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湿地作为水陆交界处的特殊自然综合体，对于人类的生存和发展具有至关重要的作用，越来越受到社会和专家学者的关注。遥感和地理信息系统的发展极大地推动了湿地的研究和发展。国内外学者利用不同的遥感数据源，采用各种不同的方法对湿地信息提取进行了研究和探讨，从传统的最大似然分类，多源、多时相、多平台数据融合，到基于机器学习规则的空间数据挖掘以及建立湿地提取模型都对湿地信息提取不断进行改进和提高。本文针对这些方法进行了各自优缺点和适应范围的对比分析，并指出未来湿地提取将向数据融合、空间数据挖掘、湿地专家决策模型建立以及与辅助的纹理特征、DEM高程数据、GIS数据相结合的方向发展。目的是为湿地动态监测及其进一步的结构和功能研究探讨合适的信息提取方法。