城市水体提取

sar水体提取算法
1. 目视解译法：通过人工观察和分析SAR图像，确定水体的位置和范围。

这种方法需要专业的知识和经验，但在某些情况下可能是唯一可行的方法。

2. 阈值自动提取法：设定一个阈值，低于该阈值的像素被认为是水体，这种方法简单易行，但需要根据具体情况选择合适的阈值。

3. 基于区域的提取法：根据图像灰度特征分布的匀称性，将1维倒数灰度熵的阈值选取公式扩展到2维，然后在求解2维最佳阈值时，将其化简为求解两个1维最佳阈值，最终利用分解的2维倒数灰度熵法分割出SAR图像中的河流区域。

4. 基于边缘的提取法：利用图像的边缘信息来提取水体，这种方法可以有效地排除干扰，但需要对图像进行预处理以提取边缘。

这些算法都有其适用的场景和限制，实际应用中需要根据具体情况选择合适的算法。

基于国产高分辨率卫星影像的城市水体自动提取研究
王陆培
【期刊名称】《城市勘测》
【年(卷),期】2024()2
【摘要】基于卫星影像的水体提取已经成为遥感应用的重要方向,传统基于遥感的水体自动提取在特征简单的水体上已取得较好效果,但对于城市复杂环境下的水体却存在不同程度的误提及漏提的问题,尤其是建筑物阴影及细小水体造成的影响。

针对此问题,本研究选用国产高分辨率卫星(吉林一号)影像,选用同时具备分类能力及像素定位能力的深度学习模型,制作城市水体样本并迭代训练,实现嘉定城区范围水体的自动快速精确提取,在一定程度上解决了城市水体的提取难题。

【总页数】5页(P88-92)
【作者】王陆培
【作者单位】上海浦海测绘有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】TP753
【相关文献】
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实验报告提取水体面积一、实验目的：通过监督分类、OTSU算法以及阈值提取法来提取水体，并计算水体面积。

二、实验要求：自行下载遥感数据，用两种以上的方法来提取2013年、2015年、2019年和2021年的水体。

根据数据特征，进行数据预处理、水体提取，波段计算以及分层设色出图。

三、实验材料：Landsat8遥感影像、佛山市shape file文件四、实验平台：ArcMap10.8和Google Earth Engine五、实验步骤：1)水体指数阈值法提取NDWI（归一化差异水体指数）:MNDWI（改进的归一化差异水体指数）：LSWI（地表水指数）：AWEI（自动水体提取指数）以上公式中:p是Landsat光谱波段的反射值，band2(蓝色)、band3(绿色)、band5(NIR)、band6(短波红外)、band7(短波红外)。

·AWEInsh主要用来去除容易与水体混淆的黑色建筑地表，而AWEIs主要是通过移除AWElInsh中不能有效去除的阴影像元而进一步提升水体提取的精度。

·AWEInsh的下标nsh表示该指数适合于阴影不是主要问题的地方AWE: +单下标sh表示该指教主要用来移除阴影，从而提升阴影区域或者其他黑色地表的水体提取精度。

1)导入佛山市的shp文件2)影像去云3)增加水体指数（AWEI、NDWI、MNDWI、LSWI）4)设置研究区域为佛山，并让影像真彩色显示5)显示我们设置的水体指数6)使用地形高程（DEM）数据来对雪和阴影进行掩蔽，只有同时满足AWEI大于-0.005和slope小于10的像素值被保留下来，其他像素值被掩蔽。

