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互花米草的快速入侵严重影响湿地生态系统平衡。因此，精确监测互花米草扩张的时空动态变化过程具有重要意义。尽管现有基于植被物候特征的互花米草遥感提取方法，避免了光谱特征相似性引起的分类误差，但受到云和潮汐的严重影响，难以获取大尺度湿地植被提取特征信息。本文提出一种结合最大值合成法和Savitzky-Golay(S-G)滤波算法提取互花米草关键物候特征，减弱大尺度云和潮汐对时序遥感信号特征的影响，精准重构符合植被生长趋势的NDVI时间序列数据。通过获取关键物候特征，确定互花米草提取的最优时间窗口，基于Google Earth Engine(GEE)平台精准获取互花米草空间分布状况并分析典型地区的互花米草空间分布特征。研究结果显示，生长季初期（6—7月）为互花米草提取的最优时间窗口，该时期总体分类精度为89.81%,Kappa系数为0.88，相比其他时期的总体分类精度提高10.09%,Kappa系数提高0.11。互花米草提取结果表明，2020年福建省互花米草入侵面积总计100.78 km2，主要分布在宁德、福州、泉州以及漳州等地。其中，宁德市互花米草分布面积最广，共计38.08 km2，占全省... 相似文献
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潮滩是陆地与海洋之间重要的生态过渡地带,具有复杂的生态过程和重要的服务功能。受陆海交互作用及人类活动的影响,潮滩处于高度动态变化过程中,而传统测绘技术受到潮滩可达性影响无法快速获取潮滩地形信息。为解决潮滩高程数据获取困难的问题,本文提出一种基于潮汐动态淹没过程和时序遥感影像的潮滩地形信息提取算法,利用K-means++聚类方法实现水域提取,并通过时序淹没特征计算潮滩淹没频率提取潮滩范围信息,最终综合区域潮汐特征反演潮滩地形。研究以崇明东滩为例,利用2016—2020年所有可用Sentinel-2和Landsat-8时序遥感影像,实现潮滩范围提取与高程反演,并通过实测高程数据进行精度验证。研究结果表明,潮滩范围提取总体精度为97.73%,F1_score为0.98;高程反演平均绝对误差为0.15 m,潮滩高程的反演精度与可用影像的数量呈正相关。研究利用该算法进一步反演长江口地区主要潮滩地形特征,结果表明区域内潮滩面积为346.93 km2,高程范围为1.00~3.84 m,且与现有潮滩范围数据集相比,本研究提取的长江口潮滩范围更为完整。该算法为潮滩地形的快速反演提供了可能,对潮滩资源动态监测和管理具有重要意义。 相似文献
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