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基于高光谱的城市水网水体提取研究和实现的中期报告
1.研究背景
城市水网水体提取是遥感技术在城市水环境监测与管理中的重要应用之一。高光谱技术具有高空间分辨率和高光谱分辨率的特点，因此在城市水网水体提取中有着广泛的应用前景。本项目旨在研究基于高光谱数据进行城市水网水体提取的方法，并实现该方法。
2.研究内容
（1）采集高光谱数据。在研究区域采集高光谱数据，包括水体、水下沉积物、植被、建筑等物体的高光谱信息。
（2）分析高光谱数据。将采集到的高光谱数据进行预处理，包括数据去噪、辐射定标、大气校正等步骤。
（3）建立水体提取模型。基于高光谱数据，建立城市水网水体提取模型，探索合适的特征提取和分类方法。
（4）实现水体提取方法。利用开发平台实现建立的水体提取模型，并进行精度评价。
3.进展情况
目前已完成了高光谱数据的采集和预处理，白天和夜间各采集了一遍。预处理包括大气校正、辐射定标和去噪三个步骤。在建立水体提取模型方面，采用了随机森林算法，利用采集的高光谱数据进行了特征提取和分类，初步实现了水体提取。下一步将对提取结果进行精度评价并进一步优化模型。
4.存在问题及解决方案
目前存在的主要问题是高光谱数据极易受天气、时间和环境等影响，容易产生误差，需要优化预处理方法和建立更加准确的模型。解决方案包括对多时相的高光谱数据进行综合利用，选择合适的特征提取方法和分类算法，并进行多元回归和交叉验证等精度评价方法。
5.下一步工作
下一步将继续完善水体提取模型，并进行多元回归和交叉验证等精度评价方法，优化已建立的模型。同时也将探究基于卷积神经网络的水体提取方法，提高精度和鲁棒性。最终目标是实现基于高光谱的城市水网水体提取的自动化和高效化。