| 摘 要： | 湿地植被在固碳过程中扮演重要角色。作为高寒湿地生态系统的典型代表,若尔盖湿地的植被分类与变化监测对于研究其碳汇功能具有重要意义。光学遥感和微波遥感在植被监测中各有其优缺点,因此本研究提出结合Sentinel-2光学数据和Sentinel-1合成孔径雷达SAR (Synthetic Aperture Radar)数据的若尔盖湿地植被分类与变化监测方法。基于动态时间归整算法DTW (Dynamic Time Warping)提取Sentinel-1 SAR数据的时间序列物候特征,结合Sentinel-2多光谱数据的光谱特征,以2020年实地获取的植被样本及使用样本迁移得到的2017年样本,通过随机森林算法分别对两个时期的若尔盖湿地植被进行分类并对其变化进行分析。研究表明：(1)结合Sentinel-1和Sentinel-2数据,充分发挥各自多时相、多光谱的优势对若尔盖湿地植被进行分类得到可靠的分类结果,总精度达到了97.43%,Kappa系数为0.96。(2)基于样本迁移原理,本研究通过将2020年实地采集的样本迁移至2017年,解决了历史时期实地样本不可得的问题,并针对SAR数据的特点提...
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