文献类型： 中文期刊

作者： 陈繁 ¹ ; 贾明明 ¹ ; 王婧瑜 ² ; 程丽娜 ³ ; 于皓 ¹ ; 李慧颖 ⁴ ;

作者机构： 1.吉林建筑大学测绘与勘查工程学院

2.吉林省农业科学院

3.中国科学院东北地理与农业生态研究所

4.青岛理工大学环境与市政工程学院

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）

期刊名称： 遥感技术与应用

ISSN： 1004-0323

年卷期： 2024 年 002 期

页码： 373-380

收录情况： 北大核心 ; CSCD

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 km~2，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。