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基于Sentinel-2影像的小微水体亚像元丰度制图
编号：3500
访问权限：仅限参会人
更新：2024-04-13 20:48:16 浏览：1349次
口头报告
报告开始：2024年05月19日 11:37（Asia/Shanghai）
报告时间：5min
所在会场：[S14] 主题14、水文地球科学 [S14-5] 主题14、水文地球科学 专题14.10、专题14.14（19日上午，B2鹭江厅VIP4）
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摘要
小微水体（面积小于10公顷水体）在农业灌溉以及全球碳循环中发挥着关键作用。中等空间分辨率遥感影像极大推进了小微水体的监测水平，但其定量化研究受混合像元影响。采用Sentinel-2影像，提出基于机器学习回归的大尺度小微水体丰度制图方法：提出了基于模拟光谱库的小微水体丰度制图方法，考虑了不同小微水体端元的光谱变化，并通过水、植被、不透水面等少量端元模拟系列混合像元光谱，采用机器学习方法训练和预测小微型水体丰度；在无先验信息的情况下，提出了基于自训练的机器学习模型，借助GEE云平台实现大尺度、近实时、自动化的小微型水体丰度制图。相关研究结果降低了水体丰度误差的10%-30%，为小微水体定量化、自动化和高精度提取提供了参考。
关键词
小微水体,光谱分解,随机森林,Google Earth Engine（GEE）,Sentinel-2影像
报告人
王雅澜
博士研究生 中国科学院精密测量科学与技术创新研究院稿件作者
全部评论
重要日期
-
会议日期
05月17日
2024
至05月20日
2024
-
03月31日 2024
初稿截稿日期
-
03月31日 2024
报告提交截止日期
-
05月20日 2024
注册截止日期
主办单位
青年地学论坛理事会
承办单位
厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
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