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为快速、准确地掌握水体分布信息,本文以上海市为研究区,基于多时相Sentinel-2卫星数据构建水体提取特征集,并采用效率高、稳健性好的随机森林模型,对研究区内的水体进行提取。水体提取特征集在现有光谱波段特征的基础上加入6种水体指数,分别为NDWI、MNDWI、AWEIsh、WI2015、SWI和RWI,旨在提高水体提取精度。针对10个光谱波段特征及6种水体指数,设计了8种试验方案探究加入水体指数对于水体提取的作用。结果表明,将6种水体指数全部加入的方案精度最高,为97.910%;NDWI和RWI能提高水体提取精度、降低漏提率和误提率。 相似文献
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基于机器学习分类器的极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)影像水体提取方法具有较高的可靠性,但其通常依赖于大量的训练样本,利用该方法进行多时相极化SAR影像的水体提取时,在每一景影像上都人工标注足够数量的训练样本是十分困难且耗时的。同时,SAR影像上固有的相干斑点噪声会进一步加剧样本标注的难度。对此,引入迁移学习方法,利用其知识迁移能力将已有的训练样本的类别标签信息迁移至未标注的样本,以降低获取新样本所需的人工代价,提高水体提取的时效性。使用6景极化SAR影像和4种迁移学习方法进行最佳源域影像选取、样本标签迁移和水体提取实验,实验结果表明,迁移学习方法可以准确地将源域影像上的训练样本的标签信息迁移至其他影像,有效减少其他影像进行水体提取需要的人工标注样本的数量,同时能够维持较高的水体提取精度,在洪涝灾害应急响应中具有一定的应用价值。 相似文献
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青海沱沱河地区水系密布、河网交织,沿主干水系河流阶地发育。对沱沱河沿岸不同地段河流阶地进行物质成分及古植物孢粉进行研究,确定了自63.1 kaB.P.(ESR)以来的晚更新世草本植物与木本植物两个古植被演化阶段,相应气候由温凉较干向温和较湿转变。详细的测年(TL、ESR)数据显示,位于基座阶地之上的阶地堆积物为晚更新世97.78 KaB.P.以来堆积而成,推断长江水系在研究区的形成与外泄地质时期为晚更新世早期。 相似文献
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以全球年度城市动态数据(GAUD)和全球地表水动态数据集(GSW)为基础数据,利用Google Earth Engine(GEE)解析了1986—2015年全球城镇用地扩张占用永久性和季节性水体的时空分布特征。研究发现:30 a间全球城镇用地扩张直接占用水体的面积为1 033.2 km2,其中包括季节性水体711.7 km2和永久性水体321.5 km2,呈现先增加后降低的变化趋势。亚洲是城镇用地扩张占用水体面积最多的大洲,其次是北美洲和欧洲,占用水体的面积分别为799.4 km2、122.5 km2和61.1 km2。欧洲是唯一以占用永久性水体为主的大洲。陆地面积排名前十的国家中,中国、美国和印度是城镇用地扩张占用水体面积最多的国家,占用水体的面积分别为573.1 km2、109.6 km2和24 km2。以占用永久性水体为主的国家是俄罗斯和阿尔及利亚。尽管世界各国在水资源保护方面做出了巨大努力,但实现联合国可持续发展目标背景下,需防控更多的水体因城镇用地扩张而消失。 相似文献
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基于谱间特征与比值型指数的水体影像识别分析 总被引:4,自引:0,他引:4
根据杨存建等人发现LandsatTM影像水体具有TM2+TM3>TM4+TM5的特征,本文以2000年福州市Landsat-TM为例,分析了水体及其他几类主要地物的光谱特性在影像中的表现特征,发现除水体外,居民地的影像以及山体影像也都具有TM2+TM3>TM4+TM5(即(TM2+TM3)/(TM4+TM5)>1)的特征,但是三者(TM2+TM3)/(TM4+TM5)的比值却存在着较大的差异,所以辅以适合的阈值(水体(TM2+TM3)/(TM4+TM5)>2.0,TM2>40)可以将水体信息区别于其他背景地物。将该方法在含不同水体类型的福州市Landsat-TM遥感影像上进行实验,表明其可以将水体与全部居民地的阴影和山体阴影有效区分开来;同时可用于快速、简便和准确地提取城市和山区中的湿地水体信息,解决水体提取中难于消除居民地阴影与山体阴影的难题。 相似文献
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