最新刊期
2023 年 第 27 卷 6 期
湿地遥感
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摘要：在显著气候变化叠加人类活动干扰的背景下，可持续的湿地生态系统管理对于湿地空间信息的需求不断提升，湿地遥感作为重要的交叉学科方向，研究成果日益增多。本文以Web of Science核心合集为数据库，通过检索过去50年湿地遥感论文成果，总结了湿地遥感研究全球发文量和引文量的变化情况；进行文献计量分析，探讨湿地遥感研究的发展历程和发展趋势。论文将湿地遥感研究划分为潜力探索期、框架成形期、快速增长期3个阶段，进而总结分析了不同阶段湿地遥感的研究主题和主要数据源；最后基于VOCviewer软件对湿地遥感研究热点关键词进行综述，从大数据时代背景下的湿地遥感分类及景观动态、精细化的湿地生态参量遥感观测、湿地可持续管理空间决策支持3个方面进行了未来研究趋势的展望。本研究将为理解国际湿地遥感研究发展历史、把握湿地遥感研究国际前沿、进行国内湿地遥感研究布局提供借鉴。关键词：全球尺度;湿地遥感;综述;长时序;大数据;人工智能;云平台;可持续发展- 1324
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发布时间：2023-07-13 -
摘要：湿地位于陆地和水生生态系统之间的过渡地带，具有维持生态平衡，保护生态多样性、涵养水源等重要作用。高光谱遥感具有波段窄、波段数多和信息丰富等优势，已经成为湿地监测的重要技术手段。本文首先梳理了2010年以来的湿地高光谱中英文期刊论文，分析了作者所属国家/机构、研究热点和关键词等信息。其次，从载荷平台、信息处理、遥感制图和定量反演4个方面，厘清了当前国内外湿地高光谱遥感的研究现状。最后，提出了湿地高光谱遥感亟待解决的问题和未来发展方向。本文研究旨在为高光谱遥感和湿地应用的交叉研究指明方向，对湿地遥感前沿理论和技术发展具有重要意义。关键词：高光谱遥感;湿地;文献分析;高光谱载荷平台;信息提取;红树林;盐沼;定量反演- 960
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发布时间：2023-07-13
综述
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摘要：南美洲湿地面积广且类型多样，但湿地制图相关研究匮乏，通过遥感手段可为南美洲全域湿地制图提供科学技术支撑。本研究依托GEE（Google Earth Engine）平台面向南美洲湿地提出一种多源多特征集成的湿地制图方法。研究选取南美洲典型湿地地区为研究区，首先利用已有土地覆盖数据集提出一种有效的湿地样本采集流程以保证样本质量，其次结合哨兵1号、哨兵2号和SRTM数据构建多源特征集合，并基于随机森林的递归特征消除算法（RF_RFE）进行特征优选，构建不同特征组合方案对比多源特征对湿地分类结果的影响，最后采用随机森林算法对研究区湿地进行分类提取。研究结果表明，设计样本采集方案可有效提高样本质量，多源特征集合能够提升湿地分类精度，特征优选能够减少特征冗余并提升分类精度。研究区分类总体精度为85.62%，Kappa系数为0.8333，其中湿地类别的精度最低为69.85%，最高为95.18%。关键词：遥感;哨兵1号（Sentinel-1）;哨兵2号（Sentinel-2）;Google Earth Engine;湿地分类;特征选择;南美洲- 1009
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发布时间：2023-07-13 -
摘要：遥感技术由于具有实时、准确、多尺度、可重复等优点广泛应用在红树林遥感制图研究中。目前，中国红树林遥感制图数据集中空间分辨率最高的产品是基于Sentinel 10 m数据生产的，此外，大多中国红树林遥感制图中忽略了潮汐的影响，导致红树林遥感制图结果不精准。本文利用国产高分二号数据源，顾及潮汐淹没的影响实现空间分辨率1 m的2020年中国红树林遥感制图。选取覆盖中国海岸线具有红树林分布的高分二号影像312景（24景高分一号影像补充缺失区域），对影像进行面向对象多尺度分割，采用红树林淹没指数作为顾及潮汐影响的表征参数，结合随机森林分类方法完成中国红树林高分遥感制图。研究结果表明：2020年中国红树林面积为29576.48 ha，95%的红树林主要分布在广西壮族自治区、广东省、海南省，其总体分类精度为92%，Kappa系数为0.89，尚未顾及潮汐影响的结果比顾及潮汐影响的结果少2531.24 ha。本文生产的红树林高分数据集可为中国红树林生态系统的监测、管理及评估提供高精度的数据支持，具有重要的实际应用价值。关键词：遥感;高分二号;红树林;面向对象;潮汐;随机森林- 1017
