潮间带湿地具有重要的生态和经济价值,但受到全球变化影响,发生大面积退化甚至丧失。掌握潮间带湿地的时空分布特征,对海岸带资源的科学管理具有重要意义。由于受到多云多雨天气和潮汐动态淹没的影响,单时相遥感数据难以获取完整的潮间带湿地信息。因此,本研究开发了一种基于时序遥感指数的潮间带湿地分类算法,并以福建省亚热带海岸带为例,基于Google　Earth　Engine　(GEE)云平台,利用2017年—2019年Landsat　8时序影像数据,提取潮间带光滩、高潮滩植被和低潮滩植被3种典型湿地类型,分类结果总体精度97.47%,Kappa系数0.96。该算法有效降低了亚热带海岸带地区多云多雨天气和潮汐...