U-net模型在高分辨率遥感影像水体提取中的应用

文献类型： 中文期刊

第一作者： 王宁

作者： 王宁;程家骅;张寒野;曹红杰;刘军

作者机构：

关键词： GF-1;U-net模型;随机森林;水体提取

期刊名称： 国土资源遥感

ISSN：

年卷期： 2020 年 001 期

页码： 35-42

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 选择安徽省巢湖流域为研究区,采用U-net模型和随机森林模型,对高分一号(GF-1)高分辨率遥感影像进行水体信息提取,并对比分析了2种模型的水体提取结果和效率.结果表明:①对于大面积水体,2种模型的水体提取结果均具有较高的精度;②对于小面积水体,随机森林模型水体提取结果存在较多细碎图斑,U-net模型水体提取结果和人工目视解译结果更加符合;③对于遥感影像中城市建筑物阴影和山体阴影,U-net模型能较好地消除阴影影响,正确提取水体,而随机森林模型存在较多将阴影误分为水体的现象;④总体来看,在复杂地表覆盖类型条件下,U-net模型提取水体的总体精度为98. 69%,Kappa系数为0. 95,均高于随机森林模型,在2种模型漏分误差相当的情况下,U-net模型错分误差远小于随机森林模型.U-net模型避免了人工提取分类特征的过程,自动化程度更高,训练效率较高,适用于遥感影像中水体高精度提取.

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