基于面向对象方法的Sentinel数据在水体提取中的应用

摘要

地表水资源是人类赖以生存和社会健康稳定发展的重要资源，中国水资源相对匮乏且分布不均匀，旱涝灾害频发。对地面水体信息的有效提取，是实现对地表水体信息的合理开发利用、及时开展救灾应急响应的基础。利用卫星影像和遥感技术，可以实现对地理信息系统中的水体资源信息准确、快速、及时获取，为水体研究提供更好的数据基础和技术背景支持。本文以Sentinel-2A光学影像和Sentinel-1A SAR影像作为基础数据，利用面向对象的方法提取西南喀斯特地区的水体信息，探讨基于面向对象方法的Sentinel数据在水体提取应用中的潜力。主要研究及结论如下: (1)基于面向对象方法的Sentinel-2A数据的水体提取 以Sentinel-2A影像为数据基础，基于面向对象的方法，对具有典型喀斯特地貌特征、生态环境敏感脆弱的普定县水体信息进行提取分析。同时利用基于像元的监督分类、非监督分类以及归一化水体差分指数方法对研究区域的水体进行提取分析，研究表明，相较于传统基于像元的提取方法，基于面向对象方法的水体提取，能有效的去除山体阴影，具有更高的提取精度，整体分类Kappa系数达到89.46％。对比分析以Landsat8和GF-1号影像为数据源，基于面向对象方法的水体提取效果，得出基于Sentinel-2A数据的水体提取结果具有更高的精度。 (2)基于面向对象方法的Sentinel-1A SAR数据洪水淹没范围提取 本文以Sentinel-1A SAR影像为数据源，利用面向对象的方法构建洪水淹没范围提取流程，实现对广西临桂县会仙喀斯特湿地周边区域2016年及2017年不同时期的洪水淹没范围提取。并且对比分析基于传统像元的提取方法。研究表明，面向对象的方法能有效抑制杂斑生成，提高空间信息的利用效率，且提取过程更加灵活，在提取精度上有一定的优势;Sentinel-1A SAR数据在洪水监测应用中具有一定的应用潜力。 本研究结果表明:Sentinel作为可免费获取的影像数据源，兼具可观的时空分辨率，在水体提取领域极具应用潜力。基于面向对象方法的水体提取能充分挖掘遥感影像丰富的光谱、纹理和空间等信息，能有效的解决水体与阴影等其他地物混合像元对提取精度的影响，一定程度上抑制了“椒盐现象”的产生，并且适用于中高分辨率Sentinel遥感数据水体信息的提取。以Sentinel影像为数据源，基于面向对象方法的水体信息提取具有极大的应用前景，可为区域水生态文明以及水资源的可持续发展提供科学的基础数据与技术支持。

目录

摘要

1绪论

1．1研究背景与意义

1．2基于遥感影像的水体提取研究现状

1．2．1基于不同数据源的遥感影像水体提取

1．2．2基于面向对象方法的遥感影像水体提取

1．3研究内容与技术方法

1．3．1研究内容

1．3．2技术方法

1．4本章小节

2 Sentinel数据概述

2．2 Sentinel-2A卫星数据特征

2．3 Sentinel-1A卫星数据特征

3面向对象的信息提取方法

3．1影像分割

3．2最优分割尺度分析

3．3 eCognition中面向对象分类法

4基于面向对象的Sentinel-2A影像水体提取

4．1研究区域概述与数据预处理

4．1．1研究区域概述

4．1．2研究区数据影像预处理

4．1．3水体在Sentinel-2A影像上的光谱特征

4．2面向对象的水体提取

4．2．1影像分割

4．2．2分类方法及特征选取

4．2．3对象分类

4．3数据精度报告与分析

4．3．1水体信息边界准确性分析

4．3．2水体信息属性准确性分析

4．4基于不同方法及数据源提取结果

4．4．1基于不同方法的水体提取

4．4．2基于不同数据源的水体提取

4．5本章小结

5基于面向对象的Sentinel-1A洪水淹没范围提取

5．1研究区域概况与数据源

5．1．1研究区域概况

5．1．2研究数据源

5．2洪水淹没范围提取

5．2．1 Sentinel-1A SAR数据处理方法

5．2．2淹水区域提取

5．2．3结果与分析

5．3本章小结

6结论与展望

6．1研究结论

6．2研究展望

参考文献

致谢

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