基于知识的洞庭湖湿地遥感分类方法
基于GF-1卫星东洞庭湖湿地类型信息提取
基于GF-1卫星东洞庭湖湿地类型信息提取和晓风;林辉;孙华;严恩萍;胡佳【摘要】以我国自主发射的第一颗高分辨率卫星(GF-1卫星)的影像为数据源，在东洞庭湖开展湿地信息提取。
结合国家湿地遥感分类系统和高分影像数据的可解译性，建立了东洞庭湖湿地类型遥感分类系统，包括湖泊、河流、泥滩地、林地、芦苇、苔草、辣蓼+泥蒿7种湿地类型。
利用最佳指数和联合熵2个指标确定最佳波段组合方式为4(R)3(G)2(B)，并在遥感图像进行预处理的基础上，采用面向对象的决策树进行分类，结果表明：基于面向对象决策树遥感分类方法比最大似然法分类的精度高，总分类精度达85.41%，Kappa系数为0.8225，并且各类信息的提取精度均有所提高，其中湖泊、芦苇、林地的精度较高。
%Based on the first high satellites (GF-1 satellite images) launched by China, the study extracted information of the East Dongting Lake wetland. Combined with the interpretation of national wetland remote sensing classiifcation system and high resolution image datas, a RS classiifcation system of wetland types of East Dongting Lake was built , including lakes, rivers, mudflats, woodland, reed, sedge, Polygonum + mud Artemisia seven kinds of wetlands .Two index ,the best index and joint entropy, were used to determine the optimal band combination ,that was 4 (R) 3 (G) 2 (B).Based on the preprocessing of remote sensing image,the classiifcation was done by using object oriented decision tree, the results showed that: the precision of object oriented decision tree classiifcation method is higher than maximum likelihood ratio classiifcation, the accuracy of total classiifcation reaches to 85.41%, Kappa coefifcient is 0.8225. And theextraction accuracy of all kinds of information has improved, among them the accuracy of lake, reed and forest is higher.【期刊名称】《中南林业科技大学学报》【年(卷),期】2015(000)011【总页数】6页(P10-15)【关键词】湿地;信息提取;面向对象;决策树;东洞庭湖【作者】和晓风;林辉;孙华;严恩萍;胡佳【作者单位】中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心，湖南长沙 410004;中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心，湖南长沙 410004;中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心，湖南长沙 410004;中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心，湖南长沙 410004;中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心，湖南长沙 410004【正文语种】中文【中图分类】S771.8遥感图像分类是遥感技术的重要步骤，传统分类方法主要包括非监督分类和监督分类，这是基于像元的分类方法，主要依据光谱特征来分类，信息极其有限[1-2]，由于异物同谱和同谱异物现象较为普遍，仅靠光谱特征提取目标，所得分类结果的精度较低[3]。
基于遥感的湿地生态功能监测与评估
基于遥感的湿地生态功能监测与评估湿地是地球上重要的生态系统之一，具有丰富的生态功能，如蓄水调洪、净化水质、维持生物多样性等。
然而，由于人类活动的影响和气候变化，湿地面临着诸多威胁，如面积萎缩、生态功能退化等。
为了有效地保护和管理湿地，需要对其生态功能进行监测和评估。
遥感技术作为一种高效、大范围、多时相的监测手段，为湿地生态功能的监测与评估提供了有力的支持。
