基于ALOS影像与CV模型的瞬时海岸线提取.docx

基于ALOS影像与CV模型的瞬时海岸线提取
摘要
本文研究基于ALOS影像与CV模型的瞬时海岸线提取方法。研究结果表明，该方法可以识别并提取出海岸线位置，实现了高精度、高效率的瞬时海岸线提取，对于海洋环境的监测与管理具有重要意义。
关键词：海岸线提取；ALOS影像；CV模型
引言
随着经济快速发展和人口增长，海洋环境污染、海岸线变化等问题日益突出，对于保护海洋环境和管理海岸线具有重要意义。因此，准确、及时地提取海岸线对科学研究和政策制定具有非常重要的价值。
近年来，随着遥感技术和计算机视觉（CV）技术的快速发展，基于遥感影像和CV模型的海岸线提取方法越来越成熟和广泛应用。其中，ALOS影像和CV模型是两个关键要素，在海岸线提取过程中具有重要意义。
本文将针对基于ALOS影像和CV模型的瞬时海岸线提取方法进行研究，对方法的准确性和效率进行实验验证，并对实验结果进行分析和讨论。
方法
数据收集及预处理
本文选取日本ALOS卫星采集的高分辨率彩色遥感影像数据和数字高程模型数据作为实验数据，其中彩色遥感影像数据分为三个频段：红、绿、蓝。将各波段影像进行融合，形成IRGB影像，并进行灰度化处理。数字高程模型数据用于提取地形特征。
CV模型建立及提取海岸线
本文采用OpenCV视觉计算库中的边缘检测算法进行海岸线提取。通过设置角度和梯度阈值等参数，实现对影像中海岸线的自动提取。
实验设计与结果分析
本文分别采用基于CV模型的边缘检测算法和传统人工手工抽取两种方法进行海岸线提取，对提取结果进行对比。实验结果显示，基于CV模型的边缘检测方法能够更准确地提取出海岸线的位置，并且运行速度更快，同时也具有更好的实用性和稳定性。
结论
本文研究了基于ALOS影像和CV模型的瞬时海岸线提取方法，并通过实验验证了该方法的准确性和效率。实验结果表明，基于CV模型的边缘检测算法可以实现高精度、高效率的海岸线提取，为海洋环境的监测与管理提供了有效的技术手段。
参考文献
[1]李宏,丁涛.基于遥感技术的海岸线提取方法研究[J].海洋地质与第四纪地质,2015,35(1):89-95.
[2]黄娟,王耀刚,万鸣.基于Canny算法的海岸线自动提取方法的研究[J].海洋技术学报,2010,29(4):136-139.
[3]张华,陈星月.基于CV技术的海岸线自动检测与分析[J].测绘与空间地理信息,2016,39(3):21-24.