В связи с ограничениями текущих общедоступных наборов данных водоемов, имеющих одно время съемки и низкую точность разметки, в данном исследовании на основе широкополосных мультиспектральных изображений "Gaofen-1" (GF-1) создан высококачественный набор данных для извлечения озер с несколькими временами съемки. Были выбраны три экспериментальные области с различной динамикой: высокодинамичное озеро Поянху, средний по динамике Намцо и низко динамичное озеро Янчэнху, охватывающие четыре сезона 2022 года – весну, лето, осень и зиму. Для повышения качества данных мультиспектральные данные GF-1 сначала подверглись радиационной, ортофототочной и быстрой атмосферной коррекции; затем применялась стратегия маркировки с сочетанием автоматического и ручного визуального контроля, при этом общая точность по трем зонам и четырем сезонам превышала 94%, что обеспечило надежность и научность набора данных. Этот набор данных характеризуется мультивременными особенностями и высокой точностью разметки, предоставляя важную поддержку для картографирования динамических водоемов и мониторинга изменений на высокоразрешающих спутниковых снимках. Для проверки практичности набора данных были проведены эксперименты с использованием различных методов извлечения водных объектов, включая пороговую сегментацию, традиционные алгоритмы машинного обучения и глубокое обучение. Результаты показали, что набор данных эффективно поддерживает обучение и оценку различных методов, обеспечивая надежную базу данных для улучшения производительности алгоритмов извлечения динамических водоемов.

Gaofen-1;динамические водоемы;извлечение водоемов;набор данных;извлечение признаков