【摘 要】
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热融湖是多年冻土区的典型地貌,近年来由于青藏高原生态受到人类活动及全球变暖的影响,多年冻土区逐渐发生热融喀斯特现象,在多年冻土区域生成大量小型湖泊,又称为热喀斯特湖。热喀斯特湖因其是多年冻土排放温室气体的直接通道,且其与区域地下水位关系密切,从而反馈到气候变化并影响到区域生态环境的演变青藏高原地区高原气候逐年转暖、人类的工程活动在高原地区逐渐扩张,对青藏高原脆弱的生态环境造成了很大的影响。青藏高原
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热融湖是多年冻土区的典型地貌,近年来由于青藏高原生态受到人类活动及全球变暖的影响,多年冻土区逐渐发生热融喀斯特现象,在多年冻土区域生成大量小型湖泊,又称为热喀斯特湖。热喀斯特湖因其是多年冻土排放温室气体的直接通道,且其与区域地下水位关系密切,从而反馈到气候变化并影响到区域生态环境的演变青藏高原地区高原气候逐年转暖、人类的工程活动在高原地区逐渐扩张,对青藏高原脆弱的生态环境造成了很大的影响。青藏高原是全球气候的映射,与世界气候环境产生了互馈效应,因此开展热融湖的相关研究具有重要的科学意义。近年来随着遥感技术的不断发展,基于卫星影像的陆地表面水体监测也逐渐替代了传统的人工监测。从单波段法到多波段法以及机器学习与深度学习,水体监测经历了从小尺度到大尺度全自动提取的转变。由于在遥感影像中热融湖间的光谱特征差异较小且热融湖面积较小,同时热融湖发育区内存在与热融湖光谱相似的地物,目前仍缺乏有效大范围的提取热融湖信息的方法,因此,本研究基于哨兵遥感影像,展开对热融湖提取算法的研究,文章对传统方法中多波段法中的谱间关系法进行优化,提出了基于LBV变换的谱间关系模型;并且引入了旋转森林算法(Rotation Forest,RoF)与深度学习Deeplab v3+模型进行热融湖提取的研究。本研究通过对影像中热融湖系信息的提取算法研究,获取了如下结论:1、研究使用Sentinel-2A影像数据的Coastal aerosol波段,Green波段,NIR波段,SWIR1 波段,其波长值 λ1=0.443μm,λ2=0.56μm,λ3=0.842μm,λ4=1.61(μm。针对热融湖的特征,根据地物样本的光谱亮度值,结合LBV变换公式中的B公式,建立一次线性回归方程,以此为谱间关系模型进行热融湖信息提取,其总体精度达到了 95.3%。2、研究引入了旋转森林学习算法,参考热融湖的特征,针对特征旋转的影响,以较为常用的非监督主成分分析法为特征提取方法,以此作为热融湖的光谱特征,进行热融湖的提取。其精度较传统的多波段法提升了 1%。3、本研究使用了深度学习的DeepLab v3+模型,因为它能够保持性能的同时,大大减少计算量。DeepLab v3+添加了 Decoder模块改善边缘信息,以捕获更多尺度信息,如热融湖边界信息,进一步提高热融湖提取的精度。其提取精度达到了97.5%,较旋转森林算法及LBV谱间关系法提高2%的总体精度。图[29]表[9]参[80]
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