廣西沿海紅樹林信息遙感檢測技術研究.pdf

1、紅樹林作為熱帶和亞熱帶沿海灘涂上特有的植被類型和生物資源，具有保護海岸帶的環(huán)境、生態(tài)平衡、生物多樣性的作用。廣西北部灣現(xiàn)存紅樹林8375 hm2，占全國總面積的37％，是中國紅樹林三大重點分布區(qū)之一。紅樹林分布于海陸過渡地帶的泥質潮灘上，難以用常規(guī)野外實測方法進行大規(guī)模調查和監(jiān)測，而遙感技術提供了一種快速監(jiān)測大面積紅樹林且經濟可行的方法。因此研究遙感檢測紅樹林信息的技術，具有重要的意義。
　　本文研究使用多種遙感特征組合檢測紅樹林

2、、監(jiān)測其面積變化。對紅樹林目標進行識別時，特征參數(shù)的選擇對實驗分類效果具有較大影響，不同參數(shù)特征對紅樹林的識別能力不同。因紅樹林的生長特性等原因，部分特征無法有效區(qū)分紅樹林、海水水體與水田。
　　選取覆蓋廣西北部灣鐵山港灣的美國Landsat衛(wèi)星遙感圖像，其中包括廣西山口國家級紅樹林自然保護區(qū)，將目標識別區(qū)域劃分為五類，分別為:人工用地，紅樹林，陸生植物，水田和水體。
　　使用灰度共生矩陣法對比度、相關性、能量、熵構成紋理特

3、征向量作為訓練集進行支持向量機(SVM)分類測試，實際的分類精度低于30％，不能有效的區(qū)分水田與陸生植物。
　　使用綠度指數(shù)、亮度指數(shù)、差值指數(shù)、歸一化植被指數(shù)等4個特征量進行支持向量機分類測試，能一定程度區(qū)分陸生植被與紅樹林，但水田和紅樹林的分類結果出現(xiàn)了一定程度的像元混淆，結果不夠理想。
　　使用纓帽(KT)變換的亮度指數(shù)、綠度植被指數(shù)、濕度指數(shù)等三個特征量作為紅樹林植被識別的數(shù)據(jù)源進行支持向量機分類測試，能一定程度的區(qū)

4、分水田與紅樹林，但對于部分陸生植物和紅樹林卻容易產生像元混合。
　　使用知識規(guī)則方法，考慮紅樹林植被本身所具有的生物特性與生長環(huán)境信息，構造具體的知識規(guī)則與判斷閾值范圍，結合纓帽變換法的特征向量值，能有效識別紅樹林區(qū)域，實驗結果顯示分類效果較好，精度90％左右。此方法較有效提高分類精度與特征信息提取能力，從而對圖像特征值進行有效處理。
　　本文利用紅樹林生長獨有的濕度特性、分類類別數(shù)量與分類精度的關系，對信息特征進行分步處理