基于离散粒子群算法的2种新型水体提取方法的对比与验证
随着遥感技术在水体提取与监测方面的广泛应用,更多的研究者致力于提高遥感水体提取的精度.离散粒子群算法在遥感图像分类研究中获得了较高的精度和更稳健的分类效果,已经被应用到遥感水体提取领域,但其在水体提取中的适用性和精度还有待对比与验证.本文采用最新提出的2种基于离散粒子群算法的水体提取方法,即光谱匹配耦合离散粒子群算法(SMDPSO)与最大熵耦合离散粒子群算法(MEDPSO),基于Landsat8OLI遥感影像,分别选择了有冰雪、有云、有山体阴影和有建筑物的4种环境复杂,常规方法提取精度较低的区域进行水体提取,并与2种常用的水体指数法(NDWI、MNDWI)进行了对比与验证.结果 表明:①SMDPSO和MEDPSO方法在4个实验区都能快速地寻找出最佳的水体分布,具有一定的通用性;NDWI和MNDWI方法对有冰雪、有云、有山体阴影和有建筑物影响的区域表现出水体信息的错分现象,提取精度较低;②SMDPSO方法能够识别细小河流和离散水体,水体提取精度较高,但在有冰雪、云、山体阴影和建筑物的复杂环境下提取精度较低、误判率高;MEDPSO方法不仅可以识别细小水体,而且也解决了其他3种方法在提取过程中无法抑制背景信息干扰的问题,在4个实验区的总体精度均在97.8％以上,高于其他3种方法;③将离散粒子群算法引入到水体提取方法之中,可增强方法的区域整体性,也可提高其水体提取的精度和自动化程度;④运用最大熵模型等机器学习方法,可以结合光谱、形状和纹理等影像信息以及地形信息来进行水体识别,使得水体信息提取精度更高.本文的研究可为离散粒子群算法的推广以及遥感水体提取方法的选择提供参考.
水体提取、离散粒子群算法、光谱匹配、最大熵、NDWI、MNDWI、Landsat8_OLI、精度评定
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国家自然科学基金项目;甘肃省自然科学基金项目
2021-07-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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