海岸带遥感影像并行处理系统的设计与实现
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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。
如何进行海岸带地形测量与海洋地貌研究海岸带地形测量与海洋地貌研究地球的表面约71%被海洋覆盖,海岸带作为陆地与海洋的交界处,是一个充满活力和变化的地区。
了解海岸带地形与海洋地貌,对于海洋科学、环境保护和自然资源开发等方面具有重要意义。
本文将探讨如何进行海岸带地形测量与海洋地貌研究的方法和技术。
一、测量工具与技术介绍在海岸带地形测量和海洋地貌研究中,常使用的工具包括激光雷达、声纳测深仪、卫星遥感等。
激光雷达是一种通过激光束扫描地表获取地形数据的测量工具,可以精确测量海岸带的高度和形状。
声纳测深仪则是利用声波的传播速度来测量水深,对于绘制海底地形图具有重要作用。
而卫星遥感技术则能提供大范围的海岸带地形和海洋地貌的遥感影像,可以用于研究海岸演变过程和海底构造。
二、海岸带地形测量方法海岸带的地形特征与陆地不同,常受海浪侵蚀和沉积的影响,因此需要特殊的测量方法。
激光雷达技术是目前最常用的海岸带地形测量方法之一。
激光雷达可以利用激光束扫描测量海岸的高度和形状,通过多次测量可以绘制出准确的地形图,并可以用于海岸线的演变研究。
声纳测深仪也是测量海岸带地形的重要工具,通过发射声波并测量声波的传播时间和反射强度,可以准确测量水深和海底地形。
声纳测深仪通常配备在测量船上,可以沿海岸线进行连续测量,绘制出详细的海底地形图。
卫星遥感技术是一种具有广覆盖面的海岸带地形测量方法。
卫星可以通过遥感影像获取大范围的地貌和地形数据,结合地理信息系统(GIS)技术可以进行空间分析和比较,研究海岸线的变化和海底构造特征。
三、海洋地貌研究方法海洋地貌研究是海岸带地形测量的延伸,通过分析海底地貌可以揭示地球历史和海洋演化。
常用的海洋地貌研究方法主要包括野外调查、取样分析和数值模拟等。
野外调查是最常用的海洋地貌研究方法之一,研究人员可以搭乘研究船在海洋中进行调查,观察和记录海洋地貌的特征。
通过野外调查可以获取实地数据和样本,为后续的分析研究提供基础。
A45团体标准T/CAOE20.2-2020海岸带生态系统现状调查与评估技术导则第2部分:海岸带生态系统遥感识别与现状核查Technical guideline for investigation and assessment of coastal ecosystem—Part2:Remote sensing identification and results verification of the coastalecosystem2020-05-06发布2020-05-06实施中国海洋工程咨询协会发布目次前 言 (Ⅰ)1范围 (1)2规范性引用文件 (1)3术语和定义 (1)4基本要求 (2)4.1数学基础 (2)4.2数据要求 (2)4.3质量控制 (3)5遥感识别 (3)5.1识别范围 (3)5.2识别对象 (3)5.3工作内容 (3)6现状核查 (4)6.1核查要素 (4)6.2技术方法 (4)6.3工作内容 (4)7成果编制与汇交 (5)7.1图件编制 (5)7.2报告编制 (6)7.3成果汇交与归档 (6)附录A(规范性附录)海岸带生态系统遥感识别对象分类 (7)附录B(规范性附录)海岸带生态系统遥感解译标志表 (8)附录C(规范性附录)海岸带生态系统遥感解译属性信息表 (9)附录D(规范性附录)海岸带生态系统现状分布面积汇总表 (10)附录E(规范性附录)海岸带生态系统生境分布图斑核查情况表 (11)附录F(规范性附录)海岸带生态系统现场核查记录表 (12)附录G(规范性附录)专题图制作要求 (13)附录H(规范性附录)海岸带生态系统分布状况遥感识别报告格式和章节内容 (14)前 言T/CAOE20《海岸带生态系统现状调查与评估技术导则》分为10个部分:——第1部分:总则;——第2部分:海岸带生态系统遥感识别与现状核查;——第3部分:红树林;——第4部分:盐沼;——第5部分:珊瑚礁;——第6部分:海草床;——第7部分:牡蛎礁;——第8部分:砂质海岸;——第9部分:河口;——第10部分:海湾。
基于高分遥感数据的海岸带沙滩情况遥感识别研究随着科技的不断发展,高分遥感数据的应用越来越广泛,其中海岸带沙滩情况遥感识别是其中的一个重要应用领域。
本文将从影像数据来源、沙滩特征提取、模型建立与应用等方面对基于高分遥感数据的海岸带沙滩情况遥感识别研究进行探讨。
一、影像数据来源高分辨率遥感数据是进行海岸带沙滩情况遥感识别的基础数据,通常使用的高分辨率遥感数据主要包括卫星遥感、无人机遥感和航空遥感等。
卫星遥感数据可以提供较广范围的覆盖,但分辨率较低;无人机遥感数据可以提供相对较高的分辨率,但费用较高,拍摄范围较小;航空遥感数据既能提供高分辨率,又能拍摄相对较大的范围,但成本较高。
根据不同的应用需求和研究目的,选择不同来源的高分辨率遥感数据进行分析。
二、沙滩特征提取沙滩是指海洋、湖泊、河流沿岸由泻湖、内海、峡湾、海湾和三角湾等海陆结合部所形成的一种自然地貌。
为了准确识别海岸带沙滩情况,需要从遥感影像中提取沙滩的特征。
通过遥感数据进行沙滩特征提取的主要方法包括像元分割、图像分类和目标检测等。
像元分割是对像素进行分割,属于基于像素的分割方法,其缺点是易将非沙滩区域误判为沙滩区域,提取精度较低。
图像分类是将像素按照一定的规则划分到不同类别中,通过多次分类可以提高准确度,但对数据要求较高,需要有效分类器。
目标检测则针对沙滩目标进行扫描和检测,可有效提取沙滩边界的信息,但难度也较大。
具体方法应根据遥感数据的来源和研究目的来选择。
三、模型建立在沙滩特征提取的基础上,根据目标识别的要求,通常会建立相应的模型进行分类判别。
目前常用的模型包括支持向量机、神经网络、决策树和随机森林等。
其中支持向量机是一种基于统计学习理论的分类方法,适用于非线性分类问题;神经网络是一种仿人类大脑神经网络的学习算法,适用于多特征情况下的分类;决策树是一种基于判据表达式构建树形结构的分类方法,适用于易于解释模型的分类问题;随机森林通常采用多个决策树进行训练和分类,适用于高维数据集的分类。
第32卷第4期2005年7月浙 江 大 学 学 报(理学版)Journal of Zhe jiang University (Science Edit ion )http ://www .journals .zju .edu .cn /sciV ol.32No.4Jul.2005收稿日期:2004-06-07.基金项目:国家863攻关项目:中国海岸带及近海卫星遥感综合应用系统软件平台(2001AA630301).作者简介:靖常峰(1979-),男,博士研究生,主要从事RS 与GIS 的综合应用及系统的研究开发.大数据量遥感图像处理系统算法模块的设计及实现靖常峰,刘仁义,刘 南(浙江大学地球科学系GI S 重点实验室,浙江杭州310028)摘 要:介绍了一个采用自顶向下、逐步细分的结构化软件设计方法,以Visua l C ++6.0为软件开发平台设计并实现的自主版权的大数据量遥感图像数字处理系统的算法模块的设计、结构,以及系统实现中采用的关键技术.提出了美国ERD AS 图像处理系统在滤波算法的图像边界处理及图像处理后象元值超限处理两方面的不足,同时提出并实现了新的优化方法.实践证明在这两方面的优化更有利于图像分析和信息提取.