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2019-2022年天津北大港湿地遥感分类数据集

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湿地是地球上最重要的生态系统之一,具有净化水质、维持生物多样性等重要功能。由于湿地具有特殊的水文和植被特征,传统的监测方法难以对其进行测绘和管理。随着大数据和云计算的兴起,GEE(Google Earth Engine)为长时间序列的数据处理提供了可能。本研究基于GEE平台,结合Sentinel-1 雷达影像和Sentinel-2 光学影像,利用随机森林分类算法对天津北大港湿地进行信息提取,探讨多源遥感数据和时间序列特征对天津北大港湿地分类的重要性,并最终得到2019-2022 年天津北大港湿地遥感分类数据集。经实测数据验证,分类结果的总体精度为 95。35%,符合精度要求。本数据集可为天津北大港湿地保护和管理提供科学依据。
A dataset of remote sensing classification for Beidagang wetlands in Tianjin from 2019 to 2022
As one of the most important ecosystems on Earth,Wetlands play a vital role in water purification and biodiversity preservation.However,the special hydrological and vegetation characteristics of coastal wetlands make them challenging to map and manage them using traditional monitoring methods.With the advancement of big data and cloud computing,Google Earth Engine(GEE)enables long-term data processing.This study uses the GEE platform to integrate Sentinel-1 synthetic aperture radar data with Sentinel-2 optical data,employing random forest(RF)to extract information about Beidagang Wetland in Tianjin.We explored the significance of multi-source data and time series characteristics for the classification for Beidagang Wetland in Tianjin,and finally obtained a dataset of remote sensing classification of Beidagang wetlands in Tianjin from 2019 to 2022.Validated by measured data,the overall accuracy of the classification results is 95.35%,meeting the accuracy requirements.This dataset can provide scientific basis for the protection and management of Beidagang Wetland.

Beidagang wetlandsGEESentinel-1Sentinel-2random forest

张心悦、韩杏杏、王铁军、李攀、黄辉、陈楚

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天津大学,地球系统科学学院,表层地球系统科学研究院,天津 300072

天津大学,天津环渤海滨海地球关键带国家野外科学观测研究站,天津 300072

中国林业科学研究院林业研究所,国家林草局林木培育重点实验室,北京 100091

南京林业大学,南方现代林业协同创新中心,南京 210037

河南黄河小浪底关键带国家野外科学观测研究站,河南济源 454650

天津市测绘地理信息研究中心,天津 300201

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北大港湿地 GEE Sentinel-1 Sentinel-2 随机森林

2024

中国科学数据(中英文网络版)

中国科学数据(中英文网络版)

CSTPCD
ISSN:2096-2223
年,卷(期):2024.9(3)