發(fā)布時間：2020-06-18 02:36

【摘要】：遙感和GIS技術是濕地宏觀研究中數(shù)據(jù)獲取與量化分析的重要手段。其中,濕地遙感分類信息的高精度獲取直接關系到濕地數(shù)據(jù)的精確程度,是濕地遙感研究的重點和難點之一。 本文以鹽城濕地保護區(qū)的核心區(qū)為研究區(qū),以ALOS AVNIR-2衛(wèi)星影像為數(shù)據(jù)源,對傳統(tǒng)的非監(jiān)督分類方法進行了改進,并基于知識規(guī)則和GIS規(guī)則對非監(jiān)督分類后的結果進行修正,該方法能夠有效識別研究區(qū)植被交錯帶的詳細信息,為景觀尺度的濕地研究提供一種理想的分類方法。在此基礎上,利用該種遙感分類方法,獲取了2006年和2010年兩期遙感影像解譯后的數(shù)據(jù),進一步對區(qū)域濕地景觀演變進行研究,得出主要結論如下： (1)利用光譜角分類的波譜匹配技術和空間鄰接關系對初始非監(jiān)督分類進行合并,消除了大部分由于光譜造成的不可避免的混淆,使合并后的結果更符合空間關系和光譜特征,避免了人為目視合并造成的錯誤,進而為后續(xù)的影像修正工作提供了良好的開端。 (2)以非監(jiān)督分類后的結果為模板,借助于分區(qū)分層分類法的思想,通過分析遙感影像光譜信息、紋理信息、主成分變換信息,得到知識規(guī)則,以基于知識規(guī)則修改的方法對研究區(qū)域蘆葦、米草和堿蓬三種典型的濕地植被類型進行修正。并繼續(xù)以基于GIS規(guī)則的方法對剩余區(qū)域進行修正。通過精度檢驗,分類精度可以達到90%左右,實驗證明本文所采用的方法是提高海濱濕地遙感分類精度的有效方法。 (3)通過對鹽城海濱濕地核心區(qū)的景觀變化研究,發(fā)現(xiàn)2006年至2010年期間,蘆葦沼澤、米草沼澤面積呈增加趨勢,而堿蓬沼澤和養(yǎng)殖塘的面積呈減少趨勢,同時總體區(qū)域多樣性和均勻度也呈增加趨勢。
【學位授予單位】：南京師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：P237;P931.1

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本文編號：2718557