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基于GEE和时序主被动影像的广西北部湾红树林时空动态监测研究
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作者 邓建明 姚航 +3 位作者 付波霖 顾森 唐婕 甘园园 《自然资源遥感》 北大核心 2025年第2期235-245,共11页
红树林是生物多样性丰富、生产力最高的海洋生态系统之一。该文以广西北部湾为研究区,基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)云平台,以1985—2019年Landsat、Sentinel和PALSAR系列主被动影像为数据源,整合光谱波段、光谱指数、纹... 红树林是生物多样性丰富、生产力最高的海洋生态系统之一。该文以广西北部湾为研究区,基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)云平台,以1985—2019年Landsat、Sentinel和PALSAR系列主被动影像为数据源,整合光谱波段、光谱指数、纹理特征、数字高程模型(digital elevation model,DEM)和后向散射系数等构建多源数据集并建立了14种分类方案,利用面向对象的随机森林算法构建红树林遥感识别模型,实现北部湾红树林长时间序列时空动态变化监测。结果表明:①面向对象的随机森林算法对红树林具有较高的识别能力,其中2019年方案3获得最高的总体精度为96.3%,Kappa系数为0.956,比1995年方案1总体精度高16.3%,Kappa系数高0.195;②不同分类方案对于北部湾不同地物的生产者精度和用户精度存在差异,其中红树林获得了最高的用户精度高于94.6%,生产者精度高于92.0%;③1985—2019年北部湾红树林面积呈增加态势,年变化率为6.63%,红树林面积由内陆向沿海区域扩张。本文结果为保护红树林可持续管理提供参考,验证了基于GEE云平台开展红树林长期时空动态变化监测的可行性。 展开更多
关键词 北部湾 红树林 Google Earth Engine 主被动影像 随机森林算法 动态监测
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