基于波谱特征曲线法的遥感图像海岸线提取

海岸线变化监测的遥感技术

海岸线变化监测的遥感技术在我们生活的这个蓝色星球上，海岸线作为海洋与陆地的交界线，一直处于不断变化的动态之中。

这些变化可能是由于自然因素，如海平面上升、海浪侵蚀、风暴潮等，也可能是由于人类活动，如填海造陆、港口建设、沿海开发等。

无论是哪种原因导致的海岸线变化，都对生态环境、经济发展和人类生活产生着深远的影响。

因此，对海岸线变化进行及时、准确的监测至关重要。

而在众多的监测手段中，遥感技术以其独特的优势，成为了海岸线变化监测的重要工具。

遥感技术，简单来说，就是一种不直接接触目标物体，而是通过传感器接收来自目标物体的电磁波信息，并对这些信息进行处理和分析，从而获取目标物体的特征和状态的技术。

在海岸线变化监测中，遥感技术主要通过卫星遥感和航空遥感两种方式来实现。

卫星遥感具有覆盖范围广、重复观测周期短、数据获取成本低等优点。

目前，常用的卫星遥感传感器包括光学传感器和微波传感器。

光学传感器能够获取高分辨率的地表图像，通过对不同时期的图像进行对比分析，可以清晰地看到海岸线的位置变化。

然而，光学传感器容易受到天气条件的影响，在云层遮挡的情况下可能无法获取有效的数据。

微波传感器则不受天气条件的限制，能够全天候工作，但其分辨率相对较低。

为了充分发挥两种传感器的优势，常常将它们的数据进行融合，以提高海岸线变化监测的精度和可靠性。

航空遥感则具有更高的空间分辨率和灵活性，可以根据需要对特定区域进行详细的观测。

在航空遥感中，常用的传感器包括数码相机、激光雷达等。

数码相机能够获取高清晰度的图像，但其覆盖范围相对较小。

激光雷达则可以通过测量激光脉冲从发射到接收的时间差，精确地获取地表的三维信息，对于海岸线的地形变化监测具有重要意义。

利用遥感技术进行海岸线变化监测，首先需要对遥感数据进行预处理。

这包括辐射校正、几何校正、图像增强等步骤，以消除数据中的误差和噪声，提高数据的质量和可用性。

接下来，需要对海岸线进行提取。

海岸线的提取方法有很多种，常用的包括阈值法、边缘检测法、面向对象法等。

遥感影像的海岸线自动提取方法研究进展

遥感影像的海岸线自动提取方法研究进展一、综述随着全球气候变化的加剧以及人类活动的不断拓展，海岸线作为陆地与海洋的交汇带，其动态变化受到了广泛关注。

准确、高效地提取海岸线信息对于海洋资源管理、环境监测、灾害预警以及沿海城市规划等领域具有重要意义。

遥感技术以其大面积、快速、同步观测的特点，在海岸线提取中发挥着越来越重要的作用。

随着遥感数据源的不断丰富和图像处理技术的快速发展，海岸线自动提取方法取得了显著进步。

海岸线自动提取方法主要依赖于遥感影像的处理和分析。

这些影像可以通过卫星光学遥感、微波遥感或激光雷达遥感等方式获取，包含丰富的地物信息和空间特征。

通过对这些影像进行预处理、特征提取和分类等操作，可以实现对海岸线的自动识别和提取。

在海岸线自动提取方法的发展历程中，学者们提出了多种算法和技术。

这些算法和技术大多基于图像处理的基本理论，结合地学知识和实际应用需求进行改进和优化。

阈值分割、边缘检测、区域生长等经典算法在海岸线提取中得到了广泛应用。

随着深度学习技术的兴起，神经网络分类等方法也逐渐被引入到海岸线提取中，并显示出良好的性能。

尽管海岸线自动提取方法取得了显著进展，但仍存在一些挑战和问题。

影像信息量不足、精度验证困难以及海岸线仅是过渡区的平均线等问题仍待解决。

不同地区的海岸线具有不同的特征和变化规律，因此需要针对具体情况选择合适的算法和技术进行提取。

遥感影像的海岸线自动提取方法研究进展迅速，但仍需不断完善和优化。

未来研究方向包括加强地物波谱机制研究、将图像处理的基本理论与地学知识更紧密地结合起来、探索新的提取算法和技术等。

通过这些努力，我们有望实现对海岸线的更精确、更高效的自动提取，为海洋资源管理和环境保护提供有力支持。

1. 遥感技术的发展及其在海岸线提取中的应用作为一种非接触式的远距离探测技术，近年来得到了迅猛的发展，并在地理信息系统(GIS)、环境监测、资源调查等多个领域展现出广泛的应用前景。