一、湿地生态功能概述湿地的生态功能多种多样，其中一些主要的功能包括：1、蓄水与调节洪水湿地像天然的海绵，能够储存大量的水分。
在洪水期间，它可以吸纳多余的洪水，降低洪水的流速和流量，减轻洪水对下游地区的危害。
而在干旱时期，湿地储存的水又可以缓慢释放，为周边地区提供稳定的水源。
2、水质净化湿地中的植物、微生物和土壤等能够有效地去除水中的污染物，如氮、磷、重金属等，从而改善水质。
3、维持生物多样性湿地为众多的动植物提供了栖息地和食物来源，是许多珍稀物种和濒危物种的生存家园。
4、碳储存湿地中的植物通过光合作用吸收二氧化碳，并将其转化为有机物质，长期储存于湿地土壤中，对减缓气候变化具有重要意义。
5、调节气候湿地通过水分蒸发和蒸腾作用，增加空气湿度，调节局部气候。
二、遥感技术在湿地监测中的应用遥感技术是通过传感器获取远距离目标的电磁辐射信息，并对其进行处理和分析，以获取目标的特征和状态。
在湿地监测中，常用的遥感数据源包括卫星影像（如 Landsat、MODIS、Sentinel 等）和航空影像。
1、湿地类型识别与制图通过对遥感影像的光谱特征、纹理特征和空间特征的分析，可以区分不同类型的湿地，如沼泽、湖泊、河流湿地等，并绘制出湿地的分布地图。
2、湿地面积变化监测利用多时相的遥感影像，可以监测湿地面积的动态变化，及时发现湿地的萎缩或扩张情况。
3、湿地植被监测遥感技术可以获取湿地植被的类型、覆盖度、生物量等信息，了解植被的生长状况和变化趋势。
4、湿地水环境监测通过遥感影像的反射率和辐射亮度等信息，可以反演湿地水体的水质参数，如叶绿素 a 浓度、悬浮物浓度、透明度等，评估湿地的水环境质量。
基于时序NDVI数据的洞庭湖区湿地植被类型信息提取
基于时序NDVI数据的洞庭湖区湿地植被类型信息提取刘晓农;邢元军;罗鹏【摘要】洞庭湖湿地是我国及国际重要的湖泊湿地,基于遥感时空融合模型,通过融合高时间分辨率的MODIS数据与中等空间分辨率的Landsat数据,得到时序Landsat NDVI数据,并利用时序Landsat NDVI数据对湿地植被信息进行提取.研究结果表明,该方法能够有效提取研究区湿地植被类型,总体分类精度与Kappa系数分别为91.52％与0.85,较单时相Landsat8OLI光谱影像总体分类精度与Kappa 系数分别提高了4.16％和0.03.苔草沼泽、芦苇沼泽、杨树林沼泽和水稻田几种湿地植被的分类精度提高较为明显,用户精度分别提高了2.35％,0.67％,10.47％和4.75％,生产者精度则分别提高了3.57％,2.31％,10.11％和6.21％.研究结果可为阴雨天气较多的南方地区的湿地信息提取提供有效的技术和方法.【期刊名称】《林业资源管理》【年(卷),期】2017(000)004【总页数】7页(P103-109)【关键词】时序序列;NDVI;STARFM;洞庭湖区;湿地植被【作者】刘晓农;邢元军;罗鹏【作者单位】国家林业局中南林业调查规划设计院,长沙410014;国家林业局中南林业调查规划设计院,长沙410014;中国林业科学研究院资源信息研究所,北京100091【正文语种】中文【中图分类】S757.2;TP79洞庭湖区是洞庭湖域湿地分布的主要区域,尤其是自然湿地,如苔草沼泽、芦苇沼泽等[1]。
同时也是3个国家级(国际)自然湿地保护区的集中分布区[2]。
近年来由于不合理开发以及气候变化等诸多因素的影响,导致洞庭湖湖泊萎缩较快,洞庭湖区湿地资源面积急剧减少[3-4]。
因此,精确、实时的洞庭湖区湿地类型监测,探讨其演变趋势是当前面临的重要科学议题。
目前针对洞庭湖区湿地已开展较多基于遥感技术应用的研究,如邓帆等[5]利用Landsat TM/ETM+和HJ1A/1B卫星数据,分析了1993—2010年洞庭湖湿地的动态变化。
2022届高考湘教版一轮复习第十二章第二节湿地资源的开发与保护(以洞庭湖区为例)课件
2022届高考湘教版一轮复习第十二章 第二节 湿地资 源的开 发与保 护(以洞 庭湖区 为例) 课件
3.湿地资源受破坏带来的危害(以湖泊为例)
2022届高考湘教版一轮复习第十二章 第二节 湿地资 源的开 发与保 护(以洞 庭湖区 为例) 课件
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(1)河流排水受阻常形成堰塞湖,乌裕尔河排水受阻却形成沼泽湿地。据此 推测扎龙湿地的地貌、气候特点。 (2)分析从乌裕尔河成为内流河至扎龙湿地面积稳定,乌裕尔河流域降水量、 蒸发量数量关系的变化。 (3)指出未来扎龙湿地水中含盐量的变化,并说明原因。 (4)有人建议,通过工程措施恢复乌裕尔河为外流河。你是否同意,并说明 理由。
解析本题考查湿地的成因及湿地对当地水库供水的意义,同时考查学生的 读图分析能力。第(1)题,湿地形成是地形、地质条件及地表水、地下水共 同作用的结果。从地形角度看,地势自西南向东北倾斜,地表水自西南向东 北流动,西大河、东大河河流可以补给湿地;盆地内有断层,且湿地位于断 层处,地下水沿断层出露;金川峡水库位于盆地最低处,湿地位于盆地低洼 处,易积水形成湿地。第(2)题,金川峡水库位于盆地最低处,是当地生产、 生活的重要水源地。据图可知湿地位于水库上游,在夏季洪水期可以拦蓄 洪水;湿地位于低洼处,受地下水补给,水源稳定,在枯水期可以为水库稳定 供水;湿地可以降解污染物,对污染物等进行过滤、沉淀、吸附、降解,净 化了入库径流,提高了入库水质。
