基于國(guó)產(chǎn)高分遙感的人工種植紅樹(shù)林種間分類方法研究——以廣西茅尾海紅樹(shù)林為例
關(guān)鍵詞：紅樹(shù)林 基于像素 面向?qū)ο?emsp;茅尾海 種間分類
摘要：紅樹(shù)林的種間結(jié)構(gòu)組成對(duì)紅樹(shù)林生態(tài)系統(tǒng)的健康和發(fā)展至關(guān)重要,而紅樹(shù)林種間分類問(wèn)題一直以來(lái)都是基于遙感手段的紅樹(shù)林監(jiān)測(cè)中的難點(diǎn)。針對(duì)該問(wèn)題,以人工種植為特點(diǎn)的廣西茅尾海紅樹(shù)林遙感種間分類為例,基于面向?qū)ο蟮姆诸愃枷?提出了一種現(xiàn)場(chǎng)樣本與分割對(duì)象相結(jié)合的紅樹(shù)林種間分類方法。利用GF-2 PMS1高分辨率衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù),開(kāi)展了廣西茅尾海紅樹(shù)林濕地典型植被精細(xì)分類和空間分布研究,并將分類結(jié)果與基于像素和傳統(tǒng)面向?qū)ο骃VM分類方法進(jìn)行了對(duì)比。結(jié)果顯示:總體上,面向?qū)ο蠓诸惙椒ǜm合用于茅尾海紅樹(shù)林濕地典型植被分類;對(duì)于局部混生明顯的區(qū)域使用基于像素SVM分類方法效果會(huì)更好;傳統(tǒng)面向?qū)ο蠓诸惙椒ㄖ袑⒄麄€(gè)影像分割對(duì)象單元作為訓(xùn)練樣本可能會(huì)在某種程度上造成負(fù)面影響。因此,使用文中提出的樣本選擇新方法進(jìn)行面向?qū)ο蠓诸惥茸罡?總體精度達(dá)到了93.13%,Kappa為0.89。
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