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一种顾及背景信息的遥感影像自动化水体提取方法
摘要：本文提出了一种顾及背景信息的遥感影像自动化水体提取方法。该方法融合了多个特征提取算法，并利用背景信息滤除误检，提高了水体提取的准确性和稳定性。实验结果表明，该方法在不同遥感影像场景下均具有良好的适用性和较高的准确性。
关键词：遥感影像；水体提取；背景信息；特征提取算法；准确性
1.引言
随着遥感技术的不断发展，遥感影像在水体提取方面逐渐成为了非常有效的工具。遥感影像自动化水体提取的研究已经有了很多成果，但是由于不同场景下背景信息的干扰，导致水体提取不够准确。因此，本文提出了一种顾及背景信息的遥感影像自动化水体提取方法，旨在提高水体提取的准确性和稳定性。
2.相关工作
遥感影像水体提取的方法可以大致分为阈值法、基于纹理的方法、基于边缘的方法、基于分类的方法和基于特征提取的方法等。阈值法是最简单的方法，但是由于不同影像之间的亮度、色彩、对比度等差异，对于不同场景的适应性较差。基于纹理的方法通过提取水体与周围地物的纹理特征来进行水体提取，但是在高度杂草地区或者人工养殖水体附近，纹理特征会受到干扰。基于边缘的方法是从影像边缘入手，提取边缘特征来进行水体提取，但是容易受到遮挡和干扰。基于分类的方法通过对影像像元进行分类，将像元分类为水体和非水体，但是分类准确率受到分类器准确性和特征选择的影响。基于特征提取的方法通过提取多个特征，综合考虑来进行水体提取，但是在复杂场景下，容易产生误检和漏检。
因此，本文提出了一种融合多个特征提取算法，并利用背景信息进行滤除误检的遥感影像自动化水体提取方法，旨在提高水体提取的准确性和稳定性。
3.方法
图1.自动化水体提取流程图
3.1预处理
对输入的遥感影像进行预处理，包括图像增强、空间滤波、几何校正等操作。
3.2多特征融合
首先，确定需要提取的特征，如形状、颜色、纹理、边缘等。然后对每种特征进行提取，得到多个特征图。最后，将多个特征图融合起来，得到一幅综合特征图。
3.3背景信息提取
针对不同场景，提取背景信息图。背景信息图可以包括水体周围的建筑物、山地、森林等地物，还可以考虑到影像边界的限制。背景信息图一般使用特殊颜色表示。
3.4背景信息滤除
融合后的特征图与背景信息图进行相减，得到新的特征图。新的特征图提取出的水体区域与背景信息区域重合的地方被认为是错误区域。利用背景信息滤除错误区域，得到更准确的水体提取结果。
4.实验
本文选取了三张多场景的遥感影像进行实验，分别是城市区域、农村区域和湖泊区域。分别采用了本文方法、单一特征提取方法和传统阈值法进行水体提取，并进行了对比实验。实验结果表明，本文方法的水体提取准确率较高，稳定性较好，适用性广泛。
5.结论
本文提出了一种顾及背景信息的遥感影像自动化水体提取方法，该方法融合了多个特征提取算法，并利用背景信息滤除误检，可以提高水体提取的准确性和稳定性。实验结果表明，该方法在不同遥感影像场景下均具有良好的适用性和较高的准确性。未来可以进一步优化和改进该方法，提高其性能和效率。