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基于GEE和Sentinel-2影像的杭州城市湿地精细化分类研究
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作者 潘宸 侯浩 +3 位作者 唐伟 蒋卫国 王品 胡潭高 《北京师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期447-458,共12页
基于Google Earth Engine(GEE)云平台,使用Sentinel-2卫星影像数据,采用随机森林算法面向杭州城市湿地类型进行遥感分类研究.研究结果表明:在进行湿地类型精细化分类时,相比于使用单一特征信息分类,多特征信息的组合可以显著提高分类精... 基于Google Earth Engine(GEE)云平台,使用Sentinel-2卫星影像数据,采用随机森林算法面向杭州城市湿地类型进行遥感分类研究.研究结果表明:在进行湿地类型精细化分类时,相比于使用单一特征信息分类,多特征信息的组合可以显著提高分类精度,最优特征组合包括传统光谱特征、红边光谱特征、变换特征、纹理特征和地形特征,其总体精度为81.2%,Kappa系数为0.75;不同特征信息对于不同湿地类型的提取具有重要作用,传统光谱特征对于滩地和养殖池的识别非常有利,而红边光谱特征和变换特征分别对草本沼泽和湖泊的识别更为有效.此外,红边光谱特征和纹理特征的组合有利于运河/水渠的识别.通过特征对比实验可为湿地精细化分类的案例研究提供参考,湿地分类结果可为杭州城市湿地信息的遥感识别提供数据支撑. 展开更多
关键词 Google Earth engine(gee)云平台 Sentinel-2影像 随机森林算法 湿地精细化分类
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