基于神经网络的红树林遥感景观特征提取与生态格局分析

本研究论文探讨了"基于神经网络的红树林景观特性遥感提取技术"。作者们利用Landsat TM5卫星数据对广西山口红树林保护区在2003年1月8日的遥感图像进行分类处理。选择3、4、5波段作为输入层，因为这些波段具有较好的空间分辨率，能够展现丰富的影像细节和清晰的地物边界。输出层被设置为5种类别：红树林、陆地植被、裸地（包括其他建筑用地）、水体和虾池。 研究过程中，通过目视判读和实地调查确定了每个类别的标准，并进行了参数调整，如训练阈值设为0.9，训练率设为0.2，训练次数达到1000次，最大个体允许误差控制在0.1。这样的设置使得神经网络分类算法能够达到较高的精度，达到了86.86%，明显优于最大似然分类（50.79%）和光谱角分类（75.39%）的结果。 通过对红树林生态系统的景观格局分析，研究结果揭示了该区域红树林的均匀度为1.7789，表明红树林分布相对均匀；聚集度指数为0.6854，意味着红树林群落存在一定程度的聚集现象。优势度指数为21.5850，表明红树林种类整体处于弱势地位。此外，红树林斑块的破碎化指数为0.0325，显示出其破碎化程度较低，说明红树林生态系统在景观上保持了一定的完整性。 论文关键词聚焦于神经网络、图像分类以及景观格局，这表明研究不仅关注遥感数据处理的技术层面，也深入探讨了红树林生态系统的空间结构特征及其对环境变化的响应。这项工作对于理解和保护红树林生态系统，以及在类似地理区域的生态保护和管理中具有重要的实践价值。