【摘 要】
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湿地植被群落分类及其冠层叶绿素含量（CCC）遥感反演对于湿地评估、管理和制订合理的保护、恢复政策具有重要意义。但当前研究仍存在以下问题:（1）沼泽和岩溶湿地植被空间分布复杂且空间异质性较大,给高精度的群落尺度分类带来极大的挑战;（2）由于岩溶湿地是喀斯特地区典型水陆复合生态系统,地面实测湿地植被叶绿素数据获取较为困难,导致植被冠层叶绿素遥感反演的结果造成很大的不确定性。因此,采用四种影像融合算法（
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湿地植被群落分类及其冠层叶绿素含量（CCC）遥感反演对于湿地评估、管理和制订合理的保护、恢复政策具有重要意义。但当前研究仍存在以下问题:（1）沼泽和岩溶湿地植被空间分布复杂且空间异质性较大,给高精度的群落尺度分类带来极大的挑战;（2）由于岩溶湿地是喀斯特地区典型水陆复合生态系统,地面实测湿地植被叶绿素数据获取较为困难,导致植被冠层叶绿素遥感反演的结果造成很大的不确定性。因此,采用四种影像融合算法（小波变换（Wavelet）、高通滤波（HPF）、主成分分析（PCA）和格拉姆—施密特（GS））,融合无人机（UAV）和吉林一号（JL101K）多光谱影像,以及面向对象随机森林（RF）、XGBoost和Light GBM算法,实现沼泽/岩溶湿地植被群落精细化分类;利用Planet和UAV多光谱影像,以及RF、XGBoost和GBDT回归算法实现典型岩溶湿地植被群落的冠层叶绿素含量的反演。主要结论如下:（1）在95%的置信区间内,核心区UAV影像的方案四（结合光谱特征、几何特征、位置特征、纹理特征、光谱指数和DSM）获得最高总体精度为87.12%,kappa系数为0.850,比方案二（结合光谱特征、几何特征和位置特征）总体精度高12.27%,kappa系数高0.140,说明纹理特征、光谱指数和DSM的加入可以提高沼泽湿地植被识别能力;（2）GS算法是最适合于JL101K和UAV影像融合,在岩溶湿地植被群落粗尺度分类中比原始的JL101K数据的总体分类精度提高了1.9%～4.0%;在精细尺度分类中,总体精度可达76.0%,kappa系数达到0.741;（3）UAV多光谱影像在粗尺度和精细尺度分类中总体精度均达最高;Light GBM算法的对岩溶湿地植被群落识别精度优于XGBoost（总体精度提高了0.6%～2.5%）和RF算法（总体精度提高了1.6%～3.5%）,Mc Nemar卡方检验验证了三种分类算法之间存在显著差异;（4）采用UAV影像比采用Planet影像CCC反演精度指标R~2高0.03～0.10;优化的GBDT回归算法反演精度最高（R~2达到了0.50～0.83）,比XGBoost回归算法反演精度高0.01～0.07,反演精度最低的是采用RF回归算法（R~2达到了0.47～0.78）;对于入侵物种水葫芦群落CCC反演精度对B82、B150和RTVIcore变量较为敏感。
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