基于全卷积神经网络结合面向对象的滨海湿地植被遥感动态监测

论文摘要

滨海湿地对于沿海地区的生态保护、环境调节、生物多样性保护、资源利用、灾害防治等方面具有重要作用,是确保区域可持续发展的重要前提。湿地植被是滨海湿地生态系统的重要组成部分,对滨海湿地生态环境具有指示性作用,研究滨海湿地典型植被的演替对于认识滨海湿地的演变机理及趋势具有重要意义。而准确地监测滨海湿地植被空间分布及其动态变化则是研究滨海植被的重要基础。本文以杭州湾南岸滨海湿地的部分区域为研究范围,利用3期高空间分辨率遥感数据与地面调查数据,监测滨海湿地典型植被时空动态变化。首先基于2013年QuickBird影像与实地调查数据,研究探索湿地植被遥感分类方法。运用全卷积神经网络（FCN）、随机森林结合面向对象分类法、FCN结合面向对象分类法等三种方法分别对图像进行处理,获得滨海湿地植被分类图,精度评价结果显示FCN结合面向对象的方法更优。然后,采用该方法对研究区2008年的QuickBird影像与2017年的GF-2影像进行分类,提取3期滨海植被分布图,最后分析研究区内的滨海湿地典型植被的时空变化,探讨引起变化的影响因素,为滨海湿地合理开发利用提供依据。本文得到的主要结论如下:（1）全卷积神经网络能够精细提取滨海湿地典型植被,与随机森林方法相比较精度更高,但易产生椒盐现象,结合面向对象能够去除该现象,并有效提高湿地植被分类精度。（2）面向对象分割的效果受分割尺度、形状参数、紧凑度指数影响较大,本文采用平均全局评分指数对这些参数进行了量化评价,最终确定了最优分割尺度为160,形状信息权重为0.2,紧凑度指数权重为0.2。（3）研究区内的滨海湿地典型植被主要有海三棱藨草、互花米草、芦苇。其空间分布特征如下:海三棱藨草主要分布于离海岸较近的潮间带,即新生滩涂,海三棱藨草对改造滩涂的生态环境起到重要作用;互花米草的空间分布与海三棱藨草交叉,主要分布于滩涂淤积区域,由于互花米草是入侵物种,近年来被人工清除,面积不断减少;芦苇分布于改造初期的养殖塘内,越向内陆,芦苇面积则不断减少,人工植被占主导地位。随着海岸带自然演变和人类生产活动的驱动,滨海湿地的生态环境时空变化巨大,从而引起了湿地典型植被的空间分布变化。（4）杭州湾海岸带的土地利用变化剧烈,围垦、城市化、养殖塘扩建等人类活动对于滨海湿地典型植被的影响十分巨大。20082017年间研究区内的养殖塘大幅度增加,滩涂面积持续减少,致使海三棱藨草面积大幅度减少。植被生境破坏的同时,对互花米草的人为控制与治理使得互花米草几乎消亡,而芦苇的适应性加上其具有一定的观赏性让该植被在研究区内占主要地位,尤其是滩涂围垦改造成养殖塘后为芦苇提供了生长条件。由此得出结论:滨海湿地典型植被时空变化的影响因素以人类活动为主,自然演变为辅。研究区湿地植被的生态环境受人为干扰严重,为了保护湿地,让植被得以自然生长与演替,应减缓滩涂开发,减少海岸带的人为活动,让海涂的开发与滨海湿地植被的生长保持适度的平衡。

论文目录

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 谢锦莹

导师: 丁丽霞

关键词: 面向对象,滨海湿地典型植被,动态监测,高分辨率

来源: 浙江农林大学

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 生物学,工业通用技术及设备,自动化技术,自动化技术

单位: 浙江农林大学

分类号: TP183;TP751;Q948

总页数: 81

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