7)通过阈值提取水体➢AWEI提取（阈值设置为0.5）➢NDWI提取（阈值设置为0.1）➢MNDWI提取（阈值设置为0.2）8)计算水体面积，并打印出结果9)导出提取的水体影像10)点击run，运行代码结果：AWEI提取水体面积2013年水体面积 2015年水体面积2019年水体面积 2021年水体面积NDWI提取水体面积2013年水体面积 2015年水体面积2019年水体面积 2021年水体面积MNDWI提取水体面积2013年水体面积 2015年水体面积2019年水体面积 2021年水体面积11)在ArcGIS里进行图幅整饰(使用AWEI提取的水体)2)监督分类的svm法提取1)佛山市的shp文件，并显示边框边界显示：2)建立样本数据集共建立了四个样本数据集，分别为water、forest、city和cropland并对每个样本进行颜色选择和属性定义设置完样本：3)对Landsat8影像数据进行去云处理4)选择裁剪范围5)选择栅格数据集6)定义光谱指数7)选择下列波段作为特征8)通过要素集在Landsat-8中选取样本，把landcover属性赋予样本9)精度评价10)计算混合矩阵11)计算并导出水体面积12)点击run，运行代码精度验证2013年 2015年2019年 2021年水体面积2013年 2015年2019年 2021年13)在ArcGIS里进行图幅整饰3)大津算法OTSU的MNDWI水体提取1)导入佛山市的shp文件2)影像去云3)设置landsat8影像的边界，时间范围，云量设置，并让它中值合成，真彩色显示。

阈值法提取水体阈值法是一种常用的图像处理方法，用于提取特定的目标区域或特征。

在提取水体方面，阈值法可以帮助我们将图像中的水体区域与其他区域进行区分。

我们需要了解阈值法的原理。

阈值法基于图像亮度的分布特点，通过将图像中的像素灰度值与设定的阈值进行比较，将大于或小于阈值的像素标记为水体或非水体。

阈值的选择是非常关键的，过高或过低的阈值都可能导致提取结果不准确。

因此，我们需要根据实际情况选择适当的阈值。

在实际操作中，我们可以通过以下步骤来提取水体：1. 图像预处理：对原始图像进行预处理，包括去噪、增强等。

这一步可以提高后续阈值法的准确性和稳定性。

2. 灰度化处理：将预处理后的图像转化为灰度图像。

这一步可以简化后续的阈值处理过程。

3. 阈值选择：根据图像的特点和需求，选择合适的阈值。

可以通过试错法、经验法或基于图像统计学的方法来选择阈值。

4. 二值化处理：将灰度图像根据选择的阈值进行二值化处理，将大于阈值的像素设为水体，小于阈值的像素设为非水体。

5. 后处理：对二值化图像进行进一步的处理，如填充孔洞、去除噪点等。

这一步可以提高提取结果的准确性和完整性。

阈值法提取水体的优点是简单、快速，并且不需要复杂的算法和大量的计算资源。

但是，也存在一些局限性。

首先，阈值法对图像中的光照、阴影等因素较为敏感，可能导致提取结果的误差。

其次，阈值法对于图像中水体与其他区域的界限不明显或重叠的情况，提取效果可能较差。

除了阈值法，还有其他方法可以用于水体提取，如基于纹理特征的方法、基于形态学的方法等。

这些方法可以在一定程度上克服阈值法的局限性，提高水体提取的准确性和稳定性。

阈值法是一种简单有效的水体提取方法。

通过合理选择阈值并进行适当的后处理，可以得到较为准确的水体提取结果。

然而，在实际应用中，我们需要根据具体情况选择合适的方法，并结合其他技术手段进行综合分析，以提高水体提取的准确性和可靠性。

2020年9月第42卷第5期地下水Ground waterS e p t.，2020Vo l.42 NO.5D01：10. 19807/ki.D X S.2020 -05 -056适用于城市洪水的水体提取方法对比与分析李昕悦、张锦\贾笑怡、王旭红U2’3(1.西北大学城市与环境学院，陕西西安710127:2.陕西省地表系统与环境承载力重点实验室，陕西西安710127;3.陕西西安城市生态系统定位观测研究站，陕西西安710127)[摘要]洪水是最具破坏性的自然灾害之一。

