用高分一号卫星数据识别多时相山区积雪

摘要：

针对目前从高分辨率遥感图像中提取多时相山区积雪信息精度较低、效率不高的问题,基于高分一号卫星数据,提出了一种基于多视图的多时相山区积雪提取方法.该方法基于GF-1卫星3个时相的图像数据,将多时相遥感图像视为多个视图,通过空间约束构建积雪识别多视图.针对山区阴影的巨大影响的问题,提出了将积雪分为非阴影区积雪和阴影区积雪2个类别,分别进行训练样本的选取.仅通过一次样本选取,运用旋转森林算法,基于多视图构建面向多时相的识别模型,实现多时相遥感图像的积雪识别.实验结果表明,3个时相识别结果的F值分别达到0.941、0.951和0.945,精度较高,且具有较高的效率,具有实际应用价值.

关键词：高分一号、多视图、多时相、积雪识别、旋转森林

所属期刊栏目：32

分类号：TP79(遥感技术)

资助基金：国家高分辨率对地观测系统重大专项95-Y40B02-9001-13/15-04;国家自然科学基金41271353

在线出版日期：2017-06-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：71-78