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遥感图像中基于机器学习的水体提取方法研究
遥感图像中基于机器学习的水体提取方法研究一、引言在遥感技术不断发展的今天，如何高效地利用遥感图像数据成为了研究的热点问题之一。
水体提取是遥感图像处理中的一个非常重要的问题，水体提取不仅对于水资源的管理有着重要的意义，而且在环境监测，自然灾害预警等领域也有着广泛的应用。
因此，在遥感图像中基于机器学习的水体提取方法的研究引起了众多学者的关注。
本文将介绍基于机器学习的水体提取方法的研究现状，并针对其中存在的问题，提出了一些改进思路。
二、研究现状传统的遥感图像水体提取方法主要采用阈值法、比值法等像元级的方法进行水体提取。
这些方法简单易行，但是存在提取精度低、受数据质量等因素影响大等缺点。
而基于机器学习的水体提取方法则采用计算机科学中的机器学习理论，利用自动学习的能力，从图像数据的高维空间中提取特征、判别水体和非水体，大幅提高了水体提取的效率和准确性。
目前，基于机器学习的水体提取方法主要分为两个类别：监督式学习和非监督式学习。
2.1 监督式学习方法监督式学习方法需先准备训练集，并人工标注其中的“水”和“非水”样本。
在训练模型时，传递图像的信息以及相应的标注到算法中，通过学习样本特征的相似关系和差异，最终建立起一个分类模型。
监督式学习方法的优点在于提取的水体信息较为准确，但缺点也很明显，即与训练集样本相关性强，泛化能力较差，当遇到未曾见过的新数据时准确率会有所下降。
常见的监督式学习方法有支持向量机（Support Vector Machine, SVM）、决策树（Decision Tree）、神经网络（Neural Network）等算法。
这些算法不同的分类依据和处理方式会影响提取的水体的质量。
2.2 非监督式学习方法与监督式学习方法不同，非监督式学习方法不依赖于预先标注的数据。
这类方法通过计算数据中的各种统计量、空间接近度等指标，自动分类图像数据，并对提取的水体和非水体像元进行分析、筛选。
这类方法的优点在于不需要自行标注繁琐，可以减少人工干预，缺点在于提取的水体信息相对较少，不如监督式学习方法准确。
如何进行遥感影像的水体提取与监测
如何进行遥感影像的水体提取与监测遥感影像的水体提取与监测是一种利用遥感技术进行水体特征提取和监测的方法，它在水文、环境、气候等领域有重要的应用价值。
本文将以介绍遥感影像的水体提取和监测方法为主线，结合实例和理论知识，深入探讨这一领域的相关问题。
一、遥感影像的水体提取方法1. 阈值法阈值法是一种基于像素值对遥感影像进行水体提取的常用方法。
其基本原理是通过设定合适的阈值来判断像素是否为水体。
阈值的选择需要根据影像的特点和需要提取的水体特征来确定，通常可以结合样本点和经验来确定最佳阈值。
但是，阈值法在提取过程中容易受到光照和地物干扰的影响。
2. 归一化差异水体指数法归一化差异水体指数（Normalized Difference Water Index，NDWI）是一种常用的遥感影像水体提取方法，其基本原理是利用水体和其他地物在红外区域的反射特性差异进行提取。
NDWI可以消除光照和地物干扰，提高水体提取的准确性。
通过计算NDWI值，可以得到一个反映水体分布的二值图像。
3. 水体边界检测法水体边界检测法是一种通过检测水体与周围地物的边界来进行水体提取的方法。
该方法可以利用影像的边缘检测算法，如Canny边缘检测算法，提取出水体的边界。
然后，可以根据边界信息绘制水体的掩膜图像，进一步进行水体提取。
二、遥感影像的水体监测方法1. 水体变化监测水体的变化监测是一种通过比较不同时间点的遥感影像来检测水体变化的方法。
通过对比两个或多个时间点的影像，可以发现水体的变化情况，如水域面积的增加或减小、水体形态的改变等。
该方法可以通过计算水体的变化指数来量化水体的变化程度，并绘制变化图像。
2. 水体分类监测水体分类监测是一种将遥感影像中的水体区域与其他地物进行分类的方法。
该方法可以通过像元分类算法，如最大似然分类、支持向量机分类等，将影像中的每个像元分为水体或非水体。
