"结合水体指数与卷积神经网络的遥感水体提取"
本文主要介绍了一种结合水体指数和卷积神经网络的遥感水体提取方法。该方法首先选择典型水体样本进行训练，构建深度学习卷积神经网络（CNN）水体识别模型。然后，计算多光谱影像NDWI指数，并将其分割成图斑，以图斑包络矩形构建初步的水体目标子区。最后，构建NDWI指数与CNN水体识别概率的联合估计模型，并以迭代运算实现最优化遥感水体提取。
该方法的优点在于它可以同时考虑光谱和空间信息，从而提高水体提取的可靠性和准确性。实验结果表明，该方法可以提高水体识别的准确率，达到94.19%，而错分率仅为5.04%，显著提高了水体提取的精度。
知识点：
1. 遥感水体提取：遥感水体提取是指通过遥感技术来检测和提取水体信息的过程。常用的遥感水体提取方法包括基于光谱信息的方法和基于空间信息的方法。但是，这些方法都有其缺陷，例如光谱信息方法不能考虑空间信息，而空间信息方法不能考虑光谱信息。
2. 深度学习：深度学习是一种机器学习算法，通过构建多层神经网络来学习和识别模式。深度学习可以用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
3. 卷积神经网络（CNN）：卷积神经网络是一种深度学习算法，通过卷积和池化操作来提取图像特征。CNN广泛应用于图像识别、目标检测、图像分割等领域。
4.归一化差分水体指数（NDWI）：NDWI是一种水体指数，通过计算光谱信息来确定水体的存在性。NDWI可以与其他水体指数结合使用，以提高水体提取的准确性。
5. 空间信息：空间信息是指遥感影像中的空间特征信息，例如目标的形状、大小、位置等信息。空间信息可以用于图像识别、目标检测、图像分割等领域。
6. 数据建模：数据建模是指通过数学模型来描述和模拟数据的过程。数据建模广泛应用于机器学习、数据挖掘、数据分析等领域。
7. 机器学习：机器学习是一种人工智能技术，通过机器学习算法来学习和识别模式。机器学习广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
8. 专业指导：专业指导是指通过专家的指导和建议来提高工作效率和质量的过程。专业指导广泛应用于项目管理、团队管理、个人职业发展等领域。
