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地质出版社出版

基于像元级SAR图像时间序列相似性分析的水体提取

王亚飞, 程亮, 李满春, 陈伟, 陈小雨, 谌颂. 基于像元级SAR图像时间序列相似性分析的水体提取[J]. 自然资源遥感, 2014, (3): 67-73. doi: 10.6046/gtzyyg.2014.03.11
引用本文: 王亚飞, 程亮, 李满春, 陈伟, 陈小雨, 谌颂. 基于像元级SAR图像时间序列相似性分析的水体提取[J]. 自然资源遥感, 2014, (3): 67-73. doi: 10.6046/gtzyyg.2014.03.11
WANG Yafei, CHENG Liang, LI Manchun, CHEN Wei, CHEN Xiaoyu, CHEN Song. Extraction of water areas based on similarity analysis using pixel-level SAR image time series[J]. Remote Sensing for Natural Resources, 2014, (3): 67-73. doi: 10.6046/gtzyyg.2014.03.11
Citation: WANG Yafei, CHENG Liang, LI Manchun, CHEN Wei, CHEN Xiaoyu, CHEN Song. Extraction of water areas based on similarity analysis using pixel-level SAR image time series[J]. Remote Sensing for Natural Resources, 2014, (3): 67-73. doi: 10.6046/gtzyyg.2014.03.11

基于像元级SAR图像时间序列相似性分析的水体提取

详细信息
  • 中图分类号: TP751.1

Extraction of water areas based on similarity analysis using pixel-level SAR image time series

  • 针对SAR图像数据集的特点,提出了一种基于像元级图像时间序列相似性的水体提取方法。其基本思想是:构建像元级SAR图像时间序列,选取动态时间归整( dynamic time warping,DTW)算法作为时间序列相似度的度量方法,计算所有像元与标准水体像元时间序列的相似性;将水体边缘混合像元的DTW距离值设定为参考阈值,采用阈值法提取相似性较高的时间序列数据,其对应的像元即被识别为水体像元;最后利用每个像元的DTW距离值代替其后向散射值,采用8邻域搜索方法提高水体识别的精度。以2008年1-12月获取的25景分辨率为150 m的ENVISAT ASAR图像进行水体像元提取试验,结果表明,该方法的完整率和正确率均较高,能够应用于大范围区域水体的提取与制图。
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出版历程
刊出日期:  2014-12-15

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