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气候变化背景下土地覆盖变化与生态服务功能响应的综合评估

说明

面向对象分类方法通过分割影像为同质的对象单元，并基于对象的光谱、纹理、形状等特征进行分类。该方法能够有效解决像元级分类存在的椒盐效应，对复杂地物类型如城市建筑群和林地斑块具有更高的分类稳定性。面向对象分类结合机器学习算法，可进一步提高土地覆盖识别精度，为变化监测提供可靠基础。

未来基于遥感的土地覆盖变化监测与评估将更加依赖多源数据融合、高分辨率影像、深度学习算法及时空动态模型的应用。通过集成不同类型遥感数据与生态模型，可以实现对土地覆盖变化及其生态效应的精细化、动态化监测，为土地管理