海岸线提取作为遥感技术应用的一个重要方向，对于海洋生态系统的保护、土地利用规划、海洋资源开发以及防灾减灾等方面具有至关重要的作用。

西沙群岛岛屿水边线自动提取方法研究

西沙群岛岛屿水边线自动提取方法研究李丽;钟昶;刘尧峣【摘要】以西沙群岛宣德群岛为研究区,以WorldView-2高分辨率遥感卫星数据为数据源,在众多前人水边线提取经验的基础上,摸索出一种适用于西沙群岛一级水体的水边线自动提取方法.根据WorldView-2的八个波段光谱曲线特征分布图,创建了水边线提取的指数模型.利用该模型进行图像分割后能有效实现岛屿的水陆分离,在此基础上通过边缘检测算子运算快速地提取出岛屿水边线,最后利用掩膜技术使断续的水边线连续起来,从而得到岛屿的水边线信息.将此方法推广到西沙群岛的东岛和七连屿诸岛,结果表明该方法能有效地提取出岛屿水边线.【期刊名称】《工程地球物理学报》【年(卷),期】2014(011)004【总页数】6页(P562-567)【关键词】水边线自动提取;图像分割;西沙群岛;WorldView-2【作者】李丽;钟昶;刘尧峣【作者单位】中国国土资源航空物探遥感中心,北京100083;中国国土资源航空物探遥感中心,北京100083;中国地质大学土地科学技术学院,北京100083【正文语种】中文【中图分类】TP71 引言水边线也称“滨线”、“岸线”，泛指陆地与海水面的交界线。

相对于海岸线而言，水边线指的是遥感卫星过境时获取的瞬时水边线。

传统的海岸线测量方法费时费力，获得的资料分布点稀疏、同步性差，难以快速反映海岸线的动态变化，遥感技术逐渐替代了传统的测量方法成为海岸线量测的主要手段[1]。

由于遥感影像获取的只是瞬时水边线信息，所以要界定海岸线必须先提取出瞬时水边线。

近年来，尤其在南海争端不断的背景下，人们对海域领权越来越重视，对我国沿海海岸线的界定也越来越关注。

因此，获取水边线具有重要的军事意义。

目前，利用遥感技术获取水边线的方法有很多，获取水边线的前提是将水体信息从不同地物种类中分离出来。

水体因对入射能量（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，总体上呈现较弱的反射率，并具有随着波长的增加而进一步减弱的趋势，当波长大于740μm时，几乎所有入射纯水体的能量均被吸收，这就导致了清澈水体在这一波长范围内反射率几乎为零的现象，因此这一波长范围常被用来圈定水域范围，划定水陆边界[2]。

遥感图像的特征提取与空间分析方法

遥感图像的特征提取与空间分析方法遥感图像是一种通过卫星、飞机等远距离方式获取地球表面信息的技术。

随着遥感技术的不断进步和应用领域的拓展，遥感图像的特征提取和空间分析方法也成为研究的热点之一。

本文将探讨遥感图像特征提取与空间分析方法的相关内容，包括常用的特征提取方法、特征的分类和应用以及空间分析方法的原理和应用。

一、特征提取方法1. 基于像素的特征提取方法基于像素的特征提取方法是最基础的一种方法，它通过分析每个像素点的亮度、颜色等属性来提取图像特征。

常见的方法有灰度共生矩阵、颜色直方图和纹理特征等。

其中，灰度共生矩阵通过计算像素之间的灰度分布概率来描述图像的纹理特征，颜色直方图通过统计图像中像素的颜色分布情况来提取图像的颜色特征。

2. 基于区域的特征提取方法基于区域的特征提取方法是将图像分割成若干个区域，然后提取每个区域的特征。

常用的方法有边缘检测、聚类分析和形态学处理等。

边缘检测可以提取图像中的边界信息，聚类分析可以将相似的像素点分到同一个区域中，形态学处理可以提取图像中的纹理和形状信息。

二、特征的分类和应用根据特征的性质和应用场景的不同，特征可以分为几何特征、频谱特征和纹理特征等。

几何特征包括面积、周长、形状等，频谱特征包括反射率、辐射度等，纹理特征包括纹理均匀度、纹理方向等。

这些特征在不同领域的应用也有所不同。

1. 土地利用与覆盖变化研究土地利用与覆盖变化研究是遥感图像应用的一个重要领域，它可以通过提取图像的频谱特征和纹理特征来监测和分析土地的利用情况和覆盖变化。

例如，利用遥感图像的反射率特征可以判断农田的健康状况，利用纹理特征可以分析城市建设的扩张情况。

2. 灾害监测与评估灾害监测与评估是遥感图像应用的另一个重要领域，它可以通过提取图像的几何特征和纹理特征来识别和分析灾害的类型和程度。

例如，在地震灾害监测中，可以利用遥感图像的几何特征和纹理特征来评估建筑物的倒塌程度和人员伤亡情况。

三、空间分析方法空间分析方法是对遥感图像进行空间变化和空间关系分析的一种方法。

“高分二号”卫星数据面向对象的海岸线提取法

“高分二号”卫星数据面向对象的海岸线提取法“高分二号”卫星数据面向对象的海岸线提取法摘要随着卫星遥感技术的不断发展，基于遥感数据进行海岸线提取已成为海岸带研究中的重要手段。

在大量遥感数据处理的过程中，如何提高数据处理精度和提升数据处理效率，一直是遥感技术研究和应用中亟待解决的问题。

本文提出了一种基于“高分二号”卫星数据面向对象的海岸线提取法，该方法能够准确、高效地提取海岸线，并且具有一定的普适性。

关键词：高分二号；遥感；海岸线提取；面向对象Introduction海岸带是海陆交界区，具有岸滩、河口、河流、湖泊、水库等水体，同时也包括大量的生态环境和地面覆盖类型。

