付波霖

桂林理工大学测绘地理信息学院，广西 桂林 541004

湿地边界的界定研究是湿地科学的基础研究。湿地水文特征是界定湿地边界的唯一可靠标准。论文以洪河自然保护区为试验区，围绕湿地水文特征指标，构建了沼泽湿地的“淹埋深-历时-频率”阈值研究的理论和方法，并利用沼泽植被边界处的长时间序列的“水位-历时”过程线反演了湿地的“淹埋深-历时-频率阈值”，并利用该阈值界定了湿地水文边界，主要研究结论如下：

(1) McNemar’s统计检验表明，与单一极化SAR数据集和不同波长极化SAR整合数据集相比，ZY-3多光谱和极化SAR整合数据集显著提高了湿地植被的分类精度和识别能力，总体分类精度达到了94.15%，从用户精度上来看：浅水沼泽植被在单一的极化SAR数据集中分类精度高于灌草植被和深水沼泽植被，Radarsat-2和PALSAR的整合数据集提高了灌草植被和深水沼泽植被的识别精度。从生产者精度上来看，浅水沼泽植被和深水沼泽湿在单一极化SAR影像中的识别精度均高于灌草植被，ZY-3和Radarsat-2的整合数据集使灌草植被的精度提高了14.7%，达到了89.41%。整合多光谱数据和极化SAR数据可以实现优势互补。基于面向对象的随机森林算法构建了高精度的沼泽植被遥感识别模型。基于特征矢量的目标极化分解方法提取的参数对湿地植被的区分能力更好。

(2) 对于同一波长SAR数据，植被类型干涉相干性存在明显差异，浅水沼泽植被和灌草植被的相干性均高于岛状林和深水沼泽植被。……