通过分类结果，可以得到水体的空间分布图，并进行进一步的水体监测。
遥感影像中水面及水体信息提取方法的研究
遥感影像中水面及水体信息提取方法的研究胡启中1，祁建勇2（1.上海佳文比特信息科技有限公司，上海，200135；2.河北建设勘察研究院有限公司，石家庄，050031）摘要：根据遥感影像中不同光谱波段对不同地物的反射率特征，以西洋河流域2000年春秋两期Landsat7 ETM＋遥感数据为研究对象，结合实地调查数据，利用地理信息系统及遥感数据处理系统软件平台，建立植被覆盖度对不同季节、不同程度的植被覆盖、岩土裸露及水面水体相关的特征关系、对该流域内分布的各类中小型水库塘坝的水面和水体信息的分析和提取方法进行系统的研究和验证。
通过结果分析表明：根据不同时相遥感影像的光谱波段组合建立不同的处理方法可以提高季节性变化的水面及水体信息识别和提取的精度和效率。
关键词 ：遥感影像；光谱分析；水体信息；提取方法水面及水体信息的分析和提取，一直是遥感影像分析处理及解译分类的基础性工作，在水资源调查、水环境监测、水灾害评估等许多方面得到了广泛应用。
国内外很多专家学者在大规模区域尺度、高精度空间分辨率及多时相时间分辨率的遥感数据基础上对水体的提取方法做了深入研究，并提出了许多行之有效的方法。
在中小流域尺度范围上，基于中低空间分辨率的卫星遥感影像，对各类中小型水库塘坝的水面及水体信息的分析和提取是困难的，即使单一的借助专业的遥感数据处理系统软件平台进行分类解译，不仅技术性强，步骤繁多，模型构造复杂，也是费工费时费力的。
水域范围精度控制和水面水体提取效率的提高一直是遥感解译水面及水体信息方法改进的驱动力。
1 Landsat7 ETM＋遥感波段光谱特征及归一化植被指数应用遥感数据是在预定的光谱波段（波长）上获得的。
美国陆地卫星7号（Landsat-7）携带的增强型专题制图仪（ETM+），包含三个可见光波段兰绿红、一个近红外波段、二个中红外波段，空间分辨率为30米；一个热红外波段，空间分辨率为60米；另加一个空间分辨率为15米的全色波段。
基于遥感技术的水体信息提取模型研究
基于遥感技术的水体信息提取模型研究发表时间：2017-12-04T15:56:46.473Z 来源：《基层建设》2017年第25期作者：罗学彬赵登文杜家刚冉立谋[导读] 摘要：在越来越重视可持续发展与环境保护治理的今天，水资源作为一项与人类生产、生活活动密不可分的重大资源，同时也是生态环境状况的有效评价因子，如何有效的对其进行监测与保护，需要人类更多的关注。
成都颉达科技有限公司成都 610036摘要：在越来越重视可持续发展与环境保护治理的今天，水资源作为一项与人类生产、生活活动密不可分的重大资源，同时也是生态环境状况的有效评价因子，如何有效的对其进行监测与保护，需要人类更多的关注。
卫星遥感技术所具有的宏观性、现势性等优点，使遥感监测水资源成为一项重要的、有效的技术方法。
然而在目前方法中，常用的单一指数模型优缺点各异，不能真正有效的提取水体。
其原因是水体所在的地物背景复杂，单一的指数模型不能适用所有的地形以及地物所构建的复杂空间信息中的水体提取。
如何建立更加有效的、适用性更广的水体信息提取模型，正是本文所研究的内容。
本文以湖泊较多、地形复杂、水体类型丰富的云南省昆明市官渡区为研究区，以陆地资源卫星ETM+传感器获取的影像为数据源，在对水体的波谱特性、水体在影像上的信息反映、水体指数方法原理深入分析的基础之上，总结每个指数模型的优缺点。
