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海岸线是海岸带的重要部分,对于海岸带的开发、利用与管理具有重要意义。采用2014年RapidEye、2010年QuickBird卫星数据,辅助以现场调查数据,建立海岸线的解译标志,基于自动与半自动的专家判读方法,提取三亚岸线信息,结果表明:三亚海岸线变化以人工岸线为主,增长较大;养殖区的岸线略有增加;砂质岸线的减少最为明显。三亚海岸线变化的总长为27 845.72m,其中人工岸线变化为15 691.18m,占56.35%;养殖区岸线变化为398.85m,占1.43%;砂质岸线减少2 132.12m,占7.66%。三亚岸线变化以人类活动为主,主要表现在由基岩岸线向人工港口变化,原有人工岸线的扩张,表现为围填海,部分为砂质岸线向人工港口变化,同时,岸线变迁变化主要分布于利于港口发展的区域。海岸工程建设较多,尤其是人工堤坝的建设,对海洋环境造成一定的影响,人类活动对海岸带岸线影响强烈。海岸线开发、利用、保护与管理应以资源环境可持续发展为目的,因地制宜进行岸线的综合管理。 相似文献
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合理的红树种间组成结构是有效发挥红树林湿地生态价值的前提,明确的红树林种间分布信息是开展红树林生态系统治理和规划工作的有效依据。针对海南八门湾红树林湿地,基于高分三号(GF-3)全极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)和高分六号(GF-6)多光谱遥感数据,本文提取了35个红树林遥感特征,利用极端梯度提升树(eXtremegradientboosting,XGBoost)算法开展了特征重要性排序、特征筛选和红树林种间分类实验,将其与传统的支持向量机(supportvectormachine,SVM)、随机森林(randomforest,RF)机器学习算法进行精度比较,并基于XGBoost算法进行了3种特征组合方式(优选特征、多光谱特征、全极化SAR特征)的分类精度比较,旨在探索XGBoost对红树林种间分类的适用性和光学与全极化SAR数据对红树林种间分类的能力。结果表明:1)识别红树林种类的优势特征依次为多光谱的光谱波段、极化分解参数、光谱植被指数,且仅利用前8个优选特征(绿光波段反射率G、蓝光波段反射率B、Yamaguchi面散射分量Ys、近红外波... 相似文献
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