| 结合多源专题数据和目视解译的大区域密集湿地样本数据生产 |
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| 引用本文： | 彭凯锋,蒋卫国,侯鹏,凌子燕,牛振国,毛德华,黄卓.结合多源专题数据和目视解译的大区域密集湿地样本数据生产[J].遥感学报,2024(2):334-345. |
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| 作者姓名： | 彭凯锋 蒋卫国 侯鹏 凌子燕 牛振国 毛德华 黄卓 |
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| 作者单位： | 1. 北京师范大学地理科学学部遥感科学国家重点实验室;2. 天津师范大学地理与环境科学学院;3. 生态环境部卫星环境应用中心;4. 南宁师范大学地理科学与规划学院;5. 中国科学院空天信息创新研究院;6. 中国科学院东北地理与农业生态研究所湿地生态与环境重点实验室 |
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| 摘 要： | 样本数据是开展湿地制图的研究基础之一，对于数据生产和精度验证具有重要作用。针对湿地生态系统类型多样，大区域的全湿地类型样本生产困难的问题，本研究提出了一种准确、高效的大区域密集湿地样本生产框架。该框架主要包括两部分：首先，基于已有的湿地数据产品，使用规则筛选的方法直接生产稳定的湿地样本点，能够得到河流、湖泊、水库、滨海木本沼泽（红树林）、滩涂的5种湿地类型样本点；其次，基于多源专题数据进行规则筛选，生产潜在湿地样本点，并利用Google Earth Engine大数据云平台、Google Earth平台和Collect Earth平台进行目视解译，以确定潜在湿地样本点的类型属性。本文开展大洲尺度的全湿地类型样本生产，结果表明：本研究共生产了150688个湿地样本点，其中内陆湿地样本点为121412个，滨海湿地样本点为11563个，人工湿地样本点为17693个。13种湿地类型中，湖泊样本点占比最大（39.22%），潟湖样本点占比最小（0.19%）。本文生产了稳定、高质量的湿地样本点，样本数量充足，空间分布合理，能够为湿地分类器的训练和分类结果精度验证提供可靠的数据基础。
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| 关 键 词： | 遥感 湿地 样本生产 多源专题数据 目视解译 Google Earth Engine Google Earth Collect Earth |
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