| 2020年澳大利亚潮间带滩涂空间分布制图 |
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| 引用本文： | 陈繁,贾明明,王婧瑜,程丽娜,于皓,李慧颖.2020年澳大利亚潮间带滩涂空间分布制图[J].遥感技术与应用,2024(2):373-380. |
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| 作者姓名： | 陈繁 贾明明 王婧瑜 程丽娜 于皓 李慧颖 |
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| 作者单位： | 1. 吉林建筑大学测绘与勘查工程学院;2. 中国科学院东北地理与农业生态研究所;3. 吉林省农业科学院;4. 吉林大学地球科学学院;5. 青岛理工大学环境与市政工程学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金青年项目（42101399）,国家自然科学基金青年项目（42001383）；;山东省自然科学基金青年项目（ZR2020QD020）； |
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| 摘 要： | 滩涂作为潮间带生态系统的重要组成部分，具有维持海岸线稳定，加速物质交换和促进碳循环等独特的环境调节服务功能和生态效益。对潮间带湿地现状进行准确、及时的评估对实现可持续管理目标至关重要。研究借助Google Earth Engine (GEE)云计算平台，选用2020年Sentinel-2密集时间序列遥感影像，集成最大光谱指数合成算法(Maximum Spectral Index Composite,MSIC)和大津算法(Otsu)构建多层决策树分类模型，实现澳大利亚潮间带滩涂的快速自动化提取。经过矢量化处理得到2020年澳大利亚高分辨率潮间带滩涂空间分布图，提取的滩涂面积为10 708.22 km2，总体精度为95.32%,Kappa系数为0.94。该数据集存储格式为.shp，时间分辨率为年，空间分辨率为10 m，数据量为154 M。该数据能促进并管理沿海生态系统，如红树林造林和控制互花米草等外来物种入侵，同时还可以作为科学研究的基础数据，如生物多样性、碳储量估算和海平面上升造成的海水侵蚀。
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| 关 键 词： | Sentinel-2影像 滩涂湿地 Google Earth Engine(GEE) 最大光谱指数合成算法(MSIC) 大津算法(Otsu) |
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