一种结合物候特征的互花米草遥感指数

陈炎坤; 陈超; 刘劲松; 刘志松; 薛朝辉

doi:10.13203/j.whugis20240486

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一种结合物候特征的互花米草遥感指数

摄影测量与遥感 | 更新时间：2026-11-05

- 一种结合物候特征的互花米草遥感指数
- A Remote Sensing Index of Spartina Alterniflora Based on Vegetation Phenological Characteristics
- 武汉大学学报（信息科学版） 2026年51卷第4期页码：762-774
- 作者机构：
  
  1.河海大学地理与遥感学院,江苏南京,211100
  2.浙江海洋大学信息工程学院,浙江舟山,316000
  3.苏州科技大学地理科学与测绘工程学院,江苏苏州,215009
  4.浙江省生态环境监测中心浙江省生态环境监测预警及质控研究重点实验室,浙江杭州,310012
- 作者简介：
  
  陈炎坤，博士生。研究方向为海岸带环境遥感及数学建模。chenyk0128@163.com
  陈超，博士，教授。chenchao@usts.edu.cn
- 基金信息：
  
  浙江省“尖兵”“领雁”研发攻关计划(2023C03011);国家自然科学基金(42171311)
- DOI：10.13203/j.whugis20240486
  中图分类号： P237
- 收稿：2025-04-17，
  
  纸质出版：2026-04-05
- 稿件说明：
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陈炎坤,陈超,刘劲松，等.一种结合物候特征的互花米草遥感指数[J].武汉大学学报（信息科学版）,2026,51(4):762-774.

CHEN Yankun,CHEN Chao,LIU Jinsong,et al.A Remote Sensing Index of Spartina Alterniflora Based on Vegetation Phenological Characteristics[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2026,51(4):762-774.
陈炎坤,陈超,刘劲松，等.一种结合物候特征的互花米草遥感指数[J].武汉大学学报（信息科学版）,2026,51(4):762-774. DOI：10.13203/j.whugis20240486

CHEN Yankun,CHEN Chao,LIU Jinsong,et al.A Remote Sensing Index of Spartina Alterniflora Based on Vegetation Phenological Characteristics[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2026,51(4):762-774. DOI：10.13203/j.whugis20240486

摘要

互花米草作为一种入侵性盐沼植物，严重威胁中国海岸带生态健康。由于存在异物同谱和同物异谱现象，利用遥感图像识别互花米草往往精度较低。基于时间序列卫星遥感数据，构建了基于物候特征的互花米草遥感指数，精准识别互花米草空间分布。首先，对时间序列卫星遥感数据进行云量筛选和中值合成，计算归一化植被指数（normalized difference vegetation index，NDVI），构建NDVI时序堆栈。其次，利用Savitzky-Golay算法对NDVI时序数据滤波，结合两项傅里叶函数计算物候特征系数，分析不同地物的物候特征曲线及在物候特征空间的分布特点，构建互花米草遥感指数。最后，利用阈值法对互花米草遥感指数进行分割，并结合数字高程模型和数学形态学方法进行后处理，得到互花米草遥感信息提取结果。中国浙江省杭州湾南岸的实验结果表明，所提方法实现了互花米草的精准识别，总体精度、生产者精度、用户精度和Kappa系数分别为90.50%、91.50%、89.71%和0.81。

Abstract

Objectives

As an invasive salt marsh plant

Spartina alterniflora poses a significant threat to the ecological health of coastal areas in China. Due to different objects have same spectrum and the same objects have different spectrums

identifying Spartina alterniflora with remote sensing imagery is often plagued by low accuracy. Based on time series satellite remote sensing data

we construct a remote sensing index of Spartina alterniflora based on phenological characteristics to accurately identify the spatial distribution of Spartina alterniflora

Methods

First

the time series satellite remote sensing data were screened for cloud cover and median synthesis

and the normalized difference vegetation Index (NDVI) was calculated to construct NDVI time series data. Second

the NDVI time series were smoothed using the Savitzky-Golay filter

and coefficients of phenological characteristic were computed by the two-term Fourier function. These coefficients helped analyze the characteristic curves and distribution patterns of various objects within the phenological characteristic space

enabling the construction of a tailored remote sensing index for Spartina alterniflora. Finally

the threshold method was used to segment the remote sensing index of Spartina alterniflora

and post-processing was performed in combination with the digital elevation model and mathematical morphology methods to obtain the remote sensing precise extraction results of Spartina alterniflora.

Results

The experimental results on the south bank of Hangzhou Bay showed that the proposed method achieved accurate identification of Spartina alterniflora

with the overall accuracy

producer accuracy

user accuracy

and Kappa coefficient of 90.50%

91.50%

89.71% and 0.81 respectively.

Conclusions

This study can offer a feasible solution for monitoring and extracting Spartina alterniflora

thereby providing important support for the high-quality

sustainable development of coastal resources.

关键词

Keywords

references

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