【遥感应用】云南思茅港水运信息监测(二)

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在水运信息中,除上一期介绍的岸线、航道信息外,还包括船舶和道路信息。船舶信息在一定程度反映了水运的能力和效率,而当水上发生船只失事或遭遇自然灾害时,道路则承担起应急抢险、输运物资和救援人员的重任。因此,对船舶和道路信息的提取同样对水运的发展有着重大意义。

现阶段,遥感技术在水运领域应用广泛,并已经成为收集水运信息的一种重要手段。但仅仅认识到遥感技术在水运工作中的强大优势是不够的,只有将遥感技术的能效最大化,才能进一步促进水运工作的现代化建设与发展。

本文选取澜沧江干流糯扎渡水电站——思茅港段作为研究区,利用吉林一号光学A星数据影像开展应用示范,提取了澜沧江船舶、道路信息。

数据提取

影像采用吉林一号光学 A 星高分辨率多光谱影像,糯扎渡区段影像面积约为350平方公里,为多期影像镶嵌结果,云量小于10%,在水电站附近影像无云,在南部思茅港附近有少量厚云,影像质量整体较好。

提取方法

船舶信息

由于船舶具有位置的特殊性,一般位于水体内部,光谱特征与水体反差较大,且形状、大小与澜沧江内岛屿及沿岸设施有所不同等,综合以上特征,建立规则集和船舶知识库,提取卫星影像瞬时视场内的船舶信息,并根据船舶大小进行分类统计。

道路信息

对于道路信息的提取,利用面向对象方法,根据道路铺设材质、与周边森林光谱特性差异、狭长的形状,且与村庄、建筑等空间实体相连接等特进行道路提取。遇到树木或者山体阴影遮挡严重区域,采用生长算法完善道路,对误提取的小图斑进行去除。

结果提取

船舶信息

经统计,瞬时视场内船舶65只,多分布于下游靠近思茅港港口地区,船只体积差别较大,整船长度从几米至60米左右不等。长度大于40米的船只数量最少,长度小于10m的船舶数量与长度大于10米小于40米的船舶数量相近。

道路信息

澜沧江两侧地势险要,山区道路蜿蜒其中。糯扎渡至思茅港段航道两侧道路设施完善,平均宽度约12米;澜沧江东西两侧各有一条平均宽度7~9米的两车道公路,连接沿途村镇和澜沧江两岸公路。

澜沧江两侧林木遮挡严重,对局部地区,尤其是田间小路,宽度不足4米的单车道乡村公路提取效果不佳,本身由于目标信息较小,受到耕地、裸土干扰较大,道路提取呈现断断续续现象,在不考虑此类道路的情况下,道路提取率可达85%以上。