發(fā)布時(shí)間：2019-09-20 05:57

【摘要】：采用何種方法對(duì)濱海濕地信息進(jìn)行有效提取和分類是值得關(guān)注的問題。利用Landsat OLI影像數(shù)據(jù),在ENVI 5.1軟件平臺(tái)上,采用監(jiān)督分類、決策樹分類和面向?qū)ο蠓椒?對(duì)鹽城濱海濕地進(jìn)行了分類研究。研究結(jié)果表明,在分類精度和效果上,面向?qū)ο蠓椒ǖ姆诸惤Y(jié)果最好,其它依次為決策樹分類方法、監(jiān)督分類方法的分類結(jié)果;3種方法對(duì)光灘和蘆葦(Phragmites australias)灘涂信息的提取效果相對(duì)較好,對(duì)道路和堿蓬(Suaeda glauca)灘涂信息的提取效果相對(duì)較差;面向?qū)ο蠓椒軌蚩朔䝼鹘y(tǒng)基于像元分類方法中的"椒鹽效應(yīng)"問題,并能取得較高的分類精度,該方法適用于利用中分辨率遙感影像的濱海濕地分類研究。
【圖文】：

濕地科學(xué)15卷33°39′4″N，120°26′40″E～120°40′40″E)的核心區(qū)為研究區(qū)，其北至新洋港，南至斗龍港，總面積為1.92×104hm2[17]。研究區(qū)保留著較完整的潮灘植物演替序列，由陸地向海洋主要分布有蘆葦(Phragmitesaustralias)帶、堿蓬(Suaedaglauca)帶、互花米草(Spartinaalterniflora)帶和無植物帶(潮間帶光泥灘)[18]。參照GoogleEarth圖像(分辨率為0.6m)和歷史、野外調(diào)查資料，分別采集了水體、道路、光灘、蘆葦灘、互花米草灘和堿蓬灘的采樣點(diǎn)(圖1)數(shù)據(jù)，作為遙感分類的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。其中，有互花米草灘樣本104個(gè)，蘆葦灘樣本106個(gè)，堿蓬灘樣本94個(gè)，水體樣本65個(gè)，道路樣本52個(gè)，，光灘樣本36個(gè)。1.2數(shù)據(jù)研究區(qū)的植物主要為互花米草、堿蓬和蘆葦，其中，堿蓬在10月已完全變?yōu)榧t色，與其它植物的色差比較明顯，故選擇10月的遙感影像數(shù)據(jù)，以有利于對(duì)植物的區(qū)分；同時(shí)，濱海濕地受潮位影響較大，選擇較低潮位時(shí)的影像，有利于對(duì)近海濕地地物的識(shí)別[19]。本研究以2014年10月26日江蘇省鹽城市的LandsatOLI影像為數(shù)據(jù)源，該影像的軌道號(hào)為119/37，無云；包含7個(gè)波段(選擇覆蓋可見光和近紅外的波段1～波段7)，空間分辨率為30m。輔助資料包括1

本文編號(hào)：2538592