基于神经网络红树林景观特性的遥感获取技术研究

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红树林是一种生长在被海水周期性淹没的滩涂上的特殊森林类型。它分布在热带和亚热带的河口,港湾和三角洲等的低能海岸潮间带上部,它以红树植物为主体的常绿乔木或者灌木组成的潮滩湿地木本植物群落,是国家乃至整个世界的重要的海岸湿地的组成部分。同时是重要的生物生态资源,具有非常高的生态生产力,它是与上升流,珊瑚礁和滨海湿地并称为世界上四个生产力最高的生态系统。因此正确了解红树林的生境条件和红树林的生物的数量,分布以及变化,还有红树林植物的健康状况对于正确确定红树林湿地的变迁,从而推论出整个海岸甚至近海的环境变化的工作是尤为重要的。 本文致力于遥感技术在红树林研究中的应用,阐述了目前为止国内外关于红树林遥感的技术发展状况,对比了不同遥感技术系统的技术原理、方法手段以及精度评价等。同时以广西山口红树林保护区为研究区域,实地测量了红树林的光谱曲线,并获取了准确的辅助资料,较为准确的获取了红树林的光谱特征,对比区别了研究区红树林与周围地物的光谱特征以及不同类型之间的光谱特征,发现红树林与周围地物区分比较明显,而红树林类内的区分则是很小,相似性达到0.99以上。在此基础上,采用神经网络分类方法对陆地资源卫星Landsat TM图像数据进行分析处理,结合图像数字化,准确的获取了广西山口红树林保护区的红树林分布状况,并且从生态学的角度上获取了其分布的景观特性。结果显示,神经网络分类技术分类的精度超过其他分类技术达到20%。
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