貴州威寧草海地處云貴高原地區(qū),是中國著名的三大高原湖泊之一,貴州最大的高原天然淡水湖泊,也是國家Ⅰ級保護(hù)濕地,其濕地植被對草海的生態(tài)平衡起著重要作用,同時(shí)保護(hù)著生物的多樣性,每年成千上萬的濕地鳥類棲息在此,濕地植被分布面積分布影響著生活在此的人與動物的生活。因此,高效精確的掌握草海濕地植被的分布對草海濕地的管理有著重要意義。本文采用Landsat-OLI、Sentinel₂A及無人機(jī)影像數(shù)據(jù),利用面向?qū)ο鬀Q策樹分類方法、傳統(tǒng)監(jiān)督分類法,結(jié)合各地物光譜特征、紋理特征及幾何特征,將草海的濕地植被劃分為草本濕地植被（草地）、木本濕地植被（林地）及水生植被（沉水植被、挺水植被）、耕地和建筑用地及其他地類（主要包括水體）,利用混淆矩陣、樣本點(diǎn)精度驗(yàn)證方法針對草地、林地、沉水植被、挺水植被、耕地和建筑用地的精度進(jìn)行驗(yàn)證,并反演草海湖泊水環(huán)境指數(shù)信息,分析各水環(huán)境指數(shù)與水生植被分布關(guān)系,得出結(jié)論如下:（1）面向?qū)ο蟮臎Q策樹分類方法有效的提高了草海濕地信息提取精度。傳統(tǒng)的監(jiān)督分類方法分類效果不如面向?qū)ο蟮臎Q策樹分類效果,相較傳統(tǒng)的SVM、Par、NNP、MinD、MDP、Max監(jiān)... 

【文章來源】：貴州師范大學(xué)貴州省

【文章頁數(shù)】：88 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

研究區(qū)地理位置圖

貴州師范大學(xué)碩士學(xué)位論文30由以上圖表可看出，整體上，各地物平均可分離度的大小隨著紋理窗口的大小而變化，整體上，地物的可分離度隨著窗口變大而變大，個(gè)別地物可分離度有一定的波動，各地物的可分離度在7X7窗口至17X17窗口間相對穩(wěn)定。可分離度變化最為明顯的是林地，其余地物的可分離度在3X3及5X5窗口較小，7X7至17X17中間窗口波動較小，其中9X9窗口、13X13窗口、15X15窗口相較11X11窗口其分離度有所降低，19X19與21X21窗口時(shí)有較小波動。3.2.2.2不同窗口的不同紋理特征同時(shí)，分析不同窗口的不同紋理特征，發(fā)現(xiàn)，各地物在不同窗口相同紋理特征可分離度基本相同，其中，各地物在VAR紋理特征及COR紋理特征可分離度相對其他紋理特征可分離度較小，各地物在MEAN紋理特征、HOM紋理特征、DIS紋理特征和SM紋理特征可分離度較好。綜合各地物可分離度來看，11X11窗口時(shí)，各地物的平均可分離度較好，可分離度都高于1.8且較平均，因此，本研究選擇11X11尺度紋理組合，根據(jù)各地物的紋理特征可分離度，選取MEAN紋理特征、HOM紋理特征、DIS紋理特征和SM紋理特征變量作為統(tǒng)計(jì)變量。圖3-63X3窗口紋理特征結(jié)果Figure3-63X3windowtexturefeatureresults

3濕地信息提取的特征指數(shù)選取31圖3-73X3窗口各類地物紋理特征平均可分離性對比Figure3-73X3windowfeatureseparabilitycomparison圖3-85X5窗口紋理特征結(jié)果Figure3-85X5windowtexturefeatureresults00.511.522.5MEANVARHOMCONDISENTSMCOR沉水植被挺水植被草地耕地林地建筑用地

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]通過訓(xùn)練樣本采樣處理改善小宗作物遙感識別精度[J]. 樊東東,李強(qiáng)子,王紅巖,張?jiān)?杜鑫,沈宇.  遙感學(xué)報(bào). 2019(04)
[2]Sentinel-2影像多特征優(yōu)選的黃河三角洲濕地信息提取[J]. 張磊,宮兆寧,王啟為,金點(diǎn)點(diǎn),汪星.  遙感學(xué)報(bào). 2019(02)
[3]貴州草海濕地生態(tài)環(huán)境現(xiàn)狀及其評價(jià)[J]. 洪江,張家春,江波,張珍明.  貴州科學(xué). 2018(05)
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[5]ENVI中幾種監(jiān)督分類方法精度比較[J]. 何予霄,周江.  科技創(chuàng)新與應(yīng)用. 2018(13)
[6]貴州草海濕地區(qū)域土地利用景觀生態(tài)安全評價(jià)[J]. 任金銅,楊可明,陳群利,莫世江,王志紅.  環(huán)境科學(xué)與技術(shù). 2018(05)
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[10]基于TLI和PCA的貴州草海水質(zhì)狀況評價(jià)[J]. 陳麗華,喻記新,李麗,呂文強(qiáng),張建利.  長江科學(xué)院院報(bào). 2018(08)

碩士論文
[1]基于遙感影像的烏梁素海水生植被識別與黃苔覆蓋度監(jiān)測研究[D]. 陳奇.內(nèi)蒙古大學(xué) 2018
[2]基于高時(shí)空分辨率數(shù)據(jù)的濕地精細(xì)分類研究[D]. 許盼盼.中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所) 2018
[3]基于多源遙感數(shù)據(jù)的鄱陽湖濕地植被類型反演研究[D]. 周學(xué)林.江西理工大學(xué) 2012
[4]野鴨湖濕地變化的生態(tài)環(huán)境效應(yīng)研究[D]. 王穎.首都師范大學(xué) 2006



本文編號：3036752