Das Management des invasiven Reispflanzenbewuchses ist ein wichtiger Bestandteil des Umweltschutzes und der Wiederherstellung der Küstenökosysteme in China. Derzeit führen mehrere Küstenprovinzen in China Projekte zur Bewirtschaftung des invasiven Reispflanzenbewuchses durch, die Methoden zur physischen und chemischen Entfernung umfassen; Ersteres ist effektiv, aber schnell rückfällig, Letzteres hat niedrige Kosten, aber potenziell negative Auswirkungen auf die Umwelt. Es ist wichtig, die dynamische Entfernung des Reispflanzenbewuchses zu überwachen und die Entfernungsverfahren zu identifizieren, um die Wirksamkeit der Projekte zur Bewirtschaftung des Reispflanzenbewuchses zu bewerten und die Auswirkungen auf die Umwelt zu bewerten. Dieser Artikel stellt eine Methode zur Identifizierung des Entfernungsstatus des Reispflanzenbewuchses und der Bewirtschaftungsmethoden auf der Grundlage sequenzieller optischer Satellitenbilder in der Küstenregion Zhejiang und Shanghai vor (nicht entfernt / physische Entfernung / chemische Entfernung) und der Extraktion des Datums der physischen Entfernung. Zunächst wird durch die Fusion von Sentinel-2 MSI und Landsat 8 OLI ein Datensatz sequenzieller spektraler Indizes erstellt, ein Gleitfenster und eine regelbasierte Methode zur Identifizierung von Bewirtschaftungszeiträumen und Bewertung des Status verwendet; dann werden mittels des Random-Forest-Verfahrens die Bewirtschaftungsmethoden klassifiziert und drei Kategorien erhalten: nicht entfernt, physische Entfernung und chemische Entfernung, und das Datum der physischen Entfernung identifiziert. Die Ergebnisse zeigen, dass die vorgeschlagene Methode eine hohe Genauigkeit bei der Klassifizierung des Status und der Entfernungsverfahren aufweist, die Gesamtgenauigkeit erreicht 98,8%, der Kappa-Koeffizient beträgt 0,979; der mittlere absolute Fehler der Erkennung des Datums der physischen Entfernung beträgt 3,91 Tage, und die Genauigkeit beträgt 93,67%. Im Jahr 2023 betrug der Entfernungsgrad des Reispflanzenbewuchses in Shanghai 4,2% und in der Provinz Zhejiang 62,7%. Die vorgeschlagene Methode zur Identifizierung von Bewirtschaftungsmethoden und dynamischem Monitoring hat wichtige Referenzbedeutung für Entscheidungen im Küstengebiet.

optical remote sensing;species invasion;time series analysis;wetland restoration;vegetation dynamic