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针对高山湿地遥感研究的复杂性,本文提出了一种基于气候分区、面向对象分层分割的高山湿地遥感提取方法.利用MODIS归一化植被指数(NDVI)时间序列及数字高程模型(DEM)数据,在气候分区的基础上采用面向对象分类方法,进行大兴安岭地区的湿地遥感提取,并分析了2001-2013年大兴安岭湿地的时空动态变化及成因.结果表明:基于MODIS影像综合特征的面向对象方法,比基于像元的最大似然法和Logistic模型法提取湿地信息的精度更高,面向对象方法提取大兴安岭湿地制图精度为82%,Kappa系数为0.74;2001年大兴安岭地区湿地面积为414.89×104 hm2,2013年湿地面积为340.39×104hm2,13年间湿地面积总体呈减少趋势;不同地区湿地增减趋势不同,湿地增加区域主要分布在塔河县和呼玛县,是由于2013年降雨量高于2001年降雨量引起的,而湿地农田化导致分布在甘南县和龙江县的湿地减少.研究成果将为高山湿地时空动态信息提取提供技术支持.

作者:刘焕军;盛磊;于胜男;赵慧颖;高永刚;秦乐乐;王翔;张新乐

来源:生态学杂志 2017 年 36卷 7期

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作者:
刘焕军;盛磊;于胜男;赵慧颖;高永刚;秦乐乐;王翔;张新乐
来源:
生态学杂志 2017 年 36卷 7期
标签:
大兴安岭湿地 NDVI时间序列 面向对象分类 空间插值 时空变化 Daxing'an Mountains wetland NDVI time series object-oriented classification spatial interpolation spatial and temporal variation
针对高山湿地遥感研究的复杂性,本文提出了一种基于气候分区、面向对象分层分割的高山湿地遥感提取方法.利用MODIS归一化植被指数(NDVI)时间序列及数字高程模型(DEM)数据,在气候分区的基础上采用面向对象分类方法,进行大兴安岭地区的湿地遥感提取,并分析了2001-2013年大兴安岭湿地的时空动态变化及成因.结果表明:基于MODIS影像综合特征的面向对象方法,比基于像元的最大似然法和Logistic模型法提取湿地信息的精度更高,面向对象方法提取大兴安岭湿地制图精度为82%,Kappa系数为0.74;2001年大兴安岭地区湿地面积为414.89×104 hm2,2013年湿地面积为340.39×104hm2,13年间湿地面积总体呈减少趋势;不同地区湿地增减趋势不同,湿地增加区域主要分布在塔河县和呼玛县,是由于2013年降雨量高于2001年降雨量引起的,而湿地农田化导致分布在甘南县和龙江县的湿地减少.研究成果将为高山湿地时空动态信息提取提供技术支持.