基于知识规则的天然淡水湿地信息提取-论文.pdf

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1、2014年6月地理空fill信息Jun一2014第12卷第3期(}c()SlATJAIlNFOt{MATI()Vo1．12，NO．3doi：10．1I7o96jHI1．1672—4623．20I4．03．0l()基于知识规则的天然淡水湿地信息提取高雷亭，阮仁宗，颜梅春，岁秀珍，傅巧妮(1．河海大学地球科学与工程学院，江苏南京210098)摘要：以洪泽湖天然淡水湿地为研究对象，在光谱特征分析的基础上，选取样本数据，并构建天然淡水湿地信息提取的特征集。利用决策树算法进行数据挖掘和知识规则的生成，并将决策树信息提取结果与最大似然监督

2、分类法进行比较，精度由84．30％提高到88．75％。关键词：洪泽湖；纹理特征；知识规则；信息提取；分类回归树中图分类号：P237．3文献标志码：B文蕈编号：I672—4623(2014)03—0033～03湖泊湿地作为湿地的一个重要类别，对全球变化、体系如表1所示。国民经济建设及可持续发展有极其重要的作用_1】。近几表1研究区湿地类分类体系年，国内外学者在湿地分类方面做了很多工作。王红娟类型代码类型名称描述1沉水植物狐尾藻、轮叶黑藻、马来眼子菜、金鱼藻等等利用两个季节的洞庭湖ETM数据，并辅以物候特征2浮水植物芡实、菱等和地

3、面GIS信息，通过专家分类知识库建立决策树分类3挺水植物芦苇、菰、莲等方法，分析洞庭湖湿地的影像分类I21；那晓东以三江平4养殖场湖泊周围用于虾蟹及其他鱼类养殖的池塘原为例，利用TM数据探讨中国典型淡水沼泽湿地信息5敞水区没有植被覆盖的湖泊水体、自然河流、人工运河、沟渠、水库、池塘(滩地上养殖的池的提取方法[3】。李慧以闽江河口湿地为例，基于决策树塘除外)等方法设计了两期影像的决策树分类模型，实现湿地信息6其他包括居民地、交通用地、工矿用地和林地的快速自动提取l4】。Wright综合LandsatTM纹理特征和2研究方法辅助环

4、境特征，采用决策树方法提取美国黄石国家公园湿地的空间分布睁】。虽然光谱特征是湿地识别与分类的2．1数据及预处理重要依据，然而单纯利用光谱分类，往往存在“同物异谱”本文选用2006—09—09的Landsat5TM影像。首先和“异物同谱”问题，分类精度不够理想。除光谱特征利用洪泽湖地形图对影像进行几何精校正，使均方误外，遥感图像拥有的纹理特征给图像分类提供了一个新差控制在0．5像元以内。然后，裁剪出东经118。12t21”～的依据。本文结合光谱信息、纹理特征变量和缨帽变换118。29'40"，北纬33。8'41”～33。24'5

5、2"的洪泽湖湿地自然的前3个指数，构建了一个知识规则模型，并将其用于保护区为研究区。洪泽湖湿地的地物分类提取，显著提高了分类精度。2．2淡水湿地的光谱特征分析2．2．1湖泊湿地的光谱响应特征1研究区域概况光谱响应特征是遥感影像地物识别最直接的解译元洪泽湖是我国五大淡水湖之一，在北纬336～素。通过对图像光谱特征曲线的分析，可以对不同波段33。40’、东经118。10·～118。52’之间。洪泽湖及其周边有进行运算和组合，从而得到分类中十分重要的参数。湖泊、养殖场、河流、沼泽、林地、滩涂等多种湿地图i是对研究区采样统计得到的各类

6、地物光谱曲线，可生态系统，生物多样性非常丰富，仅滩地上生长的水以看出挺水植物在近红外(TM4)波段的光谱亮度值明生植物就有3O余种，主要分布在湖区的西部，芦苇比显高于其他地物，很容易区分出来。在TM5波段，沉较集中地分布在淮河入湖尾闾的洲滩上。天然的湿地水植物、浮水植物、敞水区与其他地物的像元亮度值差植被为多种珍禽鸟类(如大鸨、东方白鹳、小天鹅、丹异也较大，可以依据这两个波段提取出浮水植物。在顶鹤等)提供了栖息、繁殖、捕食和越冬的理想场所，TM3波段，敞水区的像元亮度值接近50，而沉水植物、也为鱼类提供了良好的生长和繁殖场所，

7、具有很大的浮水植物和挺水植物均低于30，光谱特征差异也较大。经济和生态研究价值I6】。研究区主要湿地类型的分类然而在TM1、TM2、TM3波段，挺水植物、浮水植物、收稿日期：2013-08—01。项目来源：汀苏省自然科学堪金资助项日(BK2008360)；巾央高校基本科研业务赞专项资金资助项目(2009B12714，2009Bl1714)；汀苏省博。】：金资助项

8、1；河海大学人才引进麟金资助项f=1_I。·34·∞∞∞∞∞加地理0空间信息4沉水植物和养殖场的光谱特征非常相似，仅凭光谱信息15O进行分类很容易出现“同物异谱”或“

9、异物同谱”的现象；100敞水区、养殖场和沉水植物在TM4、TM5、TM7波段+挺水植物光谱特征也很相似，无法用光谱将它们分开。这时，需50＼+浮水植物捌十沉水植物要利用遥感影像的另一个重要特征——纹理特征。＼0—*一养殖场光谱均值1R馘觳100r———————————————