因此，海岸带的研究具有重要的科学价值和应用价值。

而海岸线则是海岸带中的一个重要部分，它是水域和陆域的分界线，影响着人们的休闲、资源开发和海岸带生态环境等方面。

基于遥感技术的海岸线提取方法，已成为海岸带研究中的重要手段。

目前，随着“高分二号”卫星数据的不断完善和遥感技术的不断提高，基于“高分二号”卫星数据进行海岸线提取已成为研究的新方向。

Methodology法，主要是基于遥感数据处理中的面向对象方法。

具体如下：1. 预处理。

首先，对卫星数据进行去噪、增强、几何校正等预处理，以使数据的质量满足后续数据处理的需求。

2. 纹理特征提取。

通过使用纹理特征提取算法，得到每个像素点的纹理属性信息，以帮助提高后续的特征分割精度和数据处理精度。

3. 面向对象分割。

采用面向对象分割方法对卫星数据进行分割，得到不同类别的区域和目标，并且补充和修正形态信息。

4. 海岸线提取。

在面向对象分割后，根据区域和目标的几何形态信息和纹理特征信息，结合阈值分析、形态学运算等方法，提取海岸线，以得到海岸带区域边缘。

Results通过对测试数据的处理，本文所提出的基于“高分二号”卫星数据面向对象的海岸线提取法，得到了较好的结果。

首先，基于预处理后的数据，纹理特征提取的方法为后续处理提供了非常有效的信息。

常用的几种遥感图像特征提取技术分析

2009年第1期（总第112期）Chinese hi-tech enterprisesNO.1.2009（CumulativetyNO.112）中国高新技术企业遥感是一种远离目标，在不与目标对象直接接触的情况下，通过某种平台上装载的传感器获取其特征信息，然后对所获取的信息进行提取、判定、加工处理及应用分析的综合性技术。

它是目前为止能够提供全球范围的动态观测数据的惟一手段。

由于遥感提供的数据具有实时性高、覆盖范围广、信息丰富客观等优点，它已经被广泛应用于航空、航天、军事侦察、灾害预报、环境监测、资源勘探、土地规划与利用、灾害动态监测、农作物估产、气象预报等很多军事及民用领域，对经济和社会发展起着重大的推动作用。

在遥感图像的分类识别过程中，图像的各种特征提取技术在其中扮演了重要角色。

遥感图像特征提取主要包括三个部分:光谱特征提取、纹理特征提取以及形状特征提取。

光谱信息反映了地物反射电磁波能量的大小，是图像目视判读的基本依据。

在目前的遥感图像处理研究中，多利用光谱特征，但随着遥感技术的发展以及图像解译与分析工作的深入，人们发现仅仅使用遥感图像的光谱特征，已经不能有效地进行计算机分析和自动识别。

文章基于此主要讨论了光谱特征提取和纹理特征提技术。

一、常见的光谱特征提取方法光谱特征是图像中目标物的颜色及灰度或者波段间的亮度比等，它通过原始波段的点运算获得。

光谱特征的特点是，它对应于每个像素，但与像素的排列等空间结构无关网。

光谱特征是一种地物区别于另一种地物的本质特征，是组成地物成分、结构等属性的反映，正常情况下不同地物具有不同的光谱特征（在一些特殊情况下会出现同物异谱、同谱异物现象），因此根据地物光谱特征可以对遥感图像进行特征提取。

常用的几种遥感图像特征提取技术分析杨利民1，胡龙华2，罗铁良2，贾云生2（1.有色金属矿产地质调查中心；2.河北中色测绘中心，）摘要：遥感图像在军事侦察、精确打击以及民用方面都有重要的作用，遥感图像的特征提取是进行遥感图像自动识别的关键技术，因此开展遥感图像的特征提取研究工作具有实际意义和应用前景。

基于envi的海岸线提取步骤

基于envi的海岸线提取步骤
海岸线的提取是遥感影像处理中的重要任务，可以使用ENVI软件进行海岸线的提取。

以下是基于ENVI的海岸线提取步骤：
1. 数据准备，首先需要获取高分辨率的遥感影像数据，包括多光谱或高光谱影像，以及数字高程模型（DEM）数据。

这些数据可以通过卫星或飞机获取。

2. 数据预处理，对获取的遥感影像数据进行预处理，包括大气校正、几何校正、影像配准等，以确保数据质量和准确性。

3. 水体提取，利用ENVI软件中的水体提取工具，可以将影像中的水体区域提取出来，得到水体掩模。

4. 边缘检测，使用ENVI中的边缘检测工具，对水体掩模进行边缘检测，以便找到海岸线的大致位置。

5. 海岸线提取，利用ENVI中的特征提取或者分类工具，结合边缘检测结果和其他地理信息数据，可以进行海岸线的精确提取。

可以根据不同的地貌特征和海岸线类型，选择合适的提取方法和参
数设置。

6. 结果验证，提取出的海岸线需要进行验证和修正，可以通过
地面调查、其他地理信息数据对比等方法进行验证，确保提取结果
的准确性和完整性。

7. 结果分析，最后对提取的海岸线数据进行分析，可以结合其
他环境数据进行综合分析，为海岸带资源管理和环境保护提供支持。

总之，基于ENVI的海岸线提取需要经过数据准备、预处理、水
体提取、边缘检测、海岸线提取、结果验证和结果分析等多个步骤，需要综合运用遥感影像处理和地理信息分析技术。