关 键 词:遥感图像处理系统;遥感算法;可重用性;滤波算法;关键技术中图分类号:P 237 文献标识码:A 文章编号:1008-9497(2005)04-471-04JIN G Chang -feng ,L IU Ren -yi ,L IU Na n (Department of Earth Sciences ,K ey L ab of GI S ,Zhejiang University ,Hangz hou 310028,China )Design and development of algorithm module f or a remote sensing image processing system .J o urnal of Zhejiang U niv ersity (Science Editio n ),2005,32(4):471~474Abstract:A new remo te sensing imag e pr ocessing system 's alg o rithm mo dule has been intr oduced ,which is co ded with Visua l C ++ 6.0pr og ram la ng ua ge and ca n process big size imag e.Tw o defec ts about Ame rican 's remo te sens-ing imag e processing system ——ERD AS hav e been put for wa rd in ima ge filter alg orithm a nd the sto rag e o f pix el va lues that ar e out o f da ta ty pe range .In the autho r 's sy stem ,tw o optimized me tho ds hav e been implemented inthese tw o aspects .In contr ast w ith ERD A S IM AG IN E Sy stem ,the tw o methods hav e been prov ed to be pro pi-tio us to imag e analysis.Key words:remo te sensing imag e pro cessing system ;remo te sensing alg o rith m ;imag e filter ;reuseable 遥感图像处理系统是对遥感器获得的数据进行管理和分析处理,从中提取有用信息的设备、方法和技术的总称[1,2].总体而言,遥感图像处理方法可以分为两种:模拟方法(主要是光学方法)和数字方法(即计算机数字处理方法).随着遥感图像数字化程度不断提高和计算机技术的迅速发展,数字处理方法已成为遥感图像处理的主流方向[3].遥感图像数字处理中对图像管理、分析处理及信息提取所采用的方法统称为算法,从而算法模块就成为遥感图像数字处理系统中的一个主要模块.本文基于VisualC ++6.0设计并实现了遥感图像数字处理系统——M AM S 系统的算法模块.1 系统设计原则及系统结构遥感图像处理系统不同于一般的图像处理系统,主要表现在以下几个方面:①遥感图像具有大数据量的特点;②遥感图像数据类型复杂多样化;③遥感图像处理过程要求数据损失最小,数据处理精度高.因而遥感图像处理系统与通用图像处理系统相比,在系统的构建和实现方面都存在一定的复杂性,使用遥感图像处理系统从中提取专题信息,既需要一定的专业知识,又需要一些特殊的数据分析方法.为方便用户理解和使用本系统,在算法模块功能设计方面,作者采用了自顶向下,逐步分解的结构化软件设计方法,按模块方式组织系统.图1显示了系统总体框架结构及算法模块的功能分解组织图.图1 M AM S 系统结构及算法模块功能分解组织图Fig.1 M AM S system structure and a lg o rithm modulefunc tion o rg aniza tio n其中,通用模块包含在其它模块中使用的通用计算方法,主要包括:特征值和特征向量的计算、协方差矩阵的计算、最值的计算、数据类型转换、傅立叶变换、傅立叶逆变换等通用算法.在系统界面中并没有通用模块的功能菜单,在系统中以全局函数的形式存在.预处理模块是图像进行增强、分类等操作前对图像预先处理满足增强、分类的条件.它主要实现以下几个功能:几何校正、图像分割、图像拼接、图像投影重建.增强模块是图像处理系统算法中最主要的模块.通常一幅未经处理的遥感图像象元之间的对比度比较差难以分辨图像所表示的地物细节,通过图像增强方法既可以增强图像的对比度达到分辨地物细节的目的,又能够突出某些感兴趣区域达到图像分析的目的.该模块主要分为以下几个子模块:空间域增强和频率域增强.空间域增强又细分为辐射增强、空间增强、光谱增强.其组织结构图如图2所示.图2 增强模块组织结构图Fig.2 Enhancement module o rg anizatio n figur e分类模块则将遥感图像分类这一复杂操作分为:训练区选择、训练样本编辑器、监督分类、非监督分类、分类后精度估计等一系列简单操作.本系统功能菜单:文件(F )数据库(D )图像预处理(B )图像增强(H)图像分类(C)AO1编辑(E)查看(V )帮助(H)系统运行界面如图3所示.图3 M AM S 系统运行界面(北京奥体中心影像图)Fig .3 M AM S sy stem inter face (image o f BeijingO ly mpic P.E.center)2 系统实现中的关键技术2.1 代码可重用性设计本系统采用Visual C ++6.0为编程环境,以代码的高可重用性、代码的精简性为目标.将系统中通用函数,如计算特征值,特征向量函数设计为通用模块,符合代码重用性的“一次编码,多次使用”特点.2.2 海量数据的处理技术遥感影像数据量非常大通常称作海量数据,如仅福建省的30m ×30m 分辨率的24位bmp 格式的遥感影像就有700M B 之多,若为1m ×1m 分辨率,数据量将是630GB [4].海量数据特性是遥感图像与常规图像的最基本区别,并因此导致了遥感图像处理系统与通用图像处理系统相比的复杂性.在本系统设计中,利用了“化整为零,分而治之”的思想,对图像分块处理,采用先读取一块数据然后处理一块再保存一块数据的方法,实现大数据量遥感图像的处理分析.由此,避免了大数据量图像处理对内存的要求限制,节约了硬件的费用开支.海量数据处理技术流程简图如图4所示.2.3 滤波算法对图像边界的处理技术滤波算法是图像处理中常见的一种窗口操作.其基本思想:一定大小的窗口在图像上滑动,窗口覆盖区域的数据称作窗口数据.存在一个以窗口大小为阶数的二维矩阵称作滤波算子.窗口数据与滤波算子经过某种运算后得到处理后象元值.典型的滤波算法是卷积运算,其中采用的变换运算是先乘后加再除以滤波因子.其计算过程如图5所示.472浙江大学学报(理学版)第32卷 图4 海量数据处理流程简图Fig .4 The da ta flo w diag ra m fo r larg e v o lume im-ag e da ta processA =(5×1+6×1+1×1+3×1)/4;B =(8×1+9×1+0×1+6×1+1×1+6×1+8×1+1×1+3×1)/9;C =(8×1+8×1+1×1+6×1+4×1+8×1+8×1+3×1+9×1)/9;图5 平滑卷积计算过程示例图Fig.5 T he exam ple of smoo thness co nv olutio npr ocessing 当窗口滑动逐点扫描象元到图像边界时,窗口就会悬挂在图像边缘上,由此产生图像处理的边界问题.对滤波算法边界问题的解决主要有3种方法:①忽略法:忽略图像边界数据不处理;②复制法:在图像的四周复制图像边界数据参与滤波计算;③置0法:对超界数据置0,滤波因子取窗口覆盖的图像象元个数.图5示例即采用方法③实现平滑滤波处理.第①种方法由于未处理边界数据,处理后的图像易产生边框效果.美国的ERDAS 系统即采用这种方法;第②种方法复制边界数据后有失地物的真实性,而且增加了内存开销;第③种方法利用窗口覆盖的图像数据计算,既避免了边框效果又减少了内存的开销.本系统即采用第③种方法,经过系统的实现验证这是一种较好的图像边界问题的解决方法.2.4 滤波算法高效率读取窗口数据技术滤波算法采用窗口平滑移动扫描象元方法进行图像处理.如果窗口每次滑动都重新读取窗口覆盖的象元数据,每个象元就会重复读取,产生数据读取冗余低效问题.本系统中采用窗口按行方向扫描,窗口数据按列存储,每滑动一个象元,添加一列新数据的方法,有效地提高了数据读取效率.表1显示了代码改进前后数据读取效率的对照表.图6显示了窗口数据读取的流程图.