【摘 要】
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盐城海滨湿地类型丰富多样,湿地植物覆被类型之间的生态交错带十分明显,如何更为准确地获得海滨湿地覆盖信息,对湿地研究具有重要价值和意义。以ALOS影像为数据源,江苏盐城海
【机 构】
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江苏省环境演变与生态建设重点实验室,南京师范大学地理科学学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“基于生态过程的海滨景观演变动态模拟研究”(41071119);江苏省高校自然科学研究重大项目“自然与人为影响下盐城海滨湿地景观演变模拟模型研究”(10KJA170029)
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盐城海滨湿地类型丰富多样,湿地植物覆被类型之间的生态交错带十分明显,如何更为准确地获得海滨湿地覆盖信息,对湿地研究具有重要价值和意义。以ALOS影像为数据源,江苏盐城海滨湿地核心区为试验区,开展湿地信息遥感分类研究。在对研究区进行非监督分类,分析其限制分类精度原因基础上,针对研究区域的特点提出适合的分类精度改进方法。以非监督分类后的结果为模板,借助分区分层分类方法的思想,通过分析遥感影像光谱信息、纹理信息、主成分变换信息,得到知识规则,以基于知识规则修改的方法对芦苇、米草和盐蒿3种植被交错带进行修正。然后以基于GIS规则的方法对剩余区域进行修正。通过GPS数据进行精度检验,分类精度达到92.6829%,Kappa系数为0.9098。实验证明基于GIS规则和知识规则的分区分层分类法是提高海滨湿地遥感分类精度的有效方法。
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