摘 要：互花米草的持續(xù)入侵對(duì)濱海濕地生態(tài)系統(tǒng)健康和生物多樣性構(gòu)成嚴(yán)重威脅，精準(zhǔn)監(jiān)測互花米草時(shí)空動(dòng)態(tài)分布及防控管治具有重要意義。本文以鹽城濕地珍禽國家級(jí)自然保護(hù)區(qū)核心區(qū)為研究區(qū)，基于GEE平臺(tái)，調(diào)用2015年、2019年和2023年Sentinel-2影像，采用簡單非迭代聚類分割算法（SNIC）結(jié)合隨機(jī)森林（RF）機(jī)器學(xué)習(xí)算法開展互花米草遙感識(shí)別，分析互花米草的時(shí)空動(dòng)態(tài)變化及與其他土地覆被類型的轉(zhuǎn)化情況。結(jié)果顯示，2015年、2019年及2023年的分類總體精度均高于90%，Kappa系數(shù)均高于0.85，基于SNIC+RF的分類結(jié)果具有較高的準(zhǔn)確性；2015年、2019年互花米草面積趨于穩(wěn)定，2023年由于保護(hù)區(qū)開展互花米草治理，約20km2互花米草被清除，清除率高達(dá)51%；研究區(qū)受互花米草入侵影響而致植被群落間存在相互演替，2023年開展的互花米草人工清除治理已顯成效。本文所得結(jié)果可進(jìn)一步支持研究區(qū)互花米草的清除治理與復(fù)生防控，為濱海濕地入侵植物監(jiān)測與濕地植物演替提供方法借鑒。

關(guān)鍵詞：Google Earth Engine；互花米草；隨機(jī)森林；面向?qū)ο?；時(shí)空動(dòng)態(tài)變化

中圖分類號(hào)：TP75" 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A" 文章編號(hào)：1673-260X（2025）01-0086-06

外來植物入侵嚴(yán)重威脅著濱海生態(tài)系統(tǒng)健康，是全球?yàn)I海濕地最關(guān)鍵的生態(tài)問題之一[1]?；セ撞荩⊿partina alterniflora）是一種多年生草本植物，1979年被引入中國，用于減緩海岸侵蝕[2]。由于其根系發(fā)達(dá)、耐鹽耐淹和入侵力強(qiáng)等特性，互花米草在我國濱海濕地迅速擴(kuò)張，截至2023年年初，全國互花米草總面積達(dá)6.8萬公頃[3，4]，成為我國沿海灘涂危害最大的外來入侵植物?；セ撞莸臄U(kuò)張，不僅擠壓其他植被生存空間，致使水鳥棲息地喪失和生物多樣性下降，還制約沿海地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展，對(duì)沿海生態(tài)系統(tǒng)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)造成嚴(yán)重的負(fù)面影響。2003年，互花米草被中國環(huán)境保護(hù)部列為危害最大的入侵植物之一[5]。近年來，我國積極開展互花米草防治，鹽城保護(hù)區(qū)作為互花米草治理入侵與擴(kuò)散的典型區(qū)域，實(shí)現(xiàn)互花米草的精確提取及其空間分布、治理區(qū)域的精準(zhǔn)監(jiān)測，對(duì)濱海濕地生態(tài)系統(tǒng)和生態(tài)安全的可持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要。

互花米草生長環(huán)境復(fù)雜，通常分布于沿海濕地和潮間帶，難以進(jìn)行實(shí)地調(diào)查，遙感技術(shù)具有遠(yuǎn)距離、大尺度、高效率監(jiān)測地物等特點(diǎn)[6]，自上個(gè)世紀(jì)90年代中期遙感已經(jīng)廣泛應(yīng)用于監(jiān)測入侵植物[7，8]。隨著遙感技術(shù)的快速發(fā)展，影像分辨率不斷提高，可以根據(jù)不同研究對(duì)象選擇遙感影像的不同空間分辨率、光譜分辨率以達(dá)到更好的提取效果。具備高時(shí)間和空間分辨率的哨兵2號(hào)衛(wèi)星（Sentinel-2 A/B）分別于2015年、2017年陸續(xù)發(fā)射，為精確識(shí)別濱海濕地植被創(chuàng)造契機(jī)[9]。劉瑞清等基于Sentinel-2數(shù)據(jù)重構(gòu)植被物候特征提取鹽城濱海濕地互花米草分布信息[10]。張磊等利用Sentinel-2數(shù)據(jù)提供的特征變量構(gòu)建分類方案實(shí)現(xiàn)濕地信息提取[11]。時(shí)間序列的Sentinel-2數(shù)據(jù)往往占用大量存儲(chǔ)空間，需要大量算力支持，而免費(fèi)訪問的Google Earth Engine（GEE）云平臺(tái)中存檔完整的Sentinel-2數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并支持在線處理密集時(shí)間序列影像，避免了本地計(jì)算機(jī)難以快速處理大批量數(shù)據(jù)的弊端，為快速處理大批量數(shù)據(jù)提供了可能，提高了連續(xù)監(jiān)測互花米草的能力[12]。賈明明等基于GEE平臺(tái)和長時(shí)序Sentinel-2快速繪制了中國潮間帶地圖[13]，董迪等基于GEE平臺(tái)結(jié)合時(shí)間序列的Sentinel-1和Sentinel-2數(shù)據(jù)，繪制了互花米草入侵地圖[14]。

