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基于GF-1卫星影像的光谱-空间特征自动无监督水体提取

DOI：10.1109/lgrs.2018.2886422 期刊：IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要： 从遥感影像中提取水体是一个重要且非平凡的问题，这源于各类水体光谱特性的复杂性以及冗余背景信息的影响。本文提出一种融合光谱与空间特征的自动多特征水体提取（MFWE）方法，用于无监督方式下对GF-1多光谱影像进行水体提取。首先讨论了一个称为像素区域指数（PRI）的空间特征指标，用于描述像素周围局部区域的平滑度。PRI有助于辅助归一化差异水体指数（NDWI）检测主要水体，尤其在城区环境中具有优势。另一方面，部分边界附近的水体像素可能未被纳入主要水体，随后通过k均值聚类将所有水体像素聚类为同一组作为引导图。最后合并主要水体与引导图以获得最终水体掩膜。实验结果表明，对所有七幅GF-1影像场景均获得了准确的水体掩膜。选取三幅具有复杂背景和水体条件的影像，将所提方法与NDWI阈值法及支持向量机分类进行定量比较，验证了该方法具有更高的精度和有效性。
作者： Yongjun Zhang，Xinyi Liu，Yi Zhang，Xiao Ling，Xu Huang
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

提出一种自动且无监督的方法，通过融合光谱和空间特征从GF-1多光谱影像中提取水体，以解决与建成区混淆及边界像素去除等问题。

研究成果

所提出的MFWE方法有效整合了光谱与空间特征以实现精确水体提取，在精度方面优于NDWI阈值法与SVM分类等现有方法，并降低了误提和漏提误差。未来工作将聚焦于自适应参数调优与敏感性分析。

研究不足

该方法依赖于固定阈值（T1、T2、T3），可能无法适应所有场景；其特定于GF-1影像，对其他传感器可能需要参数调整；无监督特性在处理极其复杂背景时，可能不如具有大型训练集的监督方法效果好。

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