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(yīng)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(shè)化進程加快，人類對濕地的改造開發(fā)強度提升，導(dǎo)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(xué)合理利用和保護濕地問題日益突出。濕地的地理環(huán)境復(fù)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(yīng)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(gòu)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(yīng)問題，得到的主要結(jié)論有：
　　（1）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(zhǔn)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(jié)果精度。
　?。?）隨著遙感影像空間尺度的增加，PART分類器構(gòu)建的分類規(guī)則集模型的復(fù)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。
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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(jié)果精度最低，總精度為84.36％，Kappa系數(shù)為0.77。
　?。?）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(guān)。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