这些步骤可以帮
助用户从多个角度全面完整地提取海岸线信息。

遥感地学分析地物光谱特征与遥感数字图像信息提取课件.ppt

到达地面的太阳辐射能量＝反射能量＋吸收能量＋透射能量
一般而言，绝大多数物体对可见光都不具备透射能力，而有些物体如水，对一定波长的电磁波透射能力较强，特别是对 0. 45 ~ 0. 56μm的蓝绿光波段，一般水体的透射深度可达 10~20 m，清澈水体可达100 m的深度。
对于一般不能透过可见光的地面物体，波长5 cm的电磁波却有透射能力，如超长波的透射能力就很强，可以透过地面岩石和土壤。
相关布局（association）：是指多个目标地物间的空间配置关系。
3.2.2 遥感图像解译方法与步骤
1、目视解译的认知过程
自下向上过程
图像信息获取特征提取识别证据选取
自上向下过程
特征匹配提出假设图像辨识
3.2.2 遥感图像解译方法与步骤
2、图像解译方法
遥感资料的选择及影像处理
1、岩石的反射光谱特征
岩石的波谱特征是地质遥感的基础，不同的矿物成分、矿物含量、风化程度、含水状况、颗粒大小、表面的光滑程度、色泽等都会影响到其反射波谱特征。
3.1.2 典型地物的反射光谱特征
2、土壤的反射光谱特征
自然状况的土壤表面的反射率没有明显的峰值和谷值，一般来说土质越细，反射率越高，有机质含量越高和含水量越高反射率越低。此外土壤的肥力也会对反射率产生影响。
3.1.1 遥感图像地物特征
1、地物的反射光谱特性
反射率
地物的反射能量Pe占总入射能量Po的百分比，称为反射率ρ
Pe 100%
Po
反射类型
镜面反射（Specular reflection）
入射波与反射波在同一平面内，入射角与反射角相等时，所形成的反射现象
漫反射（Diffuse reflection）

基于遥感图像的海岸线提取方法研究

２２２砂质海岸．．
砂质海岸是指由＞ｏ１ｍｍ粒级的砂组成的海岸，砂质海岸可以分为两类：①砂滩海ｉ．－
岸是指泥砂在激浪带堆积而形成的海岸，其范围从波浪破碎开始点起到海岸陆地上波浪作用
消失处止。海滩上常发育一些与岸线平行的沿岸堤，它们的高度代表海面高度，这种砂质海
２２３基岩海岸．．
基岩海岸由岩石组成，波浪作用是使其形成的主要动力。基岩海岸初期岸线非常曲折，在波浪作用下，岬角全部被侵蚀掉，残留宽广的岩滩，海蚀崖在宽广岩滩的保护下，形成平
直立陡的基岩海岸（３。图）
淤泥质海岸是指由＜００．５ｍｍ粒级的粉砂与淤泥组成的海岸，主要分布在泥砂供应丰富而又比较掩蔽的堆积海岸段，如含砂量大的河流下游平原、构造下沉区、岸外有砂洲岛屿掩护的海岸段和有大量淤泥供应的港湾内（１。图）
谢秀琴：基于遥感图像的海岸线提取方法研究
６１
可见光及近红外波段的图像常用于人工海岸、基岩海岸、砂质海岸线的提取方法。这３
种海岸线在可见光及近红外图像上都有明显的解译标志，因此，通过对遥感图像进行分类和对比可以确定它们的位置Ｅ。目前应用于悔岸线提取的遥感资料有ＥＭ、ＳＯ、ＡＩ、２］ＴＰＴ５ＯＳ

遥感图像处理中的目标提取算法研究

遥感图像处理中的目标提取算法研究遥感技术的发展带动了遥感图像处理技术的不断进步，越来越多的海量的遥感图像数据得以收集，因此遥感图像处理中的目标提取算法也得到了广泛的研究和应用。

目标提取算法的目的是根据遥感图像中目标的特征信息，对其进行准确的识别，从而为研究人员分析处理提供便利。

本文将从三个方面进行探讨。

一、基于阈值分割的目标提取算法阈值分割是目标提取的最基本方法，它利用图像中的灰度值进行局部或全局的分割。

通过设定阈值，将图像中像素点的灰度值与阈值进行比较，根据设定的条件在不同区域内进行分类，最终得到目标信息。

常用的阈值分割算法有阈值自适应方法、OTSU算法、Kapur算法等。

在实际的遥感图像处理中，根据具体需求，可结合图像特征、噪声等因素进行优化。

二、基于特征提取的目标提取算法特征提取是基于目标与周围环境的对比，利用图像的纹理、形状等特征进行目标提取的一种方法。

通过对比不同目标间的差异，在遥感图像中准确提取出目标信息。

常用的特征提取方法包括纹理特征提取、形状特征提取和颜色特征提取等。

这些方法的优点在于可以提取到目标的基本特征信息，从而实现目标的准确提取。

三、基于深度学习的目标提取算法随着深度学习技术的发展，针对遥感图像处理中的目标提取问题，出现了基于深度学习的算法。

深度学习算法通过对大量数据的学习，建立了一种与数据本身相关的特征信息提取方式，相较传统算法，精度更高，对光照、遮挡等因素的干扰更少。

常用的基于深度学习的目标提取算法有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，在遥感图像处理领域可发挥出更高的价值。