隨著機(jī)器學(xué)習(xí)算法的不斷發(fā)展，基于隨機(jī)森林的分類方法在濱海濕地分類制圖和互花米草提取方面均取得了良好的效果，結(jié)合面向?qū)ο蠓诸惙椒扇〉酶鼉?yōu)分類效果，有效解決基于像元的分類方法造成的“椒鹽現(xiàn)象”[15]。李想等結(jié)合隨機(jī)森林和面向?qū)ο蠓诸惙椒?，以Sentinel-1/2為數(shù)據(jù)源實(shí)現(xiàn)唐山市冬小麥分布信息提取[16]。簡單非迭代聚類（SNIC）分割算法具有高效性和空間一致性等優(yōu)勢[17]，Yang等人結(jié)合Sentinel-1和Sentinel-2遙感數(shù)據(jù)，利用SNIC分割算法繪制水稻分布地圖，有效提高了分類精度[18]。面向?qū)ο蠼Y(jié)合隨機(jī)森林的分類算法廣泛應(yīng)用于土地覆被監(jiān)測領(lǐng)域，因此基于GEE平臺(tái)，集成SNIC+RF算法可有效實(shí)現(xiàn)濱海濕地地物分類。

綜上所述，本文以鹽城濕地珍禽國家級(jí)自然保護(hù)區(qū)核心區(qū)（簡稱“核心區(qū)”）為研究對(duì)象，旨在利用Sentinel-2影像和GEE云平臺(tái)，獲取核心區(qū)2015 —2023年互花米草的時(shí)空動(dòng)態(tài)分布，并對(duì)其治理成效進(jìn)行分析。本文研究的具體目標(biāo)為：（1）使用基于對(duì)象的簡單非迭代聚類結(jié)合基于像元的隨機(jī)森林的分類算法獲取2015—2023年濱海濕地分類結(jié)果，并分析核心區(qū)互花米草面積的時(shí)空動(dòng)態(tài)變化。（2）分析核心區(qū)互花米草的治理情況與其他土地覆被類型的轉(zhuǎn)化情況。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于江蘇省鹽城市濕地珍禽國家級(jí)自然保護(hù)區(qū)核心區(qū)（圖1），是國際重要濕地，面積達(dá)22596公頃，為水鳥提供了合適的棲息地。屬于亞熱帶向暖溫帶過渡地帶，且海洋性暖濕季風(fēng)氣候明顯，四季分明、雨量適中，受入海河流攜帶泥沙淤積作用，江蘇沿岸形成寬闊的淤泥質(zhì)海岸帶，孕育大面積的灘涂濕地，原生植被群落以堿蓬、蘆葦為主。1990年互花米草首次在核心區(qū)濱海濕地定植[19]，憑借耐鹽耐淹的特性在潮間帶迅速擴(kuò)張并逐漸形成優(yōu)勢群落，沿岸成條帶狀分布，嚴(yán)重影響原生植被演替及珍稀水禽棲息地的質(zhì)量。

1.2 數(shù)據(jù)與預(yù)處理

1.2.1 Sentinel-2數(shù)據(jù)預(yù)處理

Sentinel-2包括同軌的兩顆衛(wèi)星，均搭載最先進(jìn)的多光譜傳感器（MSI），具有重訪周期短、分辨率高等優(yōu)勢，為增強(qiáng)陸地觀測能力提供了重要手段[20，21]。MSI傳感器提供13個(gè)光譜波段，包括4個(gè)10米空間分辨率波段（B2，B3，B4和B8），6個(gè)20米波段（B5，B6，B7，B8A，B11和B12）和3個(gè)60米空間分辨率波段（B1，B9和B10），軌道寬度為290千米。

