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红树林的种间结构组成对红树林生态系统的健康和发展至关重要,而红树林种间分类问题一直以来都是基于遥感手段的红树林监测中的难点。针对该问题,以人工种植为特点的广西茅尾海红树林遥感种间分类为例,基于面向对象的分类思想,提出了一种现场样本与分割对象相结合的红树林种间分类方法。利用GF-2 PMS1高分辨率卫星遥感影像数据,开展了广西茅尾海红树林湿地典型植被精细分类和空间分布研究,并将分类结果与基于像素和传统面向对象SVM分类方法进行了对比。结果显示:总体上,面向对象分类方法更适合用于茅尾海红树林湿地典型植被分类;对于局部混生明显的区域使用基于像素SVM分类方法效果会更好;传统面向对象分类方法中将整个影像分割对象单元作为训练样本可能会在某种程度上造成负面影响。因此,使用文中提出的样本选择新方法进行面向对象分类精度最高,总体精度达到了93.13%,Kappa为0.89。 相似文献
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基于GF-2影像的广西茅尾海红树林物种分类及盖度估算分析 总被引:1,自引:0,他引:1
为了掌握茅尾海红树林种类和盖度情况,基于GF-2 PMS1高分辨率卫星遥感影像数据,使用支持向量机(support vector machine,SVM)和回归模型方法开展了茅尾海红树林物种分类和植被盖度估算研究,并对其分布特征展开了详细分析。研究表明:(1)广西茅尾海红树林共有4个种类,分别是桐花树(Aegiceras corniculatum)、无瓣海桑(Sonneratia apetala)、秋茄(Kandelia candel)和茳芏(Cyperus malaccensis)。桐花树作为茅尾海红树林的优势种,面积为1228.612 ha,占总面积72.5%,散布在茅尾海潮间带。秋茄面积最少,仅有1.976 ha,零星分布于茅岭乡和尖山镇沿岸,多数与无瓣海桑和桐花树混生。(2)基于GF-2 PMS1卫星影像的NDVI植被指数建立的二次多项式盖度回归模型效果最好,决定系数最大为0.7644,均方根误差RMSE最小为0.0680。(3)植被盖度分布状况与植被类型有密切关系,植被种类纯生区的盖度要明显大于植被混生区的盖度。本研究结果为茅尾海国家海洋公园和自治区级自然保护区管理部门的决策提供理论基础。 相似文献
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