現行の公開海水データセットは単一の時相および注釈精度の低さという制約があるため、本研究では「高分一号」（GF-1）の広域マルチスペクトル画像を基に、高品質な多時相湖沼抽出データセットを構築した。動的度の高い鄱陽湖、中程度のナムツォ、低い陽澄湖を実験区域として選定し、2022年の春夏秋冬の四季をカバーしている。データ品質を向上させるために、GF-1の広域マルチスペクトルデータはまず放射補正、正射補正、迅速大気補正などの前処理を経て、次に自動と人工の視覚的注釈を組み合わせた戦略を採用し、三つの研究地域それぞれ四季の総精度は94％以上に達し、データセットの信頼性と科学性を確保した。このデータセットは多時相特性と高精度注釈を特徴としており、高解像度リモートセンシング画像における動的水体の地図作成や動的変化監視研究に重要なデータ支援を提供する。データセットの実用性を検証するために、しきい値分割、従来の機械学習アルゴリズム、および深層学習など複数の水体抽出手法で実験を行った。結果は、このデータセットがさまざまな方法の学習と評価を効果的にサポートし、動的水体抽出アルゴリズムの性能向上に信頼できるデータ基盤を提供することを示している。

高分一号;動的水体;水体抽出;データセット;特徴抽出