基于Sentinel-1A数据的南京市水体信息提取

• 作者: 张荣春 房星旭 郑加柱 陈媛媛 魏浩翰
• 来源期刊: 地理空间信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: SAR 水体信息提取 纹理特征 DEM SVM
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 3S技术应用
• 页码范围: 62-65
• 页数: 4页
• 分类号: P237
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-4623.2020.09.014

摘要

基于先进的Sentinel-1A SAR数据,对南京地区的水体覆盖信息进行提取,首先对SAR图像进行滤波、辐射校正以及几何校正等预处理;再利用灰度共生矩阵提取影像中的纹理信息,并结合散射强度信息,利用SVM算法进行初分类;然后利用地形信息提取山体;最后从初分类结果中剔除山体阴影,得到水体提取结果.通过对比实验发现,该方法可有效去除山体阴影以及淹水期水田的影响,减少对水体信息的混淆,使结果与真实地表更加接近.研究结果能为南京市的水资源管理部门提供相应的理论支撑.