Es esencial extraer de manera más precisa los humedales de pequeña y mediana escala a gran escala para seguir fortaleciendo la construcción de la civilización ecológica. En este artículo, se estableció un sistema de clasificación de humedales combinando características fenológicas y características de imágenes de radar SAR, y se utilizó el modelo de clasificación temporal MultiRocket-RF basado en las diferencias de dispersión de haces de radar Sentinel-1 en diferentes periodos fenológicos para extraer humedales. Además, sobre la base de un umbral de área de 5 hm² para definir humedales de pequeña y mediana escala, se propuso un método para mitigar el problema de la adhesión de parches de humedales con el fin de reducir la asignación errónea de humedales de pequeña y mediana escala a otros tipos de humedales. Finalmente, usando el área de desarrollo de demostración para la integración ecológica verde en el área piloto de desarrollo integrado de la ecología urbana , analizamos y verificamos la eficacia del modelo de extracción de humedales de pequeña y mediana escala. Los resultados muestran que: (1) La combinación de datos temporales de SAR y el modelo de clasificación temporal MultiRocket-RF puede adaptarse bien al sistema de clasificación de humedales basado en la fenología, y obtener excelentes resultados de extracción para todos los tipos de humedales, con una precisión general del 93.6%, un coeficiente Kappa de 0.888, un puntaje Macro-F1 de 0.804, especialmente para la extracción de la vegetación herbácea y leñosa inundada en los humedales de pequeña y mediana escala y las zonas inundadas estacionales; (2) La mitigación del problema de la adhesión de parches de humedales puede mejorar la precisión de la extracción de humedales de pequeña y mediana escala, aunque el coeficiente Kappa no cambia significativamente, pero el puntaje Macro-F1 pasa de 0.798 a 0.804, y la precisión general de la extracción de todos los tipos de humedales de pequeña y mediana escala es globalmente mejor; (3) El modelo es bastante adecuado para extraer humedales de más de 1hm² , pero debido al ruido de puntos, distorsiones geométricas y otras influencias, el efecto de extracción de humedales de menos de 1hm² es insatisfactorio. En este artículo, al ampliar las aplicaciones de los datos de SAR, también se propuso un nuevo enfoque técnico para la extracción de humedales de pequeña y mediana escala.

remote sensing;phenology;small wetlands;backscatter coefficient;coherence coefficient;MultiRocket transformation;Random Forest