热融湖塘是多年冻土退化所引起的热融灾害之一，其中准确地监测热融湖塘的分布和变化是评估这一灾害的前提。根据以往对热融湖塘的研究发现，小型热融湖塘较多，但由于热融湖塘分布在湿地、草地等不同区域，部分热融湖塘在影像上与周边环境出现同谱异物的现象，导致无法对小型热融湖塘进行准确统计。本文选取高分六号影像作为数据源，分别采用归一化差异水体指数（NDWI）阈值法、面向对象提取法、LBV变换法对研究区内热融湖塘进行提取。通过解译结果分析，LBV变换法提取精度最高；GF-6影像经过LBV变换之后，水体与其他地物之间的差异更加突出，对小型热融湖塘的提取有较好的适用性。
热融湖塘是多年冻土退化所引起的热融灾害之一，其中准确地监测热融湖塘的分布和变化是评估这一灾害的前提。根据以往对热融湖塘的研究发现，小型热融湖塘较多，但由于热融湖塘分布在湿地、草地等不同区域，部分热融湖塘在影像上与周边环境出现同谱异物的现象，导致无法对小型热融湖塘进行准确统计。本文选取高分六号影像作为数据源，分别采用归一化差异水体指数（NDWI）阈值法、面向对象提取法、LBV变换法对研究区内热融湖塘进行提取。通过解译结果分析，LBV变换法提取精度最高；GF-6影像经过LBV变换之后，水体与其他地物之间的差异更加突出，对小型热融湖塘的提取有较好的适用性。
热融湖塘是多年冻土退化所引起的热融灾害之一，其中准确地监测热融湖塘的分布和变化是评估这一灾害的前提。根据以往对热融湖塘的研究发现，小型热融湖塘较多，但由于热融湖塘分布在湿地、草地等不同区域，部分热融湖塘在影像上与周边环境出现同谱异物的现象，导致无法对小型热融湖塘进行准确统计。本文选取高分六号影像作为数据源，分别采用归一化差异水体指数（NDWI）阈值法、面向对象提取法、LBV变换法对研究区内热融湖塘进行提取。通过解译结果分析，LBV变换法提取精度最高；GF-6影像经过LBV变换之后，水体与其他地物之间的差异更加突出，对小型热融湖塘的提取有较好的适用性。
热融湖塘是多年冻土退化所引起的热融灾害之一，其中准确地监测热融湖塘的分布和变化是评估这一灾害的前提。根据以往对热融湖塘的研究发现，小型热融湖塘较多，但由于热融湖塘分布在湿地、草地等不同区域，部分热融湖塘在影像上与周边环境出现同谱异物的现象，导致无法对小型热融湖塘进行准确统计。本文选取高分六号影像作为数据源，分别采用归一化差异水体指数（NDWI）阈值法、面向对象提取法、LBV变换法对研究区内热融湖塘进行提取。通过解译结果分析，LBV变换法提取精度最高；GF-6影像经过LBV变换之后，水体与其他地物之间的差异更加突出，对小型热融湖塘的提取有较好的适用性。
热融湖塘是多年冻土退化所引起的热融灾害之一，其中准确地监测热融湖塘的分布和变化是评估这一灾害的前提。根据以往对热融湖塘的研究发现，小型热融湖塘较多，但由于热融湖塘分布在湿地、草地等不同区域，部分热融湖塘在影像上与周边环境出现同谱异物的现象，导致无法对小型热融湖塘进行准确统计。本文选取高分六号影像作为数据源，分别采用归一化差异水体指数（NDWI）阈值法、面向对象提取法、LBV变换法对研究区内热融湖塘进行提取。通过解译结果分析，LBV变换法提取精度最高；GF-6影像经过LBV变换之后，水体与其他地物之间的差异更加突出，对小型热融湖塘的提取有较好的适用性。
为全面了解萨雷兹湖水域的变化趋势和驱动因素，运用归一化水体指数法与全局-局部分割阈值法自动提取近50 a萨雷兹湖的湖岸廓线研究其面积时序变化；并分析萨雷兹堰塞湖水域体量变化特征。揭示了萨雷兹堰塞湖水量变化驱动气象、入湖补给和冰川消融因素等变化驱动因素。结果表明：1)1972—2018年萨雷兹湖水量总体变化波动上升，变化速率为0.012 km3/a。2)萨雷兹湖所在区域降水量与蒸散量保持相对稳定，穆尔加布河径流补给量与萨雷兹湖水量变化呈显著正相关。3)萨雷兹湖流域每一年冰川消融量中有大于15.4%的比例贡献给穆尔加布河产流，影响萨雷兹湖水量变化。
为全面了解萨雷兹湖水域的变化趋势和驱动因素，运用归一化水体指数法与全局-局部分割阈值法自动提取近50 a萨雷兹湖的湖岸廓线研究其面积时序变化；并分析萨雷兹堰塞湖水域体量变化特征。揭示了萨雷兹堰塞湖水量变化驱动气象、入湖补给和冰川消融因素等变化驱动因素。结果表明：1)1972—2018年萨雷兹湖水量总体变化波动上升，变化速率为0.012 km3/a。2)萨雷兹湖所在区域降水量与蒸散量保持相对稳定，穆尔加布河径流补给量与萨雷兹湖水量变化呈显著正相关。3)萨雷兹湖流域每一年冰川消融量中有大于15.4%的比例贡献给穆尔加布河产流，影响萨雷兹湖水量变化。
为全面了解萨雷兹湖水域的变化趋势和驱动因素，运用归一化水体指数法与全局-局部分割阈值法自动提取近50 a萨雷兹湖的湖岸廓线研究其面积时序变化；并分析萨雷兹堰塞湖水域体量变化特征。揭示了萨雷兹堰塞湖水量变化驱动气象、入湖补给和冰川消融因素等变化驱动因素。结果表明：1)1972—2018年萨雷兹湖水量总体变化波动上升，变化速率为0.012 km3/a。2)萨雷兹湖所在区域降水量与蒸散量保持相对稳定，穆尔加布河径流补给量与萨雷兹湖水量变化呈显著正相关。3)萨雷兹湖流域每一年冰川消融量中有大于15.4%的比例贡献给穆尔加布河产流，影响萨雷兹湖水量变化。
介绍了热融湖和水体提取的研究背景、研究区及数据来源,依据NDWI等9种水体指数算法,结合随机森林算法,对水体特征进行提取,并以人工解译出研究区水体,结合神经网络分类作为验证样本,验证各方法的精度,探寻一种适用于热融湖提取的方法。结果发现,传统的NDWI与EWI8能较好地区分冰雪区域与水体;在建立样本数据集后,随机森林的分类总体精度达到了90%。由此可以得出,机器学习能够为遥感分类提供更高精度的方法,并为水文环境监测、地表生态监测提供有力的工具。
介绍了热融湖和水体提取的研究背景、研究区及数据来源,依据NDWI等9种水体指数算法,结合随机森林算法,对水体特征进行提取,并以人工解译出研究区水体,结合神经网络分类作为验证样本,验证各方法的精度,探寻一种适用于热融湖提取的方法。结果发现,传统的NDWI与EWI8能较好地区分冰雪区域与水体;在建立样本数据集后,随机森林的分类总体精度达到了90%。由此可以得出,机器学习能够为遥感分类提供更高精度的方法,并为水文环境监测、地表生态监测提供有力的工具。