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基于2018年10月份黄河口入海两侧的LANDSAT8 OLI影像,提取植被指数和缨帽变换分量共9维光谱特征,构建融合浅层特征的8层深度卷积神经网络(deepconvolutionalneuralnetwork,DCNN)分类模型,开展互花米草(SpartinaalternifloraLoisel)遥感监测的方法研究,并从不同的浅层特征来具体分析互花米草的监测结果。结果表明:(1)在分类方法上,DCNN模型的总体分类精度最高,达到90.33%,与支持向量机(support vector machine, SVM)、随机森林(random forest, RF)分类器相比,精度分别提高4.78%、2.7%,互花米草的生产者精度分别提高了2.56%、0.47%,说明在滨海湿地遥感影像分类中, DCNN有着更好的应用潜力;(2)融合浅层特征后, DCNN的总体分类精度和互花米草的识别精度分别提高了0.34%和3.25%,有效提高了对互花米草的监测能力。其中,融合归一化植被水分指数(NDII)浅层特征的DCNN分类方法中,互花米草的识别精度提高最多,为2.56%,比值植被指数(RVI)次之,为2.32%。研究结果可为互花米草的监测与管理提供技术与数据支撑。 相似文献
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福建沿岸海域互花米草的分布 总被引：1，自引：0，他引：1
于2007～2008年利用遥感影像结合实地核对,全面调查福建沿岸海域互花米草(Spartina alterniflora)的分布.调查结果表明全省沿岸海域互花米草分布面积为99.24 km2,宁德市沿岸海域互花米草的面积最大,达66.29 km2.互花米草已经入侵大多数港湾,其中三沙湾分布面积最大,达62.45 km2,占全省沿岸海域互花米草总面积的62.93%.在13个主要港湾中,互花米草对三沙湾内潮间带滩涂的占有率最高,达20.86%.福建省主要河口海域大多受到互花米草的入侵,分布面积较大的有赛江口、闽江口、晋江口、九龙江口、漳江口海域,入侵面积分别为6.44、5.77、6.64、3.55和2.75 km2.因此,必须采取一些必要的措施减轻或避免互花米草对本地河口滩涂湿地生态系统的破坏. 相似文献
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互花米草自1979年引进我国以来迅速增长,呈现外来物种入侵势态,严重影响了滨海湿地生态系统平衡。通过遥感手段监测可以获取互花米草的时空扩展规律,为互花米草治理提供参考和依据。本文选取长三角地区3个主要湿地区域为研究区,依托Google Earth Engine (GEE)平台选取了2014—2019年Landsat 8 OLI时间序列数据,提出了一种基于物候特征的互花米草提取方法。首先,通过归一化差异湿度指数(NDMI)、归一化差异植被指数(NDVI)和归一化差异水体指数(NDWI)提取互花米草生长的高湿度区域;然后,通过植被指数构建表征植被物候特征的时间序列曲线,确定互花米草与其他植被的物候特征差异时相;最后,基于物候特征差异时相数据构建决策树提取互花米草。通过与现有的互花米草决策树提取方法和支持向量机(SVM)方法对比发现,本文方法在3个研究区的提取结果均为最优提取结果,表明本文的方法对提取互花米草具有较好的适用性。 相似文献
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文章根据2019年、2020年漳江口红树林保护区内互花米草、沉积物、潮间带底栖生物的调查结果,结合历史遥感影像资料分析互花米草的入侵过程。结果表明：漳江口红树林保护区互花米草高潮区株高略低于同潮区红树植物,亦低于中潮区互花米草株高,更倾向于向光滩扩张;研究区域互花米草区沉积物中总氮、硫化物和有机碳含量高于光滩,全盐含量低于光滩;根据研究区域的遥感影像分析,2011—2019年漳江口互花米草保持较高的速率扩张,2020年互花米草扩张进入稳定期;根据丰度生物量比较法,2020年互花米草区的潮间带底栖生物群落结构较2019年稳定。在研究互花米草入侵对滨海湿地的影响时,除了考虑调查方法、时空因素和样地互花米草入侵时间的长短外,还应考虑互花米草入侵的不同扩张时期。 相似文献
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生物入侵是当今世界亟待解决的环境问题之一,互花米草是我国典型的海岸带入侵物种。文章利用2013—2014年的SPOT6高分影像数据,结合无人机低空航拍和野外调查,对乐清湾互花米草的空间分布特征进行系统调查和分析。结果表明:高分遥感影像和面向对象分类技术可有效用于互花米草监测和信息提取;乐清湾滩涂上已形成较大规模的互花米草盐沼群落,分布面积近24km2,且正处于迅速扩张阶段;湾内种质资源保护区和海洋特别保护区的环境现状不容乐观,互花米草对种质资源和红树林保护造成极大威胁。因此,互花米草的蔓延已严重影响乐清湾生态环境和区域经济发展,迫切需要实施科学的监测体系和治理措施。 相似文献
