基于Sentinel-1,2和Landsat 8时序影像的鄱阳湖湿地连续变化监测研究

湿地具有季节性特征,高时间分辨率遥感监测能够更为客观精准地认识其时空变化规律。选择季节性变化显著、我国第一大淡水湖生态湿地——鄱阳湖湿地为典型案例,利用Sentinel-1,2和Landsat 8卫星的2017～2019年所有可以获取的不同时相影像,采用随机森林分类(Random Forest,RF)方法,对研究区的湿地进行遥感分类和信息提取,发挥海量遥感影像在湿地宏观连续监测的优势,解析鄱阳湖湿地的年际、年内时空动态变化特征。研究结果表明:Sentinel-2影像为鄱阳湖湿地动态变化监测提供良好的数据基础,随机森林分类总体分类精度高于90%,提取效果具有比较优势。对3 a分类结果进行统计分析,各湿地类型在年内均呈现出动态变化的特点,在每年2月泥滩和草洲面积到达年内最大,水体面积为年内最小;每年6、7月份水域面积达到年内最大,泥滩和草洲面积最小,季节性变化明显;月度时间序列的分类结果,能更准确地说明湿地类型的月度和季度变化。因此,结合Seninel-1,2以及Landsat 8数据,基于RF算法,能及时、有效地对鄱阳湖等季节性变化强烈的湿地进行动态监测,对开展湿地资源高效调查工作具有重要意义。