孙伟伟，刘围围，王煜淼，赵锐，黄明珠，王耀，杨刚，孟祥超

1.宁波大学 地理与空间信息技术系,宁波 315211;

2.宁波大学 信息科学与工程学院,宁波 315211

1 引言

湿地与森林和海洋并称为全球3 大生态系统，具有维持生态平衡，保护生态多样性、涵养水源、调节气候等重要作用（Sharma 等，2015）。联合国《2030年可持续发展议程》中涵盖了17个全球可持续发展目标SDGs（Sustainable Development Goals）和169 个指标，其中与湿地相关的多达75 个。但是，近几十年来，不合理人类活动和气候变化影响，造成了湿地面积减少、生态功能减退、生物多样性降低等问题。特别是中国湿地面积近30 年来减少了近33%（Niu 等，2012）。因此，加强湿地监测和保护非常重要。

相比人工湿地调查技术，遥感可以快速获取大范围湿地地物在不同波段的影像数据，实现湿地物种分布和生化物理参数反演（梅安新 等，2001）。全色和多光谱遥感利用地物的灰度或纹理信息差异来实现地物分类和生化物理参数估计。但是湿地群落混杂明显、地物光谱吸收特征重叠，单一的全色或多光谱遥感影像由于光谱信息有限，无法实现植物群落精细探测（Hestir 等，2008）。合成孔径雷达SAR（Synthetic Aperture Radar）等主动遥感能够发射电磁波穿透湿地植被冠层、土壤表层以及水面，但植被结构特征或介电常数特性相似的地物往往占据同一生态位，同样导致湿地植被分类和生物理化参数反演结果不准。

高光谱遥感能够捕捉湿地地物目标的细微光谱响应差异（赵春晖 等，2016），因此在参数估算和湿地精细分类中可实现更高的估算和分类精度。……