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申请/专利权人：中国科学院东北地理与农业生态研究所
摘要：本发明是一种温带森林沼泽提取方法。本发明涉及湿地遥感提取技术领域，本发明基于雷达和光学卫星，获取多源遥感影像；构建多源遥感影像的温带森林沼泽特征向量集；进行温带森林沼泽样本迁移；建立基于SHAP‑DNN框架的温带森林沼泽智能分类模型；基于建立的分类模型，进行温带森林沼泽提取。本发明将加深对于温带森林沼泽遥感识别机理的理解，提高模型分类精度。
主权项：1.一种基于多源遥感协同SHAP-DNN框架的温带森林沼泽提取方法，其特征是：所述方法包括以下步骤：步骤1、基于雷达和光学卫星，获取多源遥感影像；步骤2、构建多源遥感影像的温带森林沼泽特征向量集；所述步骤2具体为：基于雷达和光学卫星，从极化特征、光谱特征、物候特征和地形特征来构建温带森林沼泽遥感分类的特征向量集；极化特征包括VV、VH、HH和HV，依托单极化构建的极化指数包括差异指数SAR_diff、综合指数SAR_sum、比值指数SAR_ratio、归一化指数SAR_ndvi、比值指数1SAR_ratio1和冠层结构指数CSI；建立的光谱特征量除包含Sentinel-2影像的光谱波段外，还包括2个植被指数NDVI和EVI和2个水体指数NDWI和mNDWI；应用二项傅立叶函数对原始的NDVI和EVI时间序列堆栈进行曲线拟合，抑制遥感影像中的噪声；利用基于GEE的最小二乘法来获取最优的拟合系数，使用截断法确定了8个物候参数，包括生长季开始期SOS、生长季结束期EOS、生长季中期MOS、生长季长度LOS、基准值BV、季节性振幅SA、季初增长率IRS与季末递减率DRS，开展温带森林沼泽分类；地形特征包括地形指数TWI、地形粗糙度指数TRI、地形位置指数TPI、高程DEM和坡度Slope；步骤3、进行温带森林沼泽样本迁移；步骤4、建立基于SHAP-DNN框架的温带森林沼泽智能分类模型；步骤5、基于建立的分类模型，进行温带森林沼泽提取。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院东北地理与农业生态研究所 一种温带森林沼泽提取方法
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