【摘 要】
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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
【机 构】
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江苏师范大学地理测绘与城乡规划学院
【基金项目】
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江苏省自然科学青年基金（BK20201026）； 江苏师范大学科研基金（19XSRX006）;江苏师范大学研究生科研与实践创新计划（2020XKT056）；
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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。
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