准确的红树林分布信息对红树林保护和管理具有重要意义。尽管已有不少红树林遥感制图研究,但如何有效利用多源遥感特征来提高红树林制图精度仍有待探索。首先,利用多源遥感数据提取光谱、散射、纹理和地形等时序特征来设计15种特征组合;然后,利用随机森林模型分析不同特征组合在红树林识别中的精度,从而获得最优特征组合;最后,基于Google Earth Engine(GEE)平台获取2021年广东省10 m空间分辨率的红树林分布。结果显示,冬季光谱特征的重要性最高,特征类型越丰富对应制图精度越高,最优特征组合的总体精度为92.25%,Kappa系数为0.91。通过探究红树林识别中的最优特征组合,在多特征参数支持下实现广东省红树林信息提取,研究成果可为大范围红树林精准制图提供科学参考。
王煜淼;李胜;东春宇;杨刚;
自然资源部城市国土资源监测与仿真重点实验室,深圳518000 宁波大学地理空间信息技术系,宁波315211自然资源部城市国土资源监测与仿真重点实验室,深圳518000 深圳市规划和自然资源数据管理中心,深圳518000宁波大学地理空间信息技术系,宁波315211
计算机与自动化
红树林提取;多源遥感数据;GEE;机器学习;广东省
《自然资源遥感》 2024 (001)
P.95-102 / 8
自然资源部城市国土资源监测与仿真重点实验室开放课题“联合时序SAR与光学遥感数据的广东省红树林精准识别研究”(编号:KF-2021-06-089);宁波市重大科技攻关项目“海岸带碳库资源遥感调查与生态碳汇估算关键技术研发”(编号:20212ZDYF020049);浙江省自然科学基金探索青年项目“基于多源遥感时序数据的大区域农作物早期识别方法研究”(编号:LQ22D010007)共同资助。
10.6046/zrzyyg.2022482
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