基于卫星遥感的水体信息提取研究进展与展望
发布时间：2021-12-18 00:29
水体时空分布特征对于水资源监测与应用具有重要意义,而包括水体分布在内的地物覆盖类型分类和变化分析是遥感技术最常见的应用。对大区域的水体参数提取,尤其是高山无人区的水体的定量分析,利用卫星遥感数据进行水体位置、面积、形状和河宽等水体参数提取,不仅节省人力、保障安全,还提高了工作效率,已经成为一种快速获取水体参数的有效方法和手段。该文从4个方面对卫星遥感在水体信息提取上的应用现状进行综述:水体在电磁波波谱各波谱段的反射特性; 1980年以来国内外基于雷达和光学遥感数据提取水体信息的研究状况和具体应用方向;各种水体信息提取方法的工作原理和优缺点;应用卫星遥感技术提取水体信息面临的挑战和尚待解决的关键问题,利用遥感技术提取水体遥感信息的发展趋势展望。
【文章来源】：清华大学学报(自然科学版). 2020,60(02)北大核心EICSCD
【文章页数】：15 页
【部分图文】：
典型地物的光谱特征曲线[10]
全球共有513个研究所和高校开展了基于遥感技术进行水体信息提取的相关研究。 本文针对全球各研究所和高校的科学贡献展开分析, 图2给出了发表论文总数≥20篇的高校和研究所的分析结果。从图2可以看到, 中国科学院 (CAS) 的论文产量遥遥领先, 具有绝对优势, 论文总量达到了372篇, 中心节点重要度为0.44。 尽管中国科学院大学 (UCAS)、 北京师范大学 (BJNU) 和武汉大学 (Wuhan U) 的论文产量都高于美国地质调查局 (United States Geological Survey, USGS) 和美国航空航天局 (National Aeronautics and Space Administration, NASA), 但是其中心节点重要度却比对方低很多, 说明来自USGS和NASA的论文在该领域具有更高的学术影响力。
共有来自307种期刊的文献在研究中被引用, 其中被引用次数最多的期刊是《环境遥感》(RSE), 被引用次数达到了1 910, 中心节点重要度为0.16。 图3给出了被引用次数≥200的期刊分析。 可以看出, 《摄影测量工程和遥感》(PERS)、 《科学》(SCIENCE)、 《全环境科学》(STE)、 《环境科学和技术》(EST) 具有比较高的中心节点重要度。整体上来说, 基于SAR数据的相关研究占据了全部研究的1/3以上。 以SAR为研究数据源的应用方向主要为: 洪涝监测[16-21]、 城市水体和开放河流水体提取[22-27]、 海岸带形态监测[28-29]以及各种提取算法研究[30-32]等。 其中, 以洪涝监测的应用最广, 其次是河流水体的提取。 在基于光学遥感数据的研究中, 应用最多的是免费对大众开放的Landsat数据, 主要集中在大区域尺度的研究以及对较大河流、 湖泊等水体的快速提取和分析[33-35]; 对小区域尺度的精细研究以及对细小河流、 小型水库等水体的精细研究, 围绕WorldView、 GF-1/2、 IKONOS和SPOT等卫星影像开展的工作比较多[36-39]。 2015年, 欧洲航天局按照哥白尼计划发射了哨兵系列雷达和光学卫星, Sentinel-1/2数据不仅分辨率高、 重访周期短, 而且面向大众免费开放, 有越来越多的研究者采用Sentinel-1/2数据开展了大区域水体信息提取研究并取得了比较好的结果[40-41]。 MODIS、 AVHRR和CBERS等中、 低分辨率卫星影像主要应用在海洋、 大型河流和湖泊等水体的识别和信息提取方面[42-44], 其中云层和山体阴影对水体信息提取的影响较大。 以光学遥感影像为研究数据源的应用方向主要为: 自然、 人为和气候变化与水资源和生态系统的关系[45-48], 城市水体、 山区水体和开放河流水体提取[49-52], 河流形态变化和监测[53], 实时洪水淹没分析[54], 地表水年际变化分析[55], 海岸带监测[4]等。
【参考文献】：
期刊论文
[1]矢量约束的面向对象高分遥感影像水体提取[J]. 崔齐,王杰,汪闽,张东,孙艳霞. 遥感信息. 2018(04)
[2]遥感影像水体提取研究综述[J]. 王航,秦奋. 测绘科学. 2018(05)
[3]A Novel Algorithm of Water Region Detection in SAR Image Based on Bag of Visual Words and Local Pattern Histogram[J]. FENG Jing,CHEN Liang,WEI Hang,BI Fukun,CHEN He. Chinese Journal of Electronics. 2016(05)
[4]GF-1卫星影像水体信息提取方法的适用性研究[J]. 段秋亚,孟令奎,樊志伟,胡卫国,谢文君. 国土资源遥感. 2015(04)
[5]基于国产GF-1遥感影像的水体提取方法[J]. 陈文倩,丁建丽,李艳华,牛增懿. 资源科学. 2015(06)
[6]基于国产GF-1遥感影像的山区细小水体提取方法研究[J]. 李艳华,丁建丽,闫人华. 资源科学. 2015(02)
[7]2000-2013年青藏高原湖泊面积MODIS遥感监测分析[J]. 车向红,冯敏,姜浩,肖桐,王昌佐,贾蓓,白燕. 地球信息科学学报. 2015(01)
[8]近40年青藏高原湖泊面积变化遥感分析[J]. 董斯扬,薛娴,尤全刚,彭飞. 湖泊科学. 2014(04)
[9]利用伪归一化差异水体指数提取城镇周边细小河流信息[J]. 周艺,谢光磊,王世新,王峰,王福涛. 地球信息科学学报. 2014(01)
