【摘 要】
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应用遥感技术提取水体信息已成为研究热点之一。我国卫星高分三号(GF-3)雷达数据具有全天时全天候工作和高空间分辨率的特点,但是容易受到斑点噪声的影响,而且包含的对象信息非常有限。多光谱图像包含丰富的光谱信息,可以填补雷达数据的信息缺陷,但是空间分辨率相对较低。为了提高遥感图像中水体的分类精度,采用多源数据融合办法,首次提出GF-3雷达图像与Sentinel-2A多光谱图像融合算法执行水体提取任务。
【机 构】
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西安电子科技大学电子工程学院,国家卫星气象中心,西安电子科技大学前沿交叉研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61772397,12005169),国家重点研发计划资助项目(2016YFE0200400),数字地球重点实验室开放基金项目(2019LDE005),陕西省科技创新团队(2019TD-002),中央高校基本业务费(XJS200205)。
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应用遥感技术提取水体信息已成为研究热点之一。我国卫星高分三号(GF-3)雷达数据具有全天时全天候工作和高空间分辨率的特点,但是容易受到斑点噪声的影响,而且包含的对象信息非常有限。多光谱图像包含丰富的光谱信息,可以填补雷达数据的信息缺陷,但是空间分辨率相对较低。为了提高遥感图像中水体的分类精度,采用多源数据融合办法,首次提出GF-3雷达图像与Sentinel-2A多光谱图像融合算法执行水体提取任务。该算法使用Gram-Schmidt变换进行融合,采用随机森林实现水体的最终识别和提取。实验结果表明,该算
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