基于GF-6 PMS影像的积雪信息识别

• 作者: 王光远 邓正栋 路钊 王大庆 时玥 许颢砾 赵晓宁
• 来源期刊: 红外技术
• 关键词: 积雪识别 GF-6 PMS 目视解译 积雪指数 深度学习算法
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 图像处理与仿真|IMAGE PROCESSING & SIMULATION
• 页码范围: 543-556
• 页数: 14页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

以黑龙江省哈尔滨市道外区为研究区,系统探讨分析了基于遥感的不同方法在积雪信息识别中的应用.首先,对研究区两个时相的高分六号(GF-6)多光谱相机(PMS)影像进行目视解译,掌握了研究区内地物类型和积雪分布特点.其次,基于目视解译结果,选取了8种典型地物类型,得到了"积雪"和"非雪"两类像元的光谱特征规律.再次,探讨分析了6种方法在积雪识别中的应用,利用精确率、召回率和F指数3个指标进行了精度评价.最后,提出了基于投票结果的最终识别结果判定方法,得到了研究区积雪信息最终识别结果.研究表明:①受下垫面和阴影的影响,研究区"同谱异物"和"同物异谱"现象普遍;②深度学习算法的识别效果最好,决策树法的识别效果相对较差;农田区的识别精度高于池塘区,误识别和漏识别的现象都相对较少;③基于投票结果的最终识别结果判定,可以有效改善单一识别方法存在的误识别和漏识别现象.