【摘 要】
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针对雷达遥感影像存在相干斑噪声、面临不同背景下水体信息提取方法适用性等问题，本文选择受人为因素干扰严重的建成区和地形起伏明显的山区两种不同背景下的水体信息提取进行研究。以安徽省芜湖市为实验区，基于DEM数据建立阴影掩膜文件，通过统计直方图对高分三号（GF-3）影像进行阈值分割，优选出巴氏距离最大的三个纹理特征进行主成分分析。选取前两个主分量，并与原影像进行波段合成，利用不同分类方法分别探讨在两种不
【基金项目】
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安徽省重点研究与开发计划项目（2021003,2022107020028,202104g01020004）； 芜湖市重点研发项目（2020ms1-3）； 安徽省特支计划； 滁州市院士助滁行动项目（2019 1/S002）； 安徽省科技重大专项（202003a060
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针对雷达遥感影像存在相干斑噪声、面临不同背景下水体信息提取方法适用性等问题，本文选择受人为因素干扰严重的建成区和地形起伏明显的山区两种不同背景下的水体信息提取进行研究。以安徽省芜湖市为实验区，基于DEM数据建立阴影掩膜文件，通过统计直方图对高分三号（GF-3）影像进行阈值分割，优选出巴氏距离最大的三个纹理特征进行主成分分析。选取前两个主分量，并与原影像进行波段合成，利用不同分类方法分别探讨在两种不同背景下水体提取研究中的优势与不足。结果表明：在建成区背景下，面向对象阈值分割法提取效果最好，总精度为89.20%,Kappa系数为0.7639；在山区背景下，面向对象SVM分类法能够准确识别水体信息，水体提取总精度为94.10%,Kappa系数为0.8821。
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