综上所述，目标提取算法在遥感图像处理中具有重要的作用。

可以根据具体的应用需求选用不同的算法，在提升图像分析处理效率的同时，也有助于提高遥感图像分析的深度和精度。

基于多期遥感影像的砂质岸线提取方法--以海阳沙滩为例

基于多期遥感影像的砂质岸线提取方法--以海阳沙滩为例胡亚斌;马毅;孙伟富;包玉海【摘要】文章提出一种基于发展多期影像和归一化水体指数（NDWI）的砂质岸线自动提取方法，以山东半岛海阳沙滩为实验区，应用2005年多个月份的7景Landsat 5 TM遥感影像为数据源，提取实验区砂质岸线。

利用908专项修测岸线对提取的海岸线进行精度检验。

结果表明，岸线偏差距离为20．9 m、均方根误差（RMSE）为33．6 m。

该方法可为砂质岸线的提取与变迁分析研究提供参考依据。

%The study developed an automatic method of extracting sandy coastline based on multi-tempo-ral images and NDWI index,and took Haiyang beach which located at Shangdong Peninsula as the exper-imentation area.7 typical remote sensing images of Landsat5 TM in several months of 2005 were used to extract sandy coastline,and then the accuracy of the extracted coastline was examined with 908 special re-survey coastline.The results showed that the deviation distance of coastline and RMSE were 20.9m and 33.6m respectively.The method that developed in this study can provide reference for sandy coastline ex-tracting and analysis of changing.【期刊名称】《海洋开发与管理》【年(卷),期】2016(033)005【总页数】6页(P32-36,49)【关键词】归一化水体指数;砂质岸线;岸线提取;遥感;山东海阳【作者】胡亚斌;马毅;孙伟富;包玉海【作者单位】内蒙古师范大学地理科学学院呼和浩特 010022; 国家海洋局第一海洋研究所青岛 266061;内蒙古师范大学地理科学学院呼和浩特 010022; 国家海洋局第一海洋研究所青岛 266061;国家海洋局第一海洋研究所青岛 266061;内蒙古师范大学地理科学学院呼和浩特 010022【正文语种】中文【中图分类】P714.7海岸线是海陆分界线，由于自然因素和人为因素的影响，海岸线时刻处在一个连续、动态的变化过程，因此对于海岸线位置难以确定。

