【摘 要】
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随着遥感信息技术的快速发展，对地观测产品种类日益繁多，遥感影像空间与时间分辨率等大幅提升。如何从海量的遥感数据产品中提取有用信息是近年来遥感地学研究中的热点问题，其中水体信息的提取可以广泛地用于农业生产、水资源保护与监测、防灾减灾等应用中。然而，当前水体信息提取难以达到大规模的应用水平，主要问题在于遥感数据存在着数据量大、种类复杂等特点，对于海量数据的处理需要消耗大量的计算资源与时间。同时由于遥感
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随着遥感信息技术的快速发展，对地观测产品种类日益繁多，遥感影像空间与时间分辨率等大幅提升。如何从海量的遥感数据产品中提取有用信息是近年来遥感地学研究中的热点问题，其中水体信息的提取可以广泛地用于农业生产、水资源保护与监测、防灾减灾等应用中。然而，当前水体信息提取难以达到大规模的应用水平，主要问题在于遥感数据存在着数据量大、种类复杂等特点，对于海量数据的处理需要消耗大量的计算资源与时间。同时由于遥感数据本身的不确定性，给水体提取带来额外的复杂处理工作。近年来，随着并行计算、网格计算等计算方法的出现与快
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