第三部分
区域可持续
发
展
第二节 湿地资源的开发与保护 (以洞庭湖区为例)
基于CIWI模型的洞庭湖地区水体变化识别
Science &Technology Vision 科技视界0前言洞庭湖位于长江中游南岸,地处湖南境内,是我国第二大淡水湖。
由于其独特的地理环境和气候条件,适宜大量的水生动植物生长、繁殖,自然资源十分丰富。
洞庭湖承纳湘、资、沅、澧四水而吞吐长江,是长江流域最重要的集水、蓄洪湖盆,是我国重要的湿地之一[1]。
自2003年三峡水库的运行,荆江“三口”入湖流量大为减少,导致洞庭湖水位偏低[2],使湖区原来稳定的水位涨落规律被打破,同时对洞庭湖区生态环境也产生了重大的影响。
因此,研究洞庭湖的水体变化趋势意义深远。
近年来关于水体信息提取的研究方法主要有单波段、多波段和水体指数法等[3-8]。
Barton 等人利用AVHRR 影像数据的第4波段识别水体,并对洪水进行昼夜监测[9]。
陈静波等利用SPOT5多光谱影像构建了北京市水体提取的决策树[10]。
刘建波等人利用TM 遥感影像第4、5和7波段,结合密度分割法获得了北京密云水库面积的变化情况[11]。
徐涵秋在分析Mcfeeters 提出的归一化差异水体指数(Normalized Difference Water Index,NDWI)的基础上,提出了改进的归一化差异水体指数(Modified NDWI,MNDWI),并分别用该指数提取了湖泊、河流和海洋,提取效果较好[12]。
丁凤利用水体在近红外和中红外具有强吸收这一特征,提出了新的水体指数(New Water Index,NWI),该模型可以实现水体的快速提取,且精度较高[13]。
混合水体指数模型(Combined Index of NDVI and NIR for Water Body Identification,CIWI)利用近红外和红光波段的灰度比值构成无量纲数,再与归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)相结合,进而达到增强水体、城镇和植被等地物之间的差异[14]。
洞庭湖湿地保护调查（2）
洞庭湖湿地保护调查（2）（四）动物种群衰退，生物灾害加重动物种群衰退，数量缩小，珍稀动物濒临灭绝或已灭绝。
经过研究确认，曾广泛分布于洞庭湖，近来很少甚至没有发现的鱼类有33种之多，如中华鲟、白鳍豚等已在洞庭湖湿地中消失。
生物灾害加重典型表现为血吸虫病流行和东方田鼠危害等。
三、洞庭湖湿地保护的重要意义洞庭湖湿地作为全球200个重要生态区之一（中国仅7个），是国际重要的湿地，在维系洞庭湖区生态平衡中具有决定性的作用。
同时，对长江中下游其它地区的生态平衡也产生了重要影响。
可以说，保护洞庭湖湿地，就是保护以其作为生存环境的人类自己。
（一）洞庭湖湿地的水文调节效应水文过程不但决定着各种湿地类型的形成与维持，同时在水的贮存和处理中起着十分重要的作用。
洞庭湖洲滩和沼泽地占有洞庭湖2/3以上的面积，沼泽化土壤及沼泽化草甸的草根层饱和持水量很大，能贮蓄相当一部分水份，作为枯水期生态用水。
汛期所蓄水量可服务于区域防汛，减少中下游洪水流量压力。
洞庭湖湿地每年容纳的湖水在2 776×10 m，如果没有湿地对径流的调剂削洪功能，将给洞庭湖平原和长江中下游平原以及武汉工业重镇的生态带来威胁。
巨大的湖容，对长江流量起着调节作用，在保障长江中下游的社会经济发展和社会的和谐稳定中发挥着巨大的作用。
（二）洞庭湖湿地的污染物贮存净化效应对于净化而言，湿地生态系统是一种介于土地处理和水生植物处理之间的自然污水处理系统，它克服了二者的不足而综合了二者的优点。
基于生物圈内营养元素可以无限循环的原理，湿地生态系统能发挥去除污水中污染物质的作用。
近些年来，随着环洞庭湖经济带的蓬勃发展，城市化水平的显著加快，大量的工业污染物与城镇污水进入湖区湿地，影响水质，给其环境安全造成了威胁，但通过湿地的贮留净化功能可以避免或减轻这种危害。
根据环境监测统计分析和评价，洞庭湖富营养化状况在中到中－富营养级之间，以中－富营养级为主，并有逐渐发展之势，但目前湖泊的富营养化的外在表现不突出要的作用。
基于“高分四号”卫星影像洞庭湖湿地信息提取
基于“高分四号”卫星影像洞庭湖湿地信息提取随着卫星技术的不断发展，高分辨率卫星成为了获取地球上重要自然生态系统变化信息的强有力的工具。
本篇论文基于“高分四号”卫星的多光谱遥感数据，对洞庭湖湿地进行信息提取研究。
一、研究背景洞庭湖湿地是中华人民共和国的一个重要的湿地生态系统，也是世界自然保护区网络中的一个重要组成部分。
随着社会经济的发展，湖泊水源的丧失、城市化和工业化的扩张等等因素，洞庭湖湿地的生态系统和生物多样性受到了严重的影响。
因此，对于了解洞庭湖湿地生态环境的变化和保护，具有十分重要的意义。
乘载着高分辨率遥感传感器的“高分四号”卫星具有较高的空间分辨率、覆盖面广、反射率稳定等特点。
