基于GF-1数据的三峡库区水体信息精细化提取

被引:15
作者
张德军 [1 ,2 ]
杨世琦 [2 ]
王永前 [1 ,2 ]
郑伟 [3 ]
机构
[1] 重庆市气象科学研究所
[2] 成都信息工程大学资源环境学院
[3] 国家卫星气象中心
关键词
水体信息; 精细化提取; GF-1; 支持向量机; 三峡库区;
D O I
10.16232/j.cnki.1001-4179.2019.09.039
中图分类号
TP181 [自动推理、机器学习]; TP751 [图像处理方法]; P332 [水文观测(测验)];
学科分类号
摘要
为实现江河类狭长型水体信息的精细化提取,利用GF-1卫星数据,采用支持向量机和目视解译相结合的方法对三峡库区及重庆市水体信息进行了精细化提取。使用总体分类精度、Kappa系数、错分误差、漏分误差、制图精度和用户精度等指标对库区水体信息粗提取结果进行验证分析。结果表明:4个试验区水体提取的总体分类精度均超过90%,除试验区4的Kappa系数为0.884 1以外,其余试验区均超过0.9,提取精度较高。结合目视解译的方法,在粗提取结果的基础上对各问题进行精细化处理,得到精度高、完整性好的三峡库区以及重庆市水体信息数据,可为后续该区域的精细化遥感业务开展提供有效资料。
引用
收藏
页码:233 / 239
页数:7
相关论文
共 17 条