近几十年来，由于全球变暖和大规模的城市化，城市洪水灾害 变得更加频繁，且令人们难以预测和防范，危害性日益加剧。

遥感技术具有快速、大空间范围、低成本和高效的对地探测能力，在洪水灾害监测中具有巨大的应用潜力。

由于城市建筑（如阴影、道路和其他黑暗物体）等低反照率地物 的影响及城市景观的复杂性造成难以精准提取城市洪水。

因此准确提取城市洪水信息对于监测城市洪水灾害具有重大现实意义。

因此，利用La nd sa t8 0LI影像，以2016年武汉城市洪水灾害为例，选取城市洪水泛滥区的“湖泊”“河流”“湖泊河流交汇处”3个区域为典型样区，选用归一化差值水体指数（N D W I)、改进型归一化差值水体指数(M N D W I)、增强型水体指数（E W I)、新型水体指数（N W丨）、修订型归一化水体指数（R N D W1)和利用Bandl与Band7 归一化差分水体指数（N E W)等6种常见水体指数，以大津阈值法估算水与非水地物的分割阈值，对城市洪水范围进行提取，并将洪水提取结果和支持向量机（S V M)监督分类结果对比分析。

结果表明，在城市河流洪水泛滥区提取水体效果好的方法依次为E W丨〉NWI> R N D W丨；在城市湖泊洪水泛滥区提取水体效果好的方法依次为EWI> M N D1> N W I;在城市河流湖泊交汇区提取水体效果好的方法依次为EWI> NWI>丨i ND WI。

