基于對象影像分析的多源遙感影像濕地信息提取方法及其尺度效應研究.pdf

1、寧夏回族自治區(qū)中衛(wèi)市地處西北干旱半干旱氣候區(qū)，是我國重要的濕地類型分布區(qū)，對環(huán)境保護、維持生態(tài)平衡以及人類的生產(chǎn)生活等方面發(fā)揮重要作用。
　　隨著社會的發(fā)展，城鎮(zhèn)建設化進程加快，人類對濕地的改造開發(fā)強度提升，導致濕地面積大幅萎縮，生物多樣性下降，濕地的生態(tài)功能持續(xù)減弱，科學合理利用和保護濕地問題日益突出。濕地的地理環(huán)境復雜，可通行差，遙感數(shù)據(jù)能夠大面積觀測濕地信息，可及時發(fā)現(xiàn)濕地的動態(tài)變化，因而被廣泛應用于濕地的調(diào)查研究工作中。<

2、br>　　本文采用Worldview-20.5m融合數(shù)據(jù)、Worldview-22m多光譜數(shù)據(jù)、GF-18m多光譜數(shù)據(jù)、Landsat OLI15m融合數(shù)據(jù)和Landsat OLI30m多光譜數(shù)據(jù)五種空間分辨率的實驗數(shù)據(jù)，集成數(shù)據(jù)挖掘中PART分類器算法于基于對象影像分析方法中，構建研究區(qū)濕地信息提取的分類規(guī)則集，對不同空間尺度遙感影像進行濕地分類，并探討了研究區(qū)內(nèi)濕地信息的多尺度效應問題，得到的主要結論有：
　?。?）基于對象的

3、影像分類方法中引入 PART分類器算法，得到的分類規(guī)則集模型具有良好的可解譯性和準確率，能夠篩選出更多用于影像分類的特征，實現(xiàn)了分類規(guī)則集建立的自動化，避免了人工分類的主觀性，模擬和補充了專家知識庫，提高了分類效率和分類結果精度。
　?。?）隨著遙感影像空間尺度的增加，PART分類器構建的分類規(guī)則集模型的復雜程度呈減小趨勢，高分辨率影像中的紋理和幾何等對象特征更為突出，用于濕地提取的規(guī)則集模型中的紋理和形狀特征較多。
　?。?/p>

4、3）隨著遙感影像空間尺度的增加，影像中可識別的地類最小圖斑面積變大，類別的判斷能力減弱，濕地提取的精度降低，其中30m Landsat OLI影像的分類結果精度最低，總精度為84.36％，Kappa系數(shù)為0.77。
　　（4）研究區(qū)五種空間尺度遙感影像中不同濕地類型的空間格局在宏觀上一致，但不同空間格局指數(shù)卻存在較大差異，主要與自身斑塊的形狀、大小和空間分布狀況有關。即隨著空間分辨率的降低，湖泊濕地、蘆葦濕地、水田濕地和坑塘濕地四