基于高分和高光谱卫星数据的红树林植物群落分类研究

批准号:
41601470
项目类别:
青年科学基金项目
资助金额:
19.0 万元
负责人:
贾明明
依托单位:
学科分类:
D0113.遥感科学
结题年份:
2019
批准年份:
2016
项目状态:
已结题
项目参与者:
刘春悦、钟才荣、于皓、满卫东、刘明月
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中文摘要
红树林植物群落的类型和分布是红树林湿地科研和管理的重要依据。在复杂的滨海环境背景下,利用遥感技术对具有相似光谱(吸收谷、反射峰、红边和反射率平台等)与空间(形状、纹理等)特征的红树林植物群落进行分类是目前亟待解决的科学问题。本项目选取海南东寨港国家级自然保护区为研究区,以高分(GF-2)和高光谱(Hyperion)卫星遥感数据为数据源,基于群落野外调研、实地光谱和潮汐测量、室内分析、面向对象影像分割等方法,探讨潮汐状态对红树林植物群落光谱反射率的影响,揭示不同群落的光谱和空间特征,确定分类参数和阈值,应用面向对象与决策树方法,实现红树林植物群落水平上的分类,并对分类精度予以验证。研究成果不仅可以为红树林湿地的管理、保护和科学研究提供数据基础,还能够为其它滨海湿地的精细遥感分类提供方法借鉴。
英文摘要
Accurate types and distributions of mangrove communities are essential for research and management efforts. However, there is still a great deal of uncertainties and difficulties to discriminate mangrove communities by means of remote sensing owing to the similarity of their spectral and spatial characteristics, and the complicated environmental backgrounds. In this project, Dongzhaigang National Nature Reserve will be selected as the study area. High resolution and hyperspectral remote sensing data of GF-2 and Hyperionwill be used as data sources. Based on field works, measure of spectrum and tidal conditions, laboratory analysis, object-oriented method, we are going to analyze the relationship between spectral reflectance and tidal condition. Based on differences of spatial and spectrum characteristics mangrove communities will be classified by object-oriented method and decision tree. The classification accuracy will be verified by field survey samples. Implementation of this project will benefit and provide dara basis to manage, conservation and scientific research of mangrove ecosystem, at the same time provide methods basis in classifying other coastal wetlands.
红树林植物群落的类型和分布是红树林湿地科研和管理的重要依据。在复杂的滨海环境背景下,利用遥感技术对具有相似光谱(吸收谷、反射峰、红边和反射率平台等)与空间(形状、纹理等)特征的红树林植物群落进行分类是目前亟待解决的科学问题。本项目选取漳江口红树林国家级自然保护区为研究区,以高分(Sentinel-2)和无人机遥感数据为数据源,基于群落野外调研、实地光谱和潮汐测量、室内分析、面向对象影像分割等方法,探讨潮汐状态对红树林植物群落光谱反射率的影响,揭示不同群落的光谱和空间特征,确定分类参数和阈值,应用面向对象与决策树方法,实现红树林植物群落水平上的分类,并对分类精度予以验证。研究成果不仅可以为红树林湿地的管理、保护和科学研究提供数据基础,还能够为其它滨海湿地的精细遥感分类提供方法借鉴。. 研究结果发现,不同红树林群落的光谱信息存在较大差异。波长750nm到1200nm区域是区分不同红树林群落的关键光谱区域,常用的多光谱数据(GF-1/2,WorldView-4,Sentinel-2)均能覆盖这一波长范围,为红树林群落分类奠定了理论基础;在高空间分辨率遥感影像分类中,发现利用最优尺度方法对红树林影像进行分割,可以有效提高红树林分类的精度和效率;根据密集时序数据分析,发现不同红树林群落的物候特征存在较大差异,同利用物候特征进行群落分类,发现每年的春季是红树林群落分类的关键期。研究成果为红树林湿地精细分类奠定了理论基础。
期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
DOI:10.3390/rs10122020
发表时间:2018-12
期刊:Remote. Sens.
影响因子:--
作者:Chunyan Lu;Jin-fu Liu;M. Jia;Mingyue Liu;W. Man;Weiwei Fu;Lianxiu Zhong;Xiaoqing Lin;Ying Su-Y
通讯作者:Chunyan Lu;Jin-fu Liu;M. Jia;Mingyue Liu;W. Man;Weiwei Fu;Lianxiu Zhong;Xiaoqing Lin;Ying Su-Y
A New Vegetation Index to Detect Periodically Submerged Mangrove Forest Using Single-Tide Sentinel-2 Imagery
使用单潮 Sentinel-2 图像检测定期淹没的红树林的新植被指数
DOI:10.3390/rs11172043
发表时间:2019-09-01
期刊:REMOTE SENSING
影响因子:5
作者:Jia, Mingming;Wang, Zongming;Zhang, Yuanzhi
通讯作者:Zhang, Yuanzhi
DOI:10.1016/j.rse.2019.111223
发表时间:2019
期刊:Remote Sensing of Environment
影响因子:--
作者:Wang Le;Jia Mingming;Yin Dameng;Tian Jinyan
通讯作者:Tian Jinyan
Monitoring the Invasion of Spartina alterniflora Using Multi-source High-resolution Imagery in the Zhangjiang Estuary, China
利用多源高分辨率影像监测中国张江口互花米草的入侵
DOI:10.3390/rs9060539
发表时间:2017-06-01
期刊:REMOTE SENSING
影响因子:5
作者:Liu, Mingyue;Li, Huiying;Lu, Chunyan
通讯作者:Lu, Chunyan
Incorporating the Plant Phenological Trajectory into Mangrove Species Mapping with Dense Time Series Sentinel-2 Imagery and the Google Earth Engine Platform
利用密集时间序列 Sentinel-2 图像和 Google Earth Engine 平台将植物物候轨迹纳入红树林物种绘图
DOI:10.3390/rs11212479
发表时间:2019-10
期刊:Remote Sensing
影响因子:5
作者:Li Huiying;Jia Mingming;Zhang Rong;Ren Yongxing;Wen Xin
通讯作者:Wen Xin
基于Sentinel密集时序数据和云平台的红树林扰动与恢复研究
- 批准号:42171372
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:56万元
- 批准年份:2021
- 负责人:贾明明
- 依托单位:
国内基金
海外基金
