استخراج الأراضي الرطبة الصغيرة والماكروية بدقة أكبر على نطاق واسع له أهمية كبيرة لتعزيز بناء الحضارة البيئية. يستند هذا البحث إلى خصائص الطبيعة وخصائص صور الرادار ذات الفتحة الاصطناعية SAR لإنشاء نظام تصنيف الأراضي الرطبة، واستخدام نموذج تصنيف MultiRocket-RF الزمني لتصنيف الأراضي الرطبة استنادًا إلى اختلاف انتشار الرادار Sentinel-1 في فصول الطبيعة المختلفة؛ بالإضافة إلى ذلك، على أساس عتبة المساحة البالغة 5 هكتارات لتعريف الأراضي الرطبة الصغيرة والماكروية، قدم البحث طريقة لتخفيف مشكلة التماسك بين كتل الأراضي الرطبة، مما يقلل من ارتكاب الأخطاء في تصنيف الأراضي الرطبة الصغيرة والماكروية على نطاق واسع. وأخيرًا، باستخدام منطقة عينة تنموية للتنمية المتكاملة للإقليم البيئي في مثلث الراية الطويلة، تم تحليل والتحقق من فعالية نموذج استخراج الأراضي الرطبة الصغيرة والماكروية. تظهر النتائج أن: (1) تمكن تحالف بيانات الرادار SAR الزمنية ونموذج التصنيف MultiRocket-RF من التكيف جيدًا مع نظام تصنيف الأراضي الرطبة استنادًا إلى خصائص الطبيعة، وتبينت نتائج استخراج جيدة لجميع أنواع الأراضي الرطبة، وبلغت الدقة الإجمالية 93.6٪ ومعامل كابا 0.888، ووصل معامل F1 الكبير إلى 0.804، وبالأخص لفئات الأراضي الرطبة الصغيرة والماكروية للنباتات المائية والمشجرة المغمورة والمناطق المغمورة الموسمية. (2) يمكن أن يزيد التخفيف من مشكلة تماسك كتل الأراضي الرطبة من دقة استخراج الأراضي الرطبة الصغيرة والماكروية، على الرغم من أن معامل كابا لم يتغير بشكل ملحوظ، إلا أن معامل F1 الكبير قد ارتفع من 0.798 إلى 0.804، وكانت نسبة الدقة الإجمالية لاستخراج فئات الأراضي الرطبة الصغيرة والماكروية أفضل بشكل عام. (3) يناسب النموذج الاستخراجي للأراضي الرطبة في حالة أراضي رطبة حجمها 1 هكتار فأكثر، ولكن نتائج الاستخراج للأراضي الرطبة الصغيرة والماكروية حجمها أقل من 1 هكتار ليست فعالة بسبب الضوضاء النقطية والتشوه الهندسي وما إلى ذلك. وبالتالي، فقد وسعت هذه الدراسة تطبيقات بيانات الرادار SAR وقدمت أفكارًا تقنية جديدة لاستخراج الأراضي الرطبة الصغيرة والماكروية.

الاستشعار عن بعد؛ طبيعة؛ الوتر الرطب؛ معامل الانعكاس الخلفي؛ معامل الترابط؛ محول MultiRocket؛ الغابات العشوائية