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摘要
为了解鄱阳湖冬季栖息地类型的长期变化特征，探讨鄱阳湖冬季栖息地景观
景观变化的驱动因素，本次研究利用1990-2021年的18张Landsat5TM和Landsat
8OLI的L2A级无云影像提取鄱阳湖冬季栖息地景观类型。并对比了随机森林、
支持向量机、梯度提升树和分类与回归树等这四种机器学习算法及卷积神经网络
算法的分类精度。运用NDVI、MNDWI、NDBI和EVI来识别栖息地景观类型。
通过制作转移矩阵来描述各种景观类型的转换情况并进行景观格局指数分析。结
果表明
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