水体提取原理及提取模型

AVHRR图像上的水体提取●AVHRR图像上水体表现及特征分析●AVHRR图像上的水体识别提取模型AVHRR图像上水体表现及特征分析●AVHRR数据拥有5个通道（CH），CH1（0.58-0.68微米）属橙色可见光范围，对水体中的泥沙含量十分敏感；CH2（0.725-1.1微米）为近红外通道，为水的强吸收带，水体的反射率很低，水体的边界轮廓十分清晰。

●为了整体上了解水体空间、时间、水质上的多变性在AVHRR影像上的反映，以及水体与其他易混地物的区别，采用分地物类别按时间、空间变化的规律对AVHRR数据进行采样分析，分别在2月、5-8月AVHRR图像上对湖泊（太湖、鄱阳湖、洞庭湖、青海湖）、河流（长江、辽河）、海洋（黄海、东海、渤海）、云、云影、城市（上海、无锡、苏州、杭州）的光谱值进行采样分析。

●该图幅内以平均值的光谱曲线为分界，厚云、薄云五个波段都相对为高值，光谱曲线明显高出平均曲线；而其它地物明显低于或围绕平均曲线有小的起伏，其中云影在CH3、CH4、CH5又稍高于平均水平。

从曲线的走向看，云、云影与河流、积水区一致，因此，要进一步区分水体与云及云影，在原有CH1>CH2的规律下，须加入CH2、CH3的判断条件，利用CH2、CH3的均值分别排除云及云影。

●图内的河流、湖泊、海洋的3、4、5波段则相对洪水期有增高，表现出高于图幅均值的规律；而云影在曲线走向和数据大小都与各种水体的规律极为相似，无法再加以区分；反而该时期的城市曲线依然全低于图幅均值，落在平均曲线的下方，虽然在CH1、CH2也满足水的规律，但完全可以利用CH3波段把它剔除掉。

●上面的采样分析可知，在AVHRR这一特定的传感器上，水体的遥感特性与地面实测相比呈现出一定程度的变化，表现为：正常情况下水体随空间的变化幅度较小，而随时间的变化幅度较大，而在洪水期间，水体表现大幅度的变化，由平常时期的相对稳定到起伏较大，呈现出特殊的规律。

