【摘 要】
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互花米草的大量入侵已危害到我国沿海海滨的生态安全,研究快捷、准确的互花米草识别算法,对于实现区域内互花米草动态监测尤为重要。利用谷歌地球引擎平台,以象山港为研究区,将151个互花米草和140个非互花米草的图斑作为训练数据集,从Sentinel-2遥感影像信息中提取NDVI,EVI,NDWI和BSI指数,将这些指数叠加到遥感影像数据中,利用支持向量机和随机森林等机器学习方法进行识别分类。通过对201
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互花米草的大量入侵已危害到我国沿海海滨的生态安全,研究快捷、准确的互花米草识别算法,对于实现区域内互花米草动态监测尤为重要。利用谷歌地球引擎平台,以象山港为研究区,将151个互花米草和140个非互花米草的图斑作为训练数据集,从Sentinel-2遥感影像信息中提取NDVI,EVI,NDWI和BSI指数,将这些指数叠加到遥感影像数据中,利用支持向量机和随机森林等机器学习方法进行识别分类。通过对2017—2022年Sentinel-2遥感影像进行逐年识别分类,实现研究区内的互花米草动态监测。研究结果表明:相比支持向量机算法,随机森林算法对互花米草具有较高的识别精度,2022年的识别总体精度达到99.03%,Kappa系数0.978 7;同时,自2017年以来,象山港的互花米草面积逐渐减少,说明这期间采取的人为干预措施非常有效。象山港互花米草的动态监测和现状分析为互花米草的治理提供了定量的科学数据,对制定相关的防治措施具有重要的参考价值。
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