分类号：P283密级： 公开U D C ：单位代码： 10424 学 位 论 文红树林高分辨率遥感监测技术研究——以英罗港附近红树林自然保护区为例高宁申请学位级别：硕士学位专业名称：地图制图學与地理信息工程 指导教师姓名：江涛职称：教授 指导教师姓名：张杰职称：研 究 员 山东科技大学二零零八年六月论文题目：红树林高分辨率遥感监测技术研究—— 以英罗港附近红树林自然保护区为例作者姓名： 地和物种栖息地多分布在我国南方的入海口和近海海湾等处，具有御风消浪、护堤护 岸、消除污染和保护生物多样性等生态功能本文在国家专项“我国近海海洋综合调查与评价”（简称 908 专项）广東海岛海岸 带卫星遥感调查与研究课题的支撑下，以英罗港附近湛江红树林国家级自然保护区和山 口国家级红树林生态自然保护区为例發展了基于 SVM（支持向量机）的红树林遥感检 测和种类识别技术，并利用时间跨度为 14 年的三期遥感影像开展了红树林变化检测与 分类。论攵的主要工作包括：（1）通过两期红树林现场踏勘采集了遥感影像几何校正控制点 30 个；针对 Landsat TM、ETM+和 SPOT 影像，建立了研究区典型地物遥感解译標志；针对 SPOT 影像建 立了白骨壤、桐花、红海榄、木榄/秋茄四个红树种类的遥感解译标志。（2）以 Landsat TM、ETM+、SPOT 为数据源应用 SVM 方法，结合谁有红樹林的微信号空 间分布特征开展红树林遥感检测技术的方法研究，检测实验结果表明 TM、ETM+和 SPOT 影像的检测精度分别 84.7%, 87.5%, 90.3%；在此基础上应用三期遙感影像，开展红树林动态监测结果发现 1991 到 2000 年十年间红树林面积增加 440.5hm2, 2000 到2004 年五年间红树林面积增加 58.3hm2.（3）应用 SVM 方法和四个红树种类的解译标誌，开展了基于 SPOT 影像的红树林 种类识别技术研究识别实验结果表明，白骨壤、桐花、红海榄、木榄/秋茄的分类 Kappa 系数分别达到 0.86, 0.81, 0.84 和 0.79, 总体分类 Kappa 系数达到

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