本研究使用2015年、2019年和2023年存檔在GEE云平臺(tái)中的Sentinel-2 Level-2A（SR）反射率數(shù)據(jù)集，期間所有可用的Sentinel-2數(shù)據(jù)集均已經(jīng)過輻射定標(biāo)、大氣校正和地形矯正。使用包含云信息的QA60波段對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行云掩膜處理，去除云影像素，并將云和卷云的覆蓋率設(shè)定在20%以下，以此獲取高質(zhì)量影像集合。核心區(qū)濱海濕地植被間光譜相似度較高，為增強(qiáng)本土植被與互花米草的可分離性，篩選植被物候差異明顯的10—11月影像構(gòu)建數(shù)據(jù)集[22]。

1.2.2 分類體系構(gòu)建及樣本選擇

經(jīng)野外實(shí)地考察及影像判讀，將核心區(qū)地物類型劃分為6類，其中包含三種濕地植被（互花米草、蘆葦、堿蓬）和水體部分（坑塘/河流、光灘、淺海水域）。

于2015年9月、2023年7月使用手持GPS和無人機(jī)分別對(duì)鹽城濱海濕地開展野外實(shí)地調(diào)查，2019年樣本數(shù)據(jù)在文獻(xiàn)參考的基礎(chǔ)上通過目視解譯判讀Google Earth高分辨率影像獲得。三期數(shù)據(jù)獲取樣本共1 978個(gè)，其中互花米草587個(gè)，堿蓬543個(gè)，蘆葦496個(gè)，所有樣本數(shù)據(jù)集70%用于訓(xùn)練，30%用于驗(yàn)證。

1.2.3 特征集構(gòu)建

特征變量的選擇是遙感分類的重要步驟[23]，本文利用遙感數(shù)據(jù)源特征波段構(gòu)建特征集，包括光譜特征、紋理特征、植被指數(shù)、水體指數(shù)和紅邊指數(shù)，各特征及其表達(dá)方式如表1所示。

1.3 研究方法

1.3.1 面向?qū)ο蟆S機(jī)森林算法

面向?qū)ο蠼Y(jié)合隨機(jī)森林分類方法通過將影像分割為空間上相鄰且光譜特征相似的對(duì)象，并對(duì)分割后的對(duì)象提取光譜、形狀、紋理等特征，最后使用隨機(jī)森林機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)分割對(duì)象進(jìn)行分類。該方法能有效捕捉影像的空間結(jié)構(gòu)信息，改善傳統(tǒng)基于像元分類結(jié)果中具有的“椒鹽”現(xiàn)象，顯著提高分類的精度和可靠性。

簡單非迭代聚類（SNIC）算法廣泛應(yīng)用于高分辨率影像的分割步驟中[24]，包括分割緊密度（compactness）、連通性（connectivity）、鄰域大小（neighborhood size）和種子距離（seeds）等關(guān)鍵參數(shù)。其中“compactness”控制超級(jí)像素的形狀緊湊性，值越高，分割對(duì)象越緊湊越接近圓形；“connectivity”代表超級(jí)像素之間的連接性，通常設(shè)為8，表示8個(gè)方向的連接；“neighborhood size”的設(shè)置直接影響算法的性能，值越大分割對(duì)象越平滑，反之分割更細(xì)致，但會(huì)產(chǎn)生一定噪聲；“seeds”直接決定分割對(duì)象的大小，通過測試不同種子距離，結(jié)合核心區(qū)地物可分性選取最佳“seeds”值，分割效果如圖2所示。確定SNIC分割的主要參數(shù)設(shè)置如下：“compactness”=0、“connectivity”=8、“neighborhood size”=128、“seeds”=15。

隨機(jī)森林（RF）是目前最常用的一種機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法，在圖像分類中具有較高的準(zhǔn)確性和魯棒性。決策樹（ntree）的數(shù)量和預(yù)測變量的數(shù)量（mtry）是生成隨機(jī)森林預(yù)測模型的兩個(gè)重要參數(shù)，其中ntree從訓(xùn)練樣本中隨機(jī)選擇樣本建立，mtry定義了決策樹的每個(gè)節(jié)點(diǎn)中的最佳分區(qū)。ntree和mtry分別設(shè)置為100和輸入特征數(shù)量的平方根，其他參數(shù)均為默認(rèn)。本文基于GEE云平臺(tái)，將SNIC和RF算法的參數(shù)輸入到分類模型，探索SNIC+RF算法對(duì)核心區(qū)濱海濕地互花米草及其他地物類型的提取能力。

