罗开盛，陶福禄



融合面向对象与缨帽变换的湿地覆被类别遥感提取方法

罗开盛1,2，陶福禄1※

（1. 中国科学院地理科学与资源研究所陆地表层格局与模拟院重点实验室，北京 100101；2. 中国科学院大学, 北京 100049）

为了有效提取湿地覆被类别遥感信息，该文基于国产环境星影像（HJ-CCD）和Landsat7遥感影像（ETM）提出了一种融合面向对象技术和缨帽变换的提取湿地覆被信息的方法，并对东洞庭湖区的湿地进行提取。遥感提取结果的总体精度90.02%，Kappa系数0.88，高于传统的分类方法分类的量化结果；获得的结果没有“椒盐现象”且比较紧致。试验结果表明融合面向对象和缨帽变换的方法能够有效的提取湿地覆被类别，精度高，效果好。研究结果为有效地利用遥感手段提取湿地覆被信息提供参考。

遥感；分类；湿地；面向对象；HJ-CCD影像；缨帽变换

0 引 言

湿地是地球上独特的生态系统，具有涵养水源、蓄洪抗灾、降解污染、维持生物多样性、提供多种资源、调节气候等一系列的功能，被称为“地球之肾”[1-3]。遥感技术的快速发展为湿地信息的获取提供了契机。从遥感数据源而言，湿地遥感研究中，常用的多光谱影像数据源[4-10]有MSS、TM/ETM、SPOT影像。高光谱影像、雷达影像也越来越多地被应用于湿地研究中[11-12]。Landsat TM（ETM）、SPOT影像等性价比高，易获取，数据处理简单，适合二级湿地的动态监测，目前应用最为普遍。湿地遥感分类方法也取得了较大进展，主要有监督分类和非监督分类。在国内外湿地遥感研究中，最小距离分类法和最大似然分类法是较常用的监督分类方法[13-14]。……