【摘 要】
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目前水体提取算法针对中低分辨率遥感影像提取效果较好，但应用于高分辨率影像细小水体时易受混合像元、异物同谱和阴影等因素的影响，从而出现误判。针对高分影像中大面积水体和细小水体同时存在如何快速的提取大面积水体并有效的避免细小水体提取中阴影的影响。本文提出采用多尺度和光谱差异分割提取较大面积水体，同时针对细小水体阴影的影响提出一种新的阴影指数BGR（Brightness Green ratio,BGR）
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目前水体提取算法针对中低分辨率遥感影像提取效果较好，但应用于高分辨率影像细小水体时易受混合像元、异物同谱和阴影等因素的影响，从而出现误判。针对高分影像中大面积水体和细小水体同时存在如何快速的提取大面积水体并有效的避免细小水体提取中阴影的影响。本文提出采用多尺度和光谱差异分割提取较大面积水体，同时针对细小水体阴影的影响提出一种新的阴影指数BGR（Brightness Green ratio,BGR）并结合面向对象的水体提取新方法，并将提取结果与决策树、支持向量机、随机森林、NDWI+NIR、卷积神经网络提取方法进行比较，实验得出6种水体提取的精度分别为94.86%,88.85%,87.15%,88.8%,91.46%,92.42%.说明本文方法对于高分辨率影像大面积以及细小水体提取具有较高的提取精度，并能通过不同尺度的分割以保证较好的提取效率。
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