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发布时间：2023-07-13 -
摘要：高精度的土地覆盖数据是生态系统监测评估与区域可持续发展的重要研究基础，然而目前较少有研究对较高分辨率土地覆盖数据（10 m）在城市尺度的区域上进行研究。随着国际湿地城市的建立，也需要高质量高精度的土地覆盖数据为相关研究提供信息。本文以中国首批国际湿地城市为研究区，对3套全球10 m土地覆盖数据DW（Dynamic World）、ESA（ESA WorldCover）、ESRI（Esri Land Cover））选择2020年和2021年进行空间一致性分析和精度评价，最后提出基于空间一致性分析与精度评价的融合方法，基于空间一致性分析结果和精度评价结果进行土地覆盖数据集融合以重建生产一套新数据。结果表明：（1）任何两个数据集之间，水体、林地、耕地、建设用地这些类型一致度比较高，而湿地、草地和裸地混淆度比较高。（2）ESRI与DW的空间一致性程度最高，全部一致区域占比最高（60%以上），全部不一致区域占比最低（6%以下）且多分布在沿海沿江，湿地广布的区域，这些区域异质性强，土地覆盖类型复杂。（3）ESA的总体精度最高，DW和ESRI的总体精度较为接近；ESA的湿地类型的精度和分类细节程度相对较高，更适用于城市湿地相关研究。（4）基于空间一致性分析与精度评价的融合方法可以有效融合多源土地覆盖数据，提高具有广泛异质区域数据的精度；本文融合结果的总体精度（80%以上）和Kappa系数均高于3套原数据，可以为国际湿地城市认证及相关研究提供数据支撑。关键词：遥感;土地覆盖数据集;国际湿地城市;空间一致性分析;精度评价;数据融合- 383
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发布时间：2023-07-13
大尺度湿地制图
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摘要：湿地动态范围的精准识别是湿地生态系统保护和恢复的基础。为了发挥遥感技术的高时效性及大规模重复观测的优势，本研究针对湿地具有的高空间异质性和高时间动态性特征，基于Google Earth Engine（GEE）遥感云平台全部可获取的年内Landsat OLI时序影像数据集，从湿地形成的发生学因素湿地水文要素出发，结合湿地发育成熟的诊断特征：湿地土壤和湿地植被，筛选用于湿地范围界定的水湿指数组合；采用图像合成法确定年内的高低水位；通过改进的模糊C均值（MFCM）算法弱化湿地背景的空间异质性，提高湿地与非湿地边界的对比度与区分性；选择最大类间方差法（OTSU）确定湿地消涨边界的自适应阈值；结合水湿指数组合方案叠加规则，进行年内时序湿地动态范围的识别，最终构建了一套基于“要素—指标—阈值”体系的湿地动态范围精准识别技术（简称EITS（Elements-Index-Threshold technology System））。从水库型湿地、沼泽型湿地、湖泊型湿地分别选取官厅水库、若尔盖湿地、鄱阳湖湿地作为典型内陆湿地的实验区，验证该套技术体系的适用性及精度。结果表明湿地范围的提取精度均高于94%，Kappa系数大于0.88，证明该套方法体系有效提高了湿地时空动态范围识别的精度和效率，以期为长时序、大范围湿地动态监测与制图提供可靠的技术支撑。关键词：遥感;湿地动态范围界定;水湿指数;动态变化过程;水位波动;时序数据集;内陆湿地- 881
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发布时间：2023-07-13 -
