【摘 要】
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在"全域-局部"分步迭代水体信息提取方法的基础上,通过对水体信息提取指标——水体指数的物理特性的分析实现了算法中全域阈值的自动选择与局部阈值的自适应调整,并结合DEM生
【机 构】
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加州大学洛杉矶分校地理系; 中国科学院新疆生态与地理研究所; 中国科学院遥感应用研究所;
【基金项目】
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美国航空航天局资助项目(编号:NNX06AE58G);国科学院西部博士资助项目(编号:XBBS200809)~~
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在"全域-局部"分步迭代水体信息提取方法的基础上,通过对水体信息提取指标——水体指数的物理特性的分析实现了算法中全域阈值的自动选择与局部阈值的自适应调整,并结合DEM生成的山体坡度和阴影信息,减少局部迭代过程中对其他地表特征与水体信息的误判。在此基础上,建立一种适合于高山地区冰川湖泊的自动化提取方案。试验采用Landsat数据对喜马拉雅山地区的冰川湖白进行信息提取,结果表明该方法能够快速准确地完成大区域范围内的冰川湖泊制图,并能最大程度地消除高山地区湖泊水体识别中冰川和山体阴影的影响。
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