利用光学遥感技术可以快速高效地获取大范围的地表水体信息,但是在洪灾监测等应用中,常常伴随多云、降雨等恶劣天气,难以及时获得高质量的光学遥感图像。合成孔径雷达(synthetic Aperture Radar,sAR)技术具有全天时、全天候的特点,不受阴雨天气的影响,相比光学遥感具有明显的优势。本文首先总结和分析了目前基于星载sAR数据提取水体的方法和存在的问题,以sentinel-1数据为例,为了弥补单极化阈值法和哨兵一号双极化水体指数(sentinel-1 Dual-Polarized Water Index,sDWI)方法的不足,提出了双极化第一主成分水体指数(Dual-Polarized First-Principal-Component Water Index,DFWI)。其次,为了解决雷达阴影容易与水体相互混淆的问题,提出了3种升降轨极化sAR水体提取方法:升降轨VH极化方法(AscendingDescending VH-Polarization Water Index,AD-VH)、升降轨VV极化方法(Ascending-Descending VV-Polarization,AD-VV)和升降轨双极化第一主成分水体指数(Ascending-Descending Dual-Polarized First-Principal-Component Water Index,AD-DFWI)。最后,选择云南省洱海和土耳其Hatay 2个研究区进行水体提取实验,分别对应水体的常态化监测和应急监测等不同的应用场景。根据用户精度、生产者精度、虚警率和F1-score共4种指标对上述不同方法得到的水体提取结果进行精度评价和分析。实验结果表明:(1)本文所提方法相比单极化阈值法和sDWI法的分类精度明显提高,在2个研究区中,精度相对最高的方法均为AD-DFWI法,F1-score指标分别达到了97.83%和88.33%;(2)升降轨极化sAR水体提取方法不仅较好地解决了雷达阴影和水体相互混淆的问题,而且图像直方图中双峰分布特点更加显著,水体和非水体的可分离性更高,综合性能更好。本文提出的方法未来可以为水体提取和洪灾监测等应用提供参考。
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