摘要：植被是湿地的核心，易受人类活动和气候变化的影响，湿地植物群落分类与制图可以为湿地生态监测与评估提供科学数据支撑。本研究以鄱阳湖国家级湿地自然保护区为研究区，基于2019年月度Sentinel-1和Sentinel-2时序数据，通过提取影像的水体指数和植被指数、红边指数、纹理特征、光谱特征、雷达极化数据5类，共计240个特征指标，使用随机森林、支持向量机和深度神经网络算法进行分类，探寻一套湿地植被分类最优的特征组合和分类方案。（1）光学数据在湿地分类与制图提取中明显优于雷达数据，雷达数据可以在光学数据不足时，作为光学数据的补充。（2）对时序Sentinel-2的各特征变量进行重要性筛选，有助于提高分类精度，优选时间段主要分布在1月、5月、8月、9月、10月和12月份；（2）当对5组特征变量单独分类时，分类精度排序为红边指数组>水体—植被指数组>光谱特征组>雷达极化数据组>纹理特征组；（3）对比组合变量和单独特征变量，组合变量不一定有助于提高分类效果，分类精度排序为：红边指数分类组>水体—植被指数分类组>组合分类组，其中，红边指数组随机森林分类总体精度达0.81，Kappa系数为0.76；（4）对比3种分类方法，分类精度排序为：深度神经网络>随机森林>支持向量机，其中，深度学习方法并没有太大幅度的提高分类精度，相对随机森林算法仅仅提高了2%。故深度神经网络和随机森林算法都可以作为优选算法。本研究给出的分类方案是，使用Sentinel-2和Sentinel-1多时序数据对湿地植被进行精细化分类，时段选择建议1月、5月、8月、9月、10月和12月份的卫星数据更优，特征变量可选红边指数组或者水体—植被指数组产品，分类方法可根据需求选择深度神经网络或随机森林对湿地植物群落进行分类，可得出较优的分类结果。这个分类方案可以有效的提升鄱阳湖湿地植被制图精度，并为决策部门提供科学的技术方案。关键词：遥感;鄱阳湖;湿地植被制图;特征变量;随机森林;深度神经网络;多时相光学与雷达数据- 1372
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发布时间：2023-07-13 -
摘要：针对滨海湿地植被光谱特征相似而易被混淆分类的问题，本文提出了结合深度学习和植被指数的滨海湿地信息提取网络MFVNet。该网络以高分辨率遥感影像和典型植被指数为输入，将UNet中的双卷积操作替换为本文提出的增强多尺度特征提取模块，用于捕获不同尺度的上下文特征，并在解码器中融合不同感受野的语义特征图，增强了滨海湿地地物的特征表示。在黄河口滨海湿地高分二号遥感影像上进行了实验，结果表明：（1）深度学习方法的信息提取精度普遍优于传统的机器学习分类方法SVM；相比HRNet等深度语义分割网络，MFVNet在滨海湿地植被类型上取得了更好的信息提取结果；（2）将修正土壤调节植被指数MSAVI、差值植被指数DVI和比值植被指数RVI与高分二号影像拼接对滨海湿地信息提取贡献较大。关键词：遥感;滨海湿地信息提取;高分二号;深度卷积神经网络;MFVNet模型;植被指数- 1189
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发布时间：2023-07-13 -
摘要：资源一号02D卫星（ZY-1 02D）于2019年成功发射，2020年10月正式投入使用，是中国自主建造并成功运行的首颗民用高光谱业务卫星，具有广泛的应用前景。本研究以黄河三角洲湿地为研究区，以ZY-1 02D高光谱（AHSI）影像为数据源，结合无人机和地面调查数据，开展湿地景观分类研究。首先通过ZY-1 02D AHSI获取地物反射率波谱曲线，分析不同地物波谱曲线的差异，作为地物识别和分类的依据；充分考虑研究区植被覆盖度的差异，结合无人机影像制定研究区7类基本地物和9类精细地物两种湿地景观分类体系；利用随机森林算法进行分类，并引入Tree SHAP方法进行波段重要性排序和选择；探究影响ZY-1 02D AHSI分类的重要波段，选取与Landsat 8 OLI多光谱波段相重叠的波段进行分类，并与Landsat 8 OLI分类结果进行比较。结果表明：（1）ZY-1 02D AHSI数据能够较好地反映不同地物类型光谱曲线的差异；（2）对于两种分类体系，仅用前40个重要波段的总体分类精度达到最高，7类基本地物分类和9类精细地物分类的分类精度分别为92.18%和90.76%，这40个波段大多位于可见光、近红外波段；（3）对于两种分类体系，分别选取与Landsat 8 OLI多光谱波段重叠的24个和29个波段进行分类，分类精度达到90.01%和89.76%，均明显高于Landsat 8 OLI的分类精度；（4）蓝、绿波段对于识别高、低密度互花米草和芦苇较为重要，短波红外波段对于芦苇的识别较为重要，红波段对于识别高、低密度碱蓬较为重要。ZY-1 02D AHSI数据的波谱范围较窄，波谱连续，能够较好地体现地物光谱曲线的细微变化，在区分不同地物以及植被覆盖度差异上具有明显优势。本研究有利于及时有效地监测黄河三角洲湿地资源现状，为ZY-1 02D高光谱数据在湿地生态监测应用提供科学参考依据。关键词：ZY-1 02D;AHSI影像;高光谱数据;植被覆盖度;随机森林;Tree SHAP- 1680
