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基于多源遥感数据的赣南稀土矿植被覆盖动态监测

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为了构建有效的稀土矿区植被覆盖信息提取方法,准确掌握矿区土地治理的动态变化,对矿区周边的生态恢复效果进行评价,以江西省赣州市南部的稀土矿区为研究区,采用像元二分模型和随机森林算法,结合Sentinel-2 MSI和Sentinel-1 C波段雷达数据组成的多源遥感数据集,对稀土矿区的植被覆盖信息进行提取.结果表明:与像元二分模型相比,随机森林算法能更有效地提取矿区的植被覆盖分类结果,且总体精度和Kappa系数分别提高了8.49%和0.05.对2016—2020年矿区植被覆盖的时空变化进行分析得出,稀土矿区裸地面积不断减少,从3246 hm2减少到1779 hm2;植被面积呈增加趋势,从2806 hm2增加到4272 hm2.整体来说,赣南各地的稀土矿区植被恢复效果均较好,其中赣县的植被恢复效果最明显.
Dynamic Monitoring of Vegetation Cover in Rare Earth Mines in Southern Jiangxi Based on Multi-source Remote Sensing Data

李媛

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东华理工大学 地球科学学院,江西南昌, 330013

稀土矿 植被覆盖度 像元二分模型 随机森林 时间序列分析

2023

天津农业科学
天津农业科学院信息研究所

天津农业科学

影响因子:0.705
ISSN:1006-6500
年,卷(期):2023.29(1)
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