表1 窗口数据读取效率对照表(数据类型为Unsigned cha r 型)Table 1 The efficiency contr ast of windo w da ta reading (Da ta T ype is U nsig ned char )窗口数据1(591行×591列×7波段)修改前时间修改后时间数据2(1024行×1024列×6波段)修改前时间修改后时间3×317″11″41″26″5×538″15″93″38″7×766″21″168″52″图6 读取窗口数据的流程图Fig.6 Da ta flo w diag ra m of r eading windo w data2.5 图像处理后象元值超限的处理技术遥感图像与常规图像的另一个重要的区别在于:复杂的数据类型.遥感图像有cha r 、unsig nedchar 、int 、flo at 、double 等10多种数据类型(floa t 、do uble 数据类型常作为图像处理中间文件的数据类型);而常规数字图像都是unsing ed char 数据类型,像素值范围是0~255.由此产生了遥感图像处理后存储为不同数据类型时像素值超出数据范围的问题.如:某象元处理后为752.36,要将处理后图像存为unsig ned char 类型,很明显752.36超出了un-sig ned char 的数值范围(0~255).如果在Visual C ++6.0下直接强制类型转换到unsig ned char ,752.36则变为240.美国的ERDAS 遥感图像处理软件采用舍去法,大于数据类型上限的象元值将该象元值置为该数据类型的上限值,小于其下限的象473 第4期靖常峰,等:大数据量遥感图像处理系统算法模块的设计及实现元值将该象元值置为其下限值.根据舍去法,ER-DAS 系统将752.36存储为255.这种方法只保存了处在目标数据类型范围内的图像数据,对象元值超界的象元不能进行分辨,导致图像细节丢失.作者认为根据存储的目标数据类型对处理后象元值进行拉伸是一种实用的方法.本系统即采用这种方法.系统实现中,对块数据处理后统计其最值,从而得到整幅图像的最值,利用此最值对处理后图像进行拉伸保存.采用这种方法能够很好地保存图像的细节.3 本系统处理后效果图及效率测试对本系统分别以大数据量的Im g 文件格式和Bsq 文件格式进行了算法测试.测试环境和测试数据如表2所示.表2 算法测试结果表T able 2 The test r esult of imag e pr ocess a lg orithm 算法floa t 型Img 文件floa t 型Bsq 文件点运算(亮度反转为例)6′50″5′35″模板运算(纹理分析为例)18′50″14′06″ 测试环境:CPU Pentium 42.4GHz,内存512M B 硬盘80GB×7200转;测试数据1∶13434行×13149列3波段Un-sig ned 8B it 类型Im g 文件,大小565.6MB;测试数据1∶13434行×13149列3波段Un-sig ned 8B it 类型Bsq 文件,大小565.6M B ;保存数据类型:floa t 型数据类型.图7为本系统与美国ERDAS 遥感图像系统自适应滤波算法[5]的效果图对比.表2为本系统部分典型算法的测试结果.由图像可以看到两系统达到的效果基本相同.经过多方面的测试和比较,本系统已经达到了系统设计时的功能和效果.图7 系统处理效果与ERD AS 系统的比较Fig.7 The effect co nstr ast betw een M AM S andERD A S4 结 论本文介绍了一个采用自顶向下、逐步细分的软件设计方法,以Visual C ++6.0为软件开发平台设计并实现的自主版权的遥感图像数字处理系统的算法模块的设计、结构,并提出了ERDAS 图像处理系统在滤波算法的图像边界处理及图像处理后象元值超限两方面的不足,同时实现了作者提出的优化方法,实践证明这两方面的优化能够更好地进行图像分析和信息提取.本文所设计的算法模块在大数据量遥感图像处理系统(M AM S 系统)中进行应用,从与美国大型遥感处理平台ERDAS 比较中可以看到,两者处理效果几近相同.经过多次测试比较,该算法模块已经达到设计效果,可以实现海量数据的处理,并在图像滤波算法中具有较高的效率.参考文献(References ):[1] 刘慧平,秦其明.遥感实习教程[M ].北京:高等教育出版社,2001.LIU Hui -ping ,Q IN Qi -ming .Remote Sensing Prac -tice Book [M ].Beijing:Hig her Educa tion Press,2001.[2] 李强,王正志,周宗潭,等.构件式遥感信息处理系统的设计[J ].国防科技大学学报,1998,20(6):41-45.LI Qiang ,W AN G Zh eng -zhi,ZHO U Zong -tan,et al.The co mpo ne nt-ba sed ar chitecture o f remo te sensing info rmation pro cessing system [J ].J of National Uni -versity of Def ense Technology ,1998,20(6):41-45.[3] 李强,王正志.遥感图像数字处理系统的发展综述[J].遥感技术与应用,1998,13(4):54-58.LI Qiang ,W AN G Zh eng -zhi .Th e 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海洋环境遥感监测系统的开发与应用章节一:引言随着人口的增加以及经济的发展,对海洋资源的需求不断增加。
然而,传统的海洋调查方法十分耗时耗力,而且无法覆盖全局范围。
因此,海洋环境遥感监测系统的开发与应用已成为当下很重要的课题。
海洋环境遥感监测系统是利用卫星、气象、海洋船只等自然资源和人工资源,通过遥感技术获取、处理和分析海洋环境信息的一种现代化技术手段。
本文将介绍海洋环境遥感监测系统的开发与应用。
章节二:海洋环境遥感技术的原理及方法海洋环境遥感技术旨在通过探测和观测一定的历史演变的过程中改变的水文和气象因素,从而反映海洋环境的性质和变化。
海洋环境遥感技术主要有以下几种方法:1. 基于卫星图像的遥感方法卫星是在地球轨道上运行的人造卫星,其具有高覆盖范围、时间频率高以及多波段信息收集的优势。
所以,基于卫星的遥感方法是海洋环境遥感监测系统最常用的方法之一。
2. 基于气象数据的遥感方法气象数据也是海洋环境遥感监测系统数据来源之一。
气象数据包括空气温度、气压、风向、风速等数据。
这些数据对海洋环境的观测和预测非常重要。
3. 基于海洋浮标的遥感方法海洋浮标是一种可以在海洋中自由漂浮并记录海洋环境信息的设备。
基于海洋浮标的遥感方法可以实时、精准地获取海洋环境数据。
章节三:海洋环境遥感监测系统的应用海洋环境遥感监测系统可以用于以下方面:1. 海洋资源评估海洋环境遥感监测系统可以用于评估海洋生态环境,研究海洋生态系统结构、功能及其演变规律,为海洋资源的保护和合理利用提供科学依据。
2. 海运安全海洋环境遥感监测系统能够实时收集和传输测量海面温度、潮汐、风向风速、风浪等观测数据,为海运安全提供科学的监控手段。
3. 污染监测和预警海洋环境遥感监测系统可以监测海洋环境变化,及时预警、处理和修复海洋环境中的污染,保障海洋环境的健康和安全。
4. 海洋灾害监测和预测海洋环境遥感监测系统可以实时获取、监测海洋环境信息,预报或预警部署海洋灾害,保障人民生命和财产安全。
国土资源LAND&RESOURCES23GUANLIYUANDI管理园地为进一步提升自然资源调查监测工作的科学化、规范化、制度化、精细化水平,宁波市自然资源和规划局加强自然资源监测管理,积极探索构建自然资源调查监测体系,服务“两个先行”,助力全市高质量发展。
一、加强顶层设计,构建自然资源统一调查监测评价工作“四梁八柱”政策先行,构建自然资源统一调查监测评价工作“四梁八柱”,从分散到统筹、从固化到调控、从分割到协同,形成平稳有序、规范管理、高效运行的业务落地体制保障。
一是加强顶层设计。
印发了《宁波市自然资源和规划调查监测实施意见》,明确“一张底图、一个平台、一张清单、一套体系”“四个一”工作框架,确定近期中远期调查监测工作目标与实施路线图。
