超像素分类识别的遥感图像水域分割提取方法

摘要

本发明针对现有技术的遥感图像水域分割提取方法存在人为设置分割临界值导致自适应差、结果中存在大量的非水域地类、结果中存在着大量的脉冲噪声等问题，提出了超像素分类识别的遥感图像水域分割提取方法，结合改良的线性聚类超像素分割方法将遥感图像划分为若干个同质性好、布局紧凑且能较好的保持边缘信息的超像素，以超像素为特征提取单元，从光谱、纹理、地形三个角度提取遥感图像中的水域特征，更加准确的描述了水域与非水域的特征，构建典型的学习样本库，利用非线性支持向量机进行监督分类。实验结果表明本发明方法可以克服现有技术方法的弊端，显著提高遥感图像的水域分割提取精度和速度。