【摘 要】
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地表水作为最重要的陆地资源,深刻地影响着生态系统的平衡和社会经济的发展。水体信息的实时、快速获取和自动识别对水资源调查、洪水监测和流域整治都具有重要意义。高光谱遥感图像信息量丰富、光谱分辨率高、波段范围广,具有更加准确可辨识地物特征信息的能力,为地表水的动态监测和实时准确地自动提取提供了可能。本文基于“珠海一号”高光谱卫星（OrbitaHyperSpectral,简称OHS）图像,以鞍山市、秦皇岛
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地表水作为最重要的陆地资源,深刻地影响着生态系统的平衡和社会经济的发展。水体信息的实时、快速获取和自动识别对水资源调查、洪水监测和流域整治都具有重要意义。高光谱遥感图像信息量丰富、光谱分辨率高、波段范围广,具有更加准确可辨识地物特征信息的能力,为地表水的动态监测和实时准确地自动提取提供了可能。本文基于“珠海一号”高光谱卫星（OrbitaHyperSpectral,简称OHS）图像,以鞍山市、秦皇岛市抚宁县、南昌市安义县和珠海市香洲区的四景不同背景、不同类型水体为研究对象,主要工作内容和结论如下:（1）对OHS高光谱影像数据空间信息与光谱信息合一的特点进行了介绍,并对OHS高光谱数据进行预处理,包括数据读取、辐射校正、大气校正和正射校正。并利用余弦距离法计算指定水体像元光谱向量与待分类像元光谱向量之间的距离,设定合适的阈值,自动快速获取监督分类所需要的分类标签。（2）分别将只考虑光谱信息的支持向量机（SVM）和只考虑空间信息的变异全卷积神经网络（VFCN）的水体提取结果融合,获得更准确的地表水信息。（3）将本文的研究方法与水体指数法（WI）、变异全卷机神经网络和支持向量机进行了定量对比,发现在四个研究场景中,本文所提方法的定量评价参数波动最小,即本文的研究方法受地表背景地物及水体自身性质的影响较小。而且本文方法地表水提取效果优于另外三个方法,总体精度都在98.822%以上,Kappa系数都在0.902以上。本文提出了一种监督学习的地表水半自动化提取方法,实现了对内陆地表水的实时、快速、精确的监测分析,为我国内陆地表水图的绘制提供依据。
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