二是规范管理机制。
编写了《宁波市自然资源和规划调查监测管理办法(征求意见稿)》,明确职责分工、管理实施、成果应用等环节的主体及职责边界,保障调查监测管理工作的规范化、制度化。
三是创新项目编排机制。
谋划中短期项目库及滚动工作计划,年度性印发《宁波市自然资源和规划调查监测工作要点》,建立谋划传导体系,确保调查监测工作有序开展。
二、重构“一调多用、监测协同”调查监测业务联动立足调查监测一条主线,联动确权登记、耕保、执法、国土空间规划、森林、海洋、综合执法、水利等N 个条线监测监管业务,有效总结业务联动优质举措,并融入日常工作。
一是建立日常变更机制。
印发了《关于做好宁波市2022年度日常变更调查工作的通知》以基础调查和专项调查为基础,建立日常变更机制,及时掌握每一块自然资源的类型、面积、范围等方面的变化情况,对全市范围内的自然资源开展年度更新,保证基础调查成果的现势性。
同时以常规监测(全域遥感监测)对全市山水林田湖海城各类自然资源变化情况和国土空间规划实施情况开展高频次的综合动态监测,及时掌握全市地表自身变化及人类活动引起的变化情况。
基于多源遥感影像,结合宁波市自然资源和规划管理需求,每年开展2~4次遥感动态监测,形成监测成果共享服务机制,支撑自然资源和规划管理。
第43卷第3期2020年3月测绘与空间地理信息GEOMATICS&SPATIALINFORMATIONTECHNOLOGYVol.43ꎬNo.3Mar.ꎬ2020收稿日期:2018-10-08作者简介:杨继文(1988-)ꎬ女ꎬ蒙古族ꎬ吉林洮南人ꎬ工程师ꎬ硕士ꎬ2013年毕业于武汉大学地图制图学与地理信息工程专业ꎬ主要从事地图学与地理信息系统方面的应用研究工作ꎮ基于多时相遥感影像的海岸线变化监测研究杨继文1ꎬ刘欣岳2ꎬ邓蜀江1(1.黑龙江省第五测绘地理信息工程院ꎬ黑龙江哈尔滨150081ꎻ2.东华理工大学测绘工程学院ꎬ江西南昌330013)摘要:随着社会经济的高速发展ꎬ沿海经济带正发生着日新月异的变化ꎬ海岸线环境发生了巨大改变ꎮ利用遥感技术不受时间㊁空间限制的特点ꎬ研究海岸线变化监测ꎬ有利于掌握海岸线分布情况ꎬ监测海岸线沿线生态环境ꎮ本文是基于多时相遥感影像ꎬ开展辽宁省大陆海岸线变化监测研究ꎮ关键词:多时相遥感影像ꎻ海岸线ꎻ变化监测中图分类号:P237㊀㊀㊀文献标识码:A㊀㊀㊀文章编号:1672-5867(2020)03-0107-02BasedonMulti-temporalRemoteSensingImagesCoastlineChangeMonitoringYANGJiwen1ꎬLIUXinyue2ꎬDENGShujiang1(1.TheFifthGeographicInformationEngineeringInstituteofSurveyingandMappingꎬHarbin150081ꎬChinaꎻ2.FacultyofGeomaticsꎬEastChinaUniversityofTechnologyꎬNanchang330013ꎬChina)Abstract:Withtherapiddevelopmentofthesocialeconomyꎬthecoastaleconomicbeltisundergoingrapidchangesꎬandthecoastlineenvironmenthasundergonetremendouschanges.Usingremotesensingtechnologyꎬnotlimitedbytimeandspaceꎬstudythechangeofcoastline.Itisconducivetomasteringthedistributionofcoastlinesandmonitoringtheecologicalenvironmentalongthecoastline.Thisstudyisbasedonmulti-temporalremotesensingimagerytocarryoutmonitoringresearchonthechangesofcontinentalcoastlineinLi ̄aoningProvince.Keywords:multi-temporalremotesensingimagesꎻcoastlineꎻchangemonitoring0㊀引㊀言海岸线是陆地与海洋的分界线ꎬ受潮汐㊁风暴㊁人类活动等因素的影响ꎬ海岸线是动态变化的ꎮ海岸线的变迁不仅反映沿线资源开发利用情况ꎬ对生态环境也有重要影响ꎮ随着社会经济的高速发展ꎬ沿海地区盐业㊁水产养殖业㊁港口运输业发展迅猛ꎬ但过度的海水养殖ꎬ废弃闲置的盐田[1]ꎬ建设规模过大的海岸工程ꎬ不仅造成资源浪费ꎬ还会导致海洋环境污染ꎮ同时ꎬ围填海是解决沿海地区土地资源不足的主要方式之一ꎬ大规模的围填海ꎬ兴建海岸工程ꎬ虽然创造了经济价值ꎬ但改变了沿海地区海岸格局ꎬ导致海洋生态系统失衡ꎬ可能造成严重的生态环境灾害ꎮ遥感监测技术具有范围广㊁周期短㊁客观准确的特点ꎬ可弥补常规海岸线测量方法的不足ꎬ能快速获取海岸线动态变化信息ꎬ客观㊁准确地反映海岸线开发利用情况及时空变化[2]ꎮ基于多时相遥感影像开展海岸线变化监测ꎬ有利于掌握大陆海岸线分布情况㊁时空变化特征ꎬ为海洋经济的发展㊁海岸带资源的开发㊁自然环境及生态系统保护等提供数据支持和技术支撑[3]ꎮ1㊀研究现状针对海岸线的时空变迁ꎬ国外很多学者开展了大量研究ꎬMaiti等[4]利用多时相的卫星遥感影像ꎬ研究了1973 2003年印度东部孟加拉湾地区海岸线的时空变迁ꎮSemihEkercin[5]分析了土耳其爱琴海海岸线的时空变化ꎮAhmad等[6]利用GIS分析方法ꎬ模拟海岸线的变化情况ꎬ计算海岸线的变化速率ꎮ国内也有一些学者开展了海岸线变化监测研究ꎮ孙丽娥等[7]利用1983 2012年期间(共6期)的Landsat和环境卫星影像ꎬ提取分析了杭州湾海岸线的变化速率ꎮ陈晓英等[8]提取了4期(1973 2013年)三门湾大陆海岸线ꎬ分析了海岸线长度和陆域面积的变化ꎮ陈曦等[9]利用RS和GIS技术ꎬ分析了辽宁省海岸线1909 2003年间的变迁特征ꎮ李琳等[10]借助遥感手段ꎬ研究分析了1976 2012年间鸭绿江口中方和朝方两侧的海岸线变迁情况ꎮ上述研究主要是在宏观尺度下ꎬ分析较大时间跨度的海岸线时空变迁ꎬ缺少对近年来特定短时期㊁大范围海岸线的变化监测研究ꎮ2㊀研究区域与实验数据本研究区域为辽宁省大陆海岸线ꎮ东起鸭绿江口ꎬ西至绥中县老龙头ꎬ沿海城市有大连㊁丹东㊁锦州㊁营口㊁盘锦和葫芦岛ꎮ辽宁省海岸线较长ꎬ是东北区域唯一的临海地区ꎬ其沿海区域的经济发展速度快ꎬ在全省乃至全国经济发展中具有举足轻重的地位ꎮ本研究收集了2013 2016年覆盖辽宁省海岸带的24景(每年6景影像数据)OLI影像数据ꎬ所有的卫星影像数据下载于美国地质调查局官网(http:/glovis.usgs.gov/)ꎮ影像获取时间在每年5 10月期间的非冬季影像ꎬ研究区域内均为无云或少云遮盖ꎬ保证大陆海岸线位置清晰可见ꎬ为影像自动解译和目视判读提供保障ꎮ影像的分布范围如图1所示ꎮ图1㊀影像分布范围图Fig.1㊀Imagedistributionrange3㊀海岸线变化监测3.1㊀数据预处理首先ꎬ利用Envi软件对Landsat8影像进行了辐射校正㊁几何校正处理ꎬ同时ꎬ对影像进行了图像增强处理ꎬ以提高影像的可解译性ꎬ并统一所有图像的坐标系统(坐标系统㊁投影等)ꎬ再将纠正后的影像数据进行影像拼接㊁裁剪工作ꎬ提取出监测区域的影像ꎮ3.2㊀海岸线信息提取本研究主要提取2013 2016年辽宁省海岸线及沿线变化区域信息ꎮ海岸线信息提取主要采取自动提取与人机交互解译相结合的方式ꎮ首先ꎬ采用NDWI指数自动提取海岸线ꎬ但自动提取的海岸线精度不可靠ꎬ再采用人机交互解译的方式进行提取ꎬ并叠加地理国情监测数据判读海岸线的功能类型ꎮ对于变化区域的信息采集ꎬ本研究是将提取后的海岸线信息进行叠加分析ꎬ得到2013 