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融合GLAS与Landsat的湖泊蓄水量季节性监测及预测
1
作者
王振华
刘存锟
+2 位作者
张熙
王凤香
刘向锋
《海洋测绘》
CSCD
北大核心
2024年第4期74-78,共5页
为实现高海拔区域湖泊蓄水量监测与预测,提出了一种融合ICESat/GLAS与Landsat数据监测并预测湖泊蓄水量季节性变化的方法。利用随机森林对GLAS激光脚点自动分类,解决湖面非水体与水体目标分类难的问题;结合水体指数和大津法自动分割Land...
为实现高海拔区域湖泊蓄水量监测与预测,提出了一种融合ICESat/GLAS与Landsat数据监测并预测湖泊蓄水量季节性变化的方法。利用随机森林对GLAS激光脚点自动分类,解决湖面非水体与水体目标分类难的问题;结合水体指数和大津法自动分割Landsat数据中的水体,降低不规则边界的影响;联合GLAS和Landsat数据,构建高时间分辨率的水位、面积与蓄水量时序列变化关系,解决两类数据观测信息缺失及观测时间不匹配的问题;并利用LSTM模型,预测蓄水量变化。以西藏纳木错湖为例,对上述方法进行验证,结果显示2003-2009年纳木错湖水位上升1.15 m,面积增加25.58 km2,蓄水量增加2.30 km^(3);预测2010-2016年蓄水量增加1.16 km^(3),与实际情况相符。结果表明,该方法可为生态环境的动态监测提供数据支撑。
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关键词
激光脚点分类
蓄水量预测
水位计算
水体
分类
季节性监测
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题名
融合GLAS与Landsat的湖泊蓄水量季节性监测及预测
1
作者
王振华
刘存锟
张熙
王凤香
刘向锋
机构
上海海洋大学信息学院
山东省国土空间数据和遥感技术研究院
中国科学院上海技术物理研究所
出处
《海洋测绘》
CSCD
北大核心
2024年第4期74-78,共5页
基金
上海市科技创新行动计划自然科学基金面上项目(23ZR1473200)
上海市海洋局科研项目(沪海科2023-01)
中国科学院空间主动光电技术重点实验室基金项目(CXJJ-22S019)。
文摘
为实现高海拔区域湖泊蓄水量监测与预测,提出了一种融合ICESat/GLAS与Landsat数据监测并预测湖泊蓄水量季节性变化的方法。利用随机森林对GLAS激光脚点自动分类,解决湖面非水体与水体目标分类难的问题;结合水体指数和大津法自动分割Landsat数据中的水体,降低不规则边界的影响;联合GLAS和Landsat数据,构建高时间分辨率的水位、面积与蓄水量时序列变化关系,解决两类数据观测信息缺失及观测时间不匹配的问题;并利用LSTM模型,预测蓄水量变化。以西藏纳木错湖为例,对上述方法进行验证,结果显示2003-2009年纳木错湖水位上升1.15 m,面积增加25.58 km2,蓄水量增加2.30 km^(3);预测2010-2016年蓄水量增加1.16 km^(3),与实际情况相符。结果表明,该方法可为生态环境的动态监测提供数据支撑。
关键词
激光脚点分类
蓄水量预测
水位计算
水体
分类
季节性监测
Keywords
classification of laser foot points
water storage prediction
water level calculation
seasonal monitoring
water body segmentation
分类号
P231.12 [天文地球—摄影测量与遥感]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合GLAS与Landsat的湖泊蓄水量季节性监测及预测
王振华
刘存锟
张熙
王凤香
刘向锋
《海洋测绘》
CSCD
北大核心
2024
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