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盐沼植被在湿地生态系统功能发挥中起着非常重要的作用。如何有效的对盐沼植被分类识别与制图是湿地遥感研究的基本问题和难题。本文以闽江河口盐沼植被为例探讨这一问题,研究结果可为该湿地有效管理和可持续发展提供科学依据,还可为其他区域湿地植被遥感识别与制图提供借鉴。本文基于长期对闽江河口湿地植被物候期观察基础上,掌握芦苇、互花米草、秋茄和短叶茳芏4种典型盐沼植被的物候特征,选取晚春(植被生长旺盛期)、夏末(互花米草花期)、深秋(芦苇花期)三个具有突出特点的物候期,测定其冠层光谱反射率和叶片生化组分含量。首先,使用光谱分析法分析不同物候期闽江河口典型盐沼植被的光谱特征及其影响因素；然后,结合ANOVA和CART模型对不同物候期的盐沼植被进行高光谱识别,找出其最佳识别波段和最佳物候期；同时,按波段响应函数,模拟3种在轨卫星(Landsat8、SPOT5、Hyperion)遥感影像的7种光谱指数(DVI、SR、NDVI、NDWI、SAVI、MNDWI、DVW)在盐沼植被的识别能力表现；最后,使用SPOT5影像,基于先验知识和决策树分类方法对闽江河口盐沼植被进行遥感分类识别并制图。研究表明：(1)闽江河口不同植被物候期的典型盐沼植被的冠层光谱反射率具有显著的差异性,在冠层尺度进行分类识别可得到较高的识别精度；(2)从最佳识别波段看,晚春时期,503nm,714nm,1460nm,1461nm是最佳识别波段；夏末时期,672nm,1460nm,1461nm是最佳识别波段；深秋时期,459nm,734nm,753nm,836nm,1119nm,1593nm,1760nm是最佳识别波段；(3)从最佳的物候期来看,夏末时期盐沼植被分类识别精度最高。即互花米草花期,有助于盐沼植被分类识别精度的提高。(4)模拟实验发现,SR、NDVI、NDWI、DVW在盐沼植被识别表现中比其他植被指数更具优越性。(5)基于先验知识的决策树对闽江河口盐沼植被分类总体精度为83.62%,Kappa系数为0.79,相比于最大似然法分类有一定程度的提高。总之,选取适合的遥感传感器、植被物候期以及处理技术,对于提高遥感在盐沼植被分类识别和制图中的应用至关重要。