隨著互花米草擴張速度逐漸放緩,越來越多的研究開始關注其在不同入侵年限下的特征,以及不同年限的入侵對生態(tài)環(huán)境影響的差異。研究不同入侵年限互花米草的特征及其對入侵地生態(tài)環(huán)境影響,對于全面地掌握互花米草的擴張規(guī)律、保護生物多樣性以及適應氣候變化等具有重要的指導意義。然而,現(xiàn)有的關于互花米草不同入侵年限的研究都基于斷面和樣點調(diào)查數(shù)據(jù)的對比分析,主要集中在微觀層面,缺乏從景觀尺度上的定量分析。景觀尺度的定量分析方法,可以有效地揭示不同入侵年限互花米草分布的空間格局,從而進一步分析不同入侵年限互花米草的變化特征及其入侵不同階段對環(huán)境的影響。因此,景觀尺度的不同入侵年限互花米草的生態(tài)過程和驅(qū)動因素分析對于深入了解互花米草入侵影響,揭示濱海濕地景觀格局變化和生態(tài)過程相互作用關系具有重要意義。從景觀尺度分析不同入侵年限互花米草變化的驅(qū)動因素和生態(tài)環(huán)境影響,為進一步了解互花米草入侵對本地生態(tài)系統(tǒng)的影響以及制定合理的管控策略提供科學參考。鑒于此,論文基于Landsat OLI數(shù)據(jù),采用監(jiān)督分類、決策樹分類和面向?qū)ο蠓椒?對鹽城濱海濕地景觀進行了分類研究,并對比分析了各種方法對互花米草提取的有效性,并分析了研... 

【文章來源】：南京師范大學江蘇省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１研究區(qū)位置圖??

２．３．３面向?qū)ο蠓诸??圖像分割算法。采用基于邊緣的分割方法，參數(shù)的閾值范圍為０－］００，設置??的參數(shù)越大，則分割出的圖斑越少，分割效果在一定程度上會決定分類結(jié)果的精??度［ｍｏ］。圖像分割時，一些特征對象會被錯分，可以通過合并分割的過程來緩解??這種情況。合并算法。選用ＦａｓｔＬａｍｂｄａ合并臨近的小斑塊，這一步驟也需要輸??入一個參數(shù)來優(yōu)化合并結(jié)果，閾值范圍也是０－１００，設置的參數(shù)越大，則合并到??一起的圖斑越多ｉ１３３＇１３４、本研宂將分割參數(shù)［１０－９０（增量為５）］與合并參數(shù)［１０－９０（增??量為ｌ〇ｍ衣次組合，共有１９８組組合，通過對比，選出最優(yōu)參數(shù)設置。如圖２．３??所示，當分割參數(shù)為１０、合并參數(shù)為８０時，分割結(jié)果較為破碎，面積較大的類??型斑塊由于內(nèi)部光譜存在一定異質(zhì)性而造成過度分割｜１３｜；當分割參數(shù)為６０、合??并參數(shù)為８０時，不同地物被分割為一類地物的現(xiàn)象較為明顯，效果較差；當分??割參數(shù)為４５、合并參數(shù)為５０時，對象分割較為規(guī)整，邊界較為清晰，因此，選??擇該組參數(shù)組合為最優(yōu)分割參數(shù)。??

?＃崳?？蓬灘?互花＾萆灘??圖２．２不同地物類型分類規(guī)則??２．３．３面向?qū)ο蠓诸??圖像分割算法。采用基于邊緣的分割方法，參數(shù)的閾值范圍為０－］００，設置??的參數(shù)越大，則分割出的圖斑越少，分割效果在一定程度上會決定分類結(jié)果的精??度［ｍｏ］。圖像分割時，一些特征對象會被錯分，可以通過合并分割的過程來緩解??這種情況。合并算法。選用ＦａｓｔＬａｍｂｄａ合并臨近的小斑塊，這一步驟也需要輸??入一個參數(shù)來優(yōu)化合并結(jié)果，閾值范圍也是０－１００，設置的參數(shù)越大，則合并到??一起的圖斑越多ｉ１３３＇１３４、本研宂將分割參數(shù)［１０－９０（增量為５）］與合并參數(shù)［１０－９０（增??量為ｌ〇ｍ衣次組合，共有１９８組組合，通過對比，選出最優(yōu)參數(shù)設置。如圖２．３??所示，當分割參數(shù)為１０、合并參數(shù)為８０時，分割結(jié)果較為破碎，面積較大的類??型斑塊由于內(nèi)部光譜存在一定異質(zhì)性而造成過度分割｜１３｜；當分割參數(shù)為６０、合??并參數(shù)為８０時

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
[1]氣候變化對外來入侵植物互花米草潛在分布區(qū)的影響[D]. 劉金雪.南京師范大學 2016
[2]互花米草生物量變化對鹽沼沉積物有機碳含量的影響[D]. 馮振興.南京大學 2015
[3]灘涂圍墾對海濱濕地景觀格局變化的影響研究[D]. 方仁建.南京師范大學 2015
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[5]鹽城典型海濱濕地景觀分類與遙感生物量估算方法研究[D]. 譚清梅.南京師范大學 2014
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本文編號：3341031