【摘要】：16．1．1 城市湖泊变迁遥感监测对湖面比较开阔的水域，可基于中低分辨率遥感影像，直接利用水面和陆地的光谱特性差异，采用边缘检测算子或者面向对象的分割算法，提取出湖泊的边缘，进而确定湖面的变化。图16-2 基于面向对象分割算法得到的湖泊边缘图16-3 提取到的城市湖泊边缘(水涯线)图16-4 武汉城区包含5个鱼塘的QuickBird影像数据图16-5 自动预分割尺度为30时的预分割结果图16-6 同类合并后的结果图16-7 分类结果图16-8 所示的湖泊边界
城市湖泊变迁遥感监测_城市遥感
16．1．1 城市湖泊变迁遥感监测
对湖面比较开阔的水域，可基于中低分辨率遥感影像，直接利用水面和陆地的光谱特性差异，采用边缘检测算子或者面向对象的分割算法，提取出湖泊的边缘，进而确定湖面的变化。图16-1为分辨率为15m的某湖泊卫星遥感影像，采用直接面向对象分割算法，可得到如图16-2所示的湖泊边缘，进一步提取得到如图16-3所示的湖泊矢量信息。
图16-1 分辨率为15m的某湖泊卫星遥感影像
除了城市湖泊外，城市还存在大量的鱼塘和观赏类湖泊水面，相对面积较小，则需要采用更高分辨率的卫星遥感影像或航空影像来监测其变化。例如，基于图16-4所示的城市QuickBird卫星影像，采用面向对象的分类后提取方法，经过图16-5所示的预分割后，合并同类项得到如图16-6所示的结果，因此可得到如图16-7所示的分类结果，进而提取到图16-8所示的湖泊边界。
图16-2 基于面向对象分割算法得到的湖泊边缘
图16-3 提取到的城市湖泊边缘(水涯线)
图16-4 武汉城区包含5个鱼塘的QuickBird影像数据
图16-5 自动预分割尺度为30时的预分割结果
图16-6 同类合并后的结果
图16-7 分类结果
图16-8 所示的湖泊边界
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