基于物候参数和面向对象法的濒海生态脆弱区植被遥感提取

用遥感数据快速准确地提取植被信息对生态环境监测和发展气候模型具有基础性和关键性的意义。由于中国黄河三角洲地区植被类型插花分布,传统遥感提取方法精度较低。该文选取近代黄河三角洲典型生态脆弱区为研究区,基于MODIS和LANDSAT8数据,通过提取研究区的物候参数和不同分辨率遥感影像的融合处理,根据植被类型斑块大小确定分割尺度,根据典型植被类型的物候特征、光谱和空间等特征值构建分类规则,利用分区策略自上而下进行面向对象分类。结果表明,该方法总体精度为80.75%,Kappa系数0.79,高于传统物候和面向对象分类方法。广生态幅的棉田与其他植被的光谱混淆是传统面向对象分类方法植被分类精度低的主要原因,利用物候参数进行植被分区能规避棉田和自然植被的光谱混淆,有利于对植被类型的区分。分类结果与当地植被分布情况相符,可以用于研究区植被类型的精细提取。