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使用常规植被指数很难从卫星图像中准确识别和提取水体和水下植被，因为对水的强烈吸收会削弱浅水湖泊中水下植被反射的高近红外光谱特性。 这项研究以中国半干旱地区的乌兰苏海浅湖为研究地点，并提出了一种新的凹凸决策功能，可以利用高粉1号（GF-1）检测水下水生植物（SAV）和识别水体。 ），并于2015年7月和2015年8月获取分辨率为16米的多光谱卫星图像。同时，通过决策树方法对新兴植被，“黄台藻开花”和SAV进行了同时分类。 经过实地调查和核实，7月和8月的分类精度分别为92.17％和91.79％，表明GF-1数据重访期短至四天且空间分辨率高，可以满足水生植被要求的精度标准。萃取。 结果表明，凹凸决策函数在区分水和SAV方面优于传统的分类方法，从而大大提高了SAV的分类精度。 凹凸决策函数可以应用于在1.5 m透明度下SAV覆盖率大于0.3 m大于40％，SAV覆盖率大于0.1 m大于40％的水域，这可以为在其他区域准确提取SAV提供新的方法。

基于Fourier基的压缩感知(Compressed Sensing,CS)算法已被成功应用于平稳运动目标的逆合成孔径雷达(Inversed Synthetic Aperture Radar,ISAR)成像。但由于建模时对ISAR回波方位相位高次项的忽略,Fourier基矩阵对机动目标回波数据方位信息的稀疏表示失效,导致对机动目标的成像在方位向模糊。鉴于时频分析技术良好的时频局部化特性,将其引入到雷达回波方位向分析中,以改进用于表示雷达回波数据的稀疏基,实现对选定时间切片内回波数据多普勒频率的稀疏表示。改进后的基矩阵在通过CS技术解析回波在时间切片内方位信息的同时,又保证了利用有限数据成像的分辨率。与基于Fourier基CS成像等现有方法相比较,新方法在方位向的成像质量上有较大改进。仿真实验验证了算法的有效性。

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