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由于其特珠的地理区位,长期以来,黄河三角洲地区是地理科学研究的一个重点典型区域。伴随着最近几十年的土地开发活动,黄河三角洲的地表类型发生了剧烈的变化,为加强该地区的生态环境保护,实现区域的可持续发展,开展该地区典型地表类型(植被、不透水面、水体)的提取方法及生态环境评价研究是非常必要的。近年来,随着卫星遥感技术的发展,多源、多分辨率、多时相遥感数据得到了快速的增长,进而为利用遥感手段开展黄河三角洲典型地表类型信息提取和生态环境的遥感评价提供了重要基础。为此本文以机器学习和协同理论为指导,首先基于多源