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基于谷歌地球引擎平台的海上养殖信息提取方法研究——以福建省平潭县为例
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作者 闫锦崴 郑蔚恒 于鹏 《应用海洋学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期360-370,共11页
海上养殖业对粮食安全有着至关重要的作用。然而,海上养殖的无序扩张和开发,阻碍了海上交通,同时也造成了海洋环境问题。为及时、准确地获取海上养殖信息,满足海岸带调查以及推进海上养殖规范化、科学化,提出一种基于谷歌地球引擎(Googl... 海上养殖业对粮食安全有着至关重要的作用。然而,海上养殖的无序扩张和开发,阻碍了海上交通,同时也造成了海洋环境问题。为及时、准确地获取海上养殖信息,满足海岸带调查以及推进海上养殖规范化、科学化,提出一种基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine, GEE)平台实现长时间序列下海上养殖区信息快速提取的方法。本研究构建了一个基于随机森林分类的海上养殖区信息提取模型,该模型综合利用了Sentinel-1卫星SAR影像数据的VV和VH极化波段,以及Sentinel-2卫星的多光谱影像数据。此外,模型还融合了4个用于增强养殖区特征的指数,以提高养殖区域信息提取的准确性和效率。这种方法的应用旨在优化海上养殖区的识别过程,通过精确分析和利用不同数据源的互补优势,展现了遥感技术在海洋养殖监测领域的巨大潜力。本研究对2017—2021年平潭县海上养殖区域进行判定与提取,实验结果表明,以养殖密度较低,养殖特征不明显为特征的海上养殖区,基于GEE平台的海上养殖区信息提取方法精度在90%以上,表明在复杂水体背景下对养殖区快速识别取得较好的效果,可为海上养殖科学规划与规范化管理提供有效的参考依据。 展开更多
关键词 海洋物理学 谷歌地球引擎 海上养殖区提取 Sentinel-1/2 随机森林分类 平潭县
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