基于DEM的SAR图像洪水水体的提取

星载雷达遥感已广泛应用于洪水灾害的监测和评估中。但是由于其阴影与水体严重混淆 ,使得从雷达图像中提取洪水水体较为困难。为此 ,本文探讨了在地形数据的支持下 ,实现星载SAR图像洪水水体半自动提取的方法。主要包括以下几步 :首先 ,对雷达图像进行滤波处理 ,并将其与地形数据匹配 ,从雷达图像中提取出初步的洪水水体范围 ;其次 ,利用地形数据生成DEM ,并根据雷达图像的成像参数和DEM生成相应的模拟雷达图像 ;最后 ,利用模拟雷达图像上的阴影 ,剔除被误提为洪水水体的阴影 ,从而实现洪水水体的准确提取。研究表明 ,该方法能有效地、半自动地将星载雷达图像上的洪水水体提取出来 ;同时 ,该方法可以用于多种星载多模式的雷达图像的洪水水体的识别提取 ,尤其对含山区的大范围洪水水体的半自动提取 ,更为适用。     

火烧迹地信息遥感提取研究进展与展望

火烧迹地是描述森林燃烧最重要的信息之一，也是碳循环扰动和全球变化研究的重要参数。重点对近年来国内外广泛使用的火烧迹地产品的解译标志和模型算法进行了归纳总结，以往研究主要侧重于火烧迹地提取模型算法开发，忽视了复杂地形下阴影、纹理等细节特征的作用，限制了人们对火烧迹地的准确提取和科学评估。针对该问题提出了对火烧迹地信息提取改进途径的展望，基于模拟真实地表的DEM参数，优化地形校正效果，建立阴影校正植被指数；明确灰度纹理产生的条件，尝试建立颜色空间和灰度纹理映射方案，实现颜色纹理的定量解译；耦合阴影校正植被指数与颜色纹理，希望减少对小面积火点的遗漏和混淆信息误判，基于高分卫星数据实现长时间序列高精度火烧迹地信息提取，对探讨全球火烧迹地产品研发具有典型代表意义。     

基于多源中高分辨率遥感数据提取渤海辽东湾海冰要素信息

海冰厚度是海冰参数中最为重要和最难获取的参数之一,对海洋灾害预警、气候变化等研究均有重要意义。本文选取2018年1月到3月的10景多源(Sentinel-2、Landsat-8、Landsat-7)中高分辨率影像对渤海辽东湾的海冰进行了监测。基于归一化水体指数进行海陆分割,通过分析海水与海冰光谱特征差异,利用最大似然法监督分类提取海冰区域,运用反照率与海冰厚度之间的经验指数模型反演海冰厚度,将反演结果与Zubov模型计算的冰厚结果进行比较,相关系数为0.884,证明了中高分辨率光学遥感数据在海冰厚度反演中的可行性。同时发挥中高分辨率遥感数据的优势,利用冰厚信息提取海冰类型、估算海冰资源量,为渤海海冰的防灾减灾以及海冰资源利用提供参考。     

基于作物倒伏遥感监测的农田防护林防风效能评价

防护林防风效能的研究主要通过疏透度、林带间距、树高与林带宽度的比值等数据来间接分析。基于高精度遥感影像,采用目视解译和最大似然法获取风灾作物倒伏面积,利用NDVI提取防护林带,通过防护林与作物倒伏面积之间的分析,对防护林防风效能进行定量评价。研究结果表明,林网密度、林带面积(东侧加北侧)、林带宽度(东侧)等指标均与倒伏面积呈对数函数关系,并提出适宜的防护林布局指标。     

基于多时相双极化Sentinel-1A数据的震害建筑物提取

地震发生后快速准确地获取灾区建筑物震害信息,是减少人员伤亡的有效途径。合成孔径雷达(SAR)遥感凭借全天时、全天候工作能力,在灾害评估方面发挥了重大作用。充分挖掘SAR数据的特征用于提取建筑物震害信息,是SAR成功应用于震后应急救援的关键。本文利用多时相双极化Sentinel-1A SAR数据,基于SAR的强度和相干性特征,进行震害建筑变化检测。对VV和VH极化SAR数据作为建筑物震害判别分析的变量,与建筑物震害建立判别关系,得到建筑物震害判别函数。利用此判别函数提取意大利阿马特里切镇的建筑物震害信息,并用光学解译结果验证本文方法的可靠性。结果表明,多时相双极化Sentinel-1A数据建立的震害建筑物判别分析方法能准确地评估建筑物震害信息,精度达到81%,能满足震害建筑物评估的需求。     

