《表2 紫菜养殖区信息提取的精度分析》

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《连云港近海紫菜养殖区遥感识别、空间变异和驱动分析》

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在影像预处理的基础上，利用面向对象的方法提取连云港近海紫菜养殖区信息。首先选用边缘检测算法进行图像分割，阈值设为50；其次选用Fast Lambda图像合并算法，阈值设为48；纹理核计算窗口为9×9；之后选用光谱平均值作为光谱特征指标选用归一化植被指数NDVI作为特征波段以自动识别弱水背景下的紫菜养殖区。基于典型样区实地调查与自动提取紫菜养殖区的正确识别、错判和漏判像元数之间的统计分析，得到紫菜养殖区精度分析结果如表2所示。从表中可以看出:应用面向对象算法提取弱水背景下的条斑紫菜养殖区的精度较高2002年、2008年、2013年和2016年提取紫菜养殖信息的总体平均精度分别为87.5%、92%、91.7%和94.6%。秦山岛、西连岛和东连岛周围海域的紫菜养殖区空间分布格局如图3～图5所示。从图3可以看出:2002年秦山岛附近海域的紫菜养殖区覆盖面积很少，主要分布在秦山岛的南北两侧区域。2008年秦山岛紫菜面积相对2002年有一定增加，但紫菜覆盖范围显著增大。2013年秦山岛紫菜养殖区面积继续向南北两侧扩张，养殖面积大幅度增加。2016年秦山岛周边海域的紫菜养殖区向北部、东南部地区大面积扩张，且东南部已经与西连岛的紫菜养殖区相接。