最后，用目视解译与数理统计的方法对新模型的精度进行了验证，并用其他效果较好的提取方法对其评价，得出如下主要成果：关键词：遥感；水体信息提取；指数模型研究Research on water information extraction model based on remote sensing technologyAbstract：Today，we are attaching more and more importance to sustainable development and environmental protection.Water resources as a major resources are inseparable from human production and living activities，but also effective evaluation of factors of the ecological environment，how to effectively monitor and protect them，the need for more human attention.Satellite remote sensing technology which are macro and potential become an important and effective technical methods to monitor water resources.However，in the current method，the commonly used single index model has different advantages and disadvantages and can not really extract water.The reason is that the background of the water body is complex，and the single exponential model can not apply all the water extraction in the complex spatial information constructed by the all terrain and features.How to establish a more effective and more applicable water body information extraction model，it is the content of this paper.In this paper，the images obtained from the landsat7 ETM + sensor are used as the data source in the study area of Guandu District，Kunming，Yunnan Province，which is rich in lake，complicated terrain and abundant water type.Based on the analysis of the spectral characteristics of water bodies，the information of water bodies on the image，and the principle of water body index method，the advantages and disadvantages of each index model are summarized and a new model is put forward.Finally，the accuracy of the new model is verified by visual interpretation and mathematical statistics，and the results are compared with other methods with better results.The main results are as follows：Keywords：remote sensing，water body information extraction，exponential model study1 研究目的及意义地表覆盖着74%的水体，无论是以资源的形式存在，还是作为一个环境因子，都受到人类的格外重视。
基于Landsat-7 ETM+遥感影像的水体提取研究
绿 光
