多特征参数支持的红树林遥感信息提取——以广东省为例

作者：王煜淼; 李胜; 东春宇; 杨刚^*

来源：自然资源遥感, 2023, 1-8.

• 红树林提取
• 多源遥感数据
• GEE
• 机器学习
• 广东省

准确的红树林分布信息对红树林保护和管理具有重要意义。尽管已有不少红树林遥感制图研究,但如何有效利用多源遥感特征来提高红树林制图精度仍有待探索。首先,利用多源遥感数据提取光谱、散射、纹理和地形等时序特征来设计15种特征组合;然后,利用随机森林模型分析不同特征组合在红树林识别中的精度,从而获得最优特征组合;最后,基于Google Earth Engine(GEE)平台获取2021年广东省10 m空间分辨率的红树林分布。结果显示,冬季光谱特征的重要性最高,特征类型越丰富对应制图精度越高,最优特征组合的总体精度为92.25%,Kappa为0.91。通过探究红树林识别中的最优特征组合,在多特征参数支持下实现广东省红树林信息提取,研究成果可为大范围红树林精准制图提供科学参考。

• 单位
  宁波大学