sar影像海岸线提取方法

sar影像海岸线提取方法
SAR影像海岸线提取方法是利用合成孔径雷达(SAR)影像来提取海岸线的一种方法。

通过SAR影像，可以获得海洋表面的反射信号，从而提取出海岸线的位置。

其中，主要有以下几种方法：
1. 基于灰度阈值的方法：根据SAR影像灰度值的变化来确定海岸线的位置，灰度值高的地方往往代表陆地，而灰度值低的地方则是海洋。

通过设置合适的阈值，可以将海岸线提取出来。

2. 基于边缘检测的方法：利用SAR影像中的边缘信息来提取海岸线。

常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。

通过对SAR影像进行边缘检测，可以将海岸线的位置提取出来。

3. 基于水平梯度的方法：利用SAR影像中的水平梯度信息来提取海岸线。

可以通过计算SAR影像中每个像素点的水平梯度值，然后选取一定的阈值来确定海岸线的位置。

4. 基于小波变换的方法：利用小波变换来提取SAR影像中的边缘信息，然后根据边缘信息来确定海岸线的位置。

小波变换可以提高海岸线提取的准确度和稳定性。

以上是常见的SAR影像海岸线提取方法，不同的方法适用于不同的情况。

在实际应用中，可以根据具体的场景选择适合的方法进行海岸线提取。

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基于图形形态学的海岸线自动提取算法研究

ＷＡＮｉｎｈБайду номын сангаасａ，ＷＡＮＧＫＪａ．ｕｅ，ＺＨＡＯＳｉ１ｉＺｈ．。ＨＡＮＧＪ．ｏｇａｉｎ。ｓ
，
（．ｃｏｌｆＧｏｉｃｓｈｎｎｖｒｔＰｔｌｍ，Ｑｎｄｏ２６５Ｃｉａ２ＹｌｗＲｖｒｈｎｏｇＢｒｕＹＣＪ＇ｎ２０１，ｈｎ１Ｓｈｏｅｓｅｅ，ＣｉａＵｉｓｙｏｅｏｕｏｃｎｅｉｆｒｅｉａ６５５，ｈｎ；．ｅｏｉａｄｎｕｅ，ＲＣ，ｉａ５０１ＣｉｇｌｅＳａｎａ）
Ａｂｓｒｃ：Ｉｒｐｉｓｍｏｐｏｏｙｂｓｄｃａｔｎｕｏｔｃｅｔａｔｎａｇｒｈｔｅｆｌｗｉｇｐｏｌｍｓｓｏｌｅｗｅｌｓｔｅｔａｔｎｇａｈｃｒｈｌｇａｅｏｌｅａｔｍａｉｘｒｃｉｌｏｉｍ，ｈｏｌｎｒｂｅｈｕｄｂｌｅｔｄ，ｉｃｕｉｇａｔｍａｉｓｉｏｔｏｌｎｌｄｎｕｏｔ — ｃｌｅｅｔｈｎｔｅｄｐｉｔｆｏａｐｒｍｉｍａｅｄｔａｌｓｌｃｅｉｉａｓｅｏｎｒｍｙａｄｉｇａａ，ｒｄｃｈｉｅｕｅｎｒｄｃｄｔｅｃｃｌｔｎ，ｕｅｔｅｓｅｔａｈａａｔｒｔｃｙｔｉｌｅｕｅｔｅｐｘｌｎｍｂｒｉｔｕｅｈａｕａｉｏｌｏｓｈｐｃｒｌｃｒｃｅｓｉｓｉｆｌｙａｄｃｔｈｆｅｔｏｖｒ，ｌｋｓｓａｄｎｌｕｓｕｌｎｕｅｅｆｃｓｆｒｅｓａｅ，ｉｌｎｓａｄｃｏｄ．Ａｃｏｄｉｇｔｈｌｏｔｍｅｉｎ，ｔｅｃｃｌｔｎｐｏｅｕｅｉｃｕｅｈｅａｔｐｅｔｉｃｒｎｔｅａｇｒｈｄｓｇｏｉｈａｕａｉｒｃｄｒｎｌｄｓｔｒｅｐｒｌｏｓ，ｒ — ｐｏｅｓｏｆｄｔｒｃｓｉｎｏａａ，ｄｔｒｎｔｎｏｃｔｏｅｗｅｎｌｎｎｅｎｈｘｒｃｉｎｏｏｔｉｅｅｅｍｉａｉｆｌａｉｎｂｔｅａｄａｄｓａａｄｔｅｅｔａｔｏｆｃａｌｎ，ｗｈｃａｓｗｅｃｎｌｃｔｈｏａｉｎｆｃａｔｏｏｓｉｈｍｅｎａｏａｅｔｅｌｔｓｏｏｓ— ｃｏ

如何进行遥感图像的特征提取与目标识别

如何进行遥感图像的特征提取与目标识别遥感图像是一种通过遥感技术获取的地球表面的图像数据，具有广泛的应用价值。

然而，由于遥感图像的数据量庞大且复杂，直接使用原始图像进行分析和处理会面临诸多挑战。

因此，对遥感图像进行特征提取和目标识别成为了遥感图像处理的核心问题。

本文将探讨如何进行遥感图像的特征提取与目标识别，并通过实例进行说明。

一、理解遥感图像的特征提取特征提取是将图像中的信息转化为可供计算机进一步处理的数值或符号特征的过程。

在遥感图像中，特征提取是通过对图像的处理和分析，提取出具有代表性和区分度的图像特征，以便进行后续的目标识别和分类。

在遥感图像中的特征可以包括空间特征、频谱特征、纹理特征等。

其中，空间特征指的是图像中目标的几何形状、大小和分布等信息；频谱特征则是指图像中目标在不同波段上的反射或辐射强度的分布信息；而纹理特征则是指图像中目标的纹理信息，如纹理的粗糙度、方向等。

二、常用的遥感图像特征提取方法1. 基于像素的特征提取方法基于像素的特征提取方法是将图像中的每一个像素点作为一个单独的特征，并将其通过某种算法转化为能够反映目标信息的数值特征。

这种方法简单直观，适用于需要考虑目标每个像素点的信息的任务，如边缘检测、目标分割等。

2. 基于区域的特征提取方法基于区域的特征提取方法将图像中的像素点组织成一个一个的区域，并对每个区域提取特征。

这种方法考虑了目标的上下文信息，能够更好地反映目标的几何形状和分布情况。

常用的基于区域的特征提取方法包括基于区域的纹理特征、形状特征等。

3. 基于深度学习的特征提取方法随着深度学习的发展，基于深度学习的特征提取方法也逐渐应用于遥感图像处理中。

深度学习通过构建多个隐藏层的神经网络模型，能够自动学习和提取图像中的特征。

这种方法不需要手工设计特征提取算法，具有非常强的表达能力和适应性。

三、遥感图像目标识别的方法在进行了特征提取之后，接下来的任务就是对图像中的目标进行识别。

基于邻域相关信息的海岸线提取方法

基于邻域相关信息的海岸线提取方法维普资讯 ////0>.年月装备指挥技术学院学报第卷第期 . .基于邻域相关信息的海岸线提取方法张永继 , 闫冬梅 , 曾峦谷锁林.装备指挥技术学院研究生部,北京 ; .装备指挥技术学院光电装备系,北京摘要:海岸线的检测是实现海洋遥感中海岸区域检测的前提和基础。

利用遥感卫星所提供的高分辨率全色影像,综合考虑光谱信息和空间信息, 提出了一种基于邻域相关信息并基于二维类间方差原理的快速自动提取海岸线方法,经实验数据检验,取得了良好的分割效果。