1.3.2 精度評(píng)價(jià)

通過混淆矩陣計(jì)算正確分類和誤分類對(duì)象數(shù)量，使用總體精度（Overall Accuracy，OA）、生產(chǎn)者精度（Producer’s Accuracy，PA）、用戶精度（User’s Accuracy，UA）和Kappa系數(shù)四個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)濱海濕地分類結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)。OA作為評(píng)估整體分類結(jié)果準(zhǔn)確性的指標(biāo)，Kappa系數(shù)用于評(píng)估分類結(jié)果與參考數(shù)據(jù)的一致性。通過應(yīng)用四個(gè)精度評(píng)價(jià)指標(biāo)，可以客觀、可靠地評(píng)價(jià)面向?qū)ο蠼Y(jié)合隨機(jī)森林分類結(jié)果的精度。

2 結(jié)果與分析

2.1 分類結(jié)果及精度評(píng)價(jià)

基于GEE平臺(tái)，利用高質(zhì)量Sentinel-2數(shù)據(jù)對(duì)核心區(qū)濱海濕地分類的結(jié)果如圖3所示?；赟NIC+RF的分類算法能很好地將互花米草群落與非互花米草群落區(qū)分開，各用地類型間的邊界清晰明確且保證了斑塊的完整性。核心區(qū)主要由三種濕地植被和泥灘、水體組成，互花米草主要分布在沿海灘涂，蘆葦分布在陸向一側(cè)，堿蓬分布于兩種植被之間，并在植被交替地帶形成混生區(qū)。其中蘆葦大面積分布，逐漸侵占西南部干涸養(yǎng)殖池，群落連續(xù)性增強(qiáng)，互花米草由于耐鹽耐淹和強(qiáng)入侵性等特點(diǎn)，在沿海岸一側(cè)發(fā)展成較寬的互花米草條帶，堿蓬群落擴(kuò)張優(yōu)勢降低。

采用混淆矩陣對(duì)分類算法的分類精度進(jìn)行定量評(píng)價(jià)，結(jié)果如表2所示。2015年、2019年和2023年的總體精度、生產(chǎn)者精度和用戶精度均高于90%，Kappa系數(shù)也遠(yuǎn)高于0.85，表明該分類結(jié)果具有顯著的可靠性，為進(jìn)一步研究2015～2023年核心區(qū)時(shí)空動(dòng)態(tài)變化提供有效數(shù)據(jù)支撐。

2.2 互花米草時(shí)空動(dòng)態(tài)分析

基于SNIC+RF分類算法提取的核心區(qū)2015 —2023年互花米草空間分布及面積變化如圖4所示。互花米草入侵主要發(fā)生在近海一側(cè)，呈條帶狀分布，最大面積達(dá)42.6km2，最大寬度達(dá)4.16km，已發(fā)展成為核心區(qū)濱海濕地的優(yōu)勢種群。2015—2019年核心區(qū)小范圍互花米草被治理，由于其持續(xù)低速率入侵，互花米草時(shí)空動(dòng)態(tài)分布相對(duì)穩(wěn)定，面積增長速率趨近于0。

江蘇是互花米草生物入侵重災(zāi)區(qū)，是全國分布面積最大、治理任務(wù)最重的省份，而鹽城是江蘇治理互花米草的“主陣地”。在《互花米草防治專項(xiàng)行動(dòng)計(jì)劃（2022—2025年）》文件的指導(dǎo)下，核心區(qū)開展大規(guī)?；セ撞萸宄ぷ?，是2023年互花米草面積下降的主要因素，核心區(qū)濱海濕地的南北兩側(cè)互花米草被治理，截至2023年年底，互花米草清除面積達(dá)20km2，清除率高達(dá)51.58%。未被治理的互花米草仍呈條帶狀分布，未發(fā)生明顯陸向擴(kuò)張趨勢。2024年將是濱海濕地互花米草治理工作的攻堅(jiān)之年，不僅實(shí)現(xiàn)互花米草面積的減少，也要防止其復(fù)生和傳播，使濱海濕地潮間帶生物多樣性逐步回歸，生態(tài)系統(tǒng)多樣性實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

