作者：李成蹊; 肖鹏峰; 冯学智; 朱榴骏; 宋明明高分一号多视图多时相积雪识别旋转森林
摘要：针对目前从高分辨率遥感图像中提取多时相山区积雪信息精度较低、效率不高的问题,基于高分一号卫星数据,提出了一种基于多视图的多时相山区积雪提取方法。该方法基于GF-1卫星3个时相的图像数据,将多时相遥感图像视为多个视图,通过空间约束构建积雪识别多视图。针对山区阴影的巨大影响的问题,提出了将积雪分为非阴影区积雪和阴影区积雪2个类别,分别进行训练样本的选取。仅通过一次样本选取,运用旋转森林算法,基于多视图构建面向多时相的识别模型,实现多时相遥感图像的积雪识别。实验结果表明,3个时相识别结果的F值分别达到0.941、0.951和0.945,精度较高,且具有较高的效率,具有实际应用价值。
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