关键词:邻域相关信息;海岸线提取;二维类间方差中图分类号:文献标识码: 文章编号: ? ? ? ? ,? 。

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: ?. ?? ??. ? . ? .: ; ; ??是空间分辨率小于的高分辨率遥感卫星如、等出现后,如何利用高问题的提出分辨率影像实现海岸线的自动提取,正成为海洋海岸线测绘和海岸线变化检测,在安全导航、遥感应用邻域的研究内容之一。

海岸带资源开发、海岸带环境保护和海岸资源可在利用高分辨率遥感卫星影像提取海岸线的持续发展中,发挥着重要的作用,而如何精确确定研究中,相关学者提出了一些方法,如瞿继双等海岸线位置是测绘和检测的基础和难点。

海岸线提出了一种基于多阈值的形态分割方法,可较好的检测研究,历经了野外实地调查、利用航拍影像地提高检测的准确度且降低误检率,但在确定最调查和利用遥感卫星图片提取等几个过程,特别终阈值时需利用灰度均值取偏差完成。

为达到好收稿日期:一 ?基金项目:国家高技术发展计划项目作者简介:张永继一 ,男汉族 ,山西原平人,工程师,硕士研究生; 曾峦一 ,男,教授,硕士生导师维普资讯 ////.第期张永继,等:基于邻域相关信息的海岸线提取方法的分割效果,偏差值需经重复实验确定,因此实现割、孤立小区域去除和海岸线确定个步骤。

其海岸线的自动检测有一定的局限性。

冯兰娣等中孤立小区域去除主要利用像素标记的方法,在提出了一种提取海岸线的小波变换方法,与传统实践中已得到广泛应用,文中不做详述。

如何利用遥感图像进行局部地形的提取与分析

如何利用遥感图像进行局部地形的提取与分析遥感图像是通过遥感技术获取的地球表面的图像数据，它能提供丰富的地形信息，为局部地形的提取和分析提供了重要的数据来源。

本文将探讨如何利用遥感图像进行局部地形的提取与分析。

一、遥感图像的基本原理1. 电磁波谱的特性：遥感图像是通过接收地面反射或散射的电磁波来获取地表信息的。

电磁波谱的不同波段在地表的互动过程有所不同，因此可以利用不同波段的遥感图像提取地形信息。

2. 分辨率的影响：遥感图像的分辨率决定了它能够提供的地形细节。

较高分辨率的图像可以提供更加精细的地形信息，而较低分辨率的图像则提供的信息相对较少。

二、局部地形提取与分析方法1. 高程模型提取：根据遥感图像的灰度值或颜色信息，可以通过数字高程模型（Digital Elevation Model，简称DEM）来提取地形的高程信息。

DEM可以将地表按照高程分层，从而提供了地形的三维信息。

2. 地形特征提取：利用遥感图像，可以提取出地形的一些特征，如河流、湖泊、山脉等。

通过提取这些地形特征，可以分析地形的形状、分布和变化趋势。

3. 地形剖面分析：利用遥感图像，可以在一定的距离上提取地形剖面信息。

通过分析地形剖面的坡度、高度变化等指标，可以了解地形的起伏情况，并进一步分析其对水文、水资源等方面的影响。

4. 洼地提取：遥感图像中的色彩变化可以用于提取地表的凹地，如低洼区域、水坑等。

通过提取洼地信息，可以研究地表水文过程、水资源等问题。

5. 土地利用/覆盖分析：通过遥感图像，可以提取出不同地表类型（如水体、建筑物、森林、农田等）的信息，进而进行土地利用和覆盖的分析。

这对于城市规划、资源管理等有重要意义。

三、遥感图像处理软件工具为了进行局部地形的提取与分析，需要借助一些遥感图像处理软件工具。

目前市面上有许多专业的遥感图像处理软件，如ENVI、ERDAS IMAGINE等。

这些软件提供了各种功能，包括影像校正、地形矫正、地物提取、空间分析等，方便用户进行遥感图像的处理与分析。

面向可见光遥感图像的海上目标快速检测和识别技术

1、目标识别率
实验结果显示，卷积神经网络在目标识别方面具有较高的准确率。在我们的数据集上，卷积神经网络的目标识别率达到了90%以上。相比之下，支持向量机和神经网络的识别率略低，但也达到了80%以上。
2、时间成本
在实验中，我们还对三种分类算法的时间成本进行了比较。结果表明，卷积神经网络的时间成本相对较低，能够在较短的时间内完成目标识别任务。而支持向量机和神经网络的时间成本相对较高，尤其是在处理大规模数据集时更为明显。
四、总结与展望
面向可见光遥感图像的海上目标快速检测和识别技术是遥感技术应用中的重要研究方向之一。虽然现有的方法已经取得了一定的成果，但仍存在一些挑战和问题需要进一步研究和解决。例如，如何进一步提高算法的实时性和准确性、如何处理复杂多变的海面背景、如何降低光照条件等因素对目标检测和识别的影响等。
关键技术分析
1、图像采集
图像采集是遥感技术的首要环节。对于大幅面可见光遥感图像，通常采用高分辨率卫星或航空相机进行采集。近年来，随着无人机技术的发展，低空遥感图像的获取也越来越普遍。在图像采集过程中，需要控制照相机的曝光时间、光圈大小、焦距等参数，以获取高质量的遥感图像。
2、特征提取
特征提取是目标识别的关键步骤。对于大幅面可见光遥感图像，目标的特征通常包括纹理、形状、颜色等。这些特征可以通过图像处理技术进行提取。常用的图像处理技术包括灰度化、二值化、滤波、边缘检测等。在特征提取过程中，需要选择合适的处理技术，并根据目标的特点进行特征提取和优化。
一、可见光遥感图像的特点
可见光遥感图像是以电磁波谱中的可见光部分为基础，通过遥感器收集并处理后得到的图像。它们通常具有较高的空间分辨率和光谱分辨率，能够提供较为直观和丰富的地表信息。但是，由于大气散射、海面波动、光照条件等多种因素的影响，可见光遥感图像往往存在一定的噪声和模糊。

