基于密集连接全卷积神经网络的遥感影像水体全自动提取方法
本文提出了一种基于密集连接全卷积神经网络的遥感影像水体全自动提取方法，旨在解决传统遥感水体监测方法存在的易受人为主观因素影响、泛化能力弱、效率低、自动化程度较低的问题。该方法通过引入DenseNet密集连接结构(dense block)构建水体提取深度学习全卷积神经网络，弥补了一般网络存在的浅层特征丢失问题，提高了网络对遥感影像中细小水体的敏感程度，实现了更优的水体提取效果。
本文的研究内容主要包括以下几个方面：
1. 遥感影像水体提取的传统方法存在的问题：传统遥感水体监测方法存在易受人为主观因素影响、泛化能力弱、效率低、自动化程度较低的问题。这些问题限制了传统方法在实际应用中的效率和准确性。
2. 基于密集连接全卷积神经网络的遥感影像水体提取方法：本文提出了一种基于密集连接全卷积神经网络的遥感影像水体提取方法，旨在解决传统方法存在的问题。该方法通过引入DenseNet密集连接结构(dense block)构建水体提取深度学习全卷积神经网络，弥补了一般网络存在的浅层特征丢失问题，提高了网络对遥感影像中细小水体的敏感程度。
3. 实验结果分析：实验结果表明，该方法水体提取结果的像元精度达到96.3%，均交并比达到91.1%，斑块漏检率为0，水体边界长度和面积精度分别达到95.8%和98.5%，均高于传统NDWI法、光谱监督分类法、决策树方法。
4. 方法的应用价值：本文的方法表现出所对比方法不具备的高效、自动化和泛化性优势，在遥感影像水体提取上有较强的应用价值。
在本文中，我们提出了一个基于密集连接全卷积神经网络的遥感影像水体全自动提取方法，该方法可以解决传统方法存在的问题，提高水体提取的准确性和效率。本文的研究结果为遥感影像水体提取提供了一个新的思路和方法，具有较高的应用价值。
知识点：
1. 遥感影像水体提取的重要性：遥感影像水体提取是遥感技术应用中的一个重要领域，旨在提取遥感影像中的水体信息，为水资源管理、环境监测和灾害响应等领域提供重要的数据支持。
2. 深度学习在遥感影像处理中的应用：深度学习技术可以应用于遥感影像处理领域，实现遥感影像中的目标检测、分类和提取等任务。
3. 全卷积神经网络的优点：全卷积神经网络可以实现图像中的目标检测和分类任务，具有高效、自动化和泛化性优势。
4. DenseNet密集连接结构的优点：DenseNet密集连接结构可以弥补一般网络存在的浅层特征丢失问题，提高网络对图像中的细小目标的敏感程度。
5. 遥感影像水体提取的传统方法存在的问题：传统遥感水体监测方法存在易受人为主观因素影响、泛化能力弱、效率低、自动化程度较低的问题。