sar水体提取阈值法提取水体水是人类生活中不可或缺的重要资源，而如何准确、高效地提取水体区域，在水资源管理和环境保护中起着重要的作用。

而其中提取水体的阈值法——sar水体提取阈值法更是近年来备受关注的一种方法。

本文将从什么是sar水体提取阈值法、其原理、应用案例和未来发展等方面进行探讨。

首先，sar水体提取阈值法是一种利用合成孔径雷达（sar）遥感数据进行水体提取的方法。

它基于sar遥感图像中水体与陆地的不同反射特征，通过设定合适的阈值来实现水体的准确提取。

相比于传统的光学遥感技术，sar水体提取阈值法具有不受天气条件限制、具有突出的微波特性等优势，因此在水资源管理和环境遥感领域得到广泛应用。

其次，sar水体提取阈值法的原理主要是利用sar遥感图像中水体和陆地的幅度差异。

水体在sar图像中呈现出低回波幅度的特征，而陆地则呈现出高回波幅度的特征。

基于这个原理，我们可以通过设定合适的阈值，将sar遥感图像中的水体区域与陆地区域进行有效分割。

在实际应用中，sar水体提取阈值法已经得到了广泛的验证和应用。

例如，在水资源管理中，可以通过sar水体提取阈值法对不同区域的水体进行准确提取和监测，以便为水资源的科学利用和合理规划提供数据支持。

同时，在环境保护方面，sar水体提取阈值法也可以用于水体污染的监测和评估，及时掌握水体污染状况并采取相应的措施。

然而，sar水体提取阈值法仍然存在一些挑战和亟待解决的问题。

例如，不同地区的sar遥感图像特征存在差异，如何确定合适的阈值仍然是一个重要的研究方向。

此外，sar水体提取阈值法在复杂地形和多光谱干扰等情况下的适应性还需要进一步改进。

总之，sar水体提取阈值法作为一种重要的遥感技术在水资源管理和环境保护中具有广泛的应用前景。

通过合理利用sar遥感数据，设定适当的阈值，可以实现对水体的准确提取和监测，为水资源合理利用和环境保护提供有力支持。

随着遥感技术的不断发展和改进，sar水体提取阈值法将会进一步完善，并在未来的应用中发挥更大的作用，为人类的生活带来更多便利和保障。

一种水体提取精度的评价方法水体提取精度评价方法是评估水体提取算法或方法在获取水体边界时的准确性和可靠性的一种方法。

正确评估水体提取的精度可以帮助我们了解算法的可靠性，进而优化和改进算法，提高水体提取的精确性。

以下是一种常用的水体提取精度评价方法。

1.可视化比较法：这是一种直观的方法，通过将提取结果与真实水体边界进行比较来评价提取精度。

可以使用地理信息系统软件（如ArcGIS）在同一图像上叠加显示提取结果和真实水体边界，直观地评价提取结果的准确性。

在进行比较时，需要仔细观察边界的一致性、完整性和位置的准确性。

2.精确性评估法：精确性评估是通过计算提取结果与真实水体边界之间的差异来评价提取精度。

常用的精确性评估指标有：- Overlap Analysis（重叠分析）：计算提取结果和真实水体边界之间的重叠面积。

可以通过计算两者之间的IoU（Intersection over Union）指标来评估。

- Distance Analysis（距离分析）：通过计算提取结果边界和真实水体边界之间的距离来评估提取精度。

可以计算平均距离或最大距离等指标。

- Error Matrix（误差矩阵）：将提取结果和真实水体边界进行分类，计算分类正确和错误的像元个数，进而计算出生产者精度（Producer's accuracy）和用户精度（User's accuracy）等指标。

3.精度统计法：精度统计法是通过对多个图像区域进行提取和精度评估，并统计不同区域提取精度的变化情况。

可以比较不同区域的提取精度，得出其空间分布特征，进而评估提取算法的稳定性和适用性。

4.完整性评估法：完整性评估是针对提取结果是否包含了所有的水体边界进行评价。

可以通过计算提取结果中水体边界的完整性比例来评估提取精度。

如果提取结果中的水体边界与真实水体边界完全一致，则完整性比例为1；否则，完整性比例小于1总结起来，水体提取精度的评价方法可以包括可视化比较法、精确性评估法、精度统计法和完整性评估法等。

