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基于Sentinel-1B SAR数据采用面向对象阈值分割法提取2018年寿光洪灾前、中、后3个时期的水体信息,同时基于Sentinel-2A光学数据利用面向对象CART决策树分类法实现研究区土地利用类型分类,分析了研究区的受灾情况.由Sentinel-1B SAR数据得到的水体提取结果总体精度均在95％以上,表明SAR数据适用于水体信息的提取.据监测结果,研究区内洪水淹没总面积为198.59km2,其中寿光市受淹面积最大,在各类地物中工矿仓储用地受灾情况最为严重.
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自然灾害学报
ISSN： 1004-4574
Year： 2021
Issue： 2
Volume： 30
Page： 168-175
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