邓富亮，章欣欣，花利忠，李宗梅

(厦门理工学院空间信息技术研究所，福建 厦门 361024)

基于国产高分辨率光学遥感影像的水体提取

邓富亮，章欣欣，花利忠，李宗梅

(厦门理工学院空间信息技术研究所，福建 厦门 361024)

遥感图像中地表水体同山体、建筑物等地物产生的阴影在光谱特征上存在较高的类间相似性，导致提取过程中容易出现混淆和错分的情况。针对此问题，提出一种基于面向对象和人工蜂群的地表水体提取方法。该方法首先对遥感图像进行分割以获取分割对象的光谱、比率、几何形状等统计特征，以弥补高分遥感图像波段数目少，信息量不足的缺陷；并借助人工蜂群算法在解决复杂问题最优化方面的优势，选取水体同阴影二值分类的几何平均正确率作为算法的适应度函数，最终获取地表水体的最优化提取规则。选取厦门市大嶝岛和湖南省资兴市部分区域，基于国产高分一号、二号遥感数据进行水体提取，并与传统SVM分类结果进行比较。实验结果表明本算法提取水体的总体精度和Kappa系数均优于传统SVM分类器，表明该方法可应用于高分遥感图像的地表水体提取。

人工蜂群；地表水体提取；高分；面向对象；遥感图像分类

水体的空间分布信息是水文模型分析的数据基础，如何快速、准确地获取水体信息对地表水资源调查[1]、水利设施规划、洪涝[2]等自然灾害监测等领域具有重要意义。随着我国高分辨率对地观测系统的可持续发展，以及国产高空间分辨率卫星，如高分、资源遥感卫星遥感数据的普及，针对国产高分遥感影像的水体信息的智能提取和识别成为当前国内研究的热点。……