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利用机器学习随机森林和Landsat 8 OLI影像绘制陆地石油泄漏影响图：以尼日利亚尼日尔三角洲地区为例

DOI：10.1007/s11356-018-3824-y 期刊：Environmental Science and Pollution Research 出版年份：2018 更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要： 尼日尔三角洲地区陆地石油污染是造成该区域生态破坏的主要原因之一，自1956年发现原油以来已导致红树林和可耕地大面积丧失。由于溢油量、油污面积、油龄及其对不同植被类型影响等变量存在差异，石油污染导致的土地覆盖损失程度尚不明确。本研究探索了利用Landsat 8（OLI光谱波段）和植被健康指数，通过机器学习随机森林分类器识别尼日尔三角洲石油污染区域的可行性。2015至2016年溢油事件数据源自国家溢油检测与响应局及壳牌石油开发公司的公开记录。通过融合可见光、近红外和短波红外波段的多项健康指数与光谱波长，采用随机森林分类器区分无污染与溢油污染土地覆盖类型，从而确定鉴别污染与非污染土地的最佳变量。结果表明：相较于一次性对包含所有土地类型的完整研究区域进行分类，单独分类各土地类型能获得更优的无污染/污染土地覆盖区分效果；同时研究证实生物量密度对污染与非污染像素的特征识别具有重要作用——树冠覆盖区的分类精度显著高于农田与草地。
作者： Mohammed S. Ozigis，Jorg D. Kaduk，Claire H. Jarvis
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

利用Landsat 8可见光、近红外和短波红外波段及其衍生的植被健康指数，探索非参数随机森林机器学习分类器在尼日利亚尼日尔三角洲地区区分石油污染土地覆盖像素与无油土地覆盖类型方面的潜力。

研究成果

该研究表明，利用Landsat 8 OLI光谱波段和植被健康指数结合机器学习随机森林分类器，在尼日利亚尼日尔三角洲地区区分无油污染与受溢油影响的土地覆盖类型具有可行性。当分别对单一土地覆盖类型进行分类时，获得了更好的结果。研究发现，生物量密度在表征和分类受油污染与无油污染像元中起着重要作用。

研究不足

该研究存在一定局限性，例如缺乏大量无云多时相光学影像来建立物候变化并实施基于多时相的分类。其他具有相同光谱特征的压力因子和地物可能被误判为石油污染土地覆盖类型。

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