基于遥感影像信息自动提取水系网的分析

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1、西南交通大学硕士研究生学位论文第2页上实现，有别于目前在遥感图像分类与模式识别领域的方法和思路。根据遥感图像解译的特点来构建专家系统，一方面可以利用数字遥感影像本身提供的多种特征，运用模式识别方法解译，另一方面又可以发挥图像解译专家知识的指导作用，运用经验性的知识解决问题。将水系网图形的特征(如树枝状、角状、梳状等)差异与下伏岩石的构造、岩性等地学意义联系起来的过程是遥感解译过程。从遥感影像上提取水系网是遥感影像计算机解译的前提。水体是实际存在的水面，包括池塘、湖泊等水体。干涸的河沟和河道不具备水体的信息，但确是水系网的组成部分。在概念上，水系网不同于水体，水系网包括了含水河段与干涸河段，但

2、不包括湖水，池塘等目标。从遥感图像直接提取水系网为水系网的分类和分级提供必要的准备，它的准确度和精度直接影响整个专家解译系统的好坏。另一方面，关于水系网提取的研究大多基于DEM数据。然而，实际上由于DEM数据获取的费用高等阿题，目前，仅一些发达城市才具有完整的DEM数据，这使水系网提取方法的广泛应用遇到困难。比较而言，遥感影像具有获取便利、费用低、更新快、覆盖范围大等优点，所以遥感影像已经在国土等领域被广泛使用，国务院从2006年年底下发文件：全面开展第二次土地调查工作，主要采用遥感影像作为工作底图。因此，直接从遥感影像上来提取目标将具有深远的现实意义。综上所述，遥感图像特征提取自动化的发展

3、趋势以及水系网形状对地质条件判释的辅助作用，从遥感影像中自动提取水系网具有重要的理论意义和现实意义。1．2国内外研究现状1．2．1基于DI：M的水系网自动提取的研究状况由于DEM数据是具有高程信息的三维坐标，所以能够反映一定的局部地形特征，根据地形局部特征，借助于相应算法，就可以自动提取一定地理空间范围内的地形特征线。从DEM数据中提取自然水系网可以根据不同的数据采用不同的算法，陈晓勇西南交通大学硕士研究生学位论文第3页等提出了基于数字化等高线地形图的提取算法”1，Briggs研究了基于TIN的提取算法锄，朱庆等人提出了基于规则格网DEM的地形特征提取算法Ⅲ，陈永良等提出先将其中的洼地和小平

4、原改造成斜坡，然后依据“水总是沿斜坡最陡方向流动”的原理，确定DEM中每一个栅格点的水流方向；再根据各点的水流方向数据，计算出每一个栅格点上游给水区：接着，根据栅格点上游给水区的数值，用阈值法确定水系网栅格点，并对水系网栅格点进行筛选；最后，根据水系网栅格点的水流方向，将整个水系网追索出来，实现了DEM对水系网的提取⋯。1．2．2基于遥感影像的水系网自动提取研究状况第一，基于遥感机理的特征提取方法(对水体)自然界中水的组成主要是水体本身，在可见光波段0．6微米之前，水体的吸收少、反射率较低、大量透射。其中，水面的反射率约为5％，并且随着太阳高度角的变化丽略有变化；水体可见光反射包括水体表面反

5、射、水中悬浮物(叶绿素、泥沙等)的反射和水底物的反射3个方面的贡献“1。在近红外、短波红外部分水体几乎吸收了全部的入射能量，水体的反射能量很小，所以水体在这两个波段的反射率接近于零。这样特殊的光谱特征与土壤和植被有明显的差异，这为水体的提取提供了很大的便利。①单波段法单波段法即寻找水体和其它地物反射能量差异最大的波段，从而找出用来提取水体的单一波段。这种方法比较简单，程序较容易实现，尤其是在平原地区，提取的效果很好。基于这种方法的提取目标在早期应用比较多脚“m1，但是在高山地区容易误将阴影也提取出来Ⅲ，这是单一波段法的缺点。②多波段组合的方法为了解决山区水体的提取，许多学者利用波段组合法将水

6、体和阴影及其它目标区分开来。当然，这种方法要结合不同目标地物在影像的各个波段的亮度统计值。依据统计值，研究怎样的波段组合才能将影像内的各种目标最大限度地区分西南交通大学硕士研究生学位论文第4页开来阻¨”’。这种方法类似于植被指数法。显然，此方法的提取效果优于单波段法。这种方法组合方式的灵活度大。对于相同的遥感影像，不同的研究者、不同的研究目的，所采用的组合方式不同。第二，基于空间特征的提取方法遥感影像不仅仅反映地面目标的灰度信息，而且还存在一定的空间关系。这种空闯关系体现了地面目标的空间特征。因此，影像的空间特征成为了遥感图像处理中研究的对象之一。纹理是图像的一个重要特征，是刻画图像空间变化

7、的一个重要依据。纹理特征提取方法有许多，常用的有共生矩阵法、小波变换法、分析纹理方向法、傅立叶变换法以及常用的梯度基函数法。这种基于空间特征的提取方法比较复杂，虽然目前已经有不少纹理特征和辨识的方法被提出，但是仍然难以通过定量分析的手段得到比较好的纹理模型。其中，比较经典的模型是把纹理看作若干个纹理基元根据某种空间排列规则的组合。这种模型适用于具有一定排列规则的纹理图像，在图像处理中随机性非常大⋯1。第三，基