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基于PCA和SVM的遥感影像水体提取方法及验证
被引量:
16
1
作者
周婷
汪炎
+5 位作者
邹俊
李辰
崔玉环
王笑宇
谢传流
夏萍
《水资源保护》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期180-189,共10页
针对内陆湖泊水质及光谱特性空间差异性大、支流水系结构复杂而导致的遥感影像水体提取精度低的问题,提出了结合光谱主成分分析(PCA)及支持向量机(SVM)的PCA-SVM水体提取算法。基于GF-1卫星遥感影像,对原始影像光谱波段特征进行PCA降维...
针对内陆湖泊水质及光谱特性空间差异性大、支流水系结构复杂而导致的遥感影像水体提取精度低的问题,提出了结合光谱主成分分析(PCA)及支持向量机(SVM)的PCA-SVM水体提取算法。基于GF-1卫星遥感影像,对原始影像光谱波段特征进行PCA降维,从中优选熵、方差、差异性纹理特征向量,结合原始波段及归一化差分水体指数(NDWI),构建了8维特征向量,并基于SVM算法提取湖泊水体。以巢湖洪水期与非洪水期影像为研究实例,分别采用NDWI法、传统SVM算法及PCA-SVM算法对水体进行提取,并进一步基于PCA-SVM算法对2020年汛期巢湖洪水期淹没演变过程进行反演和跟踪,定量解析特征向量组合及SVM惩罚系数C对水体提取性能的影响。结果表明:PCA-SVM算法提取的湖泊完整、支流连续,显著改善了含蓝藻水体漏提、建筑物误提等问题;洪水期和非洪水期提取结果的F1分数分别为95.08%和97.95%,虚警率分别为5.43%和1.13%,提取精度显著高于NDWI法和SVM算法。
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关键词
遥感影像水体提取
归一化差分
水体
指数(NDWI)
支持向量机(SVM)
主成分分析(PCA)
纹理特征向量
巢湖
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题名
基于PCA和SVM的遥感影像水体提取方法及验证
被引量:
16
1
作者
周婷
汪炎
邹俊
李辰
崔玉环
王笑宇
谢传流
夏萍
机构
安徽农业大学工学院
东华工程科技股份有限公司
安徽农业大学理学院
出处
《水资源保护》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期180-189,共10页
基金
国家自然科学基金(U2243228)
安徽省自然科学基金(2008085ME158,1808085ME158,2108085QE220)
+1 种基金
安徽农业大学稳定和引进人才科研资助项目(K2141004)
工业废水及环境治理安徽省重点实验室开放基金(DHSZ202202)。
文摘
针对内陆湖泊水质及光谱特性空间差异性大、支流水系结构复杂而导致的遥感影像水体提取精度低的问题,提出了结合光谱主成分分析(PCA)及支持向量机(SVM)的PCA-SVM水体提取算法。基于GF-1卫星遥感影像,对原始影像光谱波段特征进行PCA降维,从中优选熵、方差、差异性纹理特征向量,结合原始波段及归一化差分水体指数(NDWI),构建了8维特征向量,并基于SVM算法提取湖泊水体。以巢湖洪水期与非洪水期影像为研究实例,分别采用NDWI法、传统SVM算法及PCA-SVM算法对水体进行提取,并进一步基于PCA-SVM算法对2020年汛期巢湖洪水期淹没演变过程进行反演和跟踪,定量解析特征向量组合及SVM惩罚系数C对水体提取性能的影响。结果表明:PCA-SVM算法提取的湖泊完整、支流连续,显著改善了含蓝藻水体漏提、建筑物误提等问题;洪水期和非洪水期提取结果的F1分数分别为95.08%和97.95%,虚警率分别为5.43%和1.13%,提取精度显著高于NDWI法和SVM算法。
关键词
遥感影像水体提取
归一化差分
水体
指数(NDWI)
支持向量机(SVM)
主成分分析(PCA)
纹理特征向量
巢湖
Keywords
water area extraction from remote sensing images
normalized difference water index(NDWI)
support vector machines(SVM)
principal component analysis(PCA)
texture feature vector
Chaohu Lake
分类号
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于PCA和SVM的遥感影像水体提取方法及验证
周婷
汪炎
邹俊
李辰
崔玉环
王笑宇
谢传流
夏萍
《水资源保护》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
16
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职称材料
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参考文献
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