2.3 互花米草與其他土地覆被轉(zhuǎn)化

為進(jìn)一步研究互花米草的動(dòng)態(tài)變化，分析了核心區(qū)濱海濕地土地覆被（圖5）。對(duì)比2015年、2019年和2023年核心區(qū)土地覆被類型轉(zhuǎn)化情況發(fā)現(xiàn)，除人為治理使互花米草大幅流向坑塘/河流外，濕地植被保持原有群落演替，濱海濕地內(nèi)生態(tài)環(huán)境相對(duì)穩(wěn)定。

2015—2019年，互花米草被小面積治理，因其持續(xù)入侵本土植被堿蓬和蘆葦，擴(kuò)張面積和入侵速率較低，互花米草面積實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)平衡。此外由于本土植被擴(kuò)張，部分干涸坑塘/河流和堿蓬轉(zhuǎn)為蘆葦，堿蓬面積整體呈現(xiàn)下降趨勢。2019—2023年開展互花米草防治工作，并取得顯著成效，治理面積達(dá)20km2。治理后互花米草面積大部分轉(zhuǎn)為坑塘，少部分轉(zhuǎn)為光灘，且短時(shí)間內(nèi)未發(fā)生植被群落演替。未治理區(qū)域仍保持低速群落演替，整體表現(xiàn)為互花米草和蘆葦擴(kuò)張面積小幅增加，堿蓬面積逐漸縮減。此外受潮汐運(yùn)動(dòng)影響，存在淺海水域和光灘的相互轉(zhuǎn)化。

總體來看，核心區(qū)土地類型轉(zhuǎn)化主要受自然因素和人為因素的影響。自然因素影響的群落演替表現(xiàn)為互花米草入侵蘆葦和堿蓬群落，蘆葦擴(kuò)張擠壓堿蓬生長空間，堿蓬面積呈逐漸下降趨勢，并在潮汐運(yùn)動(dòng)的影響下，淺海水域和光灘相互轉(zhuǎn)化。人類活動(dòng)影響的土地覆被變化表現(xiàn)為互花米草被大面積治理，治理區(qū)域轉(zhuǎn)化為河流/坑塘。

3 結(jié)論

本文基于GEE平臺(tái)，以高質(zhì)量Sentinel-2影像為數(shù)據(jù)集，使用SNIC+RF分類算法對(duì)2015年、2019年和2023年核心區(qū)濱海濕地進(jìn)行分類，探討了SNIC+RF算法的適用性，分析了互花米草的時(shí)空動(dòng)態(tài)變化及與其他土地覆被類型轉(zhuǎn)化情況，具體結(jié)論如下：

（1）基于SNIC+RF的分類算法在核心區(qū)濱海濕地分類中具有較高的可靠性，總體精度均高于90%，Kappa系數(shù)高于0.85。

（2）核心區(qū)濱海濕地互花米草主要分布在近海一側(cè)，呈條帶狀分布，最大面積達(dá)42.6km2，最大寬度達(dá)4.16km。2015—2019年互花米草群落面積趨于穩(wěn)定，2023年由于互花米草防治工作，核心區(qū)南北兩側(cè)約20km2互花米草被清除，清除率高達(dá)51%。

（3）核心區(qū)土地覆被類型轉(zhuǎn)化主要包括自然因素和人為因素。自然因素的影響表現(xiàn)為互花米草入侵蘆葦和堿蓬群落，蘆葦擴(kuò)張擠壓堿蓬生長空間，堿蓬面積呈逐漸下降趨勢。人類活動(dòng)影響的土地覆被變化表現(xiàn)為互花米草被大面積治理。

——————————

參考文獻(xiàn)：

〔1〕Vaz A S， Alcaraz-Segura D， Campos J C， et al. Managing plant invasions through the lens of remote sensing： A review of progress and the way forward[J/OL]. Science of The Total Environment， 2018， 642： 1328-1339.

〔2〕Li B， Liao C hang， Zhang X dong， et al. Spartina alterniflora invasions in the Yangtze River estuary， China： An overview of current status and ecosystem effects[J/OL]. Ecological Engineering， 2009， 35（04）： 511-520.

〔3〕Li H， Mao D， Wang Z， et al. Invasion of Spartina alterniflora in the coastal zone of mainland China： Control achievements from 2015 to 2020 towards the Sustainable Development Goals[J/OL]. Journal of Environmental Management， 2022， 323： 116242.

〔4〕Mao D， Liu M， Wang Z， et al. Rapid Invasion of Spartina Alterniflora in the Coastal Zone of Mainland China： Spatiotemporal Patterns and Human Prevention[J/OL]. Sensors， 2019， 19（10）： 2308.

