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摘要
土地利用遥感监测是土地利用变化相关研究的重要技术手段,尤其是谷歌
地球引擎(GoogleEarthEngine,GEE)等云计算平台的出现,为获取土地利用
变化信息提供了新途径和方法。监督分类是获取土地利用信息的常用方法、能
够实现较高精度,但对于长时间序列土地利用分类,存在逐年样本更新难的问
题,同时伪变化逐年累积也严重制约了制图精度。为解决上述问题,本研究提
出一种实现高精度连续时间序列土地利用变化识别方法,其核心步骤包括基于
地物遥感特征指数和统计过滤方法实现逐年每一训练样本的自动
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