简介：在区域尺度下,探索提取不同林分结构和滩涂裸露状况下红树林空间分布遥感信息的适用方法。选择ALOSPRISM/AVNIR-2为数据源,以广西北部湾两个红树林典型分布区作为实验区,第一个实验区是红树林茂密、滩涂裸露的区域,第二个实验区是红树林稀疏、低矮和滩涂不完全裸露的区域,分别采用了植被指数、监督分类、非监督分类和面向对象分类方法,进行实验。研究结果表明,在第一个实验区,用RVI、NDVI、SAVI、DVI、监督分类、非监督分类和面向对象方法进行遥感分类的总体精度分别为95.3%、94.3%、92.3%、93.3%、96.0%、97.0%和94.0%,说明这几种方法都可以较精确地提取红树林信息,其中非监督分类的结果相对较好;在第二个实验区,植被指数不能精确提取红树林信息,监督分类、非监督分类和面向对象分类的总体精度分别为92.7%、85.7%和89.3%,以监督分类的结果最好。因此,监测区域尺度的红树林,必须根据具体海湾或地段红树林的林分结构特点、成像时刻的潮位高度、红树林在遥感图像上的表征,选用适合的方法,才能确保红树林信息提取精度。在采用多源遥感数据进行红树林动态监测中,综合运用植被指数、监督分类、非监督分类、面向对象分类和图像解译方法,可以准确提取红树林信息。此外,对于斑块破碎、林木低矮且相当部分稀疏的广西北部湾乃至南中国海红树林遥感信息提取,适用的遥感图像空间分辨率应小于5m,以小于3m更适宜。

简介：应用Landsat7ETM＋遥感数据与同期野外实测叶面积指数（LAI）数据，基于多季相遥感影像，用面向对象的分类方法，提取双台河口国家级自然保护区芦苇分布数据，建立芦苇LAI最优估算模型，并进行其遥感反演及空间格局分析。研究结果表明，2012年，双台河口国家级自然保护区内芦苇总面积为38200hm2，占保护区总面积的29．5％，其中，缓冲区的芦苇面积为16200hm2，实验区的芦苇面积为11900hm2，核心区芦苇面积为10100hm2；以遥感影像缨帽变换（TC）后的绿度（GREEN）分量、ETM＋第5波段饵；）和第3波段饵，）为白变量的多元线性模型为芦苇LAI反演的最优估算模型（p〈0．01，R2=0．741）。双台河口国家级自然保护区芦苇LAI介于0．12～5．85之间，呈现东高、西低和北高、南低的分布格局；保护区核心区的芦苇LAI最均一，实验区的芦苇LAI空间变化最明显。