因此，利用高分四号卫星遥感数据进行洞庭湖湿地信息提取是研究湿地生态环境以及进行保护工作的重要途径。
二、研究内容本文通过遥感数据处理软件ENVI对洞庭湖湿地的多光谱遥感数据进行处理，提取湿地区域、水体分布等重要信息，为湖泊健康评估、保护计划制定和管理提供科学数据支撑。
1. 遥感数据的获取和预处理高分四号遥感数据的获取是本文进行洞庭湖湿地信息提取的前提。
本文获取了高分四号的多光谱数据，其中包括红、绿、蓝、红外等波段数据。
收到的遥感数据具有多种误差，本文利用ENVI软件进行预处理，包括辐射校正、大气校正、几何校正等，为后续的提取提供良好的数据基础。
2. 湿地区域提取利用ENVI软件中的带通滤波器、NDVI指数等方法，本文对洞庭湖湿地进行了较为精准的湿地区域提取。
首先，通过选择适当的带通滤波器波段，找到水体和植被的不同反射率，然后利用NDVI指数，通过计算不同波段的反射率，识别出绿色植被区域所占比例，并将其与水体区域相结合，即可提取湿地区域。
3. 水体分布提取根据不同波段的反射率特征，结合水体的空间布局特征，采用多方法综合提取了洞庭湖湿地中的水体区域。
首先，通过多波段特征分析，区分出水体的光谱特征，然后结合水体的空间分布情况，运用聚类分析等方法，得出水体分布。
2021版新高考选考地理(湘教版)教师用书：第36讲 湿地资源的开发与保护——以洞庭湖区为例
第36讲湿地资源的开发与保护——以洞庭湖区为例1．湿地的含义(1)定义：水位经常接近地表或为浅水覆盖的土地。
(2)分类⎩⎪⎨⎪⎧天然湿地：沼泽、滩涂、低潮时水深不超过6米的浅海区、河流、湖泊等人工湿地：水库、稻田等(3)特点①地表常年或经常有水，属于陆地与水体之间的过渡带。
②分布广泛，类型多样。
2．“地球之肾”(1)湿地生态系统的特点：具有较高的生产力和丰富的生物多样性。
(2)湿地的生态效益“地球之肾”“生命的摇篮”“鸟类的乐园”⎩⎪⎨⎪⎧提供水资源、调节气候涵养水源、调蓄洪水美化环境、净化水中污染物质保护生物多样性3．湿地资源问题(1)湿地资源问题(2)洞庭湖萎缩⎩⎪⎨⎪⎧原因：泥沙淤积严重，大规模围湖造田影响：洪涝灾害日趋严重、航道断航、生态环境问题增多4．保护湿地(1)必要性：湿地资源的破坏，严重威胁到居民的生存环境和区域的持续发展。
(2)重要性：合理利用湿地资源，将会给我们带来更多的综合效益，提供更好的生存环境。
(3)措施地区具体措施洞庭湖长江流域实行退耕还林、封山育林、退田还湖、平垸行洪、以工代赈、移民建镇、加固干堤、疏浚河道等措施三江平原采取退耕还林、还草、还湿地等措施微点1湿地与森林、海洋并称全球三大生态系统，其中，湿地是价值最高的生态系统。
微点2湿地除具有强大的生态功能外，还具有很高的经济价值，如提供粮食、药材、工业原料、农副产品等，被称为“资源的宝库”；同时又可提供航运和旅游场所。
微点3湿地保护的两大原则(1)保护与开发并重、协调一致。
(2)湿地既是自然资源，又是环境资源，要特别重视湿地的环境作用。
湿地及其保护(2018·高考全国卷Ⅰ)阅读图文资料，回答下列问题。
乌裕尔河原为嫩江的支流。
受嫩江西移、泥沙沉积等影响，乌裕尔河下游排水受阻，成为内流河。
河水泛滥，最终形成面积相对稳定的扎龙湿地(如图)。
扎龙湿地面积广大，积水较浅。
(1)河流排水受阻常形成堰塞湖，乌裕尔河排水受阻却形成沼泽湿地。
使用遥感技术进行湖泊调查与资源评估
使用遥感技术进行湖泊调查与资源评估现代科技的发展以及遥感技术的广泛应用，使得湖泊调查与资源评估变得更加高效、准确。
遥感技术以其高分辨率、全球覆盖的特点，为湖泊研究提供了丰富的数据，使得科学家能够更好地了解湖泊的形态、水质、水量等特征。
本文将从湖泊的概述、遥感技术的原理与应用、湖泊调查与资源评估的方法和技术等方面，来探讨使用遥感技术进行湖泊调查与资源评估的重要性和意义。
首先，湖泊作为地球上重要的淡水资源之一，对于人类社会的发展和生态平衡具有重要的意义。
然而，由于气候变化、人类活动、自然灾害等因素的影响，湖泊的形态、水质和水量等特征发生了变化。
为了更好地管理和保护湖泊资源，进行湖泊调查与资源评估是非常必要的。
遥感技术是通过在航天器、飞机等平台上搭载传感器，利用电磁波相互作用原理，获取地球表面特征的一种技术。
遥感技术具有高分辨率、全球覆盖等特点，在湖泊调查与资源评估中起着重要的作用。
通过遥感技术可以获取湖泊水域的植被覆盖情况、水体的温度分布、水质参数等数据，为湖泊调查与资源评估提供了重要的信息。
在湖泊调查与资源评估中，遥感技术可以通过获取高分辨率的遥感影像，进行湖泊形态的提取和分析。
通过遥感影像中的湖泊边界、面积等参数，科学家可以了解湖泊的形态特征，并进行湖泊类型的划分。
此外，遥感技术还可以获取湖泊水质信息。
通过提取遥感影像中的水质参数，例如水体的透明度、叶绿素浓度等，科学家可以评估湖泊的水质状况，为湖泊管理和保护提供科学依据。
除了湖泊形态和水质信息外，遥感技术还可以进行湖泊水量的估算。
通过遥感影像中湖泊的水面高度波动、湖泊面积变化等参数，科学家可以计算湖泊的水量变化。
这对于湖泊的水资源管理和环境监测具有重要意义。
