【摘 要】
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水资源是人类生产生活最不可或缺的条件。由于我国所处的地理位置,水系分布不均匀,南方的河网密度相对于北方来说较大,加上部分地区水资源匮乏、降水分布不均和洪涝等自然灾害,水环境非常脆弱。从国家发展和保障民生的角度来说,保护水资源都具有重大意义。从宏观角度来掌握国内的水系情况,利用遥感手段提取水体并实时监测,是保护水资源的重大举措。经过发展,用遥感手段提取影像水体的方法已经相当成熟,主要有单波段阈值法、
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水资源是人类生产生活最不可或缺的条件。由于我国所处的地理位置,水系分布不均匀,南方的河网密度相对于北方来说较大,加上部分地区水资源匮乏、降水分布不均和洪涝等自然灾害,水环境非常脆弱。从国家发展和保障民生的角度来说,保护水资源都具有重大意义。从宏观角度来掌握国内的水系情况,利用遥感手段提取水体并实时监测,是保护水资源的重大举措。经过发展,用遥感手段提取影像水体的方法已经相当成熟,主要有单波段阈值法、监督分类法、谱间关系法及水体指数法。这四种方法基本上满足了水体提取的精度要求,但是精度也已经达到饱和,单靠遥感手段很难继续提高精度,需要寻求其他方法来达到更高的精度。神经网络是近年来的研究热点。神经网络模拟人体神经元细胞的工作方式,由大量的节点相互连接,每个节点处都可以进行一次运算,两个节点相连接的地方会有一个信号加权值。神经网络通过一层一层的节点计算,不断地学习并调整自己的参数,从而出色地完成在研究过程中的各种需要。本文选择误差反向传播的BP神经网络进行研究,该网络可以在一定次数的学习之后达到较高的精度水平,加上隐藏层的层数和节点数可以任意设置,可以看作是一个万能模型。设置BP神经网络的输入节点为九个,其中包括淮南地区影像数据前六个波段,根据影像计算的NDVI、NDWI指数和灰度共生矩阵(Gray Level Co-occurrence Matrix,GLCM)的纹理图像。同时,针对灰度共生矩阵本身存在的多向性,引入了局部二值模式(Local Binary Patterns,LBP)对其改进,从而解决该问题并减少计算量。引入并建立随机森林模型,学习样本数据并识别淮南市地区影像的水体。比较BP神经网络、随机森林和最大似然法的水体识别精度。经调整样本数据的格式,对BP神经网络进行训练,不断修正参数后,测试训练好的BP神经网络精度87.13%。最终应用BP神经网络对淮南市的研究区影像进行分类,得到分类结果的总体精度为0.9609,kappa系数为0.8940,精度相比于监督分类分别提高了 4.7%、15.38%,相比于随机森林分别提高了 0.56%、2.01%。将研究区域换成太湖,使用同样的办法识别太湖地区水体,比较三种方法的水体识别精度,最终结果与淮南市的研究结果表现一致。最后使用BP神经网络,提取2020年夏季巢湖市地区的洪水淹没区。研究结论如下:1)像元和纹理特征结合的BP神经网络分类精度要高于特征单一的分类方法。2)BP神经网络对水体的识别精度高于随机森林。3)相对于单个影像波段,使用多个影像波段的BP神经网络识别水体精度更高。4)纹理图像、NDVI和NDWI作为辅助数据加入BP神经网络模型,可以减少对建筑物的误提,并且水体边界处的识别效果也有所提升。图[30]表[6]参[15]
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