【摘 要】
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随着人类的活动和世界的发展,森林资源大幅减少,森林覆盖急速发生变化,人们需要迅速准确地获得林地覆盖变化的信息。Sentinel遥感卫星包含雷达数据和光学遥感数据,因其重访周期短和波段信息丰富的特点,在林地覆盖变化监测中具有较高的研究价值。沅江市作为“洞庭明珠”,对整个洞庭湖的生态环境十分重要。但是,由于近年来自然环境的影响,加上人为干扰和政策因素,沅江市各自然地物有较大变化,因此探究沅江市各地物和
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随着人类的活动和世界的发展,森林资源大幅减少,森林覆盖急速发生变化,人们需要迅速准确地获得林地覆盖变化的信息。Sentinel遥感卫星包含雷达数据和光学遥感数据,因其重访周期短和波段信息丰富的特点,在林地覆盖变化监测中具有较高的研究价值。沅江市作为“洞庭明珠”,对整个洞庭湖的生态环境十分重要。但是,由于近年来自然环境的影响,加上人为干扰和政策因素,沅江市各自然地物有较大变化,因此探究沅江市各地物和林地覆盖变化具有重要意义。本文以沅江市作为研究区域,因Sentinel-1A卫星重访周期为12天,Sentinel-2A重访周期为10天,时效性较强,数据可免费获取,有较高的使用价值,所以选用Sentinel数据作为研究数据源。运用Sentinel遥感数据的光谱指数、纹理特征、后向散射系数等,与实地调查数据和历史数据相结合,探究沅江市精确高效的地物分类方法。选择合适的地物分类方法,对沅江市2016年7月、2017年5月和2018年7月三个时期的Sentinel影像数据进行地物分类,分析沅江市林地覆盖的变化情况和趋势。主要研究成果与结论如下:（1）结合实地调查数据,运用Sentinel-2A影像数据,选取沅江市地物训练样本,分析各地物的光谱特征和纹理特征,充分挖掘信息,探究各地物间的区分规则,构建决策树,对研究区的各地物类型进行精确分类。之后将基于决策树的分类结果与最大似然法监督分类的结果进行精度比较,可以发现基于知识决策树分类方法对沅江市进行地物分类,比最大似然法监督分类的总体分类精度提高了11.27%;总体kappa系数提高了 0.133。运用Sentinel-2A影像数据,结合光谱指数和纹理特征,构建知识决策树分类方法比最大似然法更加精确有效的对地物进行分类。（2）将Sentinel-1A数据和Sentinel-2A数据进行融合后进行地物分类,能提高分类精度。将Sentinel-1A数据的VV/VH极化模式下的数据,经过重采样,与Sentinel-2A数据融合,引入地物后向散射系数,与光谱指数和纹理特征共同分析,所得分类结果与单用Sentinel-2A数据分类结果进行对比可知,融合数据后进行地物分类,较单用Sentinel-2A数据基于多特征的决策树分类的总体分类精度提高了6.13%;总体 kappa 系数提高了 0.0504。（3）沅江市在2016年7月到2017年5月这段时间内,林地面积总共减少了 849公顷,2002公顷林地变为其他地物,1153公顷其他地物变为林地。在2017年5月到2018年7月这段时间内,林地面积总共减少了 304公顷,875公顷林地变为其他地物,571公顷其他地物变为林地。林地主要是变为耕地和建设用地,所以在保证居民生产生活和城市建设的前提下,也需要加强对林地资源的保护。本文所选择的光谱指数和纹理特征有限,在之后的研究中可进一步探究其他光谱指数和纹理特征是否能提高分类精度。在对林地覆盖变化分析中,只探究了林地和其他地物间的互相变化,可加入地形、树种等因素进行分析。
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