基于高分2号影像的城市周边水体提取模型研究

发布时间：2020-12-15 06:50

　　国产高分系列卫星的成功发射,开启了我国高分辨率对地观测的新时期,丰富了自主高分辨率遥感影像的数据库,推动高分辨率对地观测卫星及应用水平的提升。高分辨遥感影像的自给自足使得我国的对地观测上到了新的台阶,国土资源监控、农作物估产、自然灾害监测等应用获得了精度更高、纹理更清晰、几何结构更明显的数据源。其中水资源监测是遥感影像应用中极为重要的一个方面,更高分辨率的遥感数据可以帮助水体提取获取更准确的数据信息,实现水资源监测的进一步发展与完善。目前,水体提取方面研究者众多,提出了很多切实有效的方法,但高分系列卫星的遥感数据波段数目,特征地物的光谱信息,纹理信息均不同于其他遥感影像,因此一些传统的提取方法并不适用高分卫星数据。针对高分辨率影像,水体提取应改进传统的提取方法,充分利用影像所包含的丰富的遥感信息,获取更为精确地提取结果。本文针对以上问题,研究出城市周边水体提取模型和城区水体阴影指数UWSI(Urban Water Shadow Index),该模型基于最大似然估计法和城区水体阴影指数,主要针对高分二号遥感影像中城市周边地区的水体提取。本文主要研究重点及研究内容如下:1、高分二号卫星遥感... 

【文章来源】：河南大学河南省

【文章页数】：74 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

技术路线图

该超平面可以在保证分类精度的同时，使两侧的数据最大限度的区分出来。使用二维图2-1 来说明，图中叉点和圆点分别代表两种类别的数据，其中，H 为最优分类线，H1、H2 分别为过各类中离分类线最近样本的直线，它们之间的垂线段长度就是两类数据的最大分类间隔。最优分类面则是将分类线扩展到高维，最优分类线就扩展成了最优超平面。

邻中心的距离。当所有像元均被直至运行到某个终止条件。ns 方法基础上，与 K-Means 方法合并”操作，并且可以通过设定交互更为友好，可以随时修改参取方法过影像分割，合并分块，特征提不同于面向像素，首先分析像素多边形被称为子区域对象。面向的对象进行类别归属判定，从而知的物体轮廓。同时，依据类别不等信息，进行对象分类。具体执

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于GF-1卫星的县域冬小麦面积提取及年际变化监测[J]. 左宪禹,韩林果,葛强,张哲,田军锋.  河南大学学报(自然科学版). 2019(01)
[2]基于卷积神经网络的图像分类算法综述[J]. 杨真真,匡楠,范露,康彬.  信号处理. 2018(12)
[3]新型水体指数的构建及在滨海湿地水域提取中的有效性验证[J]. 张永永,刘丽娟,赵盼盼.  浙江农林大学学报. 2018(04)
[4]全卷积神经网络用于遥感影像水体提取[J]. 王雪,隋立春,钟棉卿,李顶萌,党丽丽.  测绘通报. 2018(06)
[5]一种基于城市水体指数与分形几何算法的OLI遥感影像水体提取方法[J]. 杨骥,韩留生,陈水森,李勇.  测绘通报. 2018(04)
[6]一种基于白帽变换的细小水体信息提取方法[J]. 张强,吴波.  福州大学学报(自然科学版). 2018(01)
[7]一种改进光谱角匹配的水体信息提取方法[J]. 张伟,赵理君,郑柯,唐娉.  测绘通报. 2017(10)
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[10]基于区域生长的图像分割研究进展[J]. 徐蔚波,刘颖,章浩伟.  北京生物医学工程. 2017(03)

博士论文
[1]基于支持向量机理论的水环境质量预测与评价方法研究[D]. 徐红敏.吉林大学 2007

硕士论文
[1]多尺度遥感数据在西安城区水体信息提取中的方法研究[D]. 刘知.中国地质大学(北京) 2018
[2]基于面向对象混合分类方法的城市典型地物信息提取研究[D]. 董崧.哈尔滨师范大学 2017
[3]基于高分一号和Landsat-8的昌吉市小麦面积提取研究[D]. 武笑天.新疆农业大学 2016



本文编号：2917849