【摘 要】
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以长江口滨海湿地为研究区域,采用随机森林算法对滨海湿地植被进行分类。在提取Landsat-8 OLI影像植被指数和水体指数的基础上,提出利用植被指数季节差值对模型进行特征变量
【机 构】
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同济大学土木工程学院,同济大学长江水环境教育部重点实验室,俄罗斯科学院西伯利亚分院贝加尔湖自然管理研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(42072281),上海市科技创新行动计划(20230742500),上海市土木工程高峰学科建设项目(2019010207)。
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以长江口滨海湿地为研究区域,采用随机森林算法对滨海湿地植被进行分类。在提取Landsat-8 OLI影像植被指数和水体指数的基础上,提出利用植被指数季节差值对模型进行特征变量优化,分析了长江口滨海湿地植物群落分布的空间特征。以所占面积最大的互花米草(入侵物种)为例,采用多元线性回归模型结合实地测量数据,估算了秋季的互花米草植物密度的空间特征。提出的多时相遥感数据结合随机森林特征变量优化方法,可以较为便捷地提取长江口湿地3种优势物种的空间分布特征,与最大似然法相比,分类精度有较大提高,总体分类精度由78.3
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