通过基于Landsat图像系列的新型框架,改进长期地表水的绘制
Ling Lan1, Yu-Ge Wang1, Hao-Shuang Chen1
1State Key Laboratory of Hydraulics and Mountain River Engineering, Sichuan University, Chengdu, 610065, China.
本研究介绍了一种使用谷歌地球引擎和Landsat图像的自动化框架,以改进地表水系列 (SWS) 检测. 新方法提高了数据的完整性和准确性,用于长期的生态和社会应用.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 遥感 遥感 遥感 遥感
- 地理空间分析的研究.
背景情况:
- 地表水的监测对于生态和社会发展至关重要.
- 由于传感器的局限性和大气干扰,现有的地表水系列 (SWS) 数据集往往不完整.
- 需要改进的算法来提高SWS数据的完整性和质量.
研究的目的:
- 使用谷歌地球引擎和Landsat图像开发一个用于检测地表水系列 (SWS) 的自动化框架.
- 提高长期SWS数据集的完整性和准确性.
- 为地表水资源绘制提供一个强大的方法,以支持环境管理和防灾.
主要方法:
- 使用谷歌地球引擎和Landsat卫星图像开发了一个自动化框架.
- 实施了原始图像过算法,以最大限度地利用可用的数据.
- 采用了改进的Otsu值方法,随机森林和形态操作来提高准确性和填补数据缺口.
主要成果:
- 这种新的框架成功地为各种水体扩展了长期的SWS.
- 在地表水的提取中实现了高精度,整体精度从0.96到0.97.
- 与GRSAD.等现有数据集相比,构建的数据集在完整性方面显示出显著的改进 (27.01%-91.89%).
结论:
- 拟议的框架有效地提高了地表水系列数据集的完整性和准确性.
- 这种方法显示了创建全面的长期全球SWS数据集的巨大潜力.
- 该框架可以支持与地表水有关的环境管理和防灾方面的关键评估.
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