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顾及GF-3影像纹理特征的洪涝范围提取方法

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洪涝灾害给社会、经济造成巨大损失,及时、快速监测洪涝范围在抗灾救灾中具有重要意义.合成孔径雷达(SAR)由于其主动式微波成像的机理,可为全天时、全天候、大范围洪涝灾害监测提供支持.本文首先以高分三号(GF-3)卫星影像为数据源,基于灰度共生矩阵(GLCM)、局部二值模式(LBP)等6种纹理描述方法提取138个SAR影像纹理特征;然后利用随机森林(RF)指标重要性评估功能,筛选出重要性得分较高的纹理特征进行水体信息提取;最后结合数学形态学对初始水体提取结果进行后处理,评估安徽巢湖附近区域洪涝灾害.试验表明,本文方法的水体提取精度优于传统阈值法(Otsu)及分类算法(KNN和SVM),可有效提取洪涝灾害的影响范围,为选取合适的SAR影像纹理特征进行洪涝范围快速监测提供参考.
Flood extent extraction method based on the texture features of GF-3 images

郁宗桥、王育红、刘文宋、左雨芳、冯锋

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江苏师范大学地理测绘与城乡规划学院,江苏 徐州221116

洪涝灾害 纹理特征 随机森林 GF-3 巢湖

江苏省自然科学青年基金江苏师范大学科研基金江苏师范大学研究生科研与实践创新计划

BK2020102619XSRX0062020XKT056

2022

测绘通报
测绘出版社

测绘通报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.027
ISSN：0494-0911
年,卷(期)：2022.(5)
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