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作者：贺相綦;徐红涛;何斌;郝坤钰;吴嘉琪;
单位：北京师范大学地理科学学部地表过程与资源生态国家重点实验室;南京佳格耕耘科技有限公司;
摘要：针对在大范围、高分辨率遥感影像中传统水体提取方法效率低、微小水体提取效果差的问题，提出一种改进U-Net模型的遥感影像水体精细提取方法。实验以航空高分辨率可见光影像为数据源。分析结果表明，改进的U-Net模型在各项评价指标上均高于经典U-Net模型、基于光谱特征法与基于分类器法，并且改进的网络水体提取结果更加完整，对小目标水体能够准确提取。该研究提高了水体提取语义分割算法的性能，使遥感水体提取工作更加自动化和智能化，不仅验证了基于航空亚米级光学影像在城市水体提取方面的可行性，也为今后相关的研究提供了新的探索思路。
关键词：水体提取;;U-Net;;高分遥感影像;;深度学习;;洞庭湖
基金资助：高分专项项目(30-H30C01-9004-19/21);; 第三次新疆综合科学考察项目(2022xjkk0106)