面向对象分类方法在台风灾害信息提取中的应用研究

台风灾害是全球损失最严重的十大自然灾害之一。如何在灾情发生后,快速地进行灾情预评估与应急响应决策是目前灾害研究的重要方向。基于2013年台风"海燕"登陆前、后的菲律宾独鲁万市部分区域的卫星遥感影像,采用面向对象的方法进行了灾害检测,提取了研究区域的地物信息,并与基于像元的传统方法进行了比较。结果表明,面向对象的分类方法在台风灾害前影像分割尺度为30%,融合尺度为84%,台风灾害后影像分割尺度为15%,融合尺度为95%时分割效果最佳;最终,面向对象分类灾害前总体精度达到95.65%,Kappa系数达0.93,灾害后总体精度达到93.19%,Kappa系数达0.90;另一方面,最大似然法也优于ISODATA分类法与最小距离法,但仍不及面向对象的分类方法。     

基于高分辨率卫星影像的建筑物轮廓矢量化技术

高分辨率卫星影像包含着地表目标丰富的形状结构和纹理信息 ,使其成为城市研究的重要数据源。建筑物作为城市区域的主体单元 ,其轮廓的矢量信息在城市研究中有着重要的应用价值。二值点阵图的矢量化是图像处理的一个重要课题 ,现有的矢量化方法在提取建筑物轮廓信息时都存在局限性。本文针对矩形建筑物的轮廓矢量化提取技术 ,提出了一种新的基于角点识别和定位的矢量化方法。该方法自动提取建筑物二值图上的轮廓点 ,而后进行以基础点为划分点列组合依据的处理 ,再采用最小二乘法进行分段线性拟合 ,其中关键步骤就是如何准确识别参与拟合的轮廓点群。实验结果证明用该方法提取矩形建筑物轮廓具有运算速度快、效率高、精度满足实际应用需要等优点 ,有较好的实用价值。     

利用RADARSAT SWA SAR和LANDSAT TM的互补信息确定洪水水体范围

从RADARSAT SAR图像中自动提取洪水水体，一直是一个急需解决而又未能得到解决的问题。主要困难是由于阴影与水体严重相混淆。为此，本文研究发现,通过RADARSAT SWA SAR图像和LANDSAT TM图像上的互补信息，利用RADARSAT SWA SAR图像和LANDSAT TM图像上的水体和阴影进行复合处理，可以从RADARSAT SWA SAR图像上准确、半自动提取洪水水体范围。研究结果表明，该方法不仅适用于平地洪水水体范围的半自动提取，而且更适用于包含山区的大范围洪水水体的半自动提取。     

基于桥梁自然纹理的全场位移监测方法∗

结构健康监测系统在桥梁上的测点十分有限,测试数据不完备导致结构安全状态评价困难。提出一种自然纹理条件下的结构全场位移监测方法。通过尺度不变特征变换算法提取结构表面自然纹理特征点,将提取的自然纹理特征点作为结构变形前后的点源数据,通过特征点匹配建立起变形前后特征点的位置关系。进一步,建立结构变形前后自然纹理特征点相对位置变化数学模型,提出结构全场位移矢量计算理论。最后,通过试验梁对方法进行验证,获得了试验梁的全场位移监测结果。验证结果显示,结构边缘挠度最大误差 4.94%,平均误差为 2.08%, 全场位移矢量最大长度误差 0.68 mm,最大角度误差 0.76°,计算得到的全场位移矢量与结构实际变形一致。     

地震灾区河谷滑坡检测的遥感分析——以北川县滑坡为例

震区滑坡易堵塞河道形成高危型堰塞湖,一旦坝堤溃决,将释放巨大能量,造成严重的地震次生水灾。本文利用多源遥感数据,旨在研究一种检测河道滑坡的快速有效的方法,迅速判断出滑坡位置,为救援减灾提供重要信息。首先,对于灾前CBERS-02B星CCD数据,通过归一化水体指数(NDWI)来提取灾前水体信息主要为河道;由于灾后震区天气状况恶劣,故采用Radarsat-1SAR数据。利用水体在SAR影像上的特性,经过多次试验后使用阈值法来提取河道范围。再对两幅影像提取结果中的河道区域进行交集运算,检测出河道范围内的变化部分。通过上述方法提取的河道信息较为模糊、零散,这些模糊、零散并非都由滑坡堵塞河道造成,而是受噪声影响,在此对河道交集影像做膨胀处理,达到突出滑坡信息的目的,进而得以提取河道真实堵塞范围。最后进行人机交互判读,提取滑坡区域。实验以四川省北川县滑坡灾害为例,证明了本文方法的高效性与可靠性。