Landsat 8影像水边线提取方法比较研究

传统的海岸线调绘方法比较费时、费力,而且资金消耗巨大,因而会逐渐被遥感技术所取代。本文利用Landsat 8的OLI数据提取长江入海口处的九段沙水边线。由于水体、土壤等地物的光谱特征不同,所以可以选择不同的方法进行提取。本文选用了灰度阈值法、边缘检测法中的Soble算子和Roberts算子、改进的归一化水体差异指数(MNDWI)等方法对水边线进行提取研究,并对结果进行比较分析。发现Landsat 8中的第一波段有利于水边界线提取,边缘检测中的Soble算子提取的九段沙水边线可以得到较好的结果。     

基于DTM的水边线遥感信息提取方法

水边线附近的高浊度悬沙及浅滩表层的残余水体是影响水边线信息提取的重要因素。在分析长江口区不同浓度水体与背景地物光谱特征的基础上，采用决策树分析方法进行水边线提取，在分类器的节点用水深信息作为约束条件，消除了水边线附近热流对热红外波段水边线提取的影响。同时，利用参考DTM及潮位信息实施了水边线的提取，此方法有效消除了表层残余水体对水边线提取的影响。最后运用统计学中自身一致性校验及平均偏移指数来评价提取结果。结果表明，两种方法的总体提取效果较好，精度令人满意。     

四叉树与多种活动轮廓模型相结合的遥感影像水边线提取方法

通过对测地线活动轮廓(GAC)模型、Chan-Vese(CV)模型、局部二值拟合(LBF)模型的分析,将基于边缘和区域的活动轮廓模型以及基于四叉树的影像分割方法有机结合,提出了一种基于四叉树和多种活动轮廓模型的水边线提取方法。该方法首先对影像进行四叉树分割,为模型演化提供初始轮廓;然后利用CV模型的全局区域图像统计信息和LBF模型的局部区域图像统计信息构造新的符号压力函数,利用改进的符号压力函数代替GAC模型的边界停止函数,有效地改善了GAC模型提前停止演化和过度演化的问题;最后采用二值选择和高斯滤波正则化水平集方法(SBGFRLS)进行演化,避免了重新初始化和规则化,提高了水平集演化的效率。试验结果表明该方法对于包括弱边缘和严重凹陷边缘的水边线提取效果均良好,具有亚像素提取精度,并且提取速度快、稳定性好。     

基于Landsat-8遥感影像的鄱阳湖水边线提取方法研究

目前应用于水边线提取的方法众多,但是精度、效率参差不齐,本文主要通过对比监督分类、单波段阈值法、归一化指数模型法以及决策树方法在landsat-8影像下鄱阳湖水边线提取的精度及效率,结合水边线提取后的应用对提取方法进行对比分析。     

基于Canny算子的南通江海岸线研究

基于RS、GIS、Matlab等技术与平台提取遥感影像岸线是当前实现海岸动态监测和分析各类型海岸动力地貌演化的重要技术方法。本文选取江苏南通江海岸带为研究区,对多期预处理后的MSS、TM和OLI影像进行卷积滤波、图像分割等处理;然后使用Matlab,基于Canny算子检测图像边缘,提取了多期影像的瞬时水边线。与此同时,结合不同类型海岸目视解译标志和吕四港近5 a潮汐数据矫正提取瞬时水边线,最后提取南通市4期江海岸线并分析了近45 a来南通江海岸线演变特性。     

基于多算法水边线提取的潮滩DEM构建

遥感水边线法构建潮滩数字高程模型(digital elevation model,DEM)是获取大范围淤泥质潮滩地形的有效途径,准确提取水边线是潮滩DEM构建的关键.受潮情及滩面的影响,不同影像中的水边线在光谱与纹理上差异较大,单一方法难以准确地提取水边线.鉴于此,本文提出一种基于多算法水边线提取的潮滩DEM构建方法....     

