TY - JOUR ID - 10.11834/jrs.20211152 TI - 结合多源专题数据和目视解译的大区域密集湿地样本数据生产 AU - 彭凯锋 AU - 蒋卫国 AU - 侯鹏 AU - 凌子燕 AU - 牛振国 AU - 毛德华 AU - 黄卓 VL - IS - PB - 科学出版社 SP - EP - PY - JF - 遥感学报 JA - UR - http://jors.ijournals.cn/jrs/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202103230000002&flag=2 KW - 湿地,样本生产,多源专题数据,目视解译,Google Earth Engine,Google Earth,Collect Earth KW - wetland KW - sample production KW - multi-source thematic data KW - visual interpretation KW - Google earth Engine KW - Google Earth KW - Collect Earth AB - 样本数据是开展湿地制图的研究基础之一,对于数据生产和精度验证具有重要作用。针对湿地生态系统类型多样,大区域的全湿地类型样本生产困难的问题,本研究提出了一种准确、高效的大区域密集湿地样本生产框架。该框架主要包括两部分:首先,基于已有的湿地数据产品,使用规则筛选的方法直接生产稳定的湿地样本点,能够得到河流、湖泊、水库、滨海木本沼泽(红树林)、滩涂的5种湿地类型样本点;其次,基于多源专题数据进行规则筛选,生产潜在湿地样本点,并利用Google Earth Engine大数据云平台、Google Earth平台和Collect Earth平台进行目视解译,以确定潜在湿地样本点的类型属性。本文开展大洲尺度的全湿地类型样本生产,结果表明:本研究共生产了150 688个湿地样本点,其中内陆湿地样本点为121 412个,滨海湿地样本点为11 563个,人工湿地样本点为17 693个。13种湿地类型中,湖泊样本点占比最大(39.22%),潟湖样本点占比最小(0.19%)。本文生产了稳定、高质量的湿地样本点,样本数量充足,空间分布合理,能够为湿地分类器的训练和分类结果精度验证提供可靠的数据基础。 ER -