针对利用传统瞬时水边线提取方法处理高分辨率遥感影像存在提取结果不连续、效率不高和无法同时提取多片水域等问题,提出了一种顾及轮廓信息和距离正则化水平集演化(distance regularized level set evolution,DRLSE)模型的遥感影像瞬...针对利用传统瞬时水边线提取方法处理高分辨率遥感影像存在提取结果不连续、效率不高和无法同时提取多片水域等问题,提出了一种顾及轮廓信息和距离正则化水平集演化(distance regularized level set evolution,DRLSE)模型的遥感影像瞬时水边线快速提取方法,并将其应用于福建泉州附近海域瞬时水边线提取。首先,使用DRLSE模型提取地物轮廓信息,以解决经典阈值方法水边线提取结果不连续问题;其次,利用DRLSE模型的初始矩形轮廓中心位置和周长信息,对噪声点等轮廓进行自动剔除,并提取多片水域,以提高瞬时水边线提取后处理效率。研究结果表明:相较于泛洪算法、Canny算子和CV(Chan-Vese)模型,应用本方法进行大陆海岸线瞬时水边线提取更高效,且提取结果连续、精度更高。展开更多
文摘针对利用传统瞬时水边线提取方法处理高分辨率遥感影像存在提取结果不连续、效率不高和无法同时提取多片水域等问题,提出了一种顾及轮廓信息和距离正则化水平集演化(distance regularized level set evolution,DRLSE)模型的遥感影像瞬时水边线快速提取方法,并将其应用于福建泉州附近海域瞬时水边线提取。首先,使用DRLSE模型提取地物轮廓信息,以解决经典阈值方法水边线提取结果不连续问题;其次,利用DRLSE模型的初始矩形轮廓中心位置和周长信息,对噪声点等轮廓进行自动剔除,并提取多片水域,以提高瞬时水边线提取后处理效率。研究结果表明:相较于泛洪算法、Canny算子和CV(Chan-Vese)模型,应用本方法进行大陆海岸线瞬时水边线提取更高效,且提取结果连续、精度更高。