FCM聚类算法协同Canny算子的遥感影像边缘检测方法

提出一种FCM聚类算法协同Canny算子的遥感影像边缘检测方法,算法采用中值滤波消除原始遥感影像中的非高斯噪声;采用FCM(Fuzzy C-mean)聚类算法将滤波处理后的遥感影像中的像素分为两类:边缘类像素和非边缘类像素,并得到聚类影像;最后采用Canny算子对聚类影像进行边缘检测得到遥感影像地物边缘信息。实验结果表明,文中提出的方法能有效消除遥感影像中的混合噪声并准确地检测出地物目标的边缘,是一种有效的遥感影像边缘检测方法。     

基于灰度形态学和图像分割的河口水边线提取

基于灰度形态学理论,利用图像分割技术在MATLAB平台对南流江河口水边线进行提取的方法作对比研究。实验结果表明,直接边缘检测法、阈值分割法以及单值种子点区域生长法都不能有效跟踪汊道、潮滩、沙洲发育的河口水边线,存在水边线破碎、不连续等问题,而多种子点区域生长法能精准跟踪复杂的河口水边界,获得理想的水边线信息。该方法可快速、自动提取河口水边线,为河口海岸蚀淤、水下滩涂资源监测提供可靠的技术支撑。     

基于数学形态学细化算子的改进Canny算法研究

边缘检测是图像处理领域研究的一个重要内容。本文基于数学形态学改进现有Canny算子。该方法首先用Canny算子进行滤波,然后采用非极大抑制技术,将强边缘图像和弱边缘图像的边缘进行连接,再对提取的边缘利用形态学细化算子细化。针对不同图像采用不同门限比例,可取得不同的边缘提取效果。本文采用峰值信噪比、均方误差、平均绝对误差三个评价指标对边缘检测算法的优越性进行度量。实验分析表明,本文算法优于Sobel算子、Roberts算子、Log算子及传统Canny算法。     

基于Canny算法的面向对象影像分割

面向对象的影像分析方法是当前信息提取的研究热点,而影像分割是面向对象方法的核心技术,分割效果的好坏直接影响影像对象的提取.将Canny算法在边缘检测上的优势同面向对象信息提取软件eCognition 8.0提供的二次开发平台结合在一起,提出一种基于Canny算法的面向对象的影像分割新方法.试验结果表明,该方法不仅准确可...     

Canny双阈值算子在边缘提取中的优势

对Canny双阈值算子原理进行了分析,并利用Canny算子处理图像仿真实验对研究区图像边缘进行提取。利用Prewitt算子、Sobel算子、形态学算子处理研究区影像,并将结果进行对比。结果表明,Canny双阈值算子不仅能去除遥感图像中的椒盐噪声,而且能保证边缘提取的精度;与其他算法相比,在提取效率上也有明显优势和优异的稳健性。     

基于MODIS数据的水体提取研究

通过对遥感图像各类地物的光谱和水体在中等分辨率的EOS／MODIS上的波谱特征的分析,论述了水体最为明显的波段组合,研究了如何从不同时期（枯水期、丰水期）的中等分辨率MODIS遥感影像提取水体的方法,并以武汉市梁子湖为例,对水体提取范围和精度进行比较和分析。实验表明：遥感图像经空间变换后再利用相同的方法提取的水体,更容易区分水体和阴影,产生的噪声也少,提取的水体范围更准确、计算的水域面积精度更高。     

基于LBV变换的GF-2影像水体提取方法

针对GF-2影像波段较少、不利于构建水体指数的问题,提出了基于LBV变换的水体提取方法。通过GF-2影像的LBV变换及其归一化,得到了物理意义明确的L、B、V变换分量;利用这三个分量计算特征分量BL、BV,构建完整水体提取方案,对阿克塞县的小苏干湖和石嘴山市某一段黄河进行水体提取。实验结果表明,相比于NIR、NDWI算法,本文算法能够更好地将水体与土壤、植被、建筑物等地物区分开来,在正确率、误提率、漏提率方面总体优于NIR、NDWI算法,提取过程简单,具有较好的应用价值。     

