【摘 要】
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针对现有浒苔遥感监测指数算法采用固定指数阈值导致监测精度不高的问题,提出了一种新的自适应阈值提取算法。算法以归一化植被指数为例。研究结果表明:1)该算法对浒苔识别的平均精度为94.9%;2)针对浒苔爆发的不同年份以及浒苔生消过程,对该算法的适用性进行了检验,发现在不同情况下都能够给出准确的阈值进行浒苔提取,表明其具有很好的适用性和稳定性。该算法为浒苔的全自动监测提供了可靠的技术支持,但对其他浒苔提
【机 构】
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南京信息工程大学海洋科学学院,江苏省海洋环境探测工程技术研究中心,国家海洋信息中心
【基金项目】
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国家对地观测科学数据中心开放基金项目(NODAOP2020009),国家自然科学基金项目(41876203、41506200),南京市留学人员科技创新项目(R2019LZ05),大学生创新训练计划省级重点项目(201810300027Z)。
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针对现有浒苔遥感监测指数算法采用固定指数阈值导致监测精度不高的问题,提出了一种新的自适应阈值提取算法。算法以归一化植被指数为例。研究结果表明:1)该算法对浒苔识别的平均精度为94.9%;2)针对浒苔爆发的不同年份以及浒苔生消过程,对该算法的适用性进行了检验,发现在不同情况下都能够给出准确的阈值进行浒苔提取,表明其具有很好的适用性和稳定性。该算法为浒苔的全自动监测提供了可靠的技术支持,但对其他浒苔提取指数和其他卫星遥感数据的适用性有待进一步研究。
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