属于黄、绿光，3波段波长为0.63-0.69um，属于红光，4波段为0.77-0.89，属于近红外。
图1 0827影像信息图2 0909影像信息
2 研究区域
由所给数据的经纬度坐标可知，研究区域为抚远县，其地处黑龙江、乌苏里江交汇的三角地带。
地理方位是东经133° 40′ 08″至
135° 5′20″,北纬47° 25′30″至48° 27′40″。
图3 研究区域的百度卫星地图
2 水体提取方法选择
单波段：水体在近红外波段的反射率很低，所以可以设置阈值进行提取。
归一化水体指数 )/()(NIR Green NIR Green NDWI ρρρρ+-=
归一化植被指数 )/()(NDVI Re Re d NIR d NIR ρρρρ+-=
但单波段方法中阈值的设置需要反复调整，而高分一号数据的1、2波段不完全是蓝、绿光，而3、4波段完全是红、近红外。
所以选择归一化植被指数提取水体。
-1=<NDVI<=1,植被为正值，岩石为0，水体为负值（本方法中有部分将居民区误认为水体了，所以水体的DN 值应该小于某个负值）。
3 图像处理
（1）由于两幅影像的分辨率不一致，所以需要对两幅影像进行配准，以0827影像为基础对0909影像配准。
利用ENVI 软件的MAP 里的Registration---Select Gcps ：Image to Image 。
如图：
图4 两幅影像的配准过程
（2）分别提取两幅影像中的水体：在Basic Tools里的Band Math里输入公式((b4-b3*1.0)/(b4+b3) LT 0)*1 +0; 得到两幅影像的水体二值图。
如下：
图5 0827 水体二值图图6 0909水体二值图
（3）在Basic Tools里的Layer Stacking将以上两幅二值图合成一个文件，为接下来的波段运算做好准备。
（4）将合成后的文件中的两个波段做差值运算：考虑到0827中的水体可能在0909中没有，而0909中的水体在0827中也可能没有，所
以用以下的公式（（b2-b1）LT 0）*1+((b2-b1) GT 0)*2+0; 公式含义为0909-0827<0，则DN值为1；0909-0827>0，则DN值为2；其他为0；
结果如下：
图7 两幅水体二值图的差值
图中有三种DN值，0表示黑色背景；1表示8月27日存在，而在9月9日不存在的水体；2表示在8月27日不存在，而在9月9日存在的水体。
4 结果分析
（一）、将两幅水体二值图转化为矢量图，分别加载到8月27日的影像上：
图8 红色为8月27日的水域，蓝色为9月9日的水域
从上图可以明显看到该流域淹没的范围，主要集中在右图红色矩形框内。
统计水体变化面积：
图9 两幅水体二值图的差值图的DN统计值
DN值为2的像元数为551496个，每个像元代表地面大小为20.02739*20.027392m，即9月9日水体增加面积为226.6822
km。
然而还有DN值为2的水体，即相对于8月27日，9月9日减少的水体，该面积为90.8722
km。
该部分水体主要集中在图10的标示区域，而该区域本身就是湖泊，所以不能算入洪水淹没面积。
图10 8月27日存在而9月9日不存在的水体
（二）、采用假彩色合成法：将8月27日的数据与经过配准和重采样后的9月9日的数据的B4波段（近红外波段）合成一个文件，然后将这两个波段进行假彩色显示。
如图所示，红色区域即为9月9日增加的水域（除去左上方的红色长条）；而中间偏左的墨绿色区域为8月27日存在，9月9日不存在的水体。
该结果与NDVI提取方法一致。
图11 利用假彩色合成法显示的水体增加区域。