【摘 要】
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准确的红树林分布信息对红树林保护和管理具有重要意义。尽管已有不少红树林遥感制图研究,但如何有效利用多源遥感特征来提高红树林制图精度仍有待探索。首先,利用多源遥感数据提取光谱、散射、纹理和地形等时序特征来设计15种特征组合;然后,利用随机森林模型分析不同特征组合在红树林识别中的精度,从而获得最优特征组合;最后,基于Google Earth Engine（GEE）平台获取2021年广东省10 m空间分
【基金项目】
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自然资源部城市国土资源监测与仿真重点实验室开放课题“联合时序SAR与光学遥感数据的广东省红树林精准识别研究”（编号:KF-2021-06-089）； 宁波市重大科技攻关项目“海岸带碳库资源遥感调查与生态碳汇估算关键技术研发”（编号:20212ZDYF020049）共同资助；
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准确的红树林分布信息对红树林保护和管理具有重要意义。尽管已有不少红树林遥感制图研究,但如何有效利用多源遥感特征来提高红树林制图精度仍有待探索。首先,利用多源遥感数据提取光谱、散射、纹理和地形等时序特征来设计15种特征组合;然后,利用随机森林模型分析不同特征组合在红树林识别中的精度,从而获得最优特征组合;最后,基于Google Earth Engine（GEE）平台获取2021年广东省10 m空间分辨率的红树林分布。结果显示,冬季光谱特征的重要性最高,特征类型越丰富对应制图精度越高,最优特征组合的总体精度为92.25%,Kappa为0.91。通过探究红树林识别中的最优特征组合,在多特征参数支持下实现广东省红树林信息提取,研究成果可为大范围红树林精准制图提供科学参考。
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小学数学课堂中不乏抽象性的概念与知识，尤其对于中低年级的学生来说，其缺乏完善的数学逻辑思维，还未掌握数学学习的技巧，面对具有一定抽象性的知识就很难理解，很容易失去学习的信心。问题导学则采取了迂回的方式，改变学生直面数学难点的教育模式，通过提问引导的方法一步步将学生代入到数学课堂中，让学生的思维跟随教师的讲解发展，在解决课堂问题的同时产生自己的思考，提升学生的逻辑思维能力与数学学习能力。
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