【摘 要】
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湿地是地球上最重要的生态系统之一,在维持全球生态环境安全等方面发挥着举足轻重的作用.由于湿地独特的水文特征,传统的湿地监测需要耗费大量的人力和财力,对于大尺度的湿地信息提取更是困难重重.随着大数据和云计算的兴起,为大尺度和长时间序列的空间数据处理提供了契机.本文基于Google Earth Engine(GEE)云平台,使用Sentinel-1合成孔径雷达(SAR)数据、Sentinel-2光学数据以及地形数据,探讨了红边、雷达以及地形特征对大范围区域沼泽湿地提取的重要性,验证了利用JM距离寻找沼泽湿地提
【机 构】
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中国测绘科学研究院摄影测量与遥感研究所,北京100036;山东科技大学测绘科学与工程学院,青岛266590;中国测绘科学研究院摄影测量与遥感研究所,北京100036;南京水利科学研究院水文水资源与水利
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湿地是地球上最重要的生态系统之一,在维持全球生态环境安全等方面发挥着举足轻重的作用.由于湿地独特的水文特征,传统的湿地监测需要耗费大量的人力和财力,对于大尺度的湿地信息提取更是困难重重.随着大数据和云计算的兴起,为大尺度和长时间序列的空间数据处理提供了契机.本文基于Google Earth Engine(GEE)云平台,使用Sentinel-1合成孔径雷达(SAR)数据、Sentinel-2光学数据以及地形数据,探讨了红边、雷达以及地形特征对大范围区域沼泽湿地提取的重要性,验证了利用JM距离寻找沼泽湿地提取最优特征组合的可行性,结合随机森林算法对2018年黑龙江流域沼泽湿地进行提取.研究表明:(1) Sentinel-2红边波段和Sentinel-l雷达波段以及地形数据有利于沼泽湿地信息提取,相比植被指数和水体指数沼泽的制图精度分别提高了7.56％,5.04％,4.48％;(2)利用JM距离得到的分离度表明,红边特征＞其他光学特征＞地形特征＞雷达特征.进行特征优选后沼泽湿地的制图和用户精度分别提高了1.45％和3.02％,最终结合随机森林算法的总体精度为91.54％,沼泽的提取精度为88.55％.本研究利用GEE云平台和多源遥感数据以及机器学习算法,能够准确、快速、高效地提取大尺度范围沼泽湿地信息,具有较大的应用潜力.
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