基于DEM水系提取方法DEM（Digital Elevation Model）是一种数字高程模型，用于描述地球表面的地形起伏。

水系提取方法基于DEM数据，通过分析地势和水流方向，可以准确地提取出水系网络和水体边界。

本文将详细介绍基于DEM水系提取方法的原理和步骤。

首先，基于DEM数据，我们需要进行预处理，包括获取DEM数据、填补数据空洞以及进行地形平滑等操作。

常用的DEM数据获取方式有激光雷达测量、航空摄影测量和遥感数据等。

填补数据空洞可以使用插值算法，如克里金插值和反距离权重法等。

地形平滑可以通过滤波处理，例如均值滤波或高斯滤波。

接下来，我们需要计算流向和流量，即确定DEM中每个像元的水流方向和流量大小。

常用的算法有D8算法和D∞算法。

D8算法将每个像元的流向限制在了8个方向（上、下、左、右和四个对角线），适用于山地区域。

D∞算法则根据最大的坡度确定流向，适用于平坦区域。

流量大小可以通过计算坡度和路径长度的乘积获得，即流量=坡度*路径长度。

然后，根据计算得到的流向和流量数据，我们可以进行水系提取。

通常采用的方法是定义一个阈值，将流量大于或等于该阈值的像元作为水系的起算点，然后通过追踪每个像元的流向，逐步延伸水系网络，直到达到水体边界或流量小于阈值为止。

水体边界可以通过判定水体与非水体之间的高差来确定，一般称为水位线。

最后，为了使提取的水系与实际情况更加贴近，我们还可以进行水系修正和验证。

修正的方法有两种，一种是根据实地调查数据对提取的水系进行修正，另一种是通过对比提取的水系与真实水系，利用机器学习算法进行修正。

验证的方法包括水系极密度评价指标和多尺度分析等。

水系极密度评价指标可以通过计算水系长度及其与实际河网长度之比来评估提取结果，多尺度分析则是将DEM数据按不同的分辨率进行水系提取，并对比不同尺度下的提取结果。

综上所述，基于DEM水系提取方法是一种通过分析地形和水流方向来提取水系网络和水体边界的方法。

水系提取算法水系提取算法是一种用于从地理空间数据中提取水系网络的算法。

水系是指一系列相互连接的河流、湖泊和水库等水体的集合。

水系在地理研究和环境保护中具有重要的意义，因此水系提取算法的研究和应用也变得越来越重要。

水系提取算法的核心思想是基于地理空间数据的特征和拓扑关系，通过一系列的计算和分析，将地理空间数据中的水体和水体之间的连接关系提取出来，形成一个完整的水系网络。

在水系提取算法中，常用的地理数据包括DEM（数字高程模型）数据和水体矢量数据。

水系提取算法需要对DEM数据进行预处理，包括噪声去除和数据平滑等操作。

这是因为DEM数据通常存在一些不规则的地形起伏和噪声，对水系提取算法的准确性有一定的干扰。

因此，在进行水系提取之前，对DEM数据进行预处理可以有效地提高水系提取的准确性。

接下来，水系提取算法需要根据DEM数据中的高程信息，判断每个像元是否属于水体。

通常情况下，水体的高程要低于周围的地势，因此可以通过比较每个像元的高程与周围像元的高程来判断。

如果一个像元的高程低于周围像元的高程，那么就可以认为该像元属于水体。

通过这种方式，可以逐步地将水体从DEM数据中提取出来。

在水体提取的基础上，水系提取算法还需要判断水体之间的连接关系。

一般情况下，相邻的水体之间存在一定的联系，可以通过计算两个水体之间的距离和高程差等指标来判断它们之间的连接关系。

如果两个水体之间的距离较近且高程差较小，那么可以认为它们之间存在连接关系。

通过这种方式，可以逐步地将水体之间的连接关系提取出来，形成一个完整的水系网络。

除了以上的基本步骤，水系提取算法还可以根据具体的需求进行一些优化和改进。

例如，可以考虑地表坡度和流向等因素，进一步提高水系提取算法的准确性。

此外，还可以考虑使用机器学习和人工智能等方法，通过对已知水系网络的训练和学习，来提高算法的自动化和智能化程度。

水系提取算法是一种用于从地理空间数据中提取水系网络的算法。

通过对DEM数据的预处理、水体的提取和水体之间连接关系的判断，可以逐步地将水系从地理空间数据中提取出来。

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。

gee比值法提取水体概述说明以及解释1. 引言1.1 概述本文将介绍一种称为gee比值法的水体提取方法，该方法使用google地球引擎（Google Earth Engine）来进行数据处理和分析。