通过遥感技术，可以及时掌握湖泊水量的变化情况，为防洪、旱灾预警等提供数据支持。
此外，遥感技术还可以进行湖泊植被覆盖和湖岸线的提取。
通过遥感影像，科学家可以了解湖泊周围的植被分布情况和湖岸线的演变特征。
GIS支持下的湿地遥感信息高精度分类方法研究
收稿日期:2004-01-12;修订日期:2004-03-07基金项目:本文由国家自然科学基金重点项目(50139020-5-2)资助。
作者简介:杜红艳(1979-),女,硕士生,从事遥感信息机理研究。
GIS 支持下的湿地遥感信息高精度分类方法研究杜红艳,张洪岩,张正祥(东北师范大学国家环境保护湿地生态与植被恢复重点实验室,吉林长春 130024)摘要:遥感影像高精度自动分类方法的实现是制约遥感数据应用的瓶颈之一。
以知识和地理信息系统为支撑,进行湿地遥感影像的分类,并对各项分类方法的精度进行比较评价,从而为湿地遥感的分类方法提供依据。
实验结果表明经辐射增强降噪处理后湿地边界更加明晰;而对于处于生长期的湿地影像,经过光谱增强缨帽处理后,明显提高了区分湿地亚类的精度。
结合以上两种分类方法的优势,利用GIS 技术对二者进行空间处理,取长补短,生成了湿地遥感影像分类图。
实验证明基于3S 技术的分类方法精度更高,是一种较好的湿地影像自动分类方法。
关 键 词:遥感;湿地;分类;分类精度中图分类号:P 208;T P 79 文献标识码:A 文章编号:1004-0323(2004)04-0244-051 引 言遥感技术为地表动态变化研究提供了多平台、多光谱、多时相、大范围的实时信息〔1〕。
遥感影像的数据类别多,含混度大,如何解决多类别自动识别并满足一定的分类精度,是遥感影像研究的关键之一。
我国对湿地保护的研究起步相对较晚,加强湿地的遥感研究,准确掌握各类湿地的分布状况及类型,实现湿地资源的可持续发展非常必要〔2〕。
利用遥感研究湿地的优势在于信息更新快、覆盖面广、灵活性大、实时动态、具有可比性、便于中长期研究、节省人力物力。
湿地与其它地类在遥感影像上的光谱特征差异明显,一般来说,面积大于0.20～0.27hm 2亩的湿地,可从影像中提取出来。
但由于不同类型湿地的光谱特征相近,在影像上直接区分较难,其精度也难以满足要求〔3〕。
江汉平原(四湖地区)和洞庭湖区湿地的分类与分布特征
江汉平原(四湖地区)和洞庭湖区湿地的分类与分布特征摘要：采用成因、水文、植被、土质和地貌特征等, 从系、类、属、种和亚种5 个层次对江汉2洞庭平原的湿地进行了系统分类.。
划分了河流湿地、湖泊湿地和人工湿地3 个湿地生态系统；河流水面、湖泊水面、人工水面、河流沼泽、湖泊沼泽和水田6 个湿地类。
分析了湿地的分布特征, 讨论了自然因素和人为因素对湿地分布的影响。
关键词：湿地分类；湿地分布特征；江汉与洞庭平原湿地在野生生物保护和自然资源开发等方面占有重要地位, 是整个生态系统的重要组成部分，国际上对湿地类型、生态结构、功能及演化过程等方面的研究十分重视. 湿地分类是湿地研究的基础。
西方学者或专门或在其研究中对湿地进行了分类[1 ]。
近几年来, 我国亦开展了大量的湿地研究, 不少机构和研究者对各地的湿地进行了研究。
在此基础上对一些淡水湿地生态系统进行了研究和分类[2～7 ]。
由于湿地类型的多样性和地域的复杂性, 以往的许多分类方法按划分到属和种时采用多重标准, 使分类系统不甚清楚, 难以满足日益增长的生产需要, 此外, 以往讨论的湿地分布, 主要是阐明湿地的区域分布, 很少讨论湿地内部的分布方式和结构。
江汉(四湖地区)与洞庭平原地处长江中游, 是一个冲积和湖积形成的淡水河流和湖泊湿地区域, 海拔多在21～40m 之间, 湿地面积20600km , 是我国重要的湿地区域之一, 在北亚热带大河泛滥平原湿地类型中也具有代表性。
本文以该地区为例, 对大河流域泛滥平原上的淡水湿地进行分类, 并讨论其分布规律.1分类的指导思想和原则1 . 1分类的指导思想1 . 1 . 1分类系统要反映湿地的本质特征：地表水分饱和或有浅的积水、水成土壤、水生植被是湿地的基本特征, 湿地分类要反映湿地三要素湿地水文、喜湿生物和湿生土壤的特征。
1 . 1 .2 分类系统要便于实际应用：湿地介于水陆之间, 陆上和水上交通都不甚便利,在进行湿地调查时需借助遥感手段. 因此, 湿地分类要尽可能使分类单元能从遥感图像上分辨出来。
湿地类型遥感影像分割最优尺度选择
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Ｓｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｏ ｐｔ ｉ ｍａ ｌ ｓ ｅ ｇ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｃ ａ ｌ ｅ ｏ ｆ ｗｅ ｔ ｌ ａ ｎｄｓ ｕ ｓ ｉ ｎｇ ｒ ｅ ｍｏ ｔ ｅ ｓ ｅ ｎｓ ｉ ｎｇ ｄａ ｔ ａ
东洞庭湖湿地遥感动态监测研究