2016年海岸线的变化区域ꎬ并结合遥感影像各地物纹理及空间分布特征ꎬ目视判读各变化区域的土地利用信息㊁围填海状况等ꎮ3.3㊀外业核查由于部分海岸线及变化区域信息不能仅通过遥感影像解译直接获取ꎬ还需要去实地核查ꎬ具体核查内容包括海岸线类型㊁海岸线使用状况及重点开发情况及海岸线沿线土地利用现状情况等ꎮ由于研究区域范围广ꎬ重点选择变化较大㊁海岸线开发利用较多的区域进行核查ꎮ3.4㊀数据整合集成数据整合是指将内业遥感解译的成果ꎬ以外业核查为准逐一对照ꎮ经数据提取采集㊁一致性处理㊁外业核查㊁数据整合后形成海岸线分布数据㊁海岸线变化区域分布数据ꎮ4㊀海岸线变化分析经统计ꎬ2013年海岸线总长度为2553.69kmꎬ2016年为2619.27kmꎮ2013 2016年海岸线长度变化及自然岸线长度变化趋势如图2所示ꎬ2013 2016年大陆海岸线总长度逐年增长ꎬ而自然岸线长度却逐年减少ꎬ占比也呈降低趋势ꎮ图2㊀2013 2016年海岸线变化趋势图Fig.2㊀2013 2016coastlinechangetrendchart2013 2016年期间ꎬ辽宁省海岸线长度变化明显ꎬ多处海岸线发生变化ꎬ变化区域示例如图3所示ꎮ很多海岸线变化区域都存在建设中的海岸工程ꎮ图3㊀海岸线变化区域对比图Fig.3㊀Coastlinechangeregioncomparisonchart(下转第112页)对最弱ꎻ②对比ENLꎬGoldstein滤波斑点影响最小ꎬ中值-自适应二级去噪效果次之ꎬ中值滤波去噪效果相对最弱ꎻ③对比EPIꎬ中值-自适应二级去噪滤波可以有效地保持边缘信息ꎬ各向异性扩散滤波效果次之ꎬGoldstein滤波效果相对最弱ꎻ④对比S/MSEꎬ各向异性扩散滤波能够较好地保持图像细节信息ꎬ中值-自适应二级去噪滤波效果次之ꎬGol ̄dstein滤波效果相对最弱ꎮ综上所述ꎬ通过对4种滤波方法的定性与定量评价可以得出ꎬ中值-自适应二级去噪滤波和各向异性扩散滤波在滤除图像相位噪声和保持图像的细节信息方面均具有很好的自适应性ꎻ但是中值-自适应二级去噪滤波表现更加全面ꎬ滤波效率更高ꎬ而且对颗粒噪声的滤波效果更理想ꎮ4㊀结束语通过4种滤波算法的对比可以看出ꎬ不同滤波算法可以产生不同的滤波效果ꎬ在不同的应用场景下可以有针对性地选择有效的滤波方法ꎻ同时ꎬ本文的研究工作希望可以为后续滤波方法的精准应用提供一些参考与依据ꎮ另外ꎬ面对科技的飞速发展和需求的日益变化ꎬ通过不同滤波算法的改进与整合ꎬ实现更快速㊁更全面㊁更准确的滤波效果将是未来滤波算法研究的重要课题之一ꎮ参考文献:[1]㊀许才军ꎬ何平ꎬ温扬茂ꎬ等.InSAR技术及应用研究进展[J].测绘地理信息ꎬ2015ꎬ40(2):1-9.[2]㊀王兴旺ꎬ张启斌ꎬ杨勇ꎬ等.InSAR干涉图滤波方法比较[J].安徽农业科学ꎬ2009ꎬ37(17):8095-8097ꎬ8127.[3]㊀曹将兵.InSAR中干涉条纹图滤波方法的研究[D].北京:中国地质大学(北京)ꎬ2007.[4]㊀王路晗.合成孔径雷达及阵列在三维成像中的应用研究[D].南京:南京大学ꎬ2018.[5]㊀王志勇ꎬ张继贤ꎬ黄国满.InSAR干涉条纹图去噪方法的研究[J].测绘科学ꎬ2004ꎬ29(6):30-33.[6]㊀李明亮ꎬ母景琴ꎬ王聪.雷达干涉条纹图滤波方法研究[J].计算机工程与设计ꎬ2008ꎬ29(14):3782-3784.[7]㊀尹宏杰ꎬ王琪洁ꎬ王平ꎬ等.高条纹率InSAR干涉图滤波方法的对比研究[J].大地测量与地球动力学ꎬ2009ꎬ29(5):138-142.[8]㊀黄倩ꎬ麻丽香ꎬ张冰尘ꎬ等.干涉相位图的各向异性扩散方程滤波算法[J].电子与信息学报ꎬ2006ꎬ28(11):1998-2002.[编辑:张㊀曦](上接第108页)㊀㊀图4变化区域分布图显示了2013 2016年辽宁省大陆海岸线变化区域的分布情况ꎬ海岸线及沿线变化区域呈明显空间分布差异ꎬ变化区域主要分布于渤海湾葫芦岛以东区域ꎬ与渤海沿岸相比ꎬ黄海沿岸分布较稀疏ꎬ且相对均匀ꎮ图4㊀海岸线变化区域分布图Fig.4㊀Distributionofcoastlinechangeregion5㊀结束语沿海区域社会经济的快速发展ꎬ大规模修建的海岸工程㊁快速发展的盐业㊁养殖业ꎬ导致海岸线变化明显ꎮ本文运用多时相遥感影像提取了2013 2016年辽宁省海岸线信息ꎬ对海岸线的时空变化进行分析ꎬ有利于高效㊁翔实㊁准确地掌握辽宁省大陆海岸线沿线人类活动情况ꎬ了解沿线海洋资源㊁生态环境现状ꎬ科学地分析辽宁省大陆海岸线时空变化及开发利用潜力ꎬ为海岸线保护㊁环保督查等工作提供数据支撑ꎮ参考文献:[1]㊀任金华.江苏沿海盐田复耕适宜性评价与整治分区研究[D].南京:南京大学ꎬ2013.[2]㊀杨晓梅ꎬ周成虎ꎬ骆剑承ꎬ等.我国海岸带及近海卫星遥感应用信息系统构建和运行的基础研究[J].海洋学报(中文版)ꎬ2002ꎬ24(5):36-45.[3]㊀徐进勇ꎬ张增祥ꎬ赵晓丽ꎬ等.2000 2012年中国北方海岸线时空变化分析[J].地理学报ꎬ2013ꎬ68(5):651-660.[4]㊀MAITISꎬBHATTACHARYAAK.Shorelinechangeanalysisanditsanpplicationtoprediction:Aremotesensingandsta ̄tisticsbasedapproach[J].MarineGeologyꎬ2009ꎬ257(1-4):11-23.[5]㊀SEMIHE.CoastlinechangeassessmentattheAegeanSeaCoastsinTurkeyusingmultitemporalLandsatImagery[J].JournalofCoastalResearchꎬ2007ꎬ23(3):691-698.[6]㊀AHMADSRꎬLAKHANVC.GIS-basedanalysisandmodelingofcoastlineadvanceandretreatalongthecoastofGuyana[J].MarineGeodesyꎬ2012ꎬ35(1):1-15.[7]㊀孙丽娥ꎬ马毅ꎬ张杰ꎬ等.不同类型海岸线遥感解译标志建立和提取方法研究[J].测绘通报ꎬ2011(3):41-44.[8]㊀陈晓英ꎬ张杰ꎬ马毅ꎬ等.近40年来三门湾海岸线时空变化遥感监测与分析[J].海洋科学ꎬ2002(12):32-35.[9]㊀陈曦ꎬ倪金ꎬ邴智武ꎬ等.辽宁省海岸线近百年变迁特征分析[J].地质与资源ꎬ2011ꎬ20(5):354-357.[10]㊀李琳ꎬ张杰ꎬ马毅ꎬ等.1976 2010年鸭绿江口西水道岸线变迁遥感监测与分析[J].测绘通报ꎬ2012(S1):386-390.[编辑:张㊀曦]。
海岸带生态系统现状调查与评估技术导则海岸带生态系统是人类社会和海洋生态系统之间的过渡地带,对维护海洋生态系统的健康和人类社会的可持续发展至关重要。
为了科学评估海岸带生态系统的现状,制定一套可行的调查与评估技术导则是十分必要的。
一、调查内容1.海岸带生态系统生物多样性:调查海岸带生态系统中的生物种类、数量、分布等信息,包括优势物种、稀有物种、濒危物种、外来物种等。
2.海岸带生态系统功能:调查海岸带生态系统的生态功能,包括海浪减弱、沙滩稳定、河口保护、海岸滩涂养护、生态修复等。
3.海岸带生态系统生态环境:调查海岸带生态系统的自然环境和人类活动对其造成的影响,包括海洋水质、海岸线变化、海岸带土地利用等。
4.海岸带社会经济:调查海岸带生态系统与人类社会的联系,包括海岸带旅游业、渔业、沿岸城市建设等。
二、调查方法1.野外实地调查:包括生物调查、植被调查、水文调查、土壤调查等,利用现场调查、抽样调查等方法收集数据。
2.遥感影像解译:通过卫星遥感影像和航空影像,获取海岸带生态系统的空间分布信息和变化趋势,包括海岸线变化、植被覆盖度等。
3.模型模拟:利用数学模型和计算机仿真技术,模拟和预测海岸带生态系统的变化趋势和生态效应。
三、评估内容1.生态环境评估:评估海岸带生态系统的水质、土地利用、生态修复等情况,分析其对生物多样性和生态功能的影响。
2.生物多样性评估:评估海岸带生态系统中的生物种类、数量、分布等情况,分析其对生态功能的维护和调节作用。
3.生态功能评估:评估海岸带生态系统的海浪减弱、沙滩稳定、河口保护、海岸滩涂养护、生态修复等功能,分析其对人类社会和海洋生态系统的贡献。
4.社会经济评估:评估海岸带生态系统与人类社会的联系,包括海岸带旅游业、渔业、沿岸城市建设等,分析其对人类社会的经济贡献和生态环境影响。
以上就是海岸带生态系统现状调查与评估技术导则的内容,希望能够对相关研究和实践工作提供参考和指导。
测绘技术中的海洋遥感数据处理方法海洋遥感数据处理方法在测绘技术中扮演着重要的角色。
