复杂环境下高分二号遥感影像的城市地表水体提取
水体指数可以抑制背景噪声和提高地表水体的可分性,已经广泛用于地表水体提取.传统FCM聚类算法考虑了地物的不确定性,但没有顾及地物的邻域空间信息,对背景异质性比较敏感.针对传统FCM聚类算法的不足,提出一种可变邻域的区域FCM聚类算法.由于复杂环境下高分二号(GF-2)遥感影像的城市地表水体具有复杂异质背景和不确定性的特点,本文利用水体指数和区域FCM聚类算法的优点,提出一种整合水体指数和区域FCM的城市地表水体自动提取算法,该算法主要步骤包括:(1)去除影像阴影后计算归一化差分水体指数NDWI(Normalized Difference Water Index);(2)区域FCM聚类算法;(3)整合水体指数和区域FCM聚类的城市地表水体自动提取算法.最后采用两景GF-2高分辨率遥感影像(广州和武汉)进行实验,验证了该算法的有效性,并与经典地表水体提取算法进行对比分析.实验结果表明:该算法具有较高的水体提取精度,城市地表水体边界既具有较好的区域完整性又保持了局部细节,同时对城市地表水体复杂背景噪声具有较好的抑制作用,有效减少传统FCM聚类算法的“胡椒盐”现象.
遥感、高分二号、城市地表水体、归一化差分水体指数、模糊聚类、FCM算法、区域FCM算法
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国家自然科学基金41661082,41861048,41201463,41561086,41461038;云南省自然科学基金2018FB082;国家社科基金重大项目16ZDA041
2019-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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