林业科学研究2008，21(增刊)：41～45Fores t R e sear c h文章编号：1001．1498(2008)增刊-0041-05东洞庭湖湿地遥感动态监测研究朱晓荣1’3，张怀清h，周金星2(1．中国林业科学研究院资源信息研究所，北京100091；2．中国林业科学研究院林业研究所，北京100091；3．北京林业大学，北京100091)摘要：应用陆地卫星T M资料和遥感图像处理E r das8．7软件，以监督分类、人机交互等方法提取东洞庭湖湿地各种类土地类型的面积及分布信息。
采用图像复合分类监测、分类结果叠加监测和信息复合人机交互目视提取等方法研究了东洞庭湖1987--2004年湖区各种覆被类型的面积及其空间分布的动态变化。
结果显示，1987--2004年东洞庭湖湿地在人工和自然状态下的植被演替和泥沙沉积的影响下湖面不断萎缩，引起区域性不同程度的湿地退化。
关键词：遥感；动态监测；湿地；面积变化中图分类号：Q148s771．8文献标识码：ASa t e l l i t e R e m ot e S e ns i ng M oni t or i ng T echni ques on E a s t D ongt i nghu W et l andZ H U X i ao．．r on91，Z H A N G H uai-qi n92，Z H O UJi n-xi n93(1．R eas ear ch In st i t ut e o f Fo re s t R es ou r ce I n f orm at i o n Tech ni ques，C A F，B eij i ng100091，C hina；2．R es as ereh In st i t ut e o f For est r y，C A F，Beij i ng100091，C hi na；3．B ei j i ng F or est r y U ni vers i ty，Bei ji ng100083，C hi na)A bs t r act：U s i ng T M da t a and i m age proc es s sof t w ar e Erda s8．7，t he E a s t D ongt i nghu w et l and’S a r ea and di st r i but i on i nf or m a t i on w er e obt ai ned by m et hods of Spec t ra l A ngl e M a ppe r and m an—m achi ne i n t er a ct i v e i nt e rpre t at i on．The dyna m i c chan ges of E a s t D ongt i nghu w et l and a r ea and it s spat i al di st r i but i on bet w een1987and2004w er e s t udi ed by t he m et hods of i m ages i nt e gr a t i on，i nt er act i ve vi sua l i nt er pr et a t i on and cl a ssi f i cat i on r esu l t s over l ay．T he r e sul t s s ho w ed t ha t und er t he ef f e ct s of ve get a t i on s uc ce s si on and s edi m ent depos i t i on，t he a r ea of Eas t D ongt i nghu w et l and s hr ank con t i nuo us l y，w hi ch caused t he r e gi ona l degr adat i on of w et l and t o var yi ng degr ees．K ey w or ds：w et l and；rem ot e s ens i ng；dynam i c change m oni t or i ng东洞庭湖湿地主体东洞庭湖湖区是洞庭湖的主体湖盆，最大湖水面积1328km2，约占洞庭湖区的一半，是一个调蓄过水型湖泊，汇集湖南湘、资、沅、澧四水，对长江水量有巨大调剂作用…。
江汉平原(四湖地区)和洞庭湖区湿地的分类与分布特征
江汉平原(四湖地区)和洞庭湖区湿地的分类与分布特征摘要：采用成因、水文、植被、土质和地貌特征等, 从系、类、属、种和亚种5 个层次对江汉2洞庭平原的湿地进行了系统分类.。
划分了河流湿地、湖泊湿地和人工湿地3 个湿地生态系统；河流水面、湖泊水面、人工水面、河流沼泽、湖泊沼泽和水田6 个湿地类。
分析了湿地的分布特征, 讨论了自然因素和人为因素对湿地分布的影响。
关键词：湿地分类；湿地分布特征；江汉与洞庭平原湿地在野生生物保护和自然资源开发等方面占有重要地位, 是整个生态系统的重要组成部分，国际上对湿地类型、生态结构、功能及演化过程等方面的研究十分重视. 湿地分类是湿地研究的基础。
西方学者或专门或在其研究中对湿地进行了分类[1 ]。
近几年来, 我国亦开展了大量的湿地研究, 不少机构和研究者对各地的湿地进行了研究。