[10]采用高斯归一化水体指数实现遥感影像河流的精确提取[J]. 沈占锋,夏列钢,李均力,骆剑承,胡晓东. 中国图象图形学报. 2013(04)
硕士论文
[1]基于机器学习的遥感图像水体提取研究[D]. 王知音.新疆大学 2016
[2]新疆特克斯河流域生态环境遥感监测与评价[D]. 张真鲜.中国地质大学(北京) 2012
本文编号：3541259
【文章来源】：清华大学学报(自然科学版). 2020,60(02)北大核心EICSCD
【文章页数】：15 页
【部分图文】：
典型地物的光谱特征曲线[10]
全球共有513个研究所和高校开展了基于遥感技术进行水体信息提取的相关研究。 本文针对全球各研究所和高校的科学贡献展开分析, 图2给出了发表论文总数≥20篇的高校和研究所的分析结果。从图2可以看到, 中国科学院 (CAS) 的论文产量遥遥领先, 具有绝对优势, 论文总量达到了372篇, 中心节点重要度为0.44。 尽管中国科学院大学 (UCAS)、 北京师范大学 (BJNU) 和武汉大学 (Wuhan U) 的论文产量都高于美国地质调查局 (United States Geological Survey, USGS) 和美国航空航天局 (National Aeronautics and Space Administration, NASA), 但是其中心节点重要度却比对方低很多, 说明来自USGS和NASA的论文在该领域具有更高的学术影响力。
共有来自307种期刊的文献在研究中被引用, 其中被引用次数最多的期刊是《环境遥感》(RSE), 被引用次数达到了1 910, 中心节点重要度为0.16。 图3给出了被引用次数≥200的期刊分析。 可以看出, 《摄影测量工程和遥感》(PERS)、 《科学》(SCIENCE)、 《全环境科学》(STE)、 《环境科学和技术》(EST) 具有比较高的中心节点重要度。整体上来说, 基于SAR数据的相关研究占据了全部研究的1/3以上。 以SAR为研究数据源的应用方向主要为: 洪涝监测[16-21]、 城市水体和开放河流水体提取[22-27]、 海岸带形态监测[28-29]以及各种提取算法研究[30-32]等。 其中, 以洪涝监测的应用最广, 其次是河流水体的提取。 在基于光学遥感数据的研究中, 应用最多的是免费对大众开放的Landsat数据, 主要集中在大区域尺度的研究以及对较大河流、 湖泊等水体的快速提取和分析[33-35]; 对小区域尺度的精细研究以及对细小河流、 小型水库等水体的精细研究, 围绕WorldView、 GF-1/2、 IKONOS和SPOT等卫星影像开展的工作比较多[36-39]。 2015年, 欧洲航天局按照哥白尼计划发射了哨兵系列雷达和光学卫星, Sentinel-1/2数据不仅分辨率高、 重访周期短, 而且面向大众免费开放, 有越来越多的研究者采用Sentinel-1/2数据开展了大区域水体信息提取研究并取得了比较好的结果[40-41]。 MODIS、 AVHRR和CBERS等中、 低分辨率卫星影像主要应用在海洋、 大型河流和湖泊等水体的识别和信息提取方面[42-44], 其中云层和山体阴影对水体信息提取的影响较大。 以光学遥感影像为研究数据源的应用方向主要为: 自然、 人为和气候变化与水资源和生态系统的关系[45-48], 城市水体、 山区水体和开放河流水体提取[49-52], 河流形态变化和监测[53], 实时洪水淹没分析[54], 地表水年际变化分析[55], 海岸带监测[4]等。
【参考文献】：
期刊论文
[1]矢量约束的面向对象高分遥感影像水体提取[J]. 崔齐,王杰,汪闽,张东,孙艳霞. 遥感信息. 2018(04)
[2]遥感影像水体提取研究综述[J]. 王航,秦奋. 测绘科学. 2018(05)
[3]A Novel Algorithm of Water Region Detection in SAR Image Based on Bag of Visual Words and Local Pattern Histogram[J]. FENG Jing,CHEN Liang,WEI Hang,BI Fukun,CHEN He. Chinese Journal of Electronics. 2016(05)
[4]GF-1卫星影像水体信息提取方法的适用性研究[J]. 段秋亚,孟令奎,樊志伟,胡卫国,谢文君. 国土资源遥感. 2015(04)
[5]基于国产GF-1遥感影像的水体提取方法[J]. 陈文倩,丁建丽,李艳华,牛增懿. 资源科学. 2015(06)
[6]基于国产GF-1遥感影像的山区细小水体提取方法研究[J]. 李艳华,丁建丽,闫人华. 资源科学. 2015(02)
[7]2000-2013年青藏高原湖泊面积MODIS遥感监测分析[J]. 车向红,冯敏,姜浩,肖桐,王昌佐,贾蓓,白燕. 地球信息科学学报. 2015(01)
[8]近40年青藏高原湖泊面积变化遥感分析[J]. 董斯扬,薛娴,尤全刚,彭飞. 湖泊科学. 2014(04)
[9]利用伪归一化差异水体指数提取城镇周边细小河流信息[J]. 周艺,谢光磊,王世新,王峰,王福涛. 地球信息科学学报. 2014(01)
[10]采用高斯归一化水体指数实现遥感影像河流的精确提取[J]. 沈占锋,夏列钢,李均力,骆剑承,胡晓东. 中国图象图形学报. 2013(04)
硕士论文
[1]基于机器学习的遥感图像水体提取研究[D]. 王知音.新疆大学 2016
[2]新疆特克斯河流域生态环境遥感监测与评价[D]. 张真鲜.中国地质大学(北京) 2012
本文编号：3541259
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