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针对卫星遥感技术在对滨海湿地互花米草监测时受分辨率、气候条件等多种因素限制存在一定局限性且通过单一的影像数据提取互花米草时精度不稳定的问题,提出了基于无人机点云与影像融合的面向对象互花米草提取方法。以黄河三角洲自然保护区为研究对象,获取了该区域的点云和多光谱影像。先将地面滤波后提取的植被点云与多光谱影像进行特征组合优化,然后对融合影像采用FNEA算法进行多尺度分割后采用基于改进的最近邻算法进行面向对象分类,最终得到的互花米草生产者精度和用户精度分别达到了82.53%和86.43%,较未融合点云的提取精度分别提高了22.34%和7.66%,分类结果的总体精度从89.54%提升至92.61%,且融合点云后影像能够有效区分两种生长状态的互花米草,表明本文提出的方法能够有效提高互花米草的提取精度。 相似文献
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互花米草的入侵与扩张占据了其他植物的生态位,在一定程度上,改变甚至破坏了滩涂景观,对原生生态系统造成了消极影响。利用2019-2021年Sentinel-2A影像,结合最大似然分类法与决策树分类法对杭州湾南岸互花米草等多种生境类型加以识别,并进一步讨论生境变迁对迁徙候鸟的影响。结果表明：（1）决策树分类法总体精度更高且细节信息更为丰富,但存在较为明显的漏分现象;（2） 2019-2021年互花米草分布范围不断扩大且空间分布愈发离散,严重侵占芦苇、光滩等生境的生态位,导致总体生境景观趋于破碎;（3）受互花米草入侵的影响,适宜鸻鹬类候鸟栖息的光滩与海三棱藨草生境面积锐减,整体生境状况愈发复杂多样,候鸟适宜生境面积呈明显减少趋势。 相似文献
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互花米草在20世纪70年代后期作为海岸带生态防护工程物种引入我国,由于其超强的繁殖能力,目前已经对我国的滨海湿地生态环境健康与安全造成了严重的威胁,成为生长在中国沿海的一种典型生态入侵植物,引起了相关部门的高度重视。文章选择浙江象山港为重点研究区,通过遥感技术手段,基于2003年,2009年和2014年中分辨率Landsat系列遥感卫星数据,采用空间与光谱特征相结合的综合判读,提出了生境空间环境支持下的植物群落遥感自动识别方法,动态监测了互花米草在象山港的繁衍和入侵过程已经空间格局变化。研究结果表明:过去10年余年,互花米草在象山港呈现指数模型的爆炸性增长。2003年,整个象山港互花米草的分布面积约为590 hm2;2009年其分布面积达到1745 hm2;2014年互花米草在象山港的分布面积超过5715 hm2。2003-1014年10年间互花米草在该区域分布面积翻了近10倍,几乎占据了海岸带所有的泥质海滩,成为象山港滨海湿地区的主导型盐生植被和区域优势种,对附近农田,尤其是淡水水域构成巨大的威胁。而在快速扩张的驱动要素方面,研究认为强劲的自我繁殖性能是互米花草在区域能够快速扩张的主要原因;人类围垦活动促进了这一快速扩张进程。以上研究结论可为区域互花米草的综合治理提供数据支持和遥感监测提供技术参考。 相似文献
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基于地物光谱可分性的CHRIS 高光谱影像波段选择及其分类应用 总被引：2，自引：0，他引：2
本文以黄河口湿地为研究区,应用覆盖该区域的CHRIS高光谱遥感影像,提出了一种基于地物光谱可分性的滨海湿地高光谱影像波段选择方法。该方法利用研究区的7种典型地物的110余条现场实测地物光谱曲线,通过分析比对地物两两之间的光谱可分度,确定地物类型之间的光谱可分区间,基于此选取CHRIS高光谱影像的地物分类特征波段,应用三种经典的监督分类方法(支持向量机法SVM、人工神经网络法ANN和光谱角制图法SAM)开展利用全波段的和利用本文方法选择特征波段的分类对比实验。结果表明:(1)基于光谱可分性特征波段的方法较全波段分类精度有所提高,其中ANN分类精度最高,为82.52%,较全波段分类精度提高了约为5.1%;(2)芦苇、水体、黄河水和裸滩4种地物的识别能力高,生产者精度都在80%以上;(3)碱蓬的用户精度提升最为明显,约在7%。 相似文献
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互花米草(Spartina alterniflora)入侵性非常强,已被正式纳入我国第一批外来入侵物种名单。互花米草的疯狂蔓延已影响到当地土著物种的生长和空间分布,因此有关管理部门迫切需要互花米草的空间分布和扩散动态数据,但目前还没有一个有效的监测手段。针对这一需求,本文作者提出了基于无人机高光谱的外来入侵种互花米草遥感监测研究方案,拟以黄河三角洲为研究区,利用无人机高光谱遥感新型技术,分析不同情形下(不同生长状况、不同观测条件、不同环境条件等)互花米草的光谱特征,建立鲁棒的互花米草遥感检测模型,研究互花米草无人机高光谱图像高效获取方法,以实现互花米草的高效、准确监测,为亟需的外来入侵种互花米草业务化监测提供有效的技术手段。 相似文献