以上精度评价的结果表明:针对高空间分辨率IKONOS遥感图像的全色波段数据，本文方法可以获得较好的城市河道提取结果。同时针对小范围的典型类型的城市河道信息提取结果优于大范围综合类型的提取效果。

　　为了对比分析本文所提出的城市河道提取方法的有效性，利用多光谱数据，并借助归一化水体指数，通过选取合适的阈值进行河道的信息提取。

　　城市河道低频信息提取结果从图中可以明显看出，与城市河道不相关的信息被提取出来，同时阈值的选取对于提取结果的影响很大。而本文方法则对低频信息的阈值选取对结果影响小。根据式(28)(29)(30)，基于NDWI的河道提取结果的正确率、漏提率和误提率分别为89.65%、10.35%和30.90%，精度低于本文所提方法。

　　5、结论

　　本文根据城市河道的双线型特点，将地物信息分为边缘特征和低频信息两个部分。借助周期性纹理频谱模型和地物频谱能量分布规律进行分别频谱分析，并结合城市河道的边缘特征和低频信息的频谱特征，实现基于频域的城市河道信息提取。

　　河道信息像元数的提取正确率达到90%以上，满足城市河道信息提取的精度要求。本文提出的利用双线型地物类型的频谱特征来完成城市河道信息提取，对于道路等具有双线型特点的地物信息提取研究具有很好的参考价值，而从中高频信息和低频信息来实现遥感图像典型地物信息提取的思路和方法，对高分辨率遥感图像的信息提取具有一定的理论与应用价值。

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