一个基于深度学习的提取水体边界的模型

已于 2024-11-24 17:23:56 修改
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分类专栏： 提取多光谱影像下的水体 文章标签： 深度学习 python
于 2024-06-08 15:11:40 首次发布
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这是作者放的实际处理效果

1、使用miniconda创建一个以python3.6版本的环境

此模型是在tensorflow1.12.0下进行的，因此需要以py3.6版本去适配运行，详细见github项目：isikdogan/deepwatermap: a deep model that segments water on multispectral images (github.com)

在终端运行conda create -n tensorflow1.12.0p3.6 python=3.6

将此环境命名为tensorflow1.12.0p3.6，意为标出他的tf和py版本

2、安装1.12.0版本的tensorflow

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本资源是基于matlab深度学习工具箱来设计卷积神经网络用来对图像上的水体部分进行识别，并生成水体陆地二值化图像。采用的是9层卷积神经网络用来对图像进行特征提取和分类，水体识别的准确率可以达到96%以上。
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【毕业设计】基于机器学习的遥感影像水体提取与变化监测
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使用python提取水体教程
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阈值法是比较简单但却较为有效的水体提取方法，优点是物理含义明确，计算简单，效率高，缺点一是在一些复杂场景中，受建筑阴影等影响容易出现误识别，二是基于像元计算存在的“椒盐现象”，三是最大的确定是阈值需要人为设定。虽然这是一个非常原始的方法，但即使在今天依然有很大应用价值，比如作为一种特征与其他类型数据做融合处理，结合机器学习优化阈值设定的问题，还可以在一些广域识别应用中起到高置信样本筛选的作用等等。NDWI（归一化差异水体指数）:式中GREEN表示绿光波段的反射率，NIR表示近红外波段的反射率。
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