随着科技的不断进步,利用卫星等遥感技术获取大范围、高分辨率的海洋数据已成为现实,这为海洋测绘提供了更加精确和全面的数据支持。
在这篇文章中,我将介绍几种常用的海洋遥感数据处理方法。
一、图像预处理海洋遥感数据通常包含一定的噪声和杂波,因此在进行后续处理之前,需要对图像进行预处理。
常见的预处理方法包括去噪、辐射校正和几何纠正。
去噪主要利用滤波算法去除图像中的杂波,提取目标信息。
辐射校正则是通过对图像进行辐射定标,将原始图像转化为辐射定标系数,使得图像的亮度和反射率能够准确地反映海洋表面的特征。
几何纠正则是通过校正图像的几何形状和位置,使得图像的几何变换与地理坐标一致。
二、海洋特征提取海洋遥感图像中含有丰富的目标信息,如海洋水质、水温、水色等,而这些信息的提取是海洋遥感数据处理的重要任务之一。
常见的海洋特征提取方法包括目标检测、分类和跟踪。
目标检测通过使用目标检测算法,识别出图像中的目标,并对目标进行分割和定量分析。
分类则是将目标按照其特征进行分类,如将图像中的海浪、河流、云层等进行分类。
跟踪则是通过目标的时序信息,对目标进行跟踪和监测,以便获取目标的运动轨迹和时空变化规律。
三、海洋遥感图像拼接海洋遥感图像通常由多个不同卫星采集的图像片段组成,拼接这些图像片段可以形成一幅较大范围的全景图像。
海洋遥感图像的拼接涉及到图像的几何校正和像素匹配等问题。
几何校正旨在通过对图像进行几何变换,使得不同图像之间的几何形状和位置保持一致。
像素匹配则是通过图像匹配算法,找到图像之间的对应关系,以便实现图像的无缝拼接。
四、海洋变化监测海洋遥感数据的宝贵之处在于它可以提供海洋区域的动态变化信息。
通过对多时相的海洋遥感数据进行分析和处理,可以实现对海洋变化的监测和分析。
海洋变化监测一般包括海洋植被的生长变化、海洋边界的演变、海岸线的退缩等。
常见的海洋变化监测方法包括变化检测和变化分析。
如何进行海岸线变迁监测与分析近年来,随着气候变化和人类活动的加剧,海岸线的变迁成为了一个备受关注的话题。
海岸线变迁监测与分析是对海岸线演变过程进行全面、系统把握的重要手段。
本文将介绍如何进行海岸线变迁监测与分析,并探讨其在自然灾害防治、城市规划和环境保护等方面的应用。
首先,海岸线的变迁监测需要借助遥感技术。
遥感技术可以通过卫星、航空和地面传感器获取海岸线的影像数据,进而实现海岸线的监测。
传统的方法主要依靠人工解译影像,但这种方法耗时费力且存在误差。
近年来,随着计算机技术的发展,自动化遥感影像解译方法应运而生。
利用人工智能算法,可以更快速、准确地提取海岸线信息,为海岸线变迁分析提供数据支持。
其次,海岸线变迁监测与分析需要考虑多种因素。
首先,海洋动力因素是导致海岸线变迁的最主要因素之一。
海浪、海流、潮汐等海洋动力过程的作用下,沉积物在海岸带内迁移、沉积,从而引起海岸线的变迁。
此外,河口输沙、岛屿遮挡、岸坡地质等因素也会对海岸线的变迁产生影响。
因此,在进行海岸线变迁监测与分析时,需要综合考虑多种因素的综合作用,建立起一个全面、系统的分析框架。
然后,海岸线变迁监测与分析的结果可以在多个领域得到应用。
首先是自然灾害防治。
海岸线变迁监测可以帮助我们及时发现海岸线后退、侵蚀等迹象,预测海岸带的灾害风险,并采取相应的防灾措施。
例如,根据分析结果,可以采取堤防加固、海岸植被恢复等措施,保护沿海地区的生命财产安全。
其次是城市规划。
海岸线变迁监测可以为城市的规划和发展提供参考依据。
通过监测海岸线的演变趋势,可以预测未来几十年甚至更长时间内的海岸线位置,从而避免将建设用地置于海岸线的风险区域,从而保障城市的可持续发展。
最后是环境保护。
海岸线变迁监测可以帮助我们及时发现海岸带的生态环境变化,保护和修复沿海湿地、栖息地等重要生态系统,并保护珍稀濒危物种的栖息地。
然而,海岸线变迁监测与分析也面临一些挑战。
首先是数据获取的困难。
基于深度学习的高分辨率遥感图像海陆分割方法1. 引言1.1 背景介绍基于深度学习的海陆分割方法近年来备受关注,其通过构建深层神经网络模型,实现对海陆图像中复杂特征的自动学习和提取,取得了较好的分割效果。
深度学习技术的发展为海陆分割提供了新的思路和解决方案,使得分割精度和效率得到了显著的提升。
本文旨在探讨基于深度学习的高分辨率遥感图像海陆分割方法,借助深度学习技术的优势,提高海陆分割的精度和鲁棒性,促进遥感图像在海洋科学、资源管理等领域的应用。
通过实验验证和结果分析,进一步探讨该方法的优势和不足,为海陆分割技术的发展提供参考和借鉴。
1.2 研究意义遥感图像海陆分割是遥感领域的一个重要问题,对于海岸线监测、海洋资源管理、环境保护等具有重要意义。
传统的海陆分割方法通常依赖于手工设计的特征和规则,难以适应图像的复杂多变性,而基于深度学习的方法可以自动学习图像的特征表示,具有更好的适应性和泛化能力。
基于深度学习的高分辨率遥感图像海陆分割方法在提高分割准确度、增加分割效率方面具有重要意义。
深度学习技术在图像处理领域取得了巨大成功,其强大的特征学习能力和表征能力使得在海陆分割问题上取得了很好的效果。
通过深度学习算法,可以有效地提取遥感图像中的海陆信息,从而实现对海陆的精确分割。
这不仅可以为海岸线监测、海洋环境保护等领域提供可靠的数据支持,还可以为相关决策提供科学依据。
研究基于深度学习的高分辨率遥感图像海陆分割方法具有重要意义,可以推动遥感图像分割技术的发展,提高分割准确度和效率,为海洋资源管理、环境保护等领域提供更好的数据支持。
1.3 研究现状目前,遥感图像海陆分割是遥感图像处理领域的重要研究方向之一。
在过去的几十年里,研究人员已经提出了许多不同的海陆分割方法,包括基于传统机器学习算法的方法和基于深度学习的方法。
传统的机器学习方法通常需要手工设计特征和规则来进行图像分割,这会限制算法的性能和泛化能力。
而近年来,深度学习技术的迅速发展为海陆分割问题提供了新的解决方案。
海洋遥感图像处理与特征提取技术研究随着科技的不断发展,人类对地球海洋的探索和了解也在不断深入。
海洋遥感图像成为了了解和研究海洋的重要手段之一。
在海洋遥感图像处理与特征提取技术方面的研究,对于海洋资源开发、海洋环境监测以及海洋灾害预警等方面具有重要的意义。
海洋遥感图像处理是指通过利用航天器、飞机或其它载荷来获取海洋图像,然后使用图像处理技术对图像进行处理和分析的过程。
其目的是从大量的海洋遥感图像中提取有效的信息,帮助人们更好地理解和利用海洋资源。
其中,特征提取技术是海洋图像处理的关键环节。
首先,海洋遥感图像处理包括了一系列的预处理步骤。
由于海洋图像的获取通常受到大气、海洋波浪和光照条件等因素的影响,因此在对海洋图像进行分析之前,需要对其进行预处理。
这些预处理步骤包括大气校正、波浪消除、几何校正等。
其中,大气校正是为了消除大气对图像的干扰,波浪消除则是为了消除海洋波浪对图像的干扰,几何校正是为了使图像的尺度和方向与实际地面一致。
其次,海洋遥感图像特征提取是对海洋图像进行目标识别、分类和提取目标特征的过程。
在海洋图像中,常见的目标包括海洋气象系统、海洋动力系统、浮游植物和浮游动物等。
通过特征提取技术,可以对这些目标进行识别和分类,并提取出与目标相关的特征参数。
这些特征参数可以反映海洋环境的变化和演化过程,对于研究海洋生态系统以及海洋环境的变化具有重要意义。
目前,海洋遥感图像处理与特征提取技术研究已经取得了一系列的成果。
传统的特征提取方法包括统计特征提取、纹理特征提取和形态学特征提取等。
统计特征提取是通过对像素或图像区域的统计分析,提取出反映目标特征的统计参数。
纹理特征提取是通过对图像的纹理进行分析,提取出反映图像纹理特征的参数。
形态学特征提取是利用形态学运算对图像进行形态学分析,提取出反映图像形态特征的参数。
此外,还有一些基于机器学习和深度学习的特征提取方法,如支持向量机、神经网络等。
这些方法通过对海洋遥感图像的学习和训练,能够自动提取出有效的特征。