如何进行遥感图像的特征提取与分类

如何进行遥感图像的特征提取与分类遥感图像是通过航空或卫星等远距离感知装置获取的地表信息图像。

利用遥感技术可以获取大范围的地理信息，广泛应用于农业、城市规划、环境监测等领域。

而遥感图像的特征提取与分类则是处理遥感图像的重要环节，它能够帮助我们更好地理解和利用遥感图像。

一、遥感图像的特征提取特征提取是将原始遥感图像转化为能够描述地物类别的数学特征的过程。

在遥感图像中，不同地物或者地物类别往往具有不同的光谱、纹理、形状等特征。

因此，通过提取这些特征，我们可以对地物进行分类与分析。

1.光谱特征提取光谱特征是指反映地物物理性质的光谱波段数据。

通过选择不同的波段组合，我们可以提取出反映植被、水体、建筑物等地物特性的光谱特征。

常用的方法有主成分分析（PCA）、最大似然分类（MLC）等。

2.纹理特征提取纹理特征描述了图像中像素间的空间关系。

在遥感图像中，纹理特征可以用于区分不同地物的纹理复杂程度。

例如，植被具有较为均匀的纹理，而建筑物则较为具有几何纹理。

常用的纹理特征提取方法有灰度共生矩阵法（GLCM）、局部二值模式法（LBP）等。

3.形状特征提取形状特征是指地物在图像中的几何形状信息。

通过提取地物的形状特征，可以识别出地物的边界和形状。

例如，对于建筑物来说，我们可以通过提取其形状特征来判断其是直角形、圆形还是其他形状。

常用的形状特征提取方法有边缘检测算子、Hough变换等。

二、遥感图像的分类分类是将遥感图像中的像素划分到不同地物类别中的过程。

通过分类，我们可以获取遥感图像中不同地物的分布情况，进而进行地物的监测与分析。

1.监督分类监督分类是指使用人工定义的训练样本对遥感图像进行分类。

首先，我们需要准备一些具有代表性的训练样本，这些样本包含不同地物类别的图像区域。

然后，通过计算遥感图像与这些训练样本之间的差异，可以得到分类决策函数，进而对整幅遥感图像进行分类。

2.非监督分类非监督分类是指根据遥感图像中像素值的统计特征，自动将其划分到不同的类别中。

如何使用遥感图像进行海岸线变化监测

如何使用遥感图像进行海岸线变化监测遥感图像是通过航空器或卫星获取的地球表面的图像数据，能够提供大范围、高分辨率的地理信息。

其中，海岸线变化监测是遥感图像在海洋环境中的一个重要应用。

本文将从三个方面解析如何使用遥感图像进行海岸线变化监测。

一、选择合适的遥感图像数据在进行海岸线变化监测之前，首先需要选择合适的遥感图像数据。

常见的遥感图像数据包括卫星影像、民用航空影像等。

选择数据的关键是其时间、空间分辨率以及图像类型。

时间分辨率是指遥感图像数据覆盖的时间跨度，根据需要可以选择从小时级到多年级的数据。

空间分辨率则是指图像数据所能够观测到的最小细节，通常以米、千米来表示。

根据需求，可以选择高分辨率图像以观测到更精细的细节。

图像类型指遥感图像的波段组合，常见的有光学图像、红外图像等。

光学图像能够提供更直观的地表信息，而红外图像则能够在某些情况下提供更好的海岸线变化监测效果。

二、进行遥感图像处理在选择合适的遥感图像数据后，需要进行一系列的图像处理操作，以便得到更好的海岸线变化监测结果。

这些处理操作包括预处理、影像配准、影像分类等。

预处理是指对遥感图像进行去噪、辐射定标等操作，以提高图像的质量。

影像配准是将多幅图像的地理坐标系统一起来，使其能够进行对比分析。

影像分类则是将图像中的不同地物进行划分，以便进行海岸线变化的提取。

三、海岸线变化提取与分析海岸线变化监测的关键是对海岸线的提取与分析。

这一过程主要有海岸线提取、海岸线变化检测等步骤。

海岸线提取是指利用图像分割等方法，将海岸线从遥感图像中提取出来。

常见的方法有基于阈值、基于边缘检测等。

海岸线变化检测则是将多个时间段的海岸线进行对比，以获得海岸线的变化情况。

在海岸线变化监测过程中，可以借助地理信息系统（GIS）来进行更精细的分析。

通过将遥感图像与其他地理数据进行叠加，可以得到更全面的观测结果，比如海岸线的侵蚀程度、退缩速度等。

海岸线变化监测在海洋环境管理、生态保护等领域具有重要的应用价值。