【摘要】：典型濕地類(lèi)型分類(lèi)對(duì)于濕地生態(tài)環(huán)境保護(hù)和生態(tài)環(huán)境建設(shè)具有重要意義。本研究以高分一號(hào)寬幅多光譜影像數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源,以鄱陽(yáng)湖典型濕地作為研究對(duì)象,進(jìn)行典型濕地類(lèi)型分類(lèi)。研究采用主成分分析、歸一化植被指數(shù)、比值植被指數(shù)和歸一化差異水體指數(shù)等方法對(duì)不同濕地類(lèi)型進(jìn)行光譜特征分析,結(jié)果表明:高分一號(hào)寬幅多光譜影像反演的歸一化植被指數(shù)和歸一化水體指數(shù)能夠較好地區(qū)分水體、泥灘、挺水植物和濕生植物等常見(jiàn)濕地類(lèi)型。通過(guò)歸一化植被指數(shù)將濕地類(lèi)型分為植被和非植被,歸一化差異水體指數(shù)將植被類(lèi)型進(jìn)一步分為挺水植物和濕生植物,將非植被分為水體和泥灘。構(gòu)建決策樹(shù)對(duì)典型濕地類(lèi)型進(jìn)行自動(dòng)分類(lèi),經(jīng)過(guò)精度評(píng)價(jià)和分析驗(yàn)證,該方法針對(duì)高分一號(hào)寬幅數(shù)據(jù)進(jìn)行典型濕地分類(lèi)總體精度能夠達(dá)到82.28%,Kappa系數(shù)0.7346,優(yōu)于常規(guī)的監(jiān)督分類(lèi)和非監(jiān)督分類(lèi)。
[Abstract]:The classification of typical wetland types plays an important role in wetland ecological environment protection and ecological environment construction. In this study, the data of wide-amplitude multispectral image of Gaofeng No. 1 were used as data source, and the typical wetland of Poyang Lake was used as the research object to classify the typical wetland types. The spectral characteristics of different wetland types were analyzed by principal component analysis, normalized vegetation index, ratio vegetation index and normalized differential water body index. The results show that the normalized vegetation index and normalized water body index can be used to distinguish common wetland types such as water body, mudflat, occultation plant and hygrophyte. The wetland types are divided into vegetation and non-vegetation by normalized vegetation index, and the vegetation types are further divided into octopus plants and wet plants by normalized difference water body index, and non-vegetation is divided into water body and mudflat. The decision tree is constructed for automatic classification of typical wetland types. Through precision evaluation and analysis, the overall accuracy of typical wetland classification can reach 82.28% Kappa coefficient 0.7346. It is superior to the conventional supervised classification and unsupervised classification.
【作者單位】： 黑龍江第二測(cè)繪工程院;江西省環(huán)境保護(hù)科學(xué)研究院;
【分類(lèi)號(hào)】：P237

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本文編號(hào)：2387691