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基于Sentinel-1A数据的南京市水体信息提取

发布时间:2020-12-31 00:30
  基于先进的Sentinel-1A SAR数据,对南京地区的水体覆盖信息进行提取,首先对SAR图像进行滤波、辐射校正以及几何校正等预处理;再利用灰度共生矩阵提取影像中的纹理信息,并结合散射强度信息,利用SVM算法进行初分类;然后利用地形信息提取山体;最后从初分类结果中剔除山体阴影,得到水体提取结果。通过对比实验发现,该方法可有效去除山体阴影以及淹水期水田的影响,减少对水体信息的混淆,使结果与真实地表更加接近。研究结果能为南京市的水资源管理部门提供相应的理论支撑。 

【文章来源】:地理空间信息. 2020年09期

【文章页数】:5 页

【部分图文】:

基于Sentinel-1A数据的南京市水体信息提取


不同滤波器在3×3窗口下的滤波效果

效果图,滤波器,效果,局部放大图


LEE滤波器在不同窗口下的滤波效果

局部放大图,局部放大图,纹理,信息提取


纹理特征局部放大图

【参考文献】:
期刊论文
[1]结合超像元和子空间投影支持向量机的高光谱图像分类[J]. 冉琼,于浩洋,高连如,李伟,张兵.  中国图象图形学报. 2018 (01)
[2]基于DEM的SAR图像洪水水体的提取[J]. 杨存建,魏一鸣,王思远,周其林.  自然灾害学报. 2002(03)
[3]支撑向量机及其遥感影像空间特征提取和分类的应用研究[J]. 骆剑承,周成虎,梁怡,马江洪.  遥感学报. 2002(01)
[4]SPOT卫星影像的水体提取方法及分类研究[J]. 都金康,黄永胜,冯学智,王周龙.  遥感学报. 2001(03)
[5]水体的遥感信息自动提取方法[J]. 杜云艳,周成虎.  遥感学报. 1998(04)



本文编号:2948591

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