在此基础上对一些淡水湿地生态系统进行了研究和分类[2～7 ]。
由于湿地类型的多样性和地域的复杂性, 以往的许多分类方法按划分到属和种时采用多重标准, 使分类系统不甚清楚, 难以满足日益增长的生产需要, 此外, 以往讨论的湿地分布, 主要是阐明湿地的区域分布, 很少讨论湿地内部的分布方式和结构。
江汉(四湖地区)与洞庭平原地处长江中游, 是一个冲积和湖积形成的淡水河流和湖泊湿地区域, 海拔多在21～40m 之间, 湿地面积20600km , 是我国重要的湿地区域之一, 在北亚热带大河泛滥平原湿地类型中也具有代表性。
本文以该地区为例, 对大河流域泛滥平原上的淡水湿地进行分类, 并讨论其分布规律.1分类的指导思想和原则1 . 1分类的指导思想1 . 1 . 1分类系统要反映湿地的本质特征：地表水分饱和或有浅的积水、水成土壤、水生植被是湿地的基本特征, 湿地分类要反映湿地三要素湿地水文、喜湿生物和湿生土壤的特征。
1 . 1 .2 分类系统要便于实际应用：湿地介于水陆之间, 陆上和水上交通都不甚便利,在进行湿地调查时需借助遥感手段. 因此, 湿地分类要尽可能使分类单元能从遥感图像上分辨出来。
基于遥感光谱信息的湿地植被分类和监测方法研究
基于遥感光谱信息的湿地植被分类和监测方法研究基于遥感光谱信息的湿地植被分类和监测方法研究摘要：湿地是一个生态系统丰富多样性的重要组成部分，植被的分类和监测对于湿地的保护和管理至关重要。
遥感技术因其广泛的覆盖范围和高效的数据获取能力，在湿地植被分类和监测方面具有巨大的潜力。
本文首先介绍了湿地植被分类和监测的意义，并概述了目前常用的遥感光谱信息获取方法。
随后，分析了湿地植被分类和监测中存在的主要问题，并针对这些问题提出了相应的解决方案，包括特征提取、分类算法和监测方法的优化等。
最后，通过实验验证，证明了基于遥感光谱信息的湿地植被分类和监测方法的有效性和高精度性能。
关键词：遥感光谱；湿地植被；分类；监测1. 引言湿地作为陆地生态系统中的重要组成部分，具有许多重要的生态功能。
植被是湿地生态系统中最重要的组成部分之一，它不仅对水土保持和生物多样性维护起到了重要作用，还提供了许多生态服务。
因此，湿地植被的分类和监测对于湿地的保护和管理具有重要意义。
2. 遥感光谱信息获取方法遥感技术是获取大范围、长时间序列和高精度的湿地植被信息的重要手段。
遥感光谱信息获取方法主要包括光谱仪、成像光谱仪和卫星遥感技术。
其中，卫星遥感技术因其全球范围的覆盖和大数据分析能力而被广泛应用于湿地植被分类和监测。
3. 湿地植被分类和监测中存在的问题在湿地植被分类和监测方面，存在着一些挑战和问题，主要包括光谱混合、特征提取和分类算法的准确性等。
这些问题使得湿地植被分类和监测的结果往往存在一定的误差和不确定性。
4. 基于遥感光谱信息的湿地植被分类和监测方法为了解决湿地植被分类和监测中存在的问题，可以采用基于遥感光谱信息的方法。
具体包括以下几个方面：（1）特征提取：根据不同的物理、化学和生物特性，提取出适合湿地植被分类和监测的特征参数，如植被指数、地表温度等。
（2）分类算法：选择合适的分类算法，如支持向量机、随机森林等，对提取到的特征进行分类。
中国湿地初步遥感制图及相关地理特征分析
未来展望
4、生态环境保护：随着人们对生态环境的重视，未来可以加强土地利用变化 对生态环境影响的研究，提出合理的土地利用方案，促进生态环境保护。
参考内容二
内容摘要
随着中国城市化进程的加速，城市扩张成为了一个显著的现象。为了更好地 了解和监测城市扩张情况，中国城市扩张卫星遥感制图成为一个重要的研究领域。 本次演示将介绍中国城市扩张卫星遥感制图的相关概念、方法、结果及未来发展 前景，旨在强调其研究价值和成果。
中国湿地有机碳库初步估计
中国湿地有机碳库初步估计
根据上述湿地碳计量方法，我们对中国湿地有机碳库进行了初步估计。首先， 通过土壤取样和实验室分析，测定了不同类型湿地的有机碳含量。然后，利用遥 感技术获取了湿地范围的数据，结合GIS和相关模型，估算出中国湿地有机碳库 的总体规模。结果显示，中国湿地有机碳库储量约为1.5×10^10 t C。其中，沼 泽湿地和沿海滩涂的有机碳储量较高，而河流湿地的有机碳储量较低。
研究展望
研究展望
本次演示介绍了湿地碳计量的方法和技术，并初步估计了中国湿地有机碳库 的规模。然而，仍有许多问题需要进一步探讨。未来研究可以以下几个方面：
研究展望
1、不同类型湿地的有机碳库特征：不同类型的湿地具有不同的生态环境和植 被类型，其有机碳储量和分布特征也有所不同。因此，需要进一步研究不同类型 湿地的有机碳库特征，为准确估算中国湿地有机碳库的整体规模提供更详细的基 础数据。
湿地碳计量方法
传统方法
传统方法
湿地碳计量的传统方法主要包括土壤取样、实验室分析和模型估算。其中， 土壤取样是基础环节，需要选取具有代表性的样品进行实验室分析，测定土壤有 机碳的含量。常用的实验室分析方法包括重铬酸盐法、外加热法等。模型估算则 是根据实测数据和相关参数，建立数学模型，对湿地有机碳储量进行估算。
洞庭湖湿地植被分类研究
洞庭湖湿地植被分类研究宋仁飞;林辉;严恩萍;和晓风【摘要】高分一号卫星是我国2013年自主发射的第一颗高分辨率对地观测卫星(GF-1)，其在湿地中的应用还比较少见。
