Sentinel-2数据的小型湖泊水生植被类群自动提取方法——以翠屏湖为例

作者：汪政辉; 辛存林^*; 孙喆; 罗菊花; 马荣华

来源：遥感信息, 2019, 34(05): 132-141.

• Sentinel-2
• 水生植被
• 湖泊
• 决策树分类
• Otsu

针对传统的水生植被遥感监测研究大多是面向大型浅水湖泊,利用Landsat和MODIS数据开展,且很少关注水生植被主要类群的细分,该文以小型湖泊-翠屏湖为例,利用欧空局Sentinel-2高分卫星数据,基于不同水生植被类群及水体间的光谱特征差异,构建了浮叶类植被指数(floating-leaved aquatic vegetation index,FAVI)和沉水植被指数(submerged aquatic vegetation index,SAVI)2个新的植被指数作为分类特征,结合Otsu算法,实现翠屏湖浮叶类植被类群、沉水植被类群和水体的自动提取。经验证,总体分类精度为88.57%,Kappa系数为83.78%,并通过多期影像开展了算法的普适性检验。本研究为快速获取小型浅水湖泊的水生植被类群提供了高效的方法,可为湖泊管理和生态修复提供科学依据。

• 单位
  西北师范大学; 中国科学院南京地理与湖泊研究所; 淮阴师范学院