基于高分影像的黃河口人工林健康等級分類

1.74萬字 36頁 原創(chuàng)作品，已通過查重系統(tǒng)


摘 要
黃河三角洲是指渤海南部黃河入?？谘匕兜貐^(qū)，處于河流、陸地和海洋多種動力系統(tǒng)作用帶，多種物質、能量體系的交匯與多類生態(tài)系統(tǒng)的交錯，導致其生態(tài)環(huán)境十分脆弱。黃河口惡劣的自然地理條件，尤其是鹽漬化土壤的限制，導致了土地生產(chǎn)力低下，很多樹種難以存活。刺槐因其良好的耐鹽堿、抗旱能力，自20世紀70年代開始在黃河三角洲被廣泛種植，黃河三角洲也成為我國面積最大的人工刺槐林所在地。然而，1990年以后，黃河口許多地方的刺槐林出現(xiàn)了大面積枯梢甚至成片死亡現(xiàn)象，這為我國高效生態(tài)經(jīng)濟區(qū)這一國家戰(zhàn)略的實施造成了阻礙。刺槐森林健康程度的精確判別是樹冠狀況變化監(jiān)測和枯死原因分析的一個關鍵。
本研究以2013年6月9日黃河三角洲刺槐林地區(qū)的IKONOS影像為數(shù)據(jù)源，結合林地樣方調查數(shù)據(jù)，生成黃河三角洲地區(qū)刺槐健康等級分類圖。主要研究內(nèi)容及結果如下：
(1)提取了黃河三角洲地區(qū)刺槐林地的范圍。從高分辨率IKONOS影像提取歸一化植被指數(shù)（NDVI）和土壤調節(jié)植被指數(shù)（SAVI），結合歷年林地調查數(shù)據(jù)和野外考察的先驗知識，選擇訓練樣本，進行監(jiān)督分類，提取出刺槐林地的分布范圍。
(2)以高分IKONOS影像、基于影像提取的不同窗口、不同灰度共生矩陣紋理信息以及反映局部空間自相關的Local Getis-Ord Gi（Getis統(tǒng)計量）為數(shù)據(jù)源，結合實測生態(tài)樣方數(shù)據(jù)，利用多決策樹的組合分類模型隨機森林（RF）對刺槐林健康進行分級，對各種方法的分類精度進行了比較且對分類變量的重要性進行了排序。結果顯示：19m×19m是最佳紋理計算窗口；灰度共生矩陣均值是最優(yōu)紋理變量；基于波段4計算的Getis統(tǒng)計量對RF分類具有最重要的作用；較之利用全部光譜、紋理和Getis統(tǒng)計量的80個波段/變量，利用前向選擇得到的前16個重要性變量進行RF分類，獲得了最高的分類精度。
本研究證實了從高分影像提取的空間特征信息有助于提高對具有規(guī)則分布格局的人工刺槐林健康等級的分類精度；前向選擇方法可以利用較少的預測變量、獲得較高的分類精度。


關鍵詞：枯梢；隨機森林；灰度共生矩陣；黃河三角洲