發(fā)布時間：2019-11-02 22:30

【摘要】：遙感圖像中地表水體同山體、建筑物等地物產(chǎn)生的陰影在光譜特征上存在較高的類間相似性,導(dǎo)致提取過程中容易出現(xiàn)混淆和錯分的情況。針對此問題,提出一種基于面向?qū)ο蠛腿斯し淙旱牡乇硭w提取方法。該方法首先對遙感圖像進(jìn)行分割以獲取分割對象的光譜、比率、幾何形狀等統(tǒng)計(jì)特征,以彌補(bǔ)高分遙感圖像波段數(shù)目少,信息量不足的缺陷;并借助人工蜂群算法在解決復(fù)雜問題最優(yōu)化方面的優(yōu)勢,選取水體同陰影二值分類的幾何平均正確率作為算法的適應(yīng)度函數(shù),最終獲取地表水體的最優(yōu)化提取規(guī)則。選取廈門市大嶝島和湖南省資興市部分區(qū)域,基于國產(chǎn)高分一號、二號遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行水體提取,并與傳統(tǒng)SVM分類結(jié)果進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本算法提取水體的總體精度和Kappa系數(shù)均優(yōu)于傳統(tǒng)SVM分類器,表明該方法可應(yīng)用于高分遙感圖像的地表水體提取。

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1 李霞;于德浩;龍凡;楊彤;王康;;歸一化地表水體挖掘指數(shù)在地表水體自動提取中的應(yīng)用[A];國家安全地球物理叢書（八）——遙感地球物理與國家安全[C];2012年

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1 馮沛華;遙感地表水體信息提取漸進(jìn)增強(qiáng)模型研究[D];華南農(nóng)業(yè)大學(xué);2016年

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本文編號：2554735