%0 Journal Article
%T 基于光谱特征变量的湿地典型植物生态类型识别方法——以北京野鸭湖湿地为例
%A 林川？
%A 宫兆宁？
%A 赵文吉？
%A 樊磊？
%J 生态学报
%D 2013
%X 光谱特征变量的选择对于湿地植被识别的精度和效率有着直接的影响作用。以华北地区典型的淡水湿地——野鸭湖湿地为研究区,采用fieldspec3野外高光谱辐射仪,获取了野鸭湖典型湿地植物的冠层光谱。以野外高光谱数据为基础,首先利用一阶导数与包络线去除的方法,分析和对比不同植物生态类型的光谱特征,选定了用于识别植物生态类型的光谱特征变量,选定的8个光谱特征变量为红边位置wp_r、红边幅值dr、绿峰位置wp_g、绿峰幅值rg、510nm附近的吸收深度dep-510和吸收面积area-510、675nm附近的吸收深度dep-675和吸收面积area-675。其中,7种植物生态类型的一阶导数光谱特征差异较小,吸收特征差异性相对较大。除wp_r和wp_g外,沉水植物rg和dr平均值最低,湿生植物的rg平均值最高,达到0.164,栽培植物的dr平均值最高,达到0.012。7种植物生态类型在675nm附近的dep-675和area-675均高于510nm附近的dep-510与area-510,除去栽培植物,随着水分梯度的变化,其他6种植物生态类型的吸收深度和吸收面积都表现出先升高后降低的趋势。然后利用单因素方差分析(one-wayanova)验证了所选光谱特征变量的区分度,在p≤0.01的置信水平下,选取的8个光谱特征变量都能够较好的区分7种植物生态类型,区分度的最小值为13,最大值为18,并且吸收特征参数的区分度优于一阶导数参数。最后应用非线性的反向传播人工神经网络(bp-ann)与线性判别分析(flda)的类型识别方法,利用选定的8个光谱特征变量进行湿地植物生态类型识别,取得了较好的识别精度,两种方法的总分类精度分别达到85.5%和87.98%。单因素方差分析(one-wayanova)和不同分类器的分类精度表明,所选的8个光谱特征变量具有一定的普适性和可靠性。
%K 湿地植物生态类型
%K 高光谱
%K 光谱特征变量
%K 单因素方差分析(one-way
%K anova)
%K 非线性的反向传播人工神经网络(bp-ann)
%K 线性判别分析(flda)
%U http://www.ecologica.cn/stxb/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=stxb201204150539&flag=1