红 光
３ ０
３ ０
４ ５
０ ６ Ｏ９ ． ～ ．Ｏ ７ １ ５１ ５ ． ～． ５ ７
近 红 外 光 短 波红 外 光
３ ０ ３ ０
谱 间关 系分 析属 于 多波 段法 的一 种 ．是 基 于一 种逆 向思维 方式 来进 行地 物 信息 提取 ，抛 开传 统 分 类方 法 ，即从特 定 的图像 空 间进行 特 定地 物 识别 的 思维 方式 。根 据 分析 已有 地 物 的遥 感 特征 建立 地 物
（ ） 用 双 增 益 技术 使 远 红 外 波 段 ６分 辨 率 提 ２采
高 到 ６ ｍ， 增加 了数 据率 ； ０ 也 （ ） 进 后 的太 阳定 标 器 使 卫 星 的 辐射 定 标 误 ３改
但 是 随着 水体 增加 ， 体 的反射 率会 有所 变 化 。如水 体 泥沙 水
水 体 因对 人 射 能 量 （ 阳光 ） 有 强 吸 收性 ， 太 具 所
特 点 ， 用 于 水 资源 的调查 和监 测 ， 是在 洪 水 期 ， 适 但
难 以获 得无 云雾 的 图像 并 且 图 像 获取 周 期 较 慢 ， 因 此 Ｌ ｎ ｓｔ７ Ｅ Ｍ＋ 图像 能 够 适 用 于 洪 水 灾 害 监 ａ ｄａ一 Ｔ 测 评估 中本底 水体 的 提取 。
个 分叉 点代 表 一个决 策 树判 断条件 。每个 分叉 点 下 有 ２个 叶节 点 ， 分别代 表 满足 和不 满 足条件 的类别 。 这 种 方 法 不 仅 不 需 要 依 赖 任 何 先 验 的统 计 假 设 条
２ 水 体 遥 感 信 息 模 型
各 种地 物 的结 构 和组成 成分 不一 样 ，其 反射 光 谱 特性 也不 一样 ；同一 种地 物 的光谱 特 性 又随 时 间 季 节 和地 理 区域 的变 化 发 生 时 间效 应 和 空 间效 应 ． 根 据这 种特 性 ，可 以用遥 感 数据 进行 地物 的分 类 和 判读。
遥感技术在水文地质调查中的应用研究
遥感技术在水文地质调查中的应用研究随着科学技术的不断发展，遥感技术在水文地质调查中的应用研究日益受到重视。
遥感技术通过卫星遥感和航空摄影技术，可以获取大范围、多时相、多波段的地球表面信息，为水文地质调查提供了全新的手段和途径。
本文将探讨遥感技术在水文地质调查中的应用研究，分析其在地质勘探、水文监测、地质灾害评估等领域的重要作用。
一、遥感技术在地质勘探中的应用1. 地形地貌特征提取遥感技术可以通过获取数字高程模型（DEM）、数字地形模型（DTM）等数据，提取地表的地形地貌特征，如山脉、河流、湖泊等地貌特征，为地质勘探提供了重要的参考信息。
通过对地形地貌特征的分析，可以识别出地质构造、褶皱构造、断裂带等地质构造信息，为地质勘探提供重要的参考依据。
2. 地质构造解译遥感技术可以获取地表覆盖的植被、土壤、岩层等信息，通过对这些信息的解译和分析，可以识别出地质构造、岩性、矿化蚀变等信息，为地质勘探提供了重要的信息支持。
特别是在矿产勘探领域，遥感技术可以通过遥感图像的解译，识别出潜在的矿产资源分布区域，为矿产勘探提供了重要的指导意见。
1. 地表水体监测遥感技术可以通过获取遥感图像，识别出地表的河流、湖泊、水库等水体信息，从而实现对地表水体的监测和调查。
通过对地表水体的监测，可以实现对水体的面积、深度、水质、水量等信息的获取，为水文监测和水资源管理提供了重要的技术手段。
2. 土壤湿度监测遥感技术可以通过获取微波遥感数据，实现对地表土壤湿度的监测。
通过对土壤湿度的监测，可以实现对农田的农作物生长情况、土壤的墒情状况等信息的获取，为农业生产和水资源管理提供了重要的技术支持。
2. 地质灾害评估遥感技术可以通过获取多时相的遥感图像，实现对地质灾害的影响范围、损失程度等信息的评估。
通过对地质灾害的评估，可以实现对地质灾害的影响程度、危害程度等信息的获取，为地质灾害防治和应急管理提供了重要的技术手段。
遥感技术在水文地质调查中的应用研究具有重要的意义和价值。
遥感影像在水资源分配中的应用
遥感影像在水资源分配中的应用水，是生命之源，对于人类的生存和发展至关重要。
