检索结果-南通市图书馆

农业工程学报 2019年第22期35卷 296-304页

作者：汪权方张雨汪倩倩孙佩陈龙跃杨宇琪湖北大学资源环境学院武汉430062 安徽省交通规划设计研究总院股份有限公司合肥230000 水利部长江勘测技术研究所武汉430011

依据视觉注意机制,结合洪涝淹没区以色彩可视化表达的时空过程变化特性,构建凸显淹没区视觉显著性的专题信息增强图像,对此应用NBS色差距离系数,使得同质像元在空间上集聚形成显著区域,然后采用基于视觉色差检测的图像聚类技术,开展大... 详细信息

依据视觉注意机制,结合洪涝淹没区以色彩可视化表达的时空过程变化特性,构建凸显淹没区视觉显著性的专题信息增强图像,对此应用NBS色差距离系数,使得同质像元在空间上集聚形成显著区域,然后采用基于视觉色差检测的图像聚类技术,开展大范围洪涝淹没区的遥感识别及信息提取,并利用能够同时兼顾遥感错分和漏分信息的复合分类精度系数(composite classification accuracy,CCA)进行识别精度评价。应用上述方法对长江中游2016年夏季洪灾进行了遥感监测试验,并采用误差混淆矩阵法对同一识别对象(洪水淹没区)不同遥感分类方法的可信度进行了评价,结果显示该次试验的Kappa系数和CCA系数各为93.4%和88.5%,较传统的洪水淹没区遥感识别技术都高出5%左右。在2016年长江中游夏季洪灾中,渍水农田面积约19 143.35 hm^2,淹没区面积则高达142 157.5 hm^2,其中被淹水稻占16.6%(约23 579 hm^2),并且绝大部分位于长江沿岸以及府河和汉江等长江支流沿线地势低洼的滨河滨湖地带;武汉市受灾最为严重,该市以34 492 hm^2的洪涝淹没区面积居于各受灾县市之首,占研究区域全部受灾面积的24.26%。基于选择性视觉注意机制的洪涝淹没区遥感识别方法,能够有效提高大范围洪涝淹没区的遥感信息提取精度,较好地解决了淹没区与水域之间的错分现象;基于洪灾前后遥感信息融合的洪涝过程可视化表达,不仅能够实现淹没区不同于水体的时空变化特性的数据化,从而便于开展淹没区的计算机视觉检测,而且还在凸显淹没区视觉显著性的同时,较好地抑制背景冗余信息,尤其能降低将淹没区视同水域进行遥感分类检测时的不确定性。

关键词：遥感检测视觉注意机制洪涝淹没区 NBS色差距离系数长江中游

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光学遥感影像在洪涝灾害监测中的应用

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测绘与空间地理信息 2023年第12期46卷 73-76页

作者：蒋猛吴坤泽高梦飞廖玉祥广东省国土资源测绘院广东广州510700

洪涝灾害对人民生命财产安全产生巨大的威胁,如何准确地确定洪灾灾害的受灾面积,对灾害监测、受灾评估等工作具有重要的意义。本研究选用Sentinel-2光学遥感影像,通过遥感分类、指数反演等手段,进行洪涝灾害受灾面积监测,以此拓展光学... 详细信息

洪涝灾害对人民生命财产安全产生巨大的威胁,如何准确地确定洪灾灾害的受灾面积,对灾害监测、受灾评估等工作具有重要的意义。本研究选用Sentinel-2光学遥感影像,通过遥感分类、指数反演等手段,进行洪涝灾害受灾面积监测,以此拓展光学遥感影像的应用。通过本研究的开展,得到以下结论:通过在影像上勾画洪涝淹没区样本,并代入到随机森林遥感分类算法中进行训练与测试,通过连续迭代计算,最终计算得到了较为准确的洪涝淹没范围;通过多源指数计算增强水体信息,并通过最优相关性分析筛选最优指数,将相关性最高的4种指数代入到连续阈值分割中进行阈值分割与对比分析,得到各指数的最优分割值与分割成果通过权重计算与赋值,进行最优分割尺度综合计算,并代入到各指数的分割成果中,计算得出多源指数融合分割最终成果,得到最终的洪涝淹没范围;本研究采用遥感分类与指数反演的方法进行洪涝淹没区信息提取,2种手段提取的洪涝淹没范围一致,且精度较高,为后期洪涝灾害遥感监测提供了便捷的手段。

