寒区渠道冬季运行时常出现冰情，控制平封的封冻过程会大幅降低渠道输水能力，调控不当甚至可能产生冰塞、冰坝等灾害。国内外开展了大量渠道冰情研究，以期提升渠道冰期输水能力，但受限于观测资料的时空密度，数值模拟结果难以验证，调度决策缺少依据。遥感技术因其具有监测范围大、时效性高的特性，在渠道冰情监测中具有较大的应用潜力。为探索适用于寒区渠道冰情遥感监测的方法，该研究以南水北调中线京石段明渠段为研究区，基于Sentinel-2影像的11个波段反射率构建了完全特征、优选特征和组合特征3类特征空间数据集，作为支持向量机（support vector machine,SVM）、最大似然估计（maximum likelihood estimation,MLE）、随机森林（random forest,RF）分类算法输入，训练得到了9个地物分类器，用于渠道结冰范围识别，并采用北拒马闸前影像渠道结冰范围提取试验，对比不同分类算法和输入特征组合下的分类性能。结果表明：在渠道结冰范围识别中，近红外、可见光和短波红外是关键波段。在样本数量有限的条件下，SVM算法结冰范围识别精度最高，不同特征输入下制图精度（prod...

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