在当今社会，随着人口的增长、经济的发展以及环境的变化，水资源的合理分配成为了一个亟待解决的问题。
而遥感影像技术的出现和不断发展，为水资源的分配提供了强大的支持和帮助。
遥感影像，简单来说，就是通过卫星、飞机等遥感平台获取的地球表面的图像信息。
这些影像包含了丰富的地表特征和信息，通过对其进行分析和处理，可以获取大量与水资源相关的数据和信息。
在水资源分配中，遥感影像首先可以用于对水资源的监测和评估。
它能够准确地反映出地表水体的分布、面积和形态变化。
比如，通过遥感影像可以清晰地看到河流、湖泊、水库等水体的位置和范围，以及它们随时间的变化情况。
这对于了解水资源的总量和动态变化非常重要。
同时，遥感影像还能帮助我们了解地下水的情况。
虽然地下水不像地表水体那样直观可见，但通过一些特定的遥感技术和分析方法，可以间接获取与地下水相关的信息。
比如，通过对土壤湿度、植被生长状况等的监测和分析，可以推断出地下水资源的储存和变化情况。
在水资源分配中，了解土地利用和土地覆盖情况也是至关重要的。
遥感影像可以清晰地呈现出不同类型的土地利用方式，如耕地、林地、建设用地等。
这有助于分析不同区域的用水需求和潜在的水资源消耗情况。
例如，耕地通常需要大量的灌溉用水，而林地的用水需求相对较少。
通过了解土地利用的分布，我们可以更合理地规划和分配水资源，确保满足不同用途的用水需求。
此外，遥感影像在水资源分配中的另一个重要应用是对水质的监测。
通过多光谱遥感影像，可以检测到水体中的污染物浓度、藻类的生长情况等水质指标。
这有助于及时发现水资源受到污染的区域，采取相应的治理措施，保障水资源的质量和可利用性。
在实际的水资源分配工作中，遥感影像技术还可以与地理信息系统（GIS）等技术相结合，构建更加全面和精确的水资源管理系统。
GIS可以将遥感影像获取的数据与其他相关的地理、水文和社会经济数据进行整合和分析，为水资源的分配提供更加科学和合理的决策依据。
遥感影像水体提取研究综述
遥感影像水体提取研究综述以远程感知技术为基础，借助遥感影像可以迅速获取大量和全面的环境信息，从而帮助相关人员快速掌握水体的状况。
因此，随着遥感影像的技术的发展，提取水体的研究已经被越来越多的人所重视。
本文主要分析了提取水体信息的相关技术，对提取水体信息的现有方法进行了介绍和综述，以期获得更多可行的解决方案，促进该领域的进一步发展。
世界上存在大量的水体，它们可以满足人类日常的生活需求，也可以用于农业活动、工业生产和科学研究。
为了完成各种任务，必须对水体的情况进行详细的了解。
遥感技术是目前最有效的方法之一，可以快速捕获大量的信息，并以三维的形式展示水体的特征。
在这种情况下，提取水体信息就变得尤为重要。
提取水体信息主要依靠遥感影像，其中包括可见光和红外线两种波段。
研究者可以从中提取水体的形态特征，如形状、尺寸和位置等。
此外，还可以获得水体的光谱特征，如反射率、散射率和吸收率等。
不同波段能够提供不同视角下的信息，因此，提取水体信息还需要考虑复杂的数据组合和分析技术。
为了提取水体信息，已经有多种方法可以使用。
其中，基于特征的分类方法可以有效的识别水体信息，其中包括基于模板的和基于概率理论的方法。
此外，还可以使用像有监督学习这样的机器学习方法，它们可以通过实时的训练和学习，以更精确的方式来分类水体信息。
另外，基于矢量的方法也被越来越多的人所重视，它可以以更精确的方式提取水体信息。
此外，还有一些复杂的技术，如基于深度神经网络的方法，也可以用于提取水体信息。
这类技术比传统方法具有更高的精确性和灵活性，因此可以更好地完成水体提取任务。
然而，深度学习技术也需要大量的计算资源，并且训练过程会比较漫长，所以未来对相关研究的关注应该增加。
综上，提取水体信息是目前在水体监测中被广泛应用的技术，它可以使研究者能够快速地获取相关信息，以便于更好地控制水体的发展。
在这里，我们做了一个综述，总结了现有的技术，并提出一些有价值的研究建议，以期推动该领域的进一步发展。
基于遥感技术的水资源遥感监测研究
基于遥感技术的水资源遥感监测研究一、背景介绍及研究意义随着经济和人口的增长，水资源的短缺问题愈发严重。
