Mar.,2023Vol.21,No.3地理空间信息GEOSPATIALINFORMATION2023年3月第21卷第3期引文格式：孙衍建.混合像元分解结合SVM的水生植物遥感信息提取[J].地理空间信息,2023,21(3):72-76.doi:10.3969/j.issn.1672-4623.2023.03.015湖泊作为地球水圈的组成部分，具有调节区域气候、维持流域生态平衡、记录区域环境变化和保护生物多样性等特殊功能[1-2]。水生植物的分布直接影响湖泊的稳态，因此准确快速地监测湖泊水生植物类群、了解其时空分布特征，对浅水湖泊的管理和治理具有重要意义。内蒙古巴彦淖尔市乌梁素海是黄河流域最大的淡水湖，也是河套灌区农田退水、工业废水和生活污水的唯一承泄渠道，对维护周边地区生态平衡、调节区域气候、流域蓄水防洪具有重要作用[3]。乌梁素海湖区挺水植物、沉水植物等大型水生植物广泛分布。由于长期受农田退水、工业废水等影响，湖区已被严重污染，水体营养盐、有机物等质量浓度过高，导致乌梁素海成为典型的重度富营养化草型湖泊[4-5]。近年来，湖区明水区每年都会出现附于水面的黄色团块状浮游藻类——黄苔，使湖泊生态环境变得更加复杂且脆弱[6]。传统的水生植物监测方法以人工船舶调查为主，该方式精度较高，但需投入大量人力物力，监测范围混合像元分解结合SVM的水生植物遥感信息提取（1.山东省鲁南地质工程勘察院（山东省地勘局第二地质大队），山东济宁272100）摘要：水生植物是湖泊生态系统的重要组成部分，具有稳定和调节湖泊生态系统、提高水体透明度、维持渔业生产等生态和社会经济功能。基于实测光谱数据，分析了乌梁素海水生植物光谱特征，作为建立标准光谱库的参考。基于LandsatTM/ETM+/OLI数据，提出了一种结合混合像元分解（FCLSU）和SVM的新方法，对1986—2018年的乌梁素海水生植物进行了遥感分类，分析其时空分布特征。结果表明，新方法可有效提高分类精度，挺水植物、沉水植物和黄苔藻华的分类精度均较高，相关性分别为0.9731、0.9309和0.904，RMSE均为0.02km2。乌梁素海水生植物时空分布结果显示，1986—2018年挺水植物生长面积呈缓慢增长趋势；沉水植物覆盖面积具有阶段性变化特征，即1986—2013年呈减少趋势，2013年以后呈快速增长趋势。研究期间黄苔藻华覆盖面积无明显变化趋势，但个别年份会爆发性增长。关键词：水生植物；遥感分类；时空分布；乌梁素海中图分类号：P237文献标志码：B文章编号：1672-4623（2023）03-0072-05AquaticPlantRemoteSensingInformationExtractionBasedonHybridPixe...
