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文檔簡介
1、湖泊濕地是具有多種生態(tài)功能的生態(tài)系統(tǒng),對人類和生態(tài)環(huán)境可持續(xù)發(fā)展至關重要。由于環(huán)境惡化,濕地面積正不斷萎縮,對濕地進行保護和恢復迫在眉睫。利用遙感技術提取濕地空間分布信息,實施動態(tài)地監(jiān)測湖泊濕地時空演變,能為濕地保護和決策提供重要數(shù)據(jù)支持。常用遙感影像濕地信息提取方法少有兼顧光譜與空間信息,難以保證濕地提取的準確性和可靠性。本文在利用遙感影像光譜特征時融入深度學習算法,構建空譜聯(lián)合估計模型對濕地信息進行提取,獲取不同時期湖泊濕地信息專題
2、圖分析湖泊濕地時空變化。主要包括:
?。?)構建基于深度學習的濕地識別模型。引入深度學習算法,建立多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡濕地識別模型,制作濕地樣本,對基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的濕地識別模型進行學習訓練。
?。?)研究濕地提取空譜聯(lián)合估計模型。運用深度學習卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型,與歸一化差分水體指數(shù)和濕度分量相結合,綜合考慮濕地空間特征和光譜特征,搭建空譜聯(lián)合估計模型,對濕地進行提取。
(3)將目前常用濕地提取方法與基于深度學
3、習的濕地提取方法對比分析。采用最小距離法、最大似然法、決策樹分類法、面向?qū)ο蠓?、支持向量機法等與本文方法進行對比分析實驗,評定精度,驗證基于深度學習的濕地提取方法的可行性和準確性。
?。?)湖泊濕地時空演變特征研究。本文以鄱陽湖為例,分析湖泊濕地時間空間變化。運用景觀生態(tài)學方法對2000年、2005年、2010年、2015年鄱陽湖濕地信息進行分析,利用景觀格局指數(shù)定量分析濕地變化過程,研究其變化趨勢,探尋濕地變化規(guī)律,為濕地保護
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