基于FNEA最优分割尺度下的塔里木河流域湿地提取研究

摘要

采用分形网络演变技术(FNEA)和eCognition处理平台,结合RapidEye高分辨率多光谱影像遥感影像,对新疆维吾尔自治区内塔里木河流域湿地提取进行研究。塔里木河流域影像覆盖面积较大,信息量丰富,本研究对影像数据进行主成分分析(PCA)处理,采用多尺度分割方法结合ESP分割尺度评价工具获取不同湿地类型最优分割尺度的参数。在FNEA分割结果上根据各湿地类型的光谱、纹理、空间关系分层分类,建立由易到难的分类规则集。结果证明,PCA可以去除影像冗余信息,其第一分量(PC1)与第二分量(PC2)均值可作为湿地提取的主要特征。基于FNEA的多尺度分类法可快速解决研究区内湿地分割尺度问题,准确完成信息的自动识别和提取,总体分类精度达到了87.7%,Kappa系数达到0.842。