基于遥感技术的海岸线提取及应用研究综述卢薇艳;罗鹏;龚淑云【摘要】海岸带是海陆交互作用的特殊地带,也是经济最发达,人口最密集,资源环境矛盾最突出的区域.国内外学者利用遥感技术开展海岸线变迁的研究已经相当成熟,本文从海岸带概念、遥感卫星基本知识、遥感数据获取、遥感解译方法和遥感技术在海岸带地质环境研究中的应用等方面论述了已经取得的成果和进展,并对今后基于遥感的海岸带地质环境工作进行了展望.【期刊名称】《华南地质与矿产》【年(卷),期】2019(035)003【总页数】5页(P393-397)【关键词】海岸带;遥感;地质环境;综述【作者】卢薇艳;罗鹏;龚淑云【作者单位】深圳市地质局,深圳518023;深圳市地质局,深圳518023;深圳市地质局,深圳518023【正文语种】中文【中图分类】P283.8;TP79海岸带是海陆交互作用的特殊地带,是经济最发达、人口最密集,同时也是资源环境矛盾最突出的区域。
国际上对海岸带的概念尚无统一的标准,其中美国对海岸带及边界范围的限定相对成熟,指沿海州的海岸县和彼此间交互影响的临海水域和邻近的滨海水域[1]。
我国尚未对海岸带概念和范围作明确的规定。
随着社会经济发展,认识水平不断提高,结合海岸带综合管理的需要,狭义上海岸带是指海洋向陆地的过渡地带[2],而广义的海岸带是指以海岸线为基准向海陆两侧分别延伸的广阔地带。
近年来,我国海洋强国战略的实施,对海洋资源及海岸带自然环境高度重视,而遥感卫星有效弥补了传统海岸带观测手段的不足。
基于多种遥感器连续对海洋的观测,极大地提高了人类对海岸带的认识,在海岸带防灾减灾、资源开发、生态环境保护等诸多领域发挥着重要的作用。
1 海岸带及海洋遥感数据源海岸带研究需要高精度的空间信息收集和分析,在美国于1978年连续发射了针对海岸带观测的两颗卫星Seasat-1和Nimbus 7之后,各国争相发射了用于海岸带海洋观测的卫星或探测器[3]。
据资料记载,国内外共发射了海洋卫星或具备海洋探测功能的对地观测卫星50多颗,欧美及日本等亚洲部分国家已建立了比较成熟和完善的海洋卫星观测系统,我国海洋卫星监测体系起步较晚但发展迅速,现已发射了两颗海洋水色卫星(HY-1A/B)和两颗海洋动力环境(HY-2A)卫星,海洋卫星监测体系逐步建立并不断完善。
目前,已产生多种基于不同的坐标系定义的If-IS变换模型,采用不同的模型将直接导致融合效果的不同1231,而对于不同1HS变换方法的融合效果的评价目前尚无定论,因此,本节将针对典型的遥感数据IKONOS卫星图像分析比较不同IllS变换模型对融合结果的影响,得出一些指导性的结论,为并行化实现ills融合算法选择一种最理想的IHS变换模型。
IKONOS是美国空间成像公司于1999年9月24日发射升空的世界第一颗高分辨率商用卫星,它获得的影像数据已被广泛应用于资源调查、环境监测、城市规划等领域。
IKONOS多光谱图像主要包含有四个波段的信息,R、G、B以及近红外光。
我们用C++语言实现了基于四种ms变换模型的图像融合算法,实验平台是1.3.3节中的CL,并用两幅分辨率分别为4m和lm的Ⅱ(oNoS全色和多光谱图像进行了测试,图像大小均为1024X1024。
图2.3是使用4种不同IHS变换模型融合出来的结果。
其中(a)图为输入的MS图像,(b)图为输入的Pan图像,(cXdXeX01虱依次为使用圆柱体1、圆柱体2、双六棱锥模型以及三角形模型融合后得到的结果图像。
图2.3不同IHS变换模型的融合结果首先从视觉效果上面评判这四种融合图像的结果,从空问分解度、清晰度和极限放大倍数上来看,这四种ms交换模型融合的结果都能将Pan图像和MS图像有机的结合起来,比原有的MS图像在清晰度上有很大的提高,可以清晰的看见路面上的汽车、房屋的结构,如房屋的阴影、门前的柱子等细节信息都能清楚辨认。
而这些细节在MS图像上都是难以辨认的.从视觉感观上来看,原圆柱体2的融合图像亮度明显偏暗,与原多光谱图像的颜色差异较大.其他三种融合结果则均能得出较好的结果,然而从草坪,路面等局部比较来看。
则能发现圆柱体l的融合结果明显优子三角形和双六棱锥模型,它的这些部位真实感图2.5各进程分配图为了提高算法效率,满足实时性要求,我们设计了可扩展性能好、执行效率高的IHS融合并行算法P-IHS(ParallelIntensity-Hue-Saturation)。
测绘技术中的海岸带与海域测绘方法引言:海岸带与海域是地球上重要的自然资源和生态系统,海洋开发与保护的重要领域。
测绘技术在海洋领域具有不可替代的作用,能够为海岸带与海域的合理利用和管理提供数据支撑。
本文将探讨测绘技术在海岸带与海域中的应用方法和技术原理,以及当前的研究热点和发展趋势。
一、海岸带测绘方法1. 海岸线测绘海岸线是海岸带的边界,其精确测量对于海洋沿线城市规划、生态保护和灾害防治至关重要。
传统的海岸线测量方法包括地面测量和航测测量。
地面测量通常使用全站仪和GPS测量,通过在海岸带内设置控制点和测量程序,获取准确的海岸线数据。
而航测测量则通过航拍和激光雷达扫描获取大面积海岸线数据,具有快速高效的特点。
2. 海岸地形测绘海岸地形测绘是研究海岸地貌和沉积动力学的重要手段。
通过激光雷达和声纳设备,可以获取沿海地形和水深等数据,为海岸带的岸线演变、海岸侵蚀和沙洲形成等问题提供科学依据。
此外,通过地貌测绘还可以推断海底地形和海底地质条件,为海底资源勘查和海洋工程建设提供支持。
3. 海岸生态测绘海岸带是陆地生态系统和海洋生态系统交汇的重要区域,保护和恢复海岸带生态系统对于维护海洋生态平衡具有重要意义。
测绘技术可以通过遥感影像和潜望镜观测等手段,获取海岸带植被分布、河口湿地和珊瑚礁等生态系统信息,为海岸带生态保护和恢复提供科学参考。
二、海域测绘方法1. 海底地形测绘海域测绘中,海底地形测绘是核心环节之一。
传统的海域测绘主要依靠声纳设备,通过测量声音传播的时间与距离来计算水深,进而绘制海底地形图。
但传统方法受制于设备精度和观测范围等因素,无法满足大面积和高精度的测绘需求。
近年来,激光雷达和多波束声纳等新技术的应用,使海底地形测绘更加准确和高效。
2. 海域资源勘查测绘海域资源包括石油、天然气、矿产和渔业资源等,是海洋经济发展的重要支撑。
测绘技术在海域资源勘查中发挥着重要作用。
通过声纳和地震勘探技术,可以获取海底矿产和油气资源的分布情况;通过渔业资源调查,可以了解不同海域的鱼类分布和数量,为渔业管理提供科学依据。
第35卷第4期2015年7月海洋测绘HYDROGRAPHIC SURVEYING AND CHARTINGVol.35,No.4Jul.,2015收稿日期:2014-05-16;修回日期:2015-01-14基金项目:国家自然科学基金(41374018)。
作者简介:陈建昌(1982-),男,浙江德清人,工程师,主要从事海图制图与遥感制图技术研究。
DOI :10.3969/j.issn.1671-3044.2015.04.018海岸带遥感影像并行处理系统的设计与实现陈建昌,宁方辉,栾峰,郑虹(海军出版社,天津300450)摘要:针对海量、大型海岸带遥感影像处理的难题,以高性能集群并行处理技术和大规模分布式处理技术为代表的遥感影像处理方法,提出了一个构建在网格计算环境下的,适合大规模遥感影像快速、批量处理的一整套软硬件技术解决方案。
从海岸带遥感影像地理特征、技术特点、真正射影像生产流程等多方面对海岸带遥感影像并行处理系统的关键技术进行了描述说明,并对精度和效能进行了分析。
关键词:遥感影像;海岸带;并行计算;集群架构;真正射影像;空三解算中图分类号:P237文献标志码:B文章编号:1671-3044(2015)04-0071-041引言随着计算机技术和遥感影像技术的飞速发展,可以利用多个计算机进行并行计算,从而大幅提高遥感影像的处理效率。
国外的ERDAS 公司开发的数字摄影测量系统,以分布式计算机为核心处理平台,以航空、航天遥感影像数据为处理对象,快速高效地生产数字表面模型(DSM )、数字高程模型(DEM )、正射影像(DOM )等地理信息产品。
由武汉大学研制的“DPGrid ”系统,采用分布式并行计算,基本实现了航空航天遥感数据的自动快速处理和空间信息的快速获取,但对大面积为海域的海岸带影像,仍无法满足三维空间信息快速采集与更新的需要。
海岸带一般以平坦地貌和丘陵地貌为主,包含大面积的海域和平坦的滩涂,海岛礁分布离散,部分岛礁远离大陆,水域内控制点不易布设。
依照海岸带遥感影像地理特征的特殊性,设计一个构建在网格计算环境下的,适合大规模海岸带遥感影像快速、批量处理的影像处理系统[1-2]。
