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高分一号-卫星遥感影像面向对象的水边线提取摘要：本文通过采用高分一号卫星的遥感影像，结合面向对象的方法实现水边线的提取。
通过对高分一号卫星遥感影像的数据处理，生成具有高精度的数字卫星图像，并利用面向对象的方法，基于多特征融合的思想，对水边线进行提取，并与现场调查结果进行对比，结果表明本文提取出的水边线与现场调查结果相近，具有较高的提取准确度。
关键词：高分一号，遥感影像，面向对象，水边线提取，多特征融合，提取准确度Introduction:随着卫星技术的不断发展，卫星遥感技术已经成为了地球环境变化研究的有力工具。
水边线是很多地理信息系统应用中一个重要的参数，例如水资源管理、海岸线资料的获取等。
本文基于高分一号卫星遥感影像，采用面向对象的方法实现水边线的提取。
Methodology:本文采用高分一号卫星遥感影像，对其进行预处理、增强，利用面向对象的方法提取水边线。
面向对象的方法能够对地物进行更加精细的识别和分类，进而提高水边线提取的准确率。
同时，为了增加提取准确率，本文采用多特征融合的思想，将多种特征结合在一起进行水边线提取。
具体步骤如下：1. 预处理：将高分一号卫星遥感影像进行预处理，包括图像平滑、噪声去除等。
2. 增强处理：对预处理后的图像进行增强处理，增强水边线的对比度和边缘信息。
3. 物体分割：采用基于颜色和纹理的物体分割算法，对水域及其周围的其他物体进行分割。
4. 特征提取：对分割后的物体进行特征提取，包括：颜色、纹理、形状、边缘等。
5. 特征融合：采用多特征融合的思想，将多种特征结合在一起进行水边线提取。
6. 水边线提取：基于提取出来的特征，采用基于几何形状的水边线提取算法，提取出水边线。
Results:将本文提取的水边线与现场调查结果进行对比，结果表明本文提取出的水边线与现场调查结果相近。
同时，本文采用准确度和混淆矩阵对提取结果进行评估，证明了本文的提取方法具有较高的准确度和可靠性。
Conclusion:通过对高分一号卫星遥感影像的处理和分析，本文采用面向对象的方法，结合多特征融合的思想，实现了对水边线的提取。
协同多光谱和sar影像的高时空分辨率地表水体提取方法
协同多光谱和SAR影像的高时空分辨率地表水体提取方法是
一种利用多种数据源的综合分析方法，结合多光谱和SAR影
像的特点，实现对地表水体的精确提取和监测。
具体的方法步骤如下：
1. 数据获取：获取多光谱和SAR影像数据，确保数据具有高
时空分辨率和覆盖目标区域。
2. 预处理：对多光谱和SAR影像进行预处理，包括大气校正、辐射校正、几何校正、滤波等操作，以提高数据质量和减少噪声。
3. 特征提取：从多光谱影像中提取出与水体相关的特征，如水体的反射率、光谱、植被指数等；从SAR影像中提取出与水
体相关的特征，如水体的散射系数、极化参数等。
4. 特征融合：将多光谱和SAR影像的特征进行融合，可以使
用组合方法，如加权融合、逻辑回归融合等，将两种数据源的信息相互补充，提高水体提取的准确性。
5. 分类与提取：利用分类算法对融合后的特征进行分类，常用的算法有支持向量机(SVM)、随机森林(RF)等，将地表水体和
其他地物进行区分，得到水体提取结果。
6. 精度评价：对提取结果进行精度评价，可以使用误差矩阵、
准确性指标等方法，评估提取结果的准确性和可靠性。
通过协同多光谱和SAR影像的高时空分辨率地表水体提取方法，可以克服单一数据源的局限性，利用多种数据的优势互补，提高水体提取的准确性和可信度。
这种方法在水资源管理、环境监测等领域具有重要的应用价值。
基于多光谱遥感图像信息的水质污染监测研究朱小明【摘要】在国内陆水资源保护与污染治理事业中,水资源污染监测是其中的核心环节.传统水质监测方法存在需要消耗大量人力物力和时空局限性的问题.随着遥感技术和成像光谱仪的发展,以及机器学习相关领域的快速发展,提出一种基于极限学习机的高分图像水质监测方法.对高分一号卫星所检测到的多光谱水域图像数据信息进行处理,并结合部分时间段的水质检测站实测数据对处理后的WFV数据进行标记,搭建基于极限学习机模型对水域进行异常检测,定性地判断该水域是否污染,通过对太湖兰山嘴和洪泽湖盱眙淮河大桥区域的水质污染判定,结果表明该方法对水质监测具有一定的可行性和有效性.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2018(028)011【总页数】5页(P52-55,60)【关键词】水质监测;遥感图像;数据处理;极限学习机【作者】朱小明【作者单位】河海大学计算机与信息学院,江苏南京 211100【正文语种】中文【中图分类】TP3010 引言河流和水库是目前世界上最重要的淡水资源，在调整支流，农业灌溉，工业和生活用水，全球生态平衡，防洪排水，沟通航运中具有重要的作用，是全球经济可持续发展与人类生存和发展的重要保证。
