上海崇明东滩湿地遥感分类：GIS与神经网络的协同应用

本文以2010年发表在《华东师范大学学报(自然科学版)》第4期的论文《结合GIS数据的神经网络湿地遥感分类方法：以上海崇明岛东滩湿地为例》为例，研究者栗小东、过仲阳、朱燕玲和戴晓燕针对湿地分类这一关键领域进行了深入探讨。他们采用了改进的BP（Back Propagation，反向传播）神经网络算法，并结合主成分分析（Principal Component Analysis, PCA），将多源遥感数据如TM（Thematic Mapper）图像的光谱信息主成分、植被指数（Normalized Difference Vegetation Index, NDVI）、水体指数（Modified Normalized Difference Water Index, MNDWI）以及地理信息系统（Geographic Information System, GIS）数据作为输入参数。 在湿地遥感分类中，作者将这些数据融合，目的是提高分类的精确度，因为神经网络模型能够处理复杂的数据关系和非线性特征，这对于湿地这种生态多样性丰富的地区尤为重要。湿地分类不仅有助于生态监测，还能为湿地保护、资源管理以及环境规划提供科学依据。 通过实际应用在上海崇明岛东滩湿地，论文展示了神经网络分类方法的有效性，它能够在处理大量数据和提取关键特征的同时，克服传统分类方法可能面临的误差和不确定性。研究结果表明，这种方法对于湿地类型的识别和区分具有较高的准确性和可靠性，证明了GIS数据与神经网络技术在湿地遥感领域的互补优势。 该研究的关键词包括“湿地”、“遥感分类”和“神经网络”，反映出其在地学和信息技术交叉领域的前沿地位。此外，论文的中图分类号TP753/TP183和文献标识码A表明了其在遥感科学和技术方面的学术定位，为后续类似研究提供了参考和借鉴。 这篇论文通过对上海崇明岛东滩湿地的实地案例分析，揭示了如何利用现代信息技术提升湿地遥感分类的精度，这对推进湿地生态保护和管理具有重要的实践价值。