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2024年9月国土资源导刊第21卷第3期
Sep.2024LandResourcesHerald第127页
DOI：10.20147/ki.gtzydk.2024.03.018文章编号：1672-5603（2024）03-127-10
引用格式:杨卉,陈启浩,兰磊,等.一种综合多特征和超像素的SAR湿地水淹频率计算方法[J].国土资源导刊,2024,21(3):
127-136.
YangHui,ChenQihao,LanLei,etal.AComprehensiveMulti-featureandSuperpixelSARWetlandFloodingFrequency
CalculationMethod[J].LandResourcesHerald,2024,21(3):127-136.
一种综合多特征和超像素的SAR湿地水淹频率
计算方法
12111133
杨卉，陈启浩，兰磊，贺丽琴，肖智峰，钟宜根，徐伟萍，张继明
（1.萍乡市规划勘察设计院有限责任公司，江西萍乡337000；2.中国地质大学（武汉）地理与信息工程
学院，湖北武汉430078；3.萍乡市自然资源遥感技术管理中心，江西萍乡337000）
摘要：湿地水域变化影响湿地生态功能发育，研究湿地水淹频率有助于湿地监测管理。为研究合成
孔径雷达（SyntheticApertureRadar，SAR）多极化特征在湿地水淹频率中的应用，本文基于Sentinel-1雷达
数据，提出一种综合多极化特征和超像素优化的SAR湿地水淹频率计算方法。该方法结合优化的雷达水
体指数，采用统计投票，融合多极化特征和超像素空间上下文信息，能准确地识别水体，进而计算全年的湿
地水淹频率。本文通过GoogleEarthEngine（GEE）平台，选取洞庭湖2020年的Sentinel-1SAR数据展开试
验，本文方法水体的提取精度为93.96%，计算的水淹频率分布与洞庭湖地势特点相符。
关键词：合成孔径雷达；多极化特征；超像素；水淹频率
中图分类号：TP79文献标志码：A
AComprehensiveMulti-featureandSuperpixelSARWetland
FloodingFrequencyCalculationMethod
1211113
YangHui,ChenQihao,LanLei,HeLiqin,XiaoZhifeng,ZhongYigen,XuWeiping,
ZhangJiming3
(1.PingxiangPlanning,SurveyandDesignInstituteCo.,Ltd.,PingxiangJiangxi337000;
2.SchoolofGeographyandInformationEngineering,ChinaUniversityofGeosciences(Wuhan),
Wu
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