海岸带遥感影像并行处理系统具有大数据量并行计算、高效快速生产制图数据,以及高度自动化生产等先进特性,可用于海岸带地形图测绘,能够解决稀少控制点的海岸带区域、大面积滩涂、无控岛礁等测绘难题,特别适合于海岸、岛礁地形测绘[3-5],尤其适合于对滩涂和礁石的测绘,解决海洋测绘的作业难题,对于实现海岸带、海岛礁地形高效、快速测绘具有重要意义。
2技术特点2.1系统组成系统由硬件平台和软件系统构成。
其中,硬件平台由集群式计算机(刀片机)、文件服务器、应用与数据库服务器、高速磁盘阵列、SAN 交换机、控制工作站以及数据备份设备等组成,具备存储能力和计算节点的扩展能力。
软件系统由基础模块,航空、航天光学传感器插件,SAR卫星传感器插件,航空传感器工作流,卫星传感器工作流,SAR卫星核心工作流以及配套的SensorSDK 开发工具包构成。
2.2关键技术系统以集群式计算机为核心处理平台,充分应用了当代先进的数字影像匹配、高性能并行计算、海量数据存储与网络通讯等技术,可实现多源遥感地理影像的规模化、自动化快速处理,具备DSM 、DEM 、DOM 和真正射影像(TDOM )等主要测绘产品的批量快速生产能力。
其主要技术特点体现在以下几个方面。
(1)多源传感器数据兼容技术系统能够兼容当前市场上的主流航空航天传感器,既可以处理航空数码影像(如ADS40等)、光学或雷达卫星影像(如SPORT5等),也可以处理传统胶片影像(如RC30等)。
因为系统提供了建立精密传感器模型的SDK 软件包,能够通过参数的调整来适应不同的传感器类型,只要获取相机参数并将之输入系统,就能够识别并处理该传感器的影像。
(2)影像自动化处理技术海洋测绘第35卷系统采用了先进的高精度影像匹配和高效的匀光匀色算法等核心技术,减少了大量的人机交互工作,显著提高了作业的自动化程度,大幅提升了DSM、DEM、DOM的生产效率,填补了TDOM处理手段的空白。
系统可以利用高精度的DSM数据自动优选镶嵌线,实现了对正射影像的自动拼接。
同时采用快视图和光谱库的方式进行大面积的匀色,既保证了整个测区色调的一致性,又保证了局部色调的真实性。
对于大面积区域的处理更能体现该套系统的高效率和高质量。
(3)高效的并行计算技术并行计算是指多个处理机并发的执行计算,即通过网络将多个处理机连接起来,达到同时计算同一个任务的不同部分,或者单个处理机无法解决的大型问题。
通常并行计算表现为将工作分离成离散部分,有助于同时解决,提高效率;随时并及时地执行多个程序指令;多个计算资源下解决问题的耗时要少于单个计算资源下的耗时。
本系统采用并行计算技术,大大提高了系统的处理能力,不仅提供多任务功能,管理并行的工作流,而且对处理数据量无限制。
系统允许多个不同类型的任务同时运行,并能根据计划自动安排生产进度,充分利用各项资源,最大限度地提高生产效率,缩短了任务周期,大大减少人工劳动,提高了工作效率。
(4)软硬件完美结合的集群架构技术集群架构是一个专有的、集中管理的信息基础结构,支持服务器和存储设备(如磁盘阵列、磁带库)之间任意的点到点的连接,架构集中体现了功能分拆的思想,提高了系统的灵活性和数据的安全性。
集群架构以数据存储为中心,采用可伸缩的网络拓扑结构,通过具有较高传输速率的光通道连接方式,提供架构内部任意节点之间的多路可选择的数据交换,并且将数据存储管理集中在相对独立的存储区域网内。
集群架构用光纤通道技术,光纤通道最大优点是速度快,它可以给计算机设备提供接近于设备处理速度的吞吐量。
集群架构技术可实现在多种操作系统下,最大限度的数据共享和数据优化管理,以及系统的无缝扩充。
系统采用高性能计算集群和存储区域网络架构,是一套集软硬件完美结合,快速生产的解决方案。
高性能计算集群致力于提供单个计算机所不能提供的强大计算能力,并担保负载均衡技术,保证服务器稳定运转。
集群架构的主要优点:①计算机节点以及整套机群系统有高度可扩展性能;②集群中的一个节点失效,它的任务可以传递给其他节点,防止单点失效;③负载平衡集群允许系统同时接入更多的用户;④可以采用廉价的符合工业标准的硬件构造高性能的系统。
2.3系统效能(1)精确处理少量(或无)地面控制点的海岸带、海岛礁影像针对海岸带、海岛礁少量控制点地区,只要加入少量的,甚至只加一个控制点,成果DOM的绝对精度都会有显著的提高,一般用6个地面控制点,就可以获得稳定的高精度成果。
无地面控制点地区,成果DOM的精度与卫星本身的轨道参数有关,如果卫星本身的轨道质量较高,会得到较好的精度。
(2)为海岸带海图修测快速提供正射影像提高海图现势性,保障舰船航行安全,迫切需要补充和增强海岸带海图修测的技术能力。
使用第二代镶嵌功能进行数据更新,与传统更新手段相比,其费用可减少20% 80%。
该功能一方面可以减少整个工程的预算,另一方面,可以充分重复利用已有数据资料,使整个生产过程的速度大幅提高,为海图修测及其业务化作业奠定基础。
(3)推进摄影测量业务化体系建设,提高海洋测绘技术水平和作业效率系统是海洋测绘遥感应用的基础条件建设,也是航测遥感业务化应用体系建设的重要组成部分。
原有数据的快速更新后,系统的变换检测功能可以自动检测其变化区域。
这可以指导DLG的生产更新,减少不必要的重复工作。
通过验证,该变化检测方法可节约88%的人力和90%的时间。
表1是采用该系统变化检测功能进行土地变化检测工作示例及其结果评价。
表1土地变化检测统计性质人工提取(处)自动提取(处)比率(%)新建建筑物151151100重建建筑物323197消失地物10110099扩展建筑物362261在建建筑物474698未知地物987678总计465417903真正射影像制作3.1真正射影像原理真正射影像指所有物体的倾斜均被纠正的一种镶嵌影像。
它是利用DSM,采用数字微分纠正技术,改正原始影像的几何变形,保证影像上每点都是完全垂直视角[6-10]。
海岸带遥感影像并行处理系27第4期陈建昌,等:海岸带遥感影像并行处理系统的设计与实现统可以通过对多视角的影像逐点计算,消除所有倾斜,生成真正射影像。
与传统的正射影像相比,在大比例尺影像图中,避免了高大建筑的倾斜对其他地物的遮挡,在拼接地区能够实现平滑自然的过渡。
真正射影像通过高精度DSM纠正消除了所有视差,建立了完全垂直视角的地表景观,建筑物保持垂直视角,因此在真正射影像上,只显示了建筑物的顶部,不显示侧面。
3.2真正射影像制作流程海岸带遥感影像并行处理系统的数据处理是一个自动化的过程,其流程主要分为数据接入、空三解算、DSM计算和真正射影像生成4步。
(1)数据接入真正射影像的生产必须以高精度的DSM为基础,为减少角度因素对DSM精度的影响,航向重叠度和旁向重叠度要求分别至少达到68%和75%,原则上要求基高比(B/H)小于0.3。
另外,还要保证在航向和旁向分别至少有3ʎ重叠,符合这些条件才能够生产出符合质量要求的真正射影像。
(2)空三解算提供专业的、国际领先的自动航空影像空三处理技术,高精度、高效率、高自动化处理,充分使用POS和IMU数据,对偏移和漂移进行校正[9-10]。
采用严密物理模型(利用相机检校文件和GPS\IMU数据,恢复相机的空中姿态),配合少量连接点方法进行空三解算[11-13]。
和其他软件相比,空三精度更可靠,计算速度更快,其空三产生的系统误差通常都会保持在1个像素以内。
同时,系统提供海量卫星影像无控或稀少控制区域网平差技术,算法先进,有效减少对控制点的依赖,很大程度上解决困难地区获取控制点难的问题。
(3)DSM计算匹配立体像对上的同名像点,利用共线方程计算地面点高程。
按照摄影测量学相关原理,立体像对的基高比越大,像点高程精度越高;反之,立体像对基高比越小,像点的高程精度越低。
(4)计算真正射影像DEM只包含了地形的高程信息,不能提供地表建筑物和其他地物的高程信息,而DSM保留了建筑物、桥梁和树木等的高程信息,因此真正射影像在DSM的基础上进行重采样,对影像进行几何纠正,最终生成的影像不但对地形进行了纠正,而且对地表建筑物等也进行了纠正,从而保持了直视角度的地表景观。
3.3真正射影像精度分析真正射影像生产过程中的主要处理过程跟投影多张像片到同一垂直视点相似。
真正射影像的正射校正处理是以像素为基本单位进行的,根据DSM上的高程,在原始影像上确定某一位置的最佳可视点。
与传统的沿着镶嵌线拼接单个正射影像相比,该方法以像素为单位计算镶嵌,并保证能垂视到地表及上方所有点。