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《高分辨率遙感衛(wèi)星影像的河流提取方法研究.pdf》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在應(yīng)用文檔-天天文庫。
1、ComputerEngineeringandApplications計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用高分辨率遙感衛(wèi)星影像的河流提取方法研究王民，卞瓊，高路WANGMin，BIANQiong，GAOLu西安建筑科技大學(xué)信息與控制工程學(xué)院，西安710055InformationandControlEngineeringCollege，Xi’anUniversityofArchitectureandTechnology,Xi’an710055，ChinaWANGMin，BIANQiong，GAOLu．Highresolutionsatelliteremotes
2、ensingimages’riversextractionmethod．ComputerEngineeringandApplications，2014，50(18)：193—196．Abstract：Inordertoovercomethedefectsthatextractsriverssamplewithspectruminformation，usinghigh-resolutionremotesensingsatelliteimageryoftheoutstandingfeaturesofhighresolution，amethod
3、ofcomprehensivesatelliteimagefeatureisputforward，includingspectrum，texture，geometricfeaturesandSOon．Itisamethodthatextractsriverwithjointfeatures．Theriversspectralfeatures，texturefeaturesandgeometricshapefeaturesaredescribedrespectively．Byselectingcharacteristicparameters
4、，structureintegratedcharacteristicmatrix，thispaperreusestheaverageclusteringseg-mentation，andeventuallygetsriver。target．Therealhigh-resolutionremotesensingimagesWorldview1experimentsvali-datetheprecisenessandrapidityof1Lhemethods．Keywords：riversextraction；featureextractio
5、n；K-mean；Worldview1image；multi—featurefusion摘要：為了克服單純采用光譜信息提取河流的缺陷，利用高分辨率遙感影像突出的高分辨率的特性提出一種綜合影像中光譜、紋理、幾何特性等多特征聯(lián)合提取河流的方法。該方法分別對(duì)河流水體的光譜特征、紋理特征及河流幾何形狀進(jìn)行描述，選取特征參數(shù)，構(gòu)造綜合特征矩陣，利用均值聚類分割最終得到河流目標(biāo)。通過對(duì)真實(shí)高分辨率遙感影像Worldview1影像進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的高精準(zhǔn)性及快速性。關(guān)鍵詞：河流提取；特征提??；K-mean；Worldview1影像；多特征融合文獻(xiàn)
6、標(biāo)志碼：A中圖分類號(hào)：TP751．1doi：l0．3778／j．issn．1002—8331．1210-03141引言存在，使得遙感影像提取的精確度受到很大程度上的限河流網(wǎng)作為流域地形特征的基本骨架在GIS中占制。換句話說，單一利用遙感影像的光譜進(jìn)行對(duì)象分類據(jù)重要地位，河流本身在不同時(shí)期，不同環(huán)境中的狀態(tài)有很大缺陷。所以多特征描述成為河網(wǎng)提取的必然發(fā)同時(shí)也在地理信息系統(tǒng)中發(fā)揮著非常重要的作用Ⅲ。故展趨勢(shì)。在近幾年，有許多國(guó)內(nèi)外科學(xué)家正在對(duì)怎樣認(rèn)知河流的空間地理信息不斷地進(jìn)行研究。本文基于前者在各類2高分辨率遙感影像中河流的特征描述地物提取
7、方面所做出的巨大成果，提出了一種能夠準(zhǔn)在算法研究過程中，根據(jù)高分辨率遙感衛(wèi)星影像具確、快速提取河流的方法。有高分辨率的屬性，以傳統(tǒng)波譜特征為基礎(chǔ)綜合運(yùn)用紋由于傳統(tǒng)的遙感影像分類一般基于影像的光譜信理特征和形狀特征來識(shí)別不同類型的河流。息進(jìn)行提取相關(guān)的特征，再通過監(jiān)督分類或者非監(jiān)督分2．1光譜特征描述類進(jìn)行遙感模式識(shí)別。但實(shí)際上從衛(wèi)星傳感器到分布早期區(qū)分不同地物之間的差異普遍利用光譜特征在地面上的各類地物之間存在較大的差異，再加上物體這個(gè)遙感影像的本質(zhì)特征對(duì)地物特征進(jìn)行提取。但由本身對(duì)光有反射作用以及同物異譜，同譜異物現(xiàn)象的于光譜特征一是由
8、目標(biāo)物的顏色、灰度或顏色波段間的基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金(No．61073196)；陜西省自然科學(xué)基礎(chǔ)研究基金(No．2011JM8026)；陜西省科研基金(No．x05016)。作者簡(jiǎn)介：
