【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于遥感，涉及一种基于云计算的大尺度湿地数据自动提取方法。
技术介绍
1、湿地是位于水陆交界处的特殊生态系统，对于生物多样性保护、水资源保护利用以及灾害防治等有重要作用。在亚热带地区存在大量复杂的湿地连通网络，具有分布尺度大、类型多的特点。随着全球气候变化的影响，对于湿地的保护也越发重要。针对大尺度湿地数据的提取，获取精准的湿地位置和覆盖率数据，是对湿地进行监测和保护的重要前提。传统调查手段在时间和精度上存在局限性，其中湿地区域形态的特异性、类型的复杂性、分布范围广是湿地数据提取的难点以及需要解决的重点。
技术实现思路
1、本专利技术针对现有技术问题，提供一种基于云计算的大尺度湿地数据自动提取方法,涉及到湿地遥感中通过云计算对大尺度区域湿地数据实施自动提取的方法。
2、一种基于云计算的大尺度湿地数据自动提取方法,通过云计算平台，引入正六边形分割机制，以简单非迭代聚类算法和随机森林算法作为基础模型，自主学习像元之间的关系和区域自身的变化模式，综合考虑湿地淹没动态、物候特...
【技术保护点】
1.一种基于云计算的大尺度湿地数据自动提取方法，其特征在于，通过云计算平台，引入正六边形分割机制，以简单非迭代聚类算法和随机森林算法作为基础模型，自主学习像元之间的关系和区域自身的变化模式，综合考虑湿地淹没动态、物候特征、光谱纹理和地理空间分布特征，自动提取大尺度湿地数据，含有以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于云计算的大尺度湿地数据自动提取方法，其特征在于，步骤1、内陆近海与海岸湿地分离，含有以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于云计算的大尺度湿地数据自动提取方法，其特征在于，步骤2、水体湿地分割数据提取，含有以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种基于云计算的大尺度湿地数据自动提取方法，其特征在于，通过云计算平台，引入正六边形分割机制，以简单非迭代聚类算法和随机森林算法作为基础模型，自主学习像元之间的关系和区域自身的变化模式，综合考虑湿地淹没动态、物候特征、光谱纹理和地理空间分布特征，自动提取大尺度湿地数据，含有以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于云计算的大尺度湿地数据自动提取方法，其特征在于，步骤1、内陆近海与海岸湿地分离，含有以下...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘洋，张怀清，崔泽宇，杨廷栋，张京，
申请(专利权)人：中国林业科学研究院资源信息研究所，
类型：发明
国别省市：
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