【摘 要】
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科学准确地监测红树林是保护海陆过渡性生态系统的基础和前提，但红树林分布于潮间带，难以进行大规模人工监测。遥感技术能够对红树林进行长时间、大面积监测，但已有研究尚存不足。一方面，红树林分布于热带、亚热带区域，受到天气条件限制难以获得长时间覆盖的有效光学遥感数据；另一方面，红树林极易与其他陆生植被混淆，仅利用多波段数据的光谱信息难以精确识别。本文以恒河三角洲孙德尔本斯地区为例，基于谷歌地球引擎GEE
【基金项目】
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国家自然科学基金（编号：41971279）； 中央高校业务费项目（编号：B200202012）～～；
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科学准确地监测红树林是保护海陆过渡性生态系统的基础和前提，但红树林分布于潮间带，难以进行大规模人工监测。遥感技术能够对红树林进行长时间、大面积监测，但已有研究尚存不足。一方面，红树林分布于热带、亚热带区域，受到天气条件限制难以获得长时间覆盖的有效光学遥感数据；另一方面，红树林极易与其他陆生植被混淆，仅利用多波段数据的光谱信息难以精确识别。本文以恒河三角洲孙德尔本斯地区为例，基于谷歌地球引擎GEE （Google Earth Engine）获取2016年全年的Landsat 8 OLI和Sentinel-2 MSI数据，利用物候信息进行红树林提取研究。首先，基于最小二乘回归构建两个传感器在相同指数之间的关系，重建时间序列数据，之后根据可分性判据选取增强型植被指数EVI （Enhanced Vegetation Index）和陆地表面水分指数LSWI（Land Surface Water Index）。其次，对两个指数的时间序列数据进行Savitzky-Golay滤波处理，并分别提取生长期始期等13种物候信息。最后，将两个指数的物候信息进行特征级联，采用随机森林RF （Random Forest）方法进行分类，提取研究区红树林范围。实验结果表明：Landsat 8 OLI和Sentinel-2 MSI数据融合可有效提升时间序列质量，与基于单一传感器数据的分类结果相比，总体精度提高1.58%；物候信息可以显著增强红树林与其他植被的可分性，与直接使用时间序列数据的分类结果相比，总体精度提高1.92%；同时考虑EVI和LSWI指数可极大地提升分类效果，与采用单一指数相比，总体精度分别提高14.11%和9.69%。因此，本文通过数据融合、物候信息提取和指数特征级联可以更好地提取红树林，总体精度达到91.02%,Kappa系数为0.892。研究验证了物候信息在红树林遥感监测中的应用潜力，提出的方法对科学准确地监测全球或区域红树林具有一定参考价值。
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