【摘 要】
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河流在我国地形地貌中占据着重要的地位,对于河流水域的监控有助于更好的利用水资源、减少洪涝灾害以及水利水电的调控。遥感技术的迅速发展可以实现地表信息采集处理。通过
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河流在我国地形地貌中占据着重要的地位,对于河流水域的监控有助于更好的利用水资源、减少洪涝灾害以及水利水电的调控。遥感技术的迅速发展可以实现地表信息采集处理。通过遥感图像河流提取可以对河流水域状况、面积以及河道变迁进行有效地监控。本文根据遥感图像中河流特征,通过对区域生长算法应用、以及彩色HSV图像分割进行研究,提出了基于K-means聚类的区域生长算法,并且将彩色HSV图像分割应用于遥感图像河流提取中。针对区域生长初始种子点人工选取造成的效率低、准确度低等问题,提出了基于K-means聚类的区域生长算法。该算法对遥感图像进行边缘分割获得河流边界框架;运用形态学处理填充河流框架,进行K-means聚类方法获得河流质点;将该质点作为区域生长算法起始点,进行生长获得河流目标。针对遥感图像处理中需要灰度转换造成的信息丢失、非连通水域难以提取问题,提出了基于HSV彩色图像遥感图像河流提取方法。该算法通过将彩色RGB图像转换为彩色HSV图像;将H、S分量点乘去除这两个分量对图像分割的影响;通过经验方法设定V阈值为0.4,与H、S分量点乘图构造阈值图像,阈值图像与彩色RGB图像相乘进行分割;根据形状检测去除非河流水域获得河流水域。论文对遥感图像河流提取方法进行研究,同时进行算法的实验论证。通过实验可以验证出改进区域生长算法可以有效地提高河流提取的准确度和效率;彩色HSV图像分割可以有效地提取河流及水域。
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