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| 基于多时相Sentinel-2数据的温州市红树林提取及应用 |
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廖孟光*,陈醒,李猛,李朝奎,王韫1,2,3
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1.湖南科技大学 三亚研究院,海南 三亚 572024;2.湖南科技大学 地球科学与空间信息工程学院,湖南 湘潭 411201;3.湖南科技大学 地理空间信息技术国家地方联合工程实验室,湖南 湘潭 411201
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| 摘要: |
| 为准确了解红树林在温州市的分布,更好地对该市红树林资源进行调查、维护和利用,选取温州市沿海4个区域为研究区,利用2021年—2022年的Sentinel-2多光谱影像,通过提取研究区内红树林与互花米草的归一化植被指数(NDVI)构建植被指数时序特征,分别采用随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和最大似然法分别对单一时相和加入植被指数时序特征的多时相影像进行红树林识别.结果表明:基于多时相影像的红树林识别精度要高于单一时相影像;相比单一时相,当Kappa系数提高0.1以上时,NDVI时间序列能较好地描述红树林的物候特征和提高红树林的提取精度;3种算法均能准确地识别红树林,且随机森林算法的识别精度最高,其总体精度为98.02%,Kappa系数为0.84;研究区共识别红树林1.526 9 km2,准确率达87.26%.研究结果可为温州市红树林的管理和维护提供可靠的数据基础. |
| 关键词: 红树林 Sentinel-2影像 归一化植被指数 多时相 |
| DOI： |
| 分类号: |
| 基金项目:湖南省教育厅科研项目资助(22C0254);大学生创新创业训练计划资助项目(S202310534030) |
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