为了更好地保障水资源的有效管理和利用，水资源遥感监测技术应运而生。
基于遥感技术的水资源遥感监测是指利用遥感技术对水资源进行监测、调查和评估，以实现对水资源的有效保护和管理。
该技术已成为当前水资源保护的重要手段，具有重要的研究价值和应用前景。
二、主要研究内容1.水体信息提取技术水体信息提取是水资源遥感监测的重要一环，主要包括水体遥感图像的获取、处理、分析和应用等方面。
其中，提取水体边界和水体表面覆盖度是最为常用的方法。
例如，借助NDWI（归一化差异水体指数）的方法，可高效快速地提取水体信息，实现多时相水体的监测。
2.地表水定量遥感监测技术地表水是指河流、湖泊、水库和水渠等表面水体。
定量监测地表水的变化趋势和水量的大小是水资源遥感监测的关键问题。
借助遥感技术，可采用光学遥感、微波遥感、LIDAR遥感和SAR遥感等不同手段，进行地表水的信息监测和分析，从而获得地表水的变化信息和水量估算等数据。
3.地下水遥感监测技术地下水是指地表下面层的水资源，是人类生存和发展的重要水源。
遥感技术可以通过地下水位、潜水深度与地貌、岩性、沉积层厚度和渗透系数等因素之间的关系，来推断地下水资源的分布和变化。
例如，借助于地下水的电磁感应遥感技术，可以获得地下水信息的三维图像和特征参数，进而实现对地下水的监测和预测。
4.水文气象数据与遥感数据综合处理技术水文气象数据与遥感数据是水资源遥感监测的主要数据来源。
对这两类数据进行采集、处理和分析后，可综合得出水文台站和遥感卫星监测站之间的关联性和一致性。
例如，可采用剖面分析方法，结合遥感数据和气象数据，获得不同季节水体的温度和深度分布等参数，从而实现对水体的完整监测和有效利用。
三、应用领域分析水资源遥感监测技术具有广泛的应用领域。
其中，水资源管理企业和政府部门是应用该技术的重要领域之一。
遥感影像提取水体的方法
遥感影像提取水体的方法遥感技术是一种高效准确的数据获取工具，它在水文学、环境科学和灾害管理等领域具有广泛的应用。
使用遥感技术提取水体是一种在遥感图像处理中常用的方法，因为它可以快速而准确地分析和检测区域中的水体。
以下是关于遥感影像提取水体的10种常见方法：1. 基于阈值法的水体检测方法阈值法是一种简单的遥感图像处理方法，它可以根据像元值的大小为图像中的不同对象分配不同的像元值。
在水体提取中，阈值将像素分为水和非水两个类别。
这种方法在成像分辨率相对较高的遥感图像中表现良好。
2. 基于形态学的水体检测方法形态学方法是一种以数学中的形态学为基础的图像处理方法，它可以消除噪声、填补空洞并修复边缘中的小孔。
在水体提取中，这种方法可以有效地分离与清晰未清晰水体，精准提取水体边界。
3. 基于纹理特征的水体检测方法纹理特征是描述像素之间空间约束关系的一种特征。
在水体提取中，通过核密度、图像风貌、局部变异和纹理梯度等方法可以提取水体。
4. 基于峰度的水体检测方法峰度是统计学中一个用于描述概率分布的形式的参数。
在水体提取中，根据图像中每个像素值周围像素的峰度值，可以将像素分类，从而识别水体。
5. 基于基准反射率的水体检测方法水体在不同波段下的反射率特征是有别于非水体的。
在水体提取中，可以利用这一特点进行分类并获得水体形态特征。
6. 基于物理模型的水体检测方法将自然界中的物理过程和遥感图像处理方法结合起来，就可以使用基于物理模型的水体检测方法。
这种方法包括利用水体吸收的方法、利用水体散射的方法、利用水体反射的方法、利用水体温度的方法等。
7. 基于垂直植被指数的水体检测方法垂直植被指数（NDVI）是反映植被状态的指数，它可以有效地分析水体和非水体之间的差异。
在水体提取中，可以使用NDVI的变化来分离水体和非水体区域。
8. 基于人工神经网络的水体检测方法人工神经网络（ANN）是一种模拟人脑信息处理机制的数学模型，它可以用于分类和识别任务。
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基于遥感影像提取水体信息用于水文研究可行性分析研究报告
（课程作业）
钟科元
2013年6月
一、研究目的
