基于知识决策树的城市水体提取方法研究

被引：30

作者：

陈静波 ^{[1
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刘顺喜 ^{[2
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汪承义 ^{[1
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尤淑撑 ^{[2
]}

王忠武 ^{[2
]}

机构：

[1] 中国科学院遥感应用研究所

[2] 中国土地勘测规划院

来源：

遥感信息 | 2013年 / 28卷 / 01期

关键词：

城市水体; 知识决策树; 建筑物阴影; 暗地物; 空间密度; DBSCAN;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP751 [图像处理方法]; P237 [测绘遥感技术];

学科分类号：

081002 ; 1404 ;

摘要：

针对城市水体与建筑物阴影、沥青路面和浓密植被等暗地物的光谱混淆性,构建了结合光谱特征和空间特征的城市水体提取知识决策树。其基本思路为:首先利用短波红外波段提取暗地物,其次分别利用浓密植被在近红外波段和沥青路面在红波段中的反射率剔除这两类暗地物,再次利用空间密度特征剔除建筑物阴影,最后根据面积对水体进行补充识别。与现有方法相比,本方法提出了城市水体提取中需关注的暗地物类型并开展针对性特征分析,并利用由噪声环境下密度聚类方法(DBSCAN)描述的空间密度特征区分城市水体和建筑物阴影。对北京城区SPOT 5多光谱影像开展的实验得到的检测率为86.18%,虚警率为13.82%,表明本方法是基于中分辨率多光谱影像提取城市水体的有效方法。

引用

页码：29 / 33+37 +37

页数：6

共 15 条

[1] 基于SPOT卫星影像的水域特征提取 [J].