排序方式： 共有1条查询结果，搜索用时 31 毫秒
1
1.
以往对太湖蓝藻提取的研究中,较少将国内高分系列卫星影像作为数据源.为此本文基于2019年太湖不同蓝藻暴发时期的高分六号数据,采用随机森林（random forest,RF）法、归一化植被指数（normalized differential vegetation index,NDVI）阈值法和多光谱绿潮指数（multispectral green tide index,MGTI）阈值法对太湖蓝藻进行提取以寻求提取太湖蓝藻的最佳方法,并在此基础之上探讨了RF不同输入变量的适用性.结果表明,2019年太湖南岸和梅梁湖的蓝藻水华富营养化较为严重,NDVI阈值法明显将部分轻度蓝藻漏提,MGTI阈值法对中、重度蓝藻的识别能力不如NDVI法,而RF法能够有效地提取太湖蓝藻.其中将归一化植被指数和归一化水体指数作为输入变量的RF法提取中型暴发期的太湖蓝藻精度最高,总体分类精度和Kappa系数分别为99%和0.97.研究太湖蓝藻的提取方法对太湖的环境治理提供了技术支持,也为其他湖泊蓝藻的遥感监测提供了科学依据. 相似文献
1