莫莫格自然保护区内湿地广布,是我国重要的湿地资源之一,也是鸟类迁徙途中重要的休息、觅食场所。长期以来由于各种原因,本区未进行过湿地的系统研究。由于人们愈来愈认识到湿地的重要性,以及本区湿地在近年来的显著变化,所以本论文选择莫莫格研究区内的湿地为研究对象,利用两期遥感图像,运用3S等先进手段,对面向对象遥感分类方法进行了研究,并最终得出了本区域的湿地变化趋势,从而对本区的生态环境变化有了具体的了解,为该地区开展盐碱化治理工作提供直接的依据。在湿地分类方面,由于各个地区的湿地分类互不相同,通过考虑国内外的各种分类系统,结合本地区的具体特征以及我们对湿地的认识,本论文制定了莫莫格研究区的湿地分类体系,将本区湿地分为两个大类:自然湿地和人工湿地;七个小类:河流、湖泊、芦苇沼泽、苔草沼泽、盐沼、水库/坑塘/水渠、水田等。根据全国土地利用分类标准,制定了研究区的土地利用分类系统:旱地、林地、荒草地、居民地、碱斑、河滩、湿地等。本论文采用的面向对象分类方法是一种基于多特征的影像分类方法。与传统遥感分类方法只考虑像素的波谱特征不同,它还考虑对象的特征属性包括纹理、形状、面积和大小等,以及类层次中与父对象、子对象、邻对象的关系特征。本论文运用面向对象分类方法,经过影像分割、构建特征空间,得到图斑完整、更接近地面真实状况的湿地分布图、土地利用分类图、土地利用变化解译图、并制作出分类矢量图。本论文选取本区域的一块试验区,运用面向对象分类方法并结合传统分类方法分别进行分类。最后利用计算机随机产生的200个样点对两幅分类图做了精度对比分析。分析结果表明,面向对象分类方法分类精度高于传统分类方法的分类精度,从而使得到的遥感信息更加准确、可靠。在上述研究的基础上,本论文得出以下结论:本区十几年来在自然和人为因素的共同影响下,湿地面积急剧缩减,自然植被遭到严重破坏,环境恶化现象明显。在本次湿地监测中,就面向对象分类方法的分割尺度、分割参数、分类精度以及矢量文件的建立都进行了实践研究,证明面向对象分类方法的分类过程透明、可控,易于调节,且分类快速、准确,分类精度高于传统分类方法。