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摘要
现有异常水体的检测研究通常针对特定区域、特定数据源和特定时相开展，且往往是事后的检测而非实时的监测，不能很好地服务于水体异常快速发现与识别的业务需求。为此，提出了一种基于无监督的孤立森林加决策规则（U-IForest-SD）的水体异常信息提取方法，并以Landsat与Sentinel的数据作为测试数据，以青岛浒苔、松雅湖黑臭水、墨西哥湾溢油为案例，对比了支持向量机、监督孤立森林以及U-IForest-SD 3种方法识别浒苔、黑臭水和溢油的精度。研究结果显示：该方法对于3种异常类型的总体识别精度都在90%以上、Kppa系数都在0.8以上，整体精度高于监督孤立森林但略低于SVM。该算法只需要输入单期影像，无需训练样本，具有可移植性好、普适性强、自动化程度高的优点。此外，该方法可以有效地避免“假警”和“虚警”的发生，在异常水体的快速发现和识别业务中有很好的应用前景。
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