吴瑞娟

1. 内江师范学院地理与资源科学学院，四川 内江 641100； 2. 河海大学地球科学与工程学院，江苏 南京 211100

滨海湿地是自然作用和人类活动剧烈地带，及时监测湿地资源及其生态环境的变化具有重要现实意义。基于高分辨率卫星影像的遥感变化检测技术是滨海湿地精细化变化监测的一种有效手段，但目前大多数研究仅利用单源遥感数据进行变化监测，较少综合利用多源遥感数据的互补性，从而制约了变化监测精度。光学影像光谱信息丰富，但不能穿透植被冠层。合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)具有穿透力强，能够探测植被水文特征等优点，克服了光学影像在湿地变化监测中的局限性。

论文立足滨海湿地覆盖范围广、类型多样的场景特点，按照“先变化提取后变化类型识别”思路，针对SAR与光学影像数据融合、变化提取以及变化识别方面存在的问题进行了深入研究，以期提高滨海湿地变化监测的精度和自动化水平。主要内容如下：

(1) 针对单源遥感数据无法完整表达湿地复杂变化信息的问题，引入分离度概念，提出了自适应加权的高分SAR与光学影像融合方法。该方法利用EMD距离度量不同特征对变化与未变化的分离度，依据分离度自适应确定不同特征的融合权值，得到特征融合影像。采用TerraSAR-X、高分三号SAR和资源三号光学影像进行研究，结果表明自适应融合方法优于传统多特征融合方法，虚检率明显降低。

(2) 针对像元级变化检测方法对配准误差敏感、椒盐现象严重，而对象级变化检测方法过程烦琐等问题，提出了显著图引导的结合像元级与对象级变化检测方法。……