基于混合智能模型的湿地资源遥感监测技术研究——以江苏盐城滨海湿地区域为例

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1、中南林业科技大学硕士学位论文基于混合智能模型的湿地资源遥感监测技术研究神经网络分类总精度84．33％，Kappa系数O．82l和监督分类最大似然法的分类总精度为81．21％，Kappa系数为O．804，得到的结果为：1988年4月总精度为89．12％，Kappa系数为O．889；1994年6月总精度为89．97％，Kappa系数为0．875：2000年6月总精度为90．11％，Kappa系数为0．897；2006年9月总精度为89．41％，Kappa系数为0．87l；2009年3月总精度为90．27％，Kappa

2、系数为0．888。通过空间分析功能，获得湿地空间数据，并进行叠加得到湿地变化数据：借助景观生态学的思想，利用空间格局指数对江苏省盐城湿地资源景观格局的动态变化进行了分析研究，并用马尔可夫预测模型对研究区格局发展趋势进行预测，得到的预测结果表明在未来的10年内非湿地景观类型的面积比例将越来越大，居民用地和养殖场／塘将一直保持增加的趋势，而耕地在2006年之后将逐渐呈现减少的趋势，城市扩张发展、各大交通、电力、能源、通讯等工程的实施占用大量耕地面积。随着时间的推移，自然形成的湿地资源碱蓬滩、芦苇滩、米草滩只有在两大自

3、然保护区内才可以发现，更多的泥滩和草滩地已经被沿海大开发所利用，滩涂的围垦和大型风力发电厂基地的兴建，自然湿地资源大量的减少。盐城湿地研究区将逐渐发展为由野生麇鹿保护区和国家级珍禽自然保护区中仅存的自然湿地变化，和人工湿地养殖场／塘为主要的湿地类型，其它湿地资源面积逐渐减少的湿地区域变化趋势。关键词：遥感技术；信息提取：混合智能分类模型：马尔可夫预测模型：盐城湿地IlAbstractW色tlandsarealmostallovert11ewodd，butthereal他searchofwetl觚dsscieIlc

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