【摘 要】
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互花米草自1979年引进我国以来迅速增长,呈现外来物种入侵势态,严重影响了滨海湿地生态系统平衡.通过遥感手段监测可以获取互花米草的时空扩展规律,为互花米草治理提供参考和依据.本文选取长三角地区3个主要湿地区域为研究区,依托Google Earth Engine (GEE)平台选取了2014-2019年Landsat 8 OLI时间序列数据,提出了一种基于物候特征的互花米草提取方法.首先,通过归一化差异湿度指数(NDMI)、归一化差异植被指数(NDVI)和归一化差异水体指数(NDWI)提取互花米草生长的高湿
【机 构】
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宁波大学地理与空间信息技术系,浙江宁波315211;浙江南方测绘科技股份有限公司,浙江宁波315012;国家海洋信息中心,天津300171
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互花米草自1979年引进我国以来迅速增长,呈现外来物种入侵势态,严重影响了滨海湿地生态系统平衡.通过遥感手段监测可以获取互花米草的时空扩展规律,为互花米草治理提供参考和依据.本文选取长三角地区3个主要湿地区域为研究区,依托Google Earth Engine (GEE)平台选取了2014-2019年Landsat 8 OLI时间序列数据,提出了一种基于物候特征的互花米草提取方法.首先,通过归一化差异湿度指数(NDMI)、归一化差异植被指数(NDVI)和归一化差异水体指数(NDWI)提取互花米草生长的高湿度区域;然后,通过植被指数构建表征植被物候特征的时间序列曲线,确定互花米草与其他植被的物候特征差异时相;最后,基于物候特征差异时相数据构建决策树提取互花米草.通过与现有的互花米草决策树提取方法和支持向量机(SVM)方法对比发现,本文方法在3个研究区的提取结果均为最优提取结果,表明本文的方法对提取互花米草具有较好的适用性.
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