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一种结合多种遥感指标的裸土变化识别方法 近年来，随着数字遥感技术的飞速发展，遥感技术在环境监测与管理等领域迅速发挥着重要作用。在预测与识别裸土变化领域，利用遥感指标实现裸土变化识别是十分重要的一环。本文提出了一种结合多种遥感指标的裸土变化识别方法。首先，该方法利用多种影像图像的深度学习技术，以进行特征提取和数据分析。其次，选取部分常用的土壤、植被覆盖和水体指标，利用相似性分析和时空关联分析方法，对水土流失的特征进行定量分析。例如，基于它们的光谱图像，分析植被覆盖率变化、土壤散射参数、年流域降雨量等指标，并逐年以流域尺度进行识别，从而有效提高裸土变化识别的准确性。最后，综合分析不同指标之间的关系，使用模糊、聚类及多元统计分析等方法，对识别出的裸土变化区域进行分类与研究，实现进一步的准确性提升。 该方法不仅利用现有遥感技术充分发挥了地理信息的作用，同时还结合深度学习和遥感技术的优势，精准识别出光变、磁变、人为干扰等高精度的裸土变化指标，从而更好地把握土地变化趋势，进而辅助土地管理决策。