在水運信息中，除上一期介紹的岸線、航道信息外，還包括船舶和道路信息。船舶信息在一定程度反映了水運的能力和效率，而當水上發(fā)生船只失事或遭遇自然災害時，道路則承擔起應急搶險、輸運物資和救援人員的重任。因此，對船舶和道路信息的提取同樣對水運的發(fā)展有著重大意義。
現(xiàn)階段，遙感技術在水運領域應用廣泛，并已經(jīng)成為收集水運信息的一種重要手段。但僅僅認識到遙感技術在水運工作中的強大優(yōu)勢是不夠的，只有將遙感技術的能效最大化，才能進一步促進水運工作的現(xiàn)代化建設與發(fā)展。
本文選取瀾滄江干流糯扎渡水電站——思茅港段作為研究區(qū)，利用吉林一號光學A星數(shù)據(jù)影像開展應用示范，提取了瀾滄江船舶、道路信息。
數(shù)據(jù)提取
影像采用吉林一號光學 A 星高分辨率多光譜影像，糯扎渡區(qū)段影像面積約為350平方公里，為多期影像鑲嵌結(jié)果，云量小于10%，在水電站附近影像無云，在南部思茅港附近有少量厚云，影像質(zhì)量整體較好。
提取方法
船舶信息
由于船舶具有位置的特殊性，一般位于水體內(nèi)部，光譜特征與水體反差較大，且形狀、大小與瀾滄江內(nèi)島嶼及沿岸設施有所不同等，綜合以上特征，建立規(guī)則集和船舶知識庫，提取衛(wèi)星影像瞬時視場內(nèi)的船舶信息，并根據(jù)船舶大小進行分類統(tǒng)計。
道路信息
對于道路信息的提取，利用面向?qū)ο蠓椒ǎ鶕?jù)道路鋪設材質(zhì)、與周邊森林光譜特性差異、狹長的形狀，且與村莊、建筑等空間實體相連接等特進行道路提取。遇到樹木或者山體陰影遮擋嚴重區(qū)域，采用生長算法完善道路，對誤提取的小圖斑進行去除。
結(jié)果提取
船舶信息
經(jīng)統(tǒng)計，瞬時視場內(nèi)船舶65只，多分布于下游靠近思茅港港口地區(qū)，船只體積差別較大，整船長度從幾米至60米左右不等。長度大于40米的船只數(shù)量最少，長度小于10m的船舶數(shù)量與長度大于10米小于40米的船舶數(shù)量相近。
道路信息
瀾滄江兩側(cè)地勢險要，山區(qū)道路蜿蜒其中。糯扎渡至思茅港段航道兩側(cè)道路設施完善，平均寬度約12米；瀾滄江東西兩側(cè)各有一條平均寬度7~9米的兩車道公路，連接沿途村鎮(zhèn)和瀾滄江兩岸公路。
瀾滄江兩側(cè)林木遮擋嚴重，對局部地區(qū)，尤其是田間小路，寬度不足4米的單車道鄉(xiāng)村公路提取效果不佳，本身由于目標信息較小，受到耕地、裸土干擾較大，道路提取呈現(xiàn)斷斷續(xù)續(xù)現(xiàn)象，在不考慮此類道路的情況下，道路提取率可達85%以上。