使用NDWI提取水体的详细流程简介Normalized Difference Water Index (NDWI) 是一种常见的遥感指数，用于提取水体信息。

本文档将详细介绍如何使用NDWI来提取水体信息，并给出具体的步骤和流程。

材料和方法1. 遥感影像为了使用NDWI指数提取水体信息，我们需要获取一幅可见光和近红外波段数据的遥感影像。

这些影像可以从卫星、航拍图像或其他遥感平台获取。

2. 图像预处理在进行NDWI水体提取之前，必须对原始图像进行一些预处理操作。

以下是一些常见的预处理步骤： - 图像辐射定标：将原始图像转换为反射率值，消除大气和地表反射的影响。

- 图像大气校正：校正大气散射和吸收的影响，使图像更接近真实的地表反射率。

- 图像几何校正：校正图像的几何形状和位置，使其具有地理参考信息。

3. NDWI计算公式NDWI是通过计算可见光波段和近红外波段的反射率之差来提取水体信息的。

其计算公式如下：NDWI = (Green - NIR) / (Green + NIR)其中，Green代表可见光波段的反射率，NIR代表近红外波段的反射率。

4. NDWI提取水体在获取NDWI指数后，可以根据计算出的NDWI值来提取水体信息。

以下是提取水体的一般步骤： 1. 将NDWI指数映射到色彩空间中，例如将其转换为灰度图像或伪彩色图像。

2. 根据NDWI值设定一个阈值，将高于阈值的像素判定为水体，低于阈值的像素判定为非水体。

3. 对于边缘像素，可以采用形态学运算（如腐蚀和膨胀）来细化边缘线条，使其更准确地表示水体边界。

实例演示以下是一个使用NDWI提取水体的实例演示： 1. 首先，获取一幅包含可见光波段和近红外波段数据的遥感影像。

2. 对遥感影像进行预处理，包括辐射定标、大气校正和几何校正等步骤。

3. 根据NDWI计算公式，计算出NDWI指数值。

4.将NDWI指数值映射到色彩空间中，生成灰度图像或伪彩色图像。

高分辨率遥感图像中的水体提取方法研究与实验[导言]在当今社会，高分辨率遥感图像在水资源管理、环境保护、城市规划等方面发挥着重要作用。

而水体提取是高分辨率遥感图像处理中的一项关键任务。

本文将对高分辨率遥感图像中水体提取的方法进行研究，并进行实验验证。

[引言]高分辨率遥感图像中的水体提取是指从遥感图像中准确、自动地识别和提取出水体区域。

水体提取在许多领域中都有着重要的应用，如水资源管理、环境监测、水生态研究等。

然而，由于高分辨率遥感图像中水体与周围地物的差异不大，水体提取一直是一项具有挑战性的任务。

[主体部分]一、传统方法传统的水体提取方法主要基于图像的颜色、纹理和形状等特征。

通过设定特定的阈值或使用像素级分类算法，传统方法可以得到比较准确的水体提取结果。

然而，由于高分辨率遥感图像中的水体与周围地物在颜色、纹理上差异不大，传统方法对于复杂背景下的水体提取效果较差。

二、基于机器学习的方法随着机器学习技术的发展，基于机器学习的水体提取方法逐渐得到应用。

常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）以及深度学习方法如卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）等。

1. 支持向量机（SVM）支持向量机是一种常用的机器学习方法，其在图像分类和目标识别中有广泛应用。

在水体提取中，SVM可以根据图像的特征学习水体和非水体之间的分界面，并根据学习到的分类模型自动提取水体区域。

通过合理选择特征和优化分类模型，SVM在水体提取中可以取得较好的效果。

2. 随机森林（Random Forest）随机森林是一种集成学习算法，通过构建多个决策树并综合它们的结果来达到更好的分类效果。

在水体提取中，随机森林可以根据图像特征学习水体和非水体之间的区别，并通过综合多个决策树的结果来提取水体区域。

相比于SVM，随机森林更加适用于复杂地形和背景的水体提取。

3. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是近年来在图像处理领域取得突破性成果的深度学习算法。

基于Sentinel-2卫星影像的面向对象城市水体提取蒋丹丹1，原 娟1，武文娟1，顾兴武1,2（1.中国科学院 上海技术物理研究所启东光电遥感中心，江苏 启东 226200；2.中国科学院 上海技术物理研究所，上海 200083）摘 要：以新发射的哨兵2号多光谱卫星影像为基础数据源，对城市水体信息进行了面向对象的提取研究。

融合大气校正后的哨兵2号卫星10 m 分辨率的可见近红外影像和20 m 分辨率的短波影像，在多尺度分割的基础上，分析了影像对象的光谱和空间信息，建立了知识规则集；手动调节阈值，实现了水体信息的半自动提取。

选取了城区和郊区两个研究区进行实验，总体精度均在95%以上，Kappa 系数在0.75以上。

结果表明，本文的水体提取方法取得了较好的效果，且城市主城区的水体提取精度高于郊区。

关键词：哨兵2号；面向对象分析；水体提取中图分类号：P237 文献标志码：B文章编号：1672-4623（2019）05-0010-04作为地球水循环的重要组成部分，河流、湖泊、水库等地表水在全球生态、气候系统中起着不可替代的作用，调查和描述地表水的分布对于了解水文进程、水资源管理具有重要意义[1]。

目前，遥感监测已成为地表水资源监测的重要方法，相较于传统的实地测量方法，其在宏观性、实时性、动态性和性价比上均具有较大优势。

利用卫星影像提取水体的研究较多，最常用的方法主要包括3类：①以卫星影像各波段光谱为基础，利用阈值分类的方法实现水体提取；②利用监督、非监督分类方法提取水体；③组合两个或多个影像的光谱波段，建立水体指数提取水体。

近年来，水体指数已被广泛应用于不同尺度的水域分布制图中，McFeeters S K [2]于1996年提出了归一化水体指数（NDWI ），利用水体在绿光（Green ）波段与近红外（NIR ）波段光谱信息的差异来区分水体与其他地物；大多数情况下，NDWI 可有效地将水体提取出来，但也存在建筑区被误分为水体的问题。