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基于光学影像的遥感技术受云雨等天气条件影响较大,而合成孔径雷达(SAR)由于具有穿透能力可以很好的克服这一缺陷。本文以黑龙江流域扎龙湿地为研究区域,采用时间序列C波段双极化(VV、VH)Sentinel-1数据,结合面向对象的图像分析技术对扎龙湿地进行分类。对比分析了5种机器学习算法得出随机森林算法的精度最高,总体精度为88.43%,Kappa系数为0.8646,其中沼泽的制图精度达到84.68%,用户精度达到89.47%。使用Sentinel-1数据对扎龙湿地进行湿地信息提取的最佳时相为5月、7月和8月。 相似文献
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草地退化一直是三江源主要生态问题之一,严重制约着三江源地区生态安全和经济发展。遥感技术可实现对草地资源大面积监测,因此可以及时掌握三江源地区草地动态变化情况,为三江源地区生态保护提供依据。本文基于Google Earth Engine遥感大数据云计算平台,以2007~2018年MODIS NDVI为数据源,采用像元二分模型对三江源地区草地覆盖度进行估算,分析草地覆盖度时空变化以及与覆盖度气候因子的相关关系。结果表明,2007~2018年三江源草地覆盖度总体呈增加趋势,草地退化得到好转,覆盖度空间分布差异显著,表现出东南高、西北低的特点。三江源地区草地覆盖度与降水相关性不明显,对温度因子的响应更为敏感。 相似文献
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