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基于GF-5高光谱特征分析的水体提取方法研究

沈聪颖 甘淑 李新澳 冯鸿能

沈聪颖, 甘淑, 李新澳, 冯鸿能. 基于GF-5高光谱特征分析的水体提取方法研究[J]. 全球定位系统, 2021, 46(5): 117-122. doi: 10.12265/j.gnss.2021030901
引用本文: 沈聪颖, 甘淑, 李新澳, 冯鸿能. 基于GF-5高光谱特征分析的水体提取方法研究[J]. 全球定位系统, 2021, 46(5): 117-122. doi: 10.12265/j.gnss.2021030901
SHEN Congying, GAN Shu, LI Xin’ao, FENG Hongneng. Research on water extraction method based on GF-5 hyperspectral feature analysis[J]. GNSS World of China, 2021, 46(5): 117-122. doi: 10.12265/j.gnss.2021030901
Citation: SHEN Congying, GAN Shu, LI Xin’ao, FENG Hongneng. Research on water extraction method based on GF-5 hyperspectral feature analysis[J]. GNSS World of China, 2021, 46(5): 117-122. doi: 10.12265/j.gnss.2021030901

基于GF-5高光谱特征分析的水体提取方法研究

doi: 10.12265/j.gnss.2021030901
基金项目: 国家自然科学基金项目(41861054);云南省自然科学基金(2015FA016)
详细信息
    作者简介:

    沈聪颖:(1995—),男,硕士,研究方向为山区高光谱遥感

    甘淑:(1964—),女,博士,教授,博士生导师,研究方向为资源环境管理及3S技术应用领域研究工作

    李新澳:(1996—),女,硕士,研究方向为山区高光谱遥感

    通信作者:

    甘淑 E-mail:1193887560@qq.com

  • 中图分类号: P407

Research on water extraction method based on GF-5 hyperspectral feature analysis

Funds: National Natural Science Foundation of China, Experimental analysis study on multiple-scale remote sensing survey to debris flow imprint in Dongchuan Xiaojiang (No.41861054)
  • 摘要: 针对山区水体、山体阴影与裸地等地类光谱混淆性,基于高分五号(GF-5)影像数据,结合高光谱特征分析构建了山区水体决策树提取模型. 先对水体和相关干扰地类进行高光谱特征分析实现特征波段选取,应用单波段阈值法、多波段谱间关系法、归一化水指数(NDWI)法进行提取实验. 通过比较以上实验不足之处,提出了单波段阈值法与构建的阴影水体指数(SWI)相结合的决策树水体提取模型,以Google Earth高清影像为参考结合实地采样得到的混淆矩阵进行精度评价. 实验结果表明:单波段阈值法与NDWI法易将山体阴影识别为水体,受裸地影响较小;多波段谱间关系法对山体阴影有一定抑制作用,受小面积裸地影响;决策树提取模型能有效抑制山体阴影和裸地影响提取完整水体. 其总体精度为89.39%,Kappa系数为0.82,显著提升了山区水体提取精度.

     

  • 图  1  金沙江部分流域真彩色合成影像

    图  2  研究区相关地类典型光谱特性曲线

    图  3  决策树实验流程图

    4  实验结果二值影像

    表  1  AHSI系统技术规格

    有效波
    段个数
    光谱范
    围/nm
    空间分
    辨率/m
    太阳方
    位角/(º)
    太阳高
    度角/(º)
    幅宽/km光谱分
    辨率/nm
    305400~
    2500
    30214.08327.64860VNIR: 5
    SWIR: 10
    下载: 导出CSV

    表  2  不同提取方法精度验证

    方法总体精度/%Kappa系数
    单波段阈值法85.670.78
    多波段谱间关系阈值法78.830.68
    NDWI83.190.75
    决策树法89.390.82
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2021-03-09
  • 网络出版日期:  2021-08-10

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