人工神经网络在高分影像防沙带识别中的应用

尼加提·穆合塔尔，周 迪，余 洁,,4,5*，朱 琳,,4,5

（1.首都师范大学 资源环境与旅游学院，北京100048；2.首都师范大学城市环境过程与数字模拟国家重点实验室培育基地，北京100048；3.首都师范大学 地球空间信息科学与技术国际化示范学院，北京100048；4.首都师范大学三维信息获取与应用教育部重点实验室，北京100048；5.首都师范大学资源环境与地理信息系统北京市重点实验室，北京100048）

我国是世界上荒漠化面积最大、受影响人口最多、危害程度最严重的国家之一。截至2004 年，全国荒漠化土地总面积为263.62×104km2，占国土总面积的27.46%[1]。新疆作为我国土地荒漠化最严重的省区，轻度荒漠化面积为82 081.10 km2，占新疆总面积的5.69%；中度荒漠化面积为239 066.70 km2，占比为16.58%；重度荒漠化面积为478 421.87 km2，占比为33.19%；极度荒漠化面积为311 588.44 km2，占比为21.61%；重度以上荒漠化面积达790 010.31 km2，占新疆总面积的47.45%[2]。塔克拉玛干沙漠地处欧亚大陆腹地，降水稀少，蒸发极其强烈，空气十分干燥，且日照时间长，昼夜温差大，属于极端干旱区[3]。沙漠边缘的村庄常年遭受沙漠化的威胁，这些地区由于干旱少雨、风沙侵蚀严重，导致植被稀少、植树成活率低、成林周期长。人工铺设防沙带是目前行之有效的防沙固沙、防治沙漠化的办法[4-6]。防沙带的分布情况和建设面积则是评价沙漠化防治工作的重要指标。由于防沙带铺设于沙漠地区，常规的实地调查方法操作难度大、成本高，因此利用遥感高分辨率影像进行防沙带计算机自动识别成为一种有效的技术方法。

防沙带利用短芦苇……