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摘要:
以安徽省巢湖市为实验区,以国产高分一号(GF-1)和资源三号(ZY-3)高分辨率遥感影像为数据源,以NDWI和纹理特征作为分类特征,联合随机森林、支持向量机和BP神经网络3种分类方法,发展了一种集成分类模型,用于提取养殖水体信息,并进行阴影剔除和形态学处理.结果表明,该集成分类模型适用于提取养殖水体信息,总体精度为97.4%,Kappa系数为0.87,漏分误差为3.7%,错分误差为6.4%,相比单个模型精度明显提高;针对GF-1影像的增强阴影水体指数,对山体阴影和城市建筑阴影的剔除效果明显,较大程度上避免了阴影对水体提取的干扰;实验区养殖水体的遥感动态监测应用发现,2016年相比2013年水产养殖面积增加6.9%.该研究理论与技术成果的应用,有助于及时掌握养殖水体的时空分布及动态变化,快速提升中国渔业管理的信息化和科学化水平.
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文献信息
篇名 水产养殖水体遥感动态监测及其应用
来源期刊 中国水产科学 学科 农学
关键词 遥感 养殖水体 集成模型 变化监测
年,卷(期) 2019,(5) 所属期刊栏目 研究论文
研究方向 页码范围 893-903
页数 11页 分类号 S96|TP79
字数 6808字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1118.2019.19038
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 程家骅 中国水产科学研究院东海水产研究所 75 1333 22.0 33.0
2 张寒野 中国水产科学研究院东海水产研究所 23 314 9.0 17.0
3 曹红杰 7 30 4.0 5.0
5 刘军 4 2 1.0 1.0
8 王宁 2 0 0.0 0.0
传播情况
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变化监测
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相关学者/机构
期刊影响力
中国水产科学
月刊
1005-8737
11-3446/S
大16开
北京市永定路南青塔村150号
18-250
1994
chi
出版文献量(篇)
3187
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1
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54530
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