〔5〕Chung C H. Forty years of ecological engineering with Spartina plantations in China[J/OL]. Ecological Engineering， 2006， 27（01）： 49-57.

〔6〕Sun S， Zhu X B， Lu C Q. Function assessment and ecological controls on alien species cordgrass[J]. 2001， 23： 93-98.

〔7〕Nagendra H， Lucas R， Honrado J P， et al. Remote sensing for conservation monitoring： Assessing protected areas， habitat extent， habitat condition， species diversity， and threats[J/OL]. Ecological Indicators， 2013， 33： 45-59.

〔8〕Ghosh S， Mishra D R， Gitelson A A. Long-term monitoring of biophysical characteristics of tidal wetlands in the northern Gulf of Mexico — A methodological approach using MODIS[J/OL]. Remote Sensing of Environment， 2016， 173： 39-58.

〔9〕Rapinel S， Fabre E， Dufour S， et al. Mapping potential， existing and efficient wetlands using free remote sensing data[J/OL]. Journal of Environmental Management， 2019， 247： 829-839.

〔10〕劉瑞清，李加林，孫超，等.基于Sentinel-2遙感時(shí)間序列植被物候特征的鹽城濱海濕地植被分類[J].地理學(xué)報(bào)，2021，76（07）：1680-1692.

〔11〕Zhang L， Gong Z， Wang Q， et al. Wetland mapping of Yellow River Delta wetlands based on multi-feature optimization of Sentinel-2 images[J/OL]. National Remote Sensing Bulletin， 2019， 23（02）： 313-326.

〔12〕譚深，吳炳方，張鑫.基于Google Earth Engine與多源遙感數(shù)據(jù)的海南水稻分類研究[J].地球信息科學(xué)學(xué)報(bào)，2019，21（06）：937-947.

〔13〕Jia M， Wang Z， Mao D， et al. Rapid， robust， and automated mapping of tidal flats in China using time series Sentinel-2 images and Google Earth Engine[J]. 2021， 255： 112285.

〔14〕Dong D， Wang C， Yan J H， et al. Combing Sentinel-1 and Sentinel-2 image time series for invasive mapping on Google Earth Engine： a case study in Zhangjiang Estuary[J/OL]. Journal of Applied Remote Sensing， 2020， 14（04）.

〔15〕Lu C， Liu J， Jia M， et al. Dynamic Analysis of Mangrove Forests Based on an Optimal Segmentation Scale Model and Multi-Seasonal Images in Quanzhou Bay， China[J/OL]. Remote Sensing， 2018， 10（12）： 2020.

〔16〕李想，張永彬，劉瑋佳，等.融合主被動(dòng)遙感與隨機(jī)森林算法的冬小麥信息提取[J].赤峰學(xué)院學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2023，39（10）：44-50.

〔17〕Tassi A， Vizzari M. Object-Oriented LULC Classification in Google Earth Engine Combining SNIC， GLCM， and Machine Learning Algorithms[J/OL]. Remote Sensing， 2020， 12（22）： 3776.

〔18〕Yang L， Wang L， Abubakar G A， et al. High-Resolution Rice Mapping Based on SNIC Segmentation and Multi-Source Remote Sensing Images[J/OL]. Remote Sensing， 2021， 13（06）： 1148.

〔19〕鄭浩.基于深度學(xué)習(xí)的外來植物互花米草遙感分類研究[D/OL].華北理工大學(xué)， 2023[2024-08-05].

〔20〕Wang Q， Atkinson P M. Spatio-temporal fusion for daily Sentinel-2 images[J/OL]. Remote Sensing of Environment， 2018， 204： 31-42.

〔21〕Li S， Ganguly" sangram， Dungan J， et al. Sentinel-2 MSI Radiometric Characterization and Cross-Calibration with Landsat-8 OLI[J/OL]. Advances in Remote Sensing， 2017， 06： 147-159.

〔22〕孟祥珍，劉丹，黃可，等.基于植被物候特征的互花米草提取方法研究——以長三角濕地為例[J].海洋通報(bào)，2021，40（05）：591-600.

〔23〕賈坤，李強(qiáng)子.農(nóng)作物遙感分類特征變量選擇研究現(xiàn)狀與展望[J].資源科學(xué)，2013，35（12）：2507-2516.

〔24〕鄭浩，陳星彤，宋利杰，等.基于GEE的濱海濕地互花米草信息提取方法研究[J].赤峰學(xué)院學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2022，38（10）：26-31.