以洞庭湖湿地为研究区，GF-1影像为主要遥感数据源，在对研究区湿地主要植被柳树、杨树、芦苇和苔草的光谱特征分析基础上，建立决策树分类算法。
同时结合GF-1影像特有的纹理信息，引入纹理均值和相异性指数对决策树算法进行改进，结果表明：通过采用纹理均值和相异性指数，总体精度从传统决策树的85.64%提高到了92.66%，Kappa系数从0.82提高到0.91，说明该方法对湿地植被识别的效果较好。
这对于同等空间分辨率遥感数据的植被分类具有指导和借鉴作用。
%GF-1 satellite was launched independently in 2013 in China and it is the first high resolution earth observation satellite, and its application in the wetland is relatively rare. This paper used Dongting Lake wetland as the research area based on GF-1 image. We adopted classification algorithm of decision tree, built classification regulation on the basis of vegetation spectral characteristic and classfied the vegetation into four categories including poplars, willow, reeds, and moss grass. Then the method was improved by combining the proper textural information of GF-1 image with using texture mean and dissimilarity index. The result showed that the overall precision of the vegetation classification method based on spectral characteristic was 85.64%, but that of the improved method was upgraded to 92.66%, and kappa coefficient was 0.82, but that of the improved method was upgraded to 0.91 by using the texture mean and dissimilarity index. Theresult showed the vegetation classification method can classify and discriminate vegetation effectively. As to vegetation classification with similar high-resolution data source, the method will provide scientific guide and reference value.【期刊名称】《中南林业科技大学学报》【年(卷),期】2015(000)011【总页数】5页(P27-31)【关键词】高分辨率遥感;决策树;纹理;植被分类;洞庭湖【作者】宋仁飞;林辉;严恩萍;和晓风【作者单位】中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心，湖南长沙 410004;中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心，湖南长沙 410004;中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心，湖南长沙 410004;中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心，湖南长沙 410004【正文语种】中文【中图分类】S771.8湿地在保持水源、净化水质、维护生物多样性、调节气候等方面有着十分重要的生态作用[1]，因此享有“地球之肾”的美誉[2]。
遥感技术在洞庭湖湿地环境监测中的应用3
6. 参考文献:
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由于遥感技术具有监测范围广、信息更新速度快、周期 短、获取的信息量大、并节省人力、物力和减少人为因素 的干扰等特点,所以，遥感在湿地监测中具有重要的作用。 随着人类对湿地遥感认识的深入,建立湿地遥感专家分类决 策模型库,实现湿地信息自动分类提取,将是湿地遥感应用 的发展趋势。目前在洞庭湖湿地生态系统定位监测网络尚 未建立的情况下,利用卫星遥感对洞庭湖湿地环境演变规律、 资源的合理开发和保护尤为重要。