熟练地掌握遥感图像处理技术，结合遥感图像与水文学的联系，解释和解决一些水文现象和水文问题。
通过水体在遥感图像上表现的光谱特征提取遥感图像中水体，并与目视解译下的遥感影像中的水体及用数字高程模型-提取流域的进行对比，分析遥感影像提取水体的精度，从而论证从遥感影像中直接提取水体应用于水文研究的可行性。
对比遥感影像解译、遥感影像数据水体信息提取和根据数字高程模型提取的影像之间的对比。
分析各种水体之间的差异和精确度分析。
二、重点难点
（1）重点：从遥感影像提取水体：选择适当的方法对水体的提取，关系到提取水体的准确性，因此选择正确恰当的方法对水体进行提取是本文的重点。
（2）难点：晋江流域边界的切割。
流域范围是指河流、湖泊的集水区，在地形图上一般表现为山脊或分水岭。
如何在遥感影像中切出研究流域的范围是本文的难点。
(3)DEM数据提取河道信息也是新增的重点。
三、创新点
河流、湖泊等水体的演变和发展规律是水文学研究的重要内容，地形，植被、降水、土壤等因素均对水文要素的产生深刻的影响。
目前对遥感影像的信息提取主要依赖于目视解释。
对遥感影像中单一的水体研究而言，采用地理信息技术对遥感影像水体的直接提取不仅可以节约大量目视解释的劳动力成本，也可以提高水体精度，减少一些不必要的误差。
在对水文、水系演化的研究中采用地理信息技术对水体的提取具有独一无二的优势。
四、原始数据和遥感影像
（1）团队已有的TM2006年11月份遥感影像（图1）
（2）从国际科学数据平台下载遥感影像:
由于2006年没有查询到条带号为120 042的遥感影像，因此下载在2004年的相关影像进行替换。
（3）晋江附近各地区30数字高程模型：
图（1）TM2006年11月份遥感影像
五、主要操作流程
（1）对遥感图像的初步处理。
（2）流域边界的提取：利用晋江流域数字高程模型根据分水岭提取流域边界。
（3）晋江流域遥感图像水体的提取：利用水体在遥感图像上表现的光谱空间特征和纹理特征对其进行信息提取。
（4）基于DEM影像提取水系信息。
(5) 建立解译标志，解译晋江流域土地利用状况。
（6）将晋江流域遥感图像水体提取以及水系信息与目视解译水体进行对比，分析对流域内水体提取的精度。
具体方法思路可见图2 （线路流程图）
图（2）研究线路流程图
六、主要操作步骤
（一）晋江流域水体信息的提取
1.1 研究方法
归一化水体指数法
水体的波谱特征是在TM2具有较强的透射性，TM5处于水的吸收带内，反映含水量敏感，因此采用TM2波段与TM5波段数值之差和这两个波段数值之和的比值作为归一化指数(NDMI)，当NDMI>0时提取的地物为水体。
NDMI=(TM2-TM5)(TM2+TM5)
1.2.组合多波段数据
方法一、采用PCI软件将多波段遥感影像的进行融合图（3），并将融合影像转化为.img格式，在转化为.img格式时出现以下提示图（4），Pix文件不能直接转化为.img 格式。
因此只能先转化.tif文件再通过ENVI软件转化为.img文件。
图（5）为融合之后的遥感影像。
图（3）
图（4）
图（5）组合之后的遥感影像
方法二、由于用PCI组合多波段数据比较复杂，耗时较长，因此后来我发现使用erdas 速度较快也更为简洁。
120042影像采用erdas进行各波段组合，主要包括以下步骤：（1）在ERDAS图标面板工具条中，点击——打开输入输出对话框，如图所示。
并做如下的选择：
（2）为了图像处理与分析，需要将上述转换的单波段IMG文件组合为一个多波段图像文件。
在ERDAS图标面板工具条中，点击Interpreter|Utilities|Layer Stack——Layer Selection and Stacking的对话框。
在Layer Selection and Stacking对话框中，依此选择并加载（Add）单波段IMG图像：点击OK执行并完成波段组合。
1.3 三副影像的拼接
由于ERDAS 对遥感影像拼接出现故障，因此转由ENVI进行三副影像的拼接,主要分为以下步骤：
（1）选择主菜单File→Open Image File，打开要进行拼接的图像
