基于GF-6 PMS影像的积雪信息识别

王光远，邓正栋，路 钊，王大庆，时 玥，许颢砾，赵晓宁

〈图像处理与仿真〉

基于GF-6 PMS影像的积雪信息识别

王光远，邓正栋，路 钊，王大庆，时 玥，许颢砾，赵晓宁

（中国人民解放军陆军工程大学 国防工程学院，江苏 南京 210007）

以黑龙江省哈尔滨市道外区为研究区，系统探讨分析了基于遥感的不同方法在积雪信息识别中的应用。首先，对研究区两个时相的高分六号（GF-6）多光谱相机（PMS）影像进行目视解译，掌握了研究区内地物类型和积雪分布特点。其次，基于目视解译结果，选取了8种典型地物类型，得到了“积雪”和“非雪”两类像元的光谱特征规律。再次，探讨分析了6种方法在积雪识别中的应用，利用精确率、召回率和F指数3个指标进行了精度评价。最后，提出了基于投票结果的最终识别结果判定方法，得到了研究区积雪信息最终识别结果。研究表明：①受下垫面和阴影的影响，研究区“同谱异物”和“同物异谱”现象普遍；②深度学习算法的识别效果最好，决策树法的识别效果相对较差；农田区的识别精度高于池塘区，误识别和漏识别的现象都相对较少；③基于投票结果的最终识别结果判定，可以有效改善单一识别方法存在的误识别和漏识别现象。

积雪识别；GF-6 PMS；目视解译；积雪指数；深度学习算法

0 引言

作为地表最活跃的自然要素之一，积雪对自然环境和人类社会活动的影响非常显著[1]。积雪覆盖面积（snow cover area，SCA）是最重要的积雪参数之一，对于流域尺度的水资源管理和融雪径流模型的建立具有重要意义[2-3]。……