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发布时间：2023-07-13 -
摘要：盐沼是最具生态价值且最为脆弱的生态系统之一，及时、精确地监测盐沼植被分布对于海岸带生态管理和保护尤为重要。随着多源遥感数据不断积累，时间序列方法日益成为海岸带资源监测的重要手段。然而，由于云雨天气频发，海岸带影像可用性较差，如何有效构建时间序列仍存在较大挑战。本研究耦合多源Landsat影像，以长三角典型滨海湿地为研究区，构建像元级时间序列的XGBoost分类模型，探讨盐沼植被精细识别的可行性与稳定性。研究结果表明：（1）通过相互定标耦合多源影像成效显著，不但提高了影像可用性，还减小了不同传感器之间的光谱反射率差异。（2）基于像元级时间序列方法的盐沼植被分类效果较好，研究区内盐沼植被平均总体分类精度可达81.50%，平均Kappa系数为0.758，对于长三角区域分布广泛的海三棱藨草和互花米草尤为优良。（3）相较于单一时相分类方法，像元级时间序列分类方法的年际绝对均值误差保持小于3.88%，稳定性较好，有望应用在盐沼植被动态变化监测中，为中国海岸带资源高效管理提供遥感技术支持。关键词：遥感分类;盐沼植被;Landsat影像;像元级时间序列;XGBoost;长三角;丹顶鹤自然保护区;九段沙湿地;杭州湾南岸湿地- 402
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发布时间：2023-07-13 -
摘要：湿地植被在固碳过程中扮演重要角色。作为高寒湿地生态系统的典型代表，若尔盖湿地的植被分类与变化监测对于研究其碳汇功能具有重要意义。光学遥感和微波遥感在植被监测中各有其优缺点，因此本研究提出结合Sentinel-2光学数据和Sentinel-1合成孔径雷达SAR（Synthetic Aperture Radar）数据的若尔盖湿地植被分类与变化监测方法。基于动态时间归整算法DTW（Dynamic Time Warping）提取Sentinel-1 SAR数据的时间序列物候特征，结合Sentinel-2多光谱数据的光谱特征，以2020年实地获取的植被样本及使用样本迁移得到的2017年样本，通过随机森林算法分别对两个时期的若尔盖湿地植被进行分类并对其变化进行分析。研究表明：（1）结合Sentinel-1和Sentinel-2数据，充分发挥各自多时相、多光谱的优势对若尔盖湿地植被进行分类得到可靠的分类结果，总精度达到了97.43%，Kappa系数为0.96。（2）基于样本迁移原理，本研究通过将2020年实地采集的样本迁移至2017年，解决了历史时期实地样本不可得的问题，并针对SAR数据的特点提出基于DTW的样本迁移方法，顺利实现了2017年的植被分类过程。（3）通过对2017年—2020年植被变化进行分析，发现近年来若尔盖湿地植被总体变化不大，演变类别以恢复演替为主，约占研究区面积的7%。关键词：遥感;变化监测;样本迁移;SAR;湿地植被分类;若尔盖- 1831
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发布时间：2023-07-13 -
摘要：获取精细湿地资源信息对国际湿地城市湿地修复保护、管理利用以及区域可持续发展至关重要，目前面向国际湿地城市的湿地精细分类研究较为缺乏，尤其是针对湿地中水体的详细类别划分较少。本研究以全球典型国际湿地城市常德市为案例研究区，基于Google Earth Engine（GEE）云计算平台和2020年Sentinel-1/2时序遥感影像以及地形数据，首先采用最小冗余最大相关算法和递归梯度提升树算法进行湿地分类特征集优选，进而构建集成基于像元的随机森林和面向对象的知识规则决策模型的城市湿地精细分类智能模型，以实现常德市湿地资源精细分类。结果表明：（1）湿地分类特征优选前后特征数由63减少为16，总体精度下降0.9%，其中旱期的水体指数、植被频率和建成区指数的特征重要性较大，特征优选可以减少特征数据信息冗余、提高分类效率；（2）常德市湿地精细分类结果包括河流、湖泊、水库、养殖池/坑塘、运河/水渠、泥滩地、草滩地和芦苇湿地8种湿地类型，总体精度达91.53%，Kappa系数为0.89，可以满足国际湿地城市精细湿地分类的需求；（3）常德市湿地主要分布在东部西洞庭湖平原区域，呈现出东多西少的空间格局。本研究综合利用多源遥感数据、GEE云计算平台、机器学习算法以及知识规则模型能够准确高效地提取国际湿地城市精细湿地信息，有望迁移至其他城市湿地制图应用，在服务国际湿地城市创建及优选、湿地资源修复保护与可持续开发利用等方面具有较大应用潜力。关键词：湿地精细分类;随机森林;知识规则;Sentinel;国际湿地城市;常德市- 432
