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基于大规模多光谱图像的水域区域估计感知器学习研究

DOI：10.3390/s18124333 期刊：Sensors 出版年份：2018 更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要： 土地覆盖分类与时间变化调查被视为遥感的常见应用。水/非水域估算作为最基础的遥感分类任务之一，用于分析地球表面水域分布情况。然而常规的遥感方法（如阈值法、光谱分析与统计手段）尚不足以建立全球适用的水域分类体系。本研究旨在利用Landsat-8影像，通过感知器神经网络开发具有自动调参功能的水/非水域估算公式——感知器衍生水域公式(PDWF)。通过多案例研究，将PDWF的水域估算结果与三种方法（改进归一化差异水域指数MNDWI、自动水域提取指数AWEI及深度卷积神经网络）进行对比。结果表明：本方法在所有对比方案中表现最优，显著提升了水域/非水域估算精度；即使在山体阴影、建筑阴影及暗色土壤导致的低反射率等复杂条件下，PDWF仍保持稳定优势。此外，本研究还实施了太阳耀斑校正，以优化受耀斑影响像素区域的水域识别效果。
作者： Poliyapram Vinayaraj，Nevrez Imamoglu，Ryosuke Nakamura，Atsushi Oda
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

利用Landsat-8影像，通过感知器神经网络开发一种自动推导调参的水/非水区域估算公式——我们称之为感知器推导水公式（PDWF）。

研究成果

所提出的PDWF方法在水体/非水体区域估算方面优于MNDWI、AWEI和U-net，显示出显著的精度提升。该方法能有效减少由山体阴影、建筑物阴影和暗色土壤引起的误判。同时，镜面反射和冰雪校正算法进一步提高了水体/非水体区域估算的准确性。

研究不足

该研究仅使用无云、无雪且无太阳耀斑的Landsat-8影像进行训练。模型未针对受太阳耀斑影响和被雪覆盖的区域进行训练，这些区域需要额外的校正算法。

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