水体提取是遥感图像分析的重要任务之一，传统方法受限于数据获取和计算复杂度等问题。

相比之下，gee比值法利用了Google Earth Engine平台的强大功能和丰富的遥感数据资源，可以高效准确地提取水体。

1.2 目的本文旨在介绍gee比值法作为一种先进的水体提取方法，在理论上和应用实践中的重要意义。

通过对gee比值法在水体提取中的应用、其优势和局限性以及可能存在的问题进行探讨，有助于更好地了解这一方法，并为相关研究和应用提供参考。

1.3 结构本文共分为五个章节。

在引言部分首先对gee比值法进行概述，并明确文章的目的。

接下来章节将按照以下结构展开：- 第二章介绍gee比值法及其原理，在水体提取领域中的应用情况。

- 第三章详细分析gee比值法的优势和局限性，并探讨可能存在的问题及改进方向。

- 第四章通过实例分析与案例研究，展示gee比值法在实际应用中的效果和结果。

- 第五章总结文章要点，并展望未来gee比值法的发展趋势，提出进一步研究方向建议。

通过以上章节的详细讨论，本文旨在全面介绍gee比值法在水体提取领域的应用和优势，并为相关研究者提供理论指导和实践经验。

接下来将从介绍gee比值法开始，深入探究该方法的原理和应用案例。

2. gee比值法提取水体：2.1 解释gee比值法：Gee比值法是利用Google Earth Engine（简称GEE）平台提供的遥感影像数据和算法，通过计算不同波段之间的比值来实现对水体的提取。

它基于遥感影像中水体与非水体在不同波段上表现出的差异性，利用数学模型进行分析和处理。

该方法主要依赖于多光谱或高光谱遥感影像，通过选择适当的比值指数，可以有效区分出水体。

2.2 在水体提取中的应用：Gee比值法在水体提取领域具有广泛的应用。

水体提取方法简单归纳总结一、基于MODIS影像的几种提取方法。

最常用的水体提取方法：波段阈值法、谱间关系法（波段组合法）和多光谱混合分析法单波段阈值法是提取水体的最简单易行的方法。

基本原理：是利用水体在近红外波段上反射率较低,易与其它地物区分的特点,选取单一的红外波段, 通过反复试验, 确定一个灰度值,作为区分水体与其它地物的阈值即可。

缺点：是无法将水体与山区阴影区分开来,提取的水体往往比实际要多。

有些文献中叙述由于阀值随时间、地点变化的不确定性使得该方法具有局限性,但对于非山区的特定时相和区域里,尤其像MODIS 这样高光谱的遥感数据, 首先应选用阈值法进行试验,因为光谱的细分已经将上述问题大大减弱。

若能获得较满意的提取效果,则很容易实现水体的自动提取。

对于用阈值法确实得不到理想效果的,则可以考虑谱间关系法和多光谱混合分析法。

利用谱间关系可建立的模型很多,如对波段进行如下组合运算CH7/CH6 ,CH7/CH5, CH6/CH5, 从而找出组合图像上水陆分界非常明显的影像。

以CH7/CH6为例,可以采用如下方法剔除非水体: 在ENVI 软件下输入CH7 及CH6 波段, 运用波段计算功能,将公式CH7/CH6输入,载入影像, 在放大窗口中,手工裁取明水水域范围, 生成多边形,对各多边形赋予一个感兴趣区( AOI) 文件, 并将其输出为EN-VI 等矢量文件即可。

对波段进行组合运算的目的,是为了增强水陆反差。

MODIS 数据的波段 1 是红光区( 0. 62 ～0.67um) ,水体的反射率高于植被, 波段2 是近红外区( 0. 841 ～0. 876um) ,植被的反射率明显高于水体,因此, 采用归一化植被指数NDVI( Normalized Difference Vegetation Index) 来进行处理可以增强水陆反差,其计算公式为:DNVI= (CH2- CH1)/(CH2+ CH1) ( 1)( 1) 式中CH1 ,CH2 分别为MODIS 数据波段1,2 的地表反射率。

基于随机森林算法的水体范围智能提取方法及应用研究基于随机森林算法的水体范围智能提取方法及应用研究摘要：随着环境保护的日益重视和水资源的精确管理需求，对水体范围的智能提取方法进行研究具有重要的实际意义。