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发布时间：2023-07-13
湿地精细分类方法
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摘要：叶面积指数（LAI）是表征植被对光合辐射的吸收和拦截以及植被生长状况的重要参数。为准确、快速地提高叶面积指数估算精度，选取黄河三角洲碱蓬滩湿地，以中国土著植物碱蓬为研究对象，获取无人机高光谱遥感影像和测定地面光谱，结合区域土壤因子、植被光谱特征、高光谱影像纹理特征和植被覆盖度构建多模态数据，发展随机森林RF（Random Forest）和粒子群PSO（Particle Swarm Optimization）双优化策略的深度极限学习机DELM（Deep Extreme Learning Machine）算法构建滨海湿地碱蓬叶面积指数反演模型，决定系数（- 943
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发布时间：2023-07-13 -
摘要：湿地是地球上重要的“碳库”之一，针对湿地净初级生产力NPP（Net Primary Productivity）模拟中时空分辨率不高和估算精度不稳定等方面的问题，本文提出了一种修正的CASA（Carnegie-Ames-Stanford Approach）模型。首先采用遥感云计算下的时空融合算法快速、准确地获得了时间序列的Landsat 8多光谱影像，解决湿地NPP估算中高时空分辨率影像缺失问题。然后，利用Landsat 8数据集（光谱波段、陆表水体指数、归一化植被指数等）与自适应Stacking算法得到高精度的植被分类图，并结合植被分类图确定每个植被像元理想条件下最大光能利用率εmax。同时，利用时序陆表水体指数及降水数据计算获得NPP估算中所需的水分胁迫因子。最后，基于归一化植被指数、水分胁迫因子、εmax及气象数据等多种参数，驱动CASA模型对洞庭湖湿地NPP进行估测。研究结果显示，与其他模型相比，本文修正CASA模型估算的NPP与实测的NPP具有最高的相关系数（R2=0.85）和最低的RMSE（20.16 g C/m2），表明该方法能有效、准确地模拟区域湿地生态系统NPP。洞庭湖区主要湿地植被类型芦苇与苔草的NPP均值分别为424.26 g C/m2和357.50g C/m2。关键词：遥感;湿地;净初级生产力;CASA;时空融合;分类;洞庭湖湿地- 1062
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发布时间：2023-07-13 -
摘要：互花米草入侵对中国滨海湿地生物多样性和生态系统健康造成严重威胁。近两年，中国沿海多省陆续启动互花米草清除治理工程。及时准确地了解互花米草清除动态对于滨海湿地管理决策具有重要意义。本文以黄河口湿地为研究区，针对2021年互花米草大规模治理工程，提出一种基于密集时间序列遥感影像的互花米草清除动态监测方法。首先融合Sentinel-2 MSI、GF-1 PMS和GF-1 WFV影像，构建高时空分辨率的归一化植被差异指数（NDVI）数据集。充分考虑NDVI的时序变化和潮间带潮汐淹没动态，通过潜在清除时段提取和潮汐淹没监测，识别互花米草清除日期，获取了10 m分辨率下黄河口互花米草清除时间分布图，清除日期总体精度达到88.24%，Kappa系数为0.87。实验表明，相较仅使用Sentinel-2单一数据源，融合Sentinel-2和GF-1数据可以有效提升清除日期识别精度。2021年9月—12月，研究区互花米草清除面积为4816.35 ha，占总面积的92.81%。本研究提出的入侵植物清除监测方法对于全国滨海湿地互花米草治理和湿地修复工程监测评估具有重要的参考意义。关键词：Sentinel-2;GF-1;入侵物种;互花米草治理;滨海湿地;时间序列- 822
