基于深度学习分类方法的山东省外来入侵物种互花米草遥感监测与分析

发布时间：2021-10-12 02:51

　　互花米草隶属于禾本科虎尾草族,原产于北美大西洋及墨西哥湾的海岸带地区。出于保滩护岸的目的,我国于1979年首次引种,目前互花米草已广泛生长于我国海岸带地区,成为对我国滨海湿地影响最大的入侵物种,引起了国家和省市有关管理部门以及学者的广泛关注。实现互花米草的准确监测是对其高效治理和危害评估的前提,卫星遥感作为时空连续、大尺度高效观测的首选手段,可有效地支撑开展以省区为单位的互花米草长时间序列监测。互花米草的生物学特性决定其生长区域需有潮汐的周期性影响,同时与其邻接或混生的本地生态系统在冠层结构、生长斑块的分布上都较为相似,这些特点共同决定了互花米草的遥感监测依赖于光学遥感手段。然而,互花米草的光学遥感监测还存在以下三方面的问题:（1）多光谱遥感最为常用,然而传统的分类方法难以获得较高的分类精度;（2）高光谱遥感具有特征光谱诊断和精细分类的优势,但目前针对互花米草的分类方法研究较少,而且面临光谱维度高带来的分类效率不高的问题;（3）互花米草的入侵具有鲜明的地域特点,然而针对互花米草在山东省的入侵特点和过程缺少有针对性的监测分析。深度学习分类方法具有自动挖掘深层特征,提高分类精度的优点,在解... 

【文章来源】：自然资源部第一海洋研究所山东省

【文章页数】：103 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

互花米草的生长特征及正负效应

第一章绪论9图1-2论文技术流程图1.4本文篇章结构论文共包括七章，其中第三、四章为分类方法，第五、六章为多角度分析，以下是本文主要开展的工作。第一章绪论引出本文的选题依据、选题目的及意义、国内外研究现状、以往研究存在的问题和论文的研究内容和主要工作；第二章研究区概况与数据介绍研究所用的多光谱和高光谱影像及预处理方法、现场调查数据和其它类型的数据资料；第三章融合浅层特征的Landsat8影像深度学习互花米草分类提出两种融合浅层特征的深度学习互花米草遥感监测方法V-DCNN和V-RPNet，并利用Landsat8多光谱影像在黄河口湿地进行算法的分类实验，来提高互花米草的分类精度。并对两种模型进行比较，选择本文适用的深度学习分类模型用于互花米草监测研究；第四章基于特征降维的GF-5影像RPNet互花米草分类提出三种波段选择方法S-Recorre、S-FCBF和S-mRMR，实现GF-5影像的波段去冗余，开展特征降维下的深度学习方法研究，对植被分布复杂的保护区内互花米草分类，提高分类效率。

第二章研究区概况与数据11第二章研究区概况与数据2.1研究区概况山东省位于我国东部沿海的地理区位，由内地和大陆边缘的半岛两部分组成，其中山东半岛北、东侧环渤海和黄海两大海域，悠长的海岸线长度已超出3000km，约占我国海岸线长总和的1/6。本文研究区涉及整个山东省的海岸带区域（35°0′~38°29′N，117°37′~122°48′E），处于中纬度暖温带，四季分明，年平均温度为11°C~14°C，属于半湿润的大陆性季风气候，全年降水时空分布不平衡，在季节上主要集中于夏季，在空间上则从东南向北方逐渐减少。山东省近海的海区面积占比渤海与黄海流域总面积的37%，沿海滩涂面积占全国总面积的15%。针对互花米草的分布特点，以山东省海岸线为中心，分别向陆和向海做10km缓冲区作为调查区，此区域是受海水影响的滩涂湿地，涵盖互花米草适宜生长的全部范围。从行政区域来看，调查区涉及的市级范围从北向南依次包括：滨州、东营、潍坊、烟台、威海、青岛和日照共计7个滨海城市。研究区范围如图2-1所示。图2-1研究区地理位置山东省现已成为互花米草面积扩散速度最快的省份，且具有进一步的入侵潜力。莱州湾海岸线较长，其中支脉河口到保护区为黄河三角洲海岸，具有广阔的


本文编号：3431747