本文基于随机森林算法，提出了一种水体范围智能提取的方法，并在实际应用中进行了验证。

结果表明，该方法能够有效地提取水体范围，并且具有较高的识别精度和稳定性。

1. 引言水是人类生活和经济发展的基础资源，对水的准确管理和合理利用具有重要意义。

而水体范围的智能提取则是管理水资源的前提和基础。

2. 相关工作在水体范围的智能提取研究中，图像处理和机器学习技术得到了广泛应用。

传统的图像处理方法通常依赖于像元级别的特征提取和分类，但存在着计算复杂度高、准确率低和泛化能力差等问题。

机器学习算法则通过对大量样本数据的学习和判断，能够更有效地进行水体提取。

3. 方法描述本文所提出的水体范围智能提取方法基于随机森林算法。

随机森林是一种集成学习算法，通过构建多个决策树对数据进行分类或回归。

具体实施步骤如下：（1）数据预处理：对输入的遥感影像进行预处理，包括影像辐射定标、大气校正和影像配准等。

（2）特征提取：提取影像的空间、光谱和纹理等特征，并进行特征选择，选取与水体范围相关的特征。

（3）训练随机森林模型：使用标记的训练样本数据，通过随机森林算法进行模型训练，并进行参数优化。

（4）水体提取：将待提取的遥感影像输入到已训练好的随机森林模型中，通过对每个像素进行分类，得到水体的范围提取结果。

（5）水体边界修正：对提取结果进行后处理，进行水体边界的平滑和修正，以提高结果的准确度。

4. 实验与结果为验证所提出方法的有效性，本研究选择某地区的遥感影像进行实验。

经过实验和对比，结果表明，所提出的基于随机森林算法的水体范围智能提取方法能够较好地提取水体，并且具有较高的识别精度和稳定性。

5. 应用研究本文所提出的水体范围智能提取方法在水资源管理、环境监测和城市规划等方面具有广泛的应用前景。

不同指数模型法在水体遥感提取中的比较研究摘要:通过对五种不同水体提取指数模型(RVI, NDVI, NDWI, MNDWI, NDSI) 的原理分析, 结合具体实例( 洞庭湖水域) 进行水体遥感提取来说明五种方法提取水体的差异, 从而确定在不同时期和不同用途时所采用最佳的水体提取模型。

以洞庭湖水体富营养化监测为最终目的, 由此确定了最佳水体遥感提取模型为MNDWI指数模型。

关键词:指数模型,水体提取,MODIS,遥感.引言遥感技术是20世纪60年代发展起来的一门新兴综合性探测技术，它集中了空间、电子、光学、计算机通信和地学等学科的最新成就，被广泛用于军事、海洋、气象、地球资源普查、环境监测等领域，是当代高新技术的一个重要组成部分。

遥感技术的一个重要环节是遥感图像和数据处理，遥感信息提取所采取的主要措施是基于统计特征的模式识别技术.周成虎等提出了基于光谱知识的AVHRR影像水体自动提取识别的水体描述模型，并把它应用于渤海等地区[l]。

章杨清探讨了利用分维向量改进神经网络在遥感模式识别中的分类精度间题[2]。

M.A.Riedl(1992)和c.E.Brodley(1996)研究了大量适用于遥感影像分类信息提取的方法[s]。

近年来，随着高光谱数据的广泛应用，各种新理论新方法相继涌现，对传统遥感信息提取方法提出了新要求[a]。

本文利用中等分辨率成像光谱仪(MoDIs)遥感数据，实现了几种不同方法在水体遥感提取中的应用。

由于遥感数据具有监测范围广、成像周期短、信息量丰富等特点, 在提取水体、水利规划等方面信息起着重要作用。

Barton I, J.等利用AVHRR通道4提取亮度温度识别水体并对洪水进行了昼夜监测[1] ,杜云艳等提出基于水体光谱知识的AVHRR 影像水体自动提取识别的水体描述模型[2] , 陆家驹等选用Landsat TM5波段提取水体进行了提取试验[3] , 盛永伟等利用AVHRR的通道2与通道1差值图像很好地识别了水体[4] , 汪金花等利用Landsat TM数据和谱间关系法提取了唐山市的陡河水库中部水体信息[5] ,颜梅春利用光谱值TM2+TM3>TM4+TM5 的特点和第5波段上的阈值将水体与其他地物区别并提取出来[6]。