（2）单击主菜单Map→Mosaicking→Georeferenced，打开图像镶嵌窗口；
(3) 在Map Based Mosaic窗口中单击Import→Import Files命令；
（4）在弹出的Mosaic Input Files对话框中选择待拼接的图像文件
（5）点击OK，把图像加载到了图像镶嵌的窗口中；
（6）在图层列表栏中选择需要调整重叠次序的图层，右键点击选择Raise Image to Top或者Raise Image to Position进行重叠次序的调整；
（7）在图层列表栏中选择需要调整重叠次序的图层，右键点击选择Edit Entry 对图像镶嵌参数进行设置；
（8）点击File菜单下的Save template命令对图像进行虚拟镶嵌；
（9）点击File菜单下的Apply命令，打开镶嵌图像保存对话框，设置输出的像元分辨率，重采样方法以及输出文件名等参数，点击OK完成图像的镶嵌和保存（图2-31）。
（10）点击OK进行图像的镶嵌（图2-32）。
以下为三幅影像的拼接结果：
1.4遥感影像的裁剪
由于拼接之后遥感影像过大，运算时间过长，因此才有先裁剪后提取水体办法，（1）利用DEM数据确定晋江流域的边界，并在ERDAS里面完成数据的裁剪。
由于这张遥感影像的面积不完全包括晋江流域的面积，因此晋江流域没有被完整的裁剪下来，与北部拼接之后，在西北不出现遥感影像的坏道，因此要与北部和西部的那幅遥感影像将进行拼接才能裁剪出晋江全流域。
图（6）晋江流域平面图 图（7）裁剪后的不完整的晋江流域遥感影像
图（8）裁剪后的不完整的晋江流域遥感影像图（9）裁剪后的完整的晋江流域遥感影像
从上图可以看出三副裁剪之后的遥感影像，图7为一张行列号位119042和遥感影像裁来的完整的遥感影像。
1.4 遥感影像进行水文信息的提取
使用ERDAS软件构建模型，将已经裁剪好的遥感影像进行水文信息的提取，分析提取精度。
图（10）为归一化水文信息指数模型，通过归一化水文指数的提取可以
将遥感影像中的水体提取出来。
图10 归一化水文信息指数模型
下列图均为提取结果：图11可以看出整个流域水体以晋江为主体，其他小块水体零星散落的其周围。
图12、13为提取之后的山美水库，可以很清楚的看出山美水库水体的分布，即使小岛的很清楚，具有较高的准确性，能够较好的反应水体信息。
图11 流域提取结果以及与原地物的关系
图（13）提取之后的水体信息与原始图像对比
图（14）小流域水体信息的提取
但是从图13可以看出那些零星的水体在提取后面积明显更小，在较细小的水体提取之后成为断断续续的间断的水体图（14），与现实的水体信息具有较大的差异，因此精度有待提高。
1.5初步结论
1.通过归一化水体指数提取的水体信息，能够较准确的反应遥感中大面积的水体信息。
2. 但是在在细小的水体时所提取的水体面积比实际值较小，不能反映部分小地区水体信息，精度有待提高。
（二）.基于DEM晋江流域河网的提取
利用ArcGis水文分析模块生成河网主要有以下几个步骤：DEM洼地填平、水流方向矩阵生成、水流累计矩阵生成、设定集水面积阈值形成河网矩阵、河网节点链接信息矩阵、河网分级矩阵、矢量河网（图15）。
主要采用Arctoolbox 里面的水文分析工具（Hydrology），由于下载
时DEM影像一个经纬度一张图像因此下载范围比较大，
图15 基于ArcGis水文分析模块的矢量河网提取
2.1 各DEM影像之间进行拼接
由于下载的DEM数据数一个经纬度为一张图，因此要把晋江流域周边的影像进行拼接形成一张统一的图形文件。
由于两块在海上因此DEM 为空白。
没有可供下载的影响。
2.2提取水流方向
采用以下操作: ArctoolBox->Spatial Analysis Tools->Flow Direction 工具
结果为：
2.3计算洼地
采用Hydrology下面的WATERSH进行运算
结果为：
洼地
洼地贡献区域
2.4填充洼地计算无洼地的DEM影像：
DEM洼地（水流积聚地）有是洼地和数据精度不够高所造成的洼地。
洼地填平的主要作用是避免DEM的精度不够高所产生的（假的）水流积聚地。
洼地填平使用。