基于Sentinel遙感數據的紅樹林信息提取研究——以廣西茅尾海為例

作者：蒙良莉,凌子燕,蔣衛國,鐘仕全,陳燕麗,孫明

摘要：基于2018年的Sentinel-1雷達影像和Sentinel-2光學影像數據,采用面向對象技術獲取影像的光譜、幾何、紋理、自定義特征和多極化后向散射系數5個種類的90個特征變量,基于隨機森林算法進行特征選擇,并構建多種特征組合方案,利用隨機森林分類器對保護區內的地物進行識別并提取紅樹林信息。結果表明:多特征耦合優化模式的分類效果最好,總體精度為89.60%,Kappa系數為0.8756,其中,紅樹林的制圖精度與用戶精度分別為96.39%、97.56%;識別出的茅尾海紅樹林面積為19.2 km 2,占整個研究區的2.67%。該研究揭示了Sentinel-1和Sentinel-2數據在紅樹林監測中的應用潛力。

發文機構：北部灣環境演變與資源利用教育部重點實驗室/廣西地表過程與智能模擬重點實驗室（南寧師范大學） 南寧師范大學地理科學與規劃學院 北京師范大學地理科學學部環境遙感與數字城市北京市重點實驗室/遙感科學國家重點實驗室 廣西壯族自治區氣象減災研究所

關鍵詞：茅尾海紅樹林Sentinel-1Sentinel-2信息提取Maoweihai BaymangroveSentinel-1Sentinel-2information extraction

分類號： S771.8[農業科學—森林工程]