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发布时间：2023-07-13 -
摘要：海湾处于水陆交互的区域，生态系统较为脆弱，资源环境极易受损。大尺度、长时序和高精度的土地利用/覆被变化LUCC（Land Use/Cover Change）制图是海湾区域国土空间规划和环境保护的基础。现有的制图方法多是针对原始遥感影像，难以充分挖掘和联合利用特征空间和变换空间蕴含的信息潜力，导致传统方法在地表异质性较高的海湾区域应用效果较差。本文面向杭州湾区域，基于Landsat长时间序列卫星影像和谷歌地球引擎GEE（Google Earth Engine），提出了融合遥感指数和主成分分量的随机森林遥感影像分类方法，实现了1985年—2020年（5年时间间隔）的LUCC制图及时空格局分析。结果表明：（1）融合遥感指数和主成分分量的随机森林算法能够准确提取杭州湾LUCC信息，8个时相的平均总体精度OA（Overall Accuracy）和Kappa系数分别为92.83%和0.9108。（2）研究期间内，建设用地（278.26 km2至2984.76 km2，年均增加77.33 km2）、水体（509.32 km2至680.21 km2，年均增加4.88 km2）、裸地（768.99 km2增长至1078.13 km2，年均增加8.83 km2）的面积呈现增加趋势，而林地（2159.49 km2至1881.52 km2，年均减少7.94 km2）、耕地（6998.45 km2至4800.59 km2，年均减少62.80 km2）、滩涂（181.65 km2至161.50 km2，年均减少0.58 km2）的面积呈现减少趋势。（3）研究期间内，耕地是最主要的转出源，总面积占比由64.23%减少至41.43%，耕地面积转出以建设用地（2268.05 km2）与裸地（630.20 km2）为主；耕地面积转入以水体（376.22 km2）与林地（352.22 km2）为主。本研究能够为杭州湾区域土地资源的科学管理提供数据支持，所得LUCC数据集对区域可持续发展具有重要意义。关键词：杭州湾;土地利用/覆被变化;谷歌地球引擎（GEE）;Landsat;时空特征- 1119
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发布时间：2023-07-13 -
摘要：粤港澳大湾区规划建设成为国际竞争力一流湾区和世界级城市群，资源集约利用、生态环境优美是国际湾区全面建成的重要方面之一。粤港澳大湾区拥有丰富的滨海红树林湿地，在消浪减风、保护生物多样性、净化海水及固碳等方面发挥重要生态作用。湾区红树林经历过人类开发活动的破坏，也受到了湿地保护政策指引下的良好恢复，但由于调查手段不一及监测时效性限制，目前仍缺乏标准一致的数据以科学客观地阐明粤港澳大湾区红树林湿地的历史变化与最新现状。本文利用现状监测和动态更新相结合的方法，构建了1990年—2020年期间共计4个时段标准一致、前后可比的红树林分布与变化数据库；利用高性能云计算GEE平台（Google Earth Engine），提出了一种红树林现状快速更新方法。研究表明：（1）利用GEE平台可快速提取红树林初步分类结果作为动态更新的参考底图，大大提高了目视解译动态更新方法的速度，为红树林高效管理提供及时的数据支持。（2）粤港澳大湾区过去30年的红树林面积净增长10.21 km2，红树林总体得到了较好的恢复和保护，但是在1990年 —2000年期间，红树林是净减少的时期，净减少4.60 km2，主要是被新增养殖坑塘、人工用地占用；2000年以来，粤港澳大湾区红树林面积持续增加，红树林公园和自然保护区的建设对红树林存量面积起到了积极作用。（3）虽然红树林自然分布多见于潮间带，但是粤港澳大湾区2010年之后通过建设红树林公园恢复的红树林，有向内陆方向延伸建设的态势。关键词：红树林;变化监测;动态更新;Google Earth Engine（GEE）;随机森林;遥感- 2945
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发布时间：2023-07-13
湿地生态遥感
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