高光谱影像能量边缘提取

高光谱影像的能量边缘提取方法的本质是利用高光谱信号的能量相似性与能量分布特征来寻找边缘,从能量边缘图可以提取属于不同地物类别的主要边缘,这些边缘都比较明显与完整。实验结果表明,能量边缘对噪声信号不敏感,与用其他方法寻找边缘的结果相比,能量边缘具有更好的效果。     

基于LOG改进算子的边缘检测与面状特征提取

介绍了基于LOG改进算子的边缘检测方法,通过边界跟踪和边界代数,实现了面状特征的快速提取,试验表明,所使用的方法优于区域生长、多尺度分割等传统方法,具有较好地应用前景。     

一种亚像素边缘提取方法

特征提取作为特征匹配的关键步骤,其提取结果直接影响着边缘匹配的精度。针对自由形状边缘特征的提取问题,提出一种亚像素边缘提取方法。首先通过边缘跟踪和扩展连接能得到连续性较好的边缘曲线;为了进一步消除噪声的影响,利用双边滤波方法对边缘曲线进行平滑去噪处理。实验结果表明,在保持高定位精度的基础上,该方法能有效提取连续性较好且平滑的自由形状边缘特征,这为基于边缘特征的匹配奠定了基础。     

一种利用TM影像自动提取细小水体的方法

提出一种利用TM影像自动提取山区细小水体的多波段谱间关系改进方法。该方法在典型谱间关系法的基础上,针对水体与阴影在蓝绿光波段亮度值降低速率差异较大的特征,基于差值运算,构建了新的多波段谱间关系水体提取模型。首先利用该模型将水体从其他地物及阴影中分离出来,然后基于数学形态学膨胀滤波算法进行空洞填充和短线连接,最后通过图像细化算法实现目标的细化。经过实验比较表明,该方法克服了许多水体提取模型只能有效提取较大面积水体的缺点,除了能够对山区的细小水体进行高精度自动提取外,还能够有效地去除阴影等干扰信息。     

基于多尺度的Canny边缘检测算法研究

为了解决传统边缘检测算法检测精度不高、稳健性不好和抗噪能力差等弱点,文章提出了一种基于多尺度的Canny边缘检测算法,该算法充分利用了小尺度影像和大尺度影像的优点,既能检测出图像边缘的整体轮廓,又能检测出图像细节。并运用MATLAB编程与几种经典边缘检测算法做了详细对比,采用ROC曲线进行了精度定量评价分析。实验结果表明,基于多尺度的Canny边缘检测算法检测结果更清晰,稳健性更好,而且抗高斯噪声能力也相当理想,能够有效地提取图像边缘信息。     

一种利用矢量数据和GVF Snake模型的面状水域提取方法

GVF Snake模型具有捕获范围大、能够逼近"凹形"区域的优势,是提取面状水域的有效方法,但该模型在具体使用时需要依赖一定的人工参与。本文充分利用已有矢量数据中的先验信息,通过扫描线寻找目标像素并进行区域生长,为GVF Snake模型的求解提供梯度矢量场的作用范围及初始轮廓曲线,提高模型的自动化程度。实验证明,该方法准确、可靠,对于面状水域矢量数据的更新具有一定的实用性。     

一种基于形状特征进行高分辨率遥感影像道路提取方法

提出一种基于局部灰度一致性的图像分割方法并结合形状特征进行道路提取的方法.该方法首先对图像进行分割,对分割结果使用形状特征进行道路段的选择,可以获取直线和曲线道路段,克服了许多方法只能提取直线道路段的缺点,然后在确定的道路段上选择种子点进行区域增长,从而实现自动选取种子点并提取道路网的过程,最后结合边缘信息和形态学方法规整化道路网.提出的方法能适用于高分辨率遥感图像中直线和曲线道路段的提取.经过实验分析和比较证明:该方法对于路面灰度均匀性较好和路面灰度均匀性较差的图片,都达到了较好的效果.