国内区域广袤，河流水库众多，水库数目超过100 000座[1]。
但是由于前期大力发展重工业，未处理过渡排放的工业废水，以及民众对环境保护的意识薄弱，未处理过渡排放的生活污水，导致水生态系统被严重破坏，河流湖泊污染严重，部分水域富营养化，浮游藻类大量繁殖，形成水华等现象，给国家带来了巨大的经济损失[2]。
根据国家环境监测总站数据显示，国内水域污染等级为IV类、V类、劣V类严重污染的占总水域的80%以上，其中最严重的事例为2007年5、6月的太湖蓝藻污染事件[3]，造成了巨大的经济损失。
因此，水质污染问题急需解决，而水质污染监测[4]是其中一项重要环节。
通常对水域质量进行质量分析评价是判断水域污染程度的有效方法。
利用高分一号影像提取水体信息的方法研究作者：谷金英晏明张晓娇来源：《农业与技术》2018年第11期摘要：高分一号卫星影像以高空间分辨率、多光谱分辨率以及高时间分辨率为优势在水资源领域中具有广阔的应用空间。
为了能够找到一种及时、快速、准确提取水体信息的方法，本文采用单波段阈值法、谱间关系法、NDVI法以及NDWI法结合光谱分析等方法对吉林省扶余市与长春市交界的松花江部分河段的水体信息进行提取，并对提取结果进行对比、分析。
结果表明利用归一化差异水体指数（NDWI）法，再结合阈值法能够将水体信息完整地提取出来，此次试验研究为利用高分一号卫星影像提取水体信息提供了可靠地参考依据。
关键词：高分一号；水体提取；单波段阈值法；归一化差异水体指数；阈值法中图分类号：S-3 文献标识码：A DOI：10.11974/nyyjs.20180631009水是地球上不可或缺的自然资源，也是维持自然生态系统健康稳定的决定性因子，快速、及时、准确地提取水体信息对水资源调查、洪涝灾害的监测与评估以及湿地保护等方面具有重要意义。
遥感卫星技术因其具有高空间和时间分辨率，多光谱分辨率以及获取便捷等优点，已成为提取水体信息的重要方法之一[1]。
高分一号卫星于2013年4月发射升空，该卫星搭载了2台2m分辨率全色/8m分辨率多光谱相机和4台16m分辨率多光谱相机（包括蓝、绿、红3个可见光波段和一个近红外波段）设计寿命5～8a，重访周期4d，具体参数见表1。
高分一号卫星自发射应用以来，提供了大量的高空间、高时间分辨率的卫星影像数据，但应用于水体提取的研究和方法尚不多见，因此本文针对GF-1卫星影像的光谱特性，选择常见的单波段阈值法、谱间关系法、NDVI、NDWI等方法旨在寻求一种能够快速、准确提取水体信息的途径。
1 研究区及数据源1.1 研究区概况本文选取吉林省中西部地区松花江流域的部分河段作为试验区，该实验区处于扶余市与长春市交界处，其范围为N4438'18''～4511'06''，E12528'07''～12624'34''。
Sustainable Development可持续发展文章编号：1674-9146(2018)08-0045-03高分一号卫星遥感数据的水体信息提取沈梦君(安徽理工大学测绘学院，安徽淮南232001 )摘要：选择安徽省滁州市作为此次实验的研究区，以滁州市整体地表水体为目标对象，对高分一号卫星遥感数据进行水体信息提取实验。
采用单波段阈值、归一化差分植被指数（BDVI)、归一化差分水体指数（BDWI)、主成分分析 4种不同的提取方法进行实验，通过分析与比较实验提取的结果，剖析各种提取方法的优势和劣势，并以人工解译的 水体信息提取成果作为真值，对每种提取方法进行精度统计。
研究结果表明：单波段阈值提取方法和BDVI提取方法 的精度比其他方法低，BDWI提取方法受到城区及部分阴影的影响。
关键词：遥感影像；高分一号；水体信息提取;BDVI;BDWI中图分类号:TP75 文献标志码:A DOI ：10.3969/j.issn.1674-9146.2018.08.045近年来，随着卫星遥感技术的不断进步，我国 相关研究机构对遥感实验不断进行探索，越来越多 的专家学者将卫星遥感技术应用在水体监测、调查 与应用等多个方面，对卫星遥感影像数据的水体信 息提取进行了大量研究丁凤以Landsat卫星遥 感影像信息为数据源，研究了新型的归一化差分水 体指数（Normalized Difference Water Index，NDWI)，可以用于水体信息的便捷迅速提取。
查车等充分运 用面向对象方法，分别提取了 SP0T5, RapdEye等 卫星遥感影像的水体信息，这其中以一卫星遥感影像数据为数据源的水体信息的提取。
卫国 用归一化差分指数(Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)与 NDWI进行源一卫星遥感影像数据的水体信息提取研究，为树方法更适用于02C星遥感影像数据的水体信息提取。
