内蒙古灌丛化草原分布特征的遥感辨识

• Published in: 农业工程学报 Vol. 30; no. 11; pp. 152 - 158
• Main Author: 董洲 赵霞 梁栋 黄文江 彭代亮 黄林生
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 安徽大学电子信息工程学院，合肥 230039 2014; 中国科学院遥感与数字地球研究所，数字地球重点实验室，北京 100094%中国科学院遥感与数字地球研究所，数字地球重点实验室，北京 100094; 中国科学院遥感与数字地球研究所，数字地球重点实验室，北京 100094%中国科学院植物研究所，植被与环境变化国家重点实验室，北京 100093%安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室，合肥 230039; 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室，合肥 230039; 安徽大学电子信息工程学院，合肥 230039%安徽大学电子信息工程学院，合肥 230039
• Subjects: 典型草原; 分类; 灌丛化辨识; 监督分类; 识别; 遥感; 面向对象; 面向对象; 灌丛化辨识; 典型草原; remote sensing; 监督分类; 遥感; object-oriented; classification; typical steppe; identification; 识别; supervised classification; shrub encroachment identification; 分类
• ISSN: 1002-6819
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2014.11.019

灌丛化草原在中国内蒙古干旱、半干旱草原区广为分布。为了探究灌丛化草原的分布状况,该文利用高空间分辨率（5.8 m）卫星资源三号遥感影像,结合地面调查,研究了内蒙古镶黄旗境内灌丛化草原的分布特征。以归一化植被指数（normalized differential vegetation index,NDVI）阈值法提取植被覆盖区域后,分别采用基于像元的监督分类方法（支持向量机、最大似然和马氏距离）和面向对象方法进行灌草镶嵌斑块和草地斑块的辨识,并对分类结果进行对比分析。结果表明：在3种基于像元光谱信息的监督分类算法中,支持向量机算法对灌丛化草地的识别精度相对较高,表现在这一类型的生产者精度和用户精度均大于另外2种算法,并且,该算法的总体分类精度也最高（81.15%）,明显优于最大似然（73.33%）和马氏距离（61.77%）。然而,融入了空间信息进行分类的面向对象方法（合并尺度97）的总体识别精度高达89.24%,并且随着对象合并尺度的增大,灌丛化草地的错分和漏分比例明显降低。这一结果表明利用草本与灌丛像元的空间纹理属性差异,能够有效削弱噪声,提高识别精度。