洪泛湿地水生植物功能型遥感分类
本篇论文采用时间序列北京一号光学图像和ENVISAT ASAR雷达数据开展鄱阳湖洪泛湿地水生植物功能型空间分布制图.对原始时间序列雷达数据进行后向散射系数转换、噪声去除、相同/不同极化数据间系统校正、精确几何配准后,根据野外调查获取的水生植物功能类型的训练样本从该时间序列后向散射系数图像上提取“高度/水分曲线”(反映了不同群落类型的水生植物冠层高度、含水量及下垫面土壤背景的湿度信息随一年中水位变化的变化趋势);从时间序列北京一号小卫星光学图像上,采用同样的训练样本提取“物候曲线”(反映了不同群落类型的水生植物的绿度、叶面积、生物量等随一年中水位变化的变化趋势).以两组曲线为基础,设计了基于规则的分类方法和决策树分类方法,对水生植物功能类型的空间分布进行制图研究,并对比两种分类结果的准确度.研究结果表明:由于鄱阳湖水位的季节性变化,水生植物功能类型之间在物候、结构、冠层湿度、水表面以上粗糙度等特征上表现出较大区别,对应在遥感图像上则表现在,不同水生植物功能类型的光谱特征及后向散射系数特征随季节和水位的变化差异显著,可用于作为空间分布制图的依据;文中设计的基于规则的分类方法,其分类精度优于决策树分类方法,该算法使不同水生植物功能类型的生产者精度和用户精度分别提高了3％～12％和7％～26％.
湖泊湿地 水生植物 功能类型 空间分布 遥感图像
王琳 曹坤 李应仁 李继龙 Iryna Dronova 宫鹏
中国水产科学研究院资源与环境研究中心,农业部渔业遥感科学观测实验站,北京100141 加州大学伯克利分校生态系统科学部环境科学与政策管理系,加州,94720-3114,美国 清华大学地球系统科学研究中心,地球系统数值模拟教育部重点实验室,北京,100084
国内会议
上海
中文
152-167
2014-10-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）