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面向灾后水体遥感信息提取的知识决策树构建及应用
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[1] 浙江海洋大学海洋科学与技术学院
[2] 中国国土资源航空物探遥感中心
[3] 浙江海洋大学数理与信息学院
来源:
基金:
浙江省自然科学基金;
关键词:
特征知识;
决策树;
汶川地震;
灾后水体信息;
精度评价;
D O I:
暂无
中图分类号:
TP751 [图像处理方法];
学科分类号:
摘要:
灾害发生以后,悬浮物质、波浪和水深等"同物异谱"会导致水体信息提取不完整,而阴影、沥青路面、浓密植被等"异物同谱"也会降低水体信息提取精度。针对此问题,提出一种特征知识引导的灾后水体信息提取方法。首先,分析水体遥感图像特征(光谱特征、几何特征、纹理特征、空间关系特征),构建灾后水体信息提取知识决策树;其次,对遥感图像进行面向对象分割,获取对象基元,并计算特征参数;然后,在知识决策树的支持下提取灾后水体信息;最后,对水体信息提取结果进行后处理,以去除噪声和填充孔洞。选取"5·12汶川地震"遥感图像开展验证实验,结果表明,水体信息提取结果位置准确,边界清晰,生产者精度和用户精度分别为0.85和0.94,该方法能够有效提取复杂背景下的灾后水体信息。
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