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摘要
应用遥感技术提取水体信息已成为研究热点之一。我国卫星高分三号(GF-3)雷达数据具有全天时全天候工作和高空间分辨率的特点,但是容易受到斑点噪声的影响,而且包含的对象信息非常有限。多光谱图像包含丰富的光谱信息,可以填补雷达数据的信息缺陷,但是空间分辨率相对较低。为了提高遥感图像中水体的分类精度,采用多源数据融合办法,首次提出GF-3雷达图像与Sentinel-2A多光谱图像融合算法执行水体提取任务。该算法使用Gram-Schmidt变换进行融合,采用随机森林实现水体的最终识别和提取。实验结果表明,该算法在水体提取任务中比基于单一的雷达图像或多光谱图像方法具有明显优势,获取水体的识别精度显著提高。
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