基于多时相遥感数据的老山景区地类信息提取及景观格局动态分析

老山景区是南京市的生态屏障及生物多样性保护区,以森林为主体,生态区位极其重要。以研究该景区近17 a景观格局动态变化为目的,运用基于面向对象的模糊分类法和C5.0决策树分类法以及基于像元的最大似然法、人工神经网络法和支持向量机法对研究区2001、2005、2009、2013和2017年5期Landsat影像进行地类信息提取,并运用Fragstats 4.2软件提取多种景观格局指数,对老山景区2001—2017年景观格局动态进行对比分析。结果表明:基于面向对象的模糊分类法精度最高,分类总体精度为91.79%,Kappa系数为0.83。随着景区生态公园的建设与改革,景区内景观破碎化程度加深,2001—2017年斑块数量(NP)呈上升趋势,2017年景区NP达653块,斑块密度(PD)为5.928 1块·km~(-2);2017年蔓延度指数(CONTAG)比2001年有所增加,达59.41%,优势斑块类型连通度提高;香农多样性指数(SHDI)上下窄幅波动,2009年达到最大值0.725 5。随着景区建设逐渐成熟,总体开发进程缓慢进入有序状态,老山景区逐步向均衡性、稳定性方向发展。     

基于卫星雷达数据的鄱阳湖湿地水面检测与淹露分析

以鄱阳湖自然保护区湿地为例,对多时相、多极化的合成孔径雷达(ENVISAT ASAR)数据作主成分分析,得到主成分分量影像,其中次要分量波段包含大部分的局部变异信息,使用主成分分量波段和log算子提取了ASAR影像中湿地淹没变化信息.结果表明,鄱阳湖自然保护区湿地对外湖水位变化有滞后效应,但总体上,其淹没变化仍显著地受到鄱阳湖外湖洪水的影响.与分类后检测法、分类前变化探测法等方法相比,所采用的变化检测方法可得到更为理想的ASAR影像湿地淹没变化信息提取的精度.使用同极化/交叉极化组合模式的ASAR数据对水面变化检测的精度明显优于同极化波段(HH/VV)组合的数据.     

基于ENVISAT ASAR数据的东洞庭湖湿地植被遥感监测研究

针对湿地资源监测的需要，以东洞庭湖湿地为研究对象，开展基于ENVISAT ASAR数据的湿地植被遥感监测研究。湿地遥感影像分类是湿地遥感研究的一大难题，通过分析雷达影像的后向散射系数发现，由多时相的同极化、交叉极化波段合成的雷达影像对湿地地物的区分能力最强。研究表明：将基于原图像的灰度级共生矩阵所提取的Contrast纹理特征与滤波后图像的灰度特征组合用于分类，以此实现相干斑噪声的抑制，同时减少地物固有结构信息的损失，实验结果证明该方法可以提高湿地分类精度，其总体精度达到8759%，Kappa值为0822 8，将东洞庭湖湿地划分为水体、芦苇（荻）滩地、草滩地（苔草、虉草等）、森林滩地（杨树、柳树等）、优势种不明显的植物滩地和沉水植物、裸露泥滩地.