关键词：光学 Sentinel-2 洪涝淹没区分类反演

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基于多源遥感水体监测的淹没区植被变化研究

基于多源遥感水体监测的淹没区植被变化研究

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作者：薛维宝安徽大学

学位级别：硕士

淹没区植被变化是区域生态系统对洪涝灾害响应的综合体现,获取准确的洪涝淹没边界是研究淹没区植被变化的基础与前提。目前传统淹没区边界提取方法存在着道路及山体阴影误提、植被-水体混合体漏提和效率低等问题。同时,植被变化研究主... 详细信息

淹没区植被变化是区域生态系统对洪涝灾害响应的综合体现,获取准确的洪涝淹没边界是研究淹没区植被变化的基础与前提。目前传统淹没区边界提取方法存在着道路及山体阴影误提、植被-水体混合体漏提和效率低等问题。同时,植被变化研究主要关注多年度长时序恢复情况,涉及洪涝发生后短时期年内变化研究较少。因此,如何准确获取洪涝淹没边界和洪涝淹没后植被年内如何变化是遥感监测和生态环境领域的热点问题。本研究以巢湖周边20km为研究区,针对上述问题,利用多源SAR(合成孔径雷达,Synthetic Aperture Radar)和光学遥感数据,改进深度学习水体提取模型,结合植被指数、综合指数法,研究淹没区植被变化。主要研究内容与创新点如下:(1)本文针对现有SAR水体提取方法中存在的问题,以GF-3双极化数据建立深度学习SAR水体样本库,设计了一个深度学习SAR水体提取模型——密集坐标特征拼接网络(DCFN)。该网络在利用密集连接块的特征重用优点的同时,引入了空间注意模块,以有效减少空间及坐标信息损失。并改进了传统的特征连接模块,可充分获取SAR影像不同等级的水体特征信息,避免特征信息冗杂的问题。本文方法在GF-3影像水体提取的精度显著提升,总体精度达到98.4%,同时实现了Sentinel-1水体提取的应用,这表明DCFN可以对多源SAR影像水体边界进行更准确的提取,降低了实际工作中的跨传感器水体提取成本,可成为SAR影像洪涝灾害监测工作的有效工具。(2)本文以2020年夏季巢湖周边20km为研究区,利用多源遥感影像获取研究区洪涝淹没总边界、各植被类型分布、洪涝后研究区植被指数,并进行洪涝后植被年内动态分析。从植被类型和植被覆盖度两个角度,分别层层深入分析了洪涝前中后(7～8月)的不同植被类型受灾情况和洪涝发生后(8～11月)研究区及淹没区、典型淹没区的植被覆盖度、区域生态环境质量动态变化。分析得出:总体上2020年夏季巢湖洪涝面积未发生骤升骤降的现象,各水体景观指数显示在7月洪涝生态扰动最大,湿地自我调节能力最弱。洪涝发生时研究区植被类型受影响程度最大的为灌丛,受影响面积最多的植被类型为农田。洪涝发生后,研究区植被前期受洪涝影响作用较大,后期主要受植被物候特征影响,区域生态环境评价结果表明当地生态系统稳定性呈先上升后下降,最后趋于动态平衡,趋于平衡的主要原因在于原淹没区域生态质量逐步向好发展,对农田生产活动导致的生态质量下降起到了抵消作用,生态环境质量动态稳定。淹没区植被和生态环境评价均向好发展后趋于稳定,与研究区生态环境质量整体恢复趋势吻合。典型淹没区中,十八联圩淹没区对于研究区和淹没区植被恢复和生态环境评价起负向消极作用,柘皋河淹没区起正向积极作用。结合遥感影像植被指数计算和实地调研显示,通过NDVI变化分析可以为实地耐涝树种及受灾树种考察时提供参考。

关键词：植被变化遥感 SAR水体提取洪涝淹没区深度学习

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