沿海湿地植被遥感分类研究
基于遥感沿海湿地植被生产力估算研究
获 取 植 被 对 红 外 和 近 红 外 波 段 的 反 射 特 征 （ 植 被 或
应 用 嘲。
合理 开发 、 利用 自然 资源提 供 科 学依 据 。 以 ， 所 世界
各 国 对 植 被 净 初 级 生 产 力 的研 究 倍 加 重 视 ， 际 地 国 圈 一生 物 圈 计 划 ｆ Ｂ ）全 球 变 化 与 陆 地 生 态 系 统 Ｉ Ｐ， Ｇ
ｆ Ｃ Ｅ和京 都协定 都把 植被 净初 级生 产力 研究 确定 Ｇ Ｔ）
等 变 化 具 有 重 要 作 用 。植 被 净 第 一 生 产 力 的 研 究方 法很 多 ， 文 主 要 运 用 Ｔ 影 像 近 红 外 和 红 光 通 道 组 成 的标 准 本 Ｍ 化 差 植 被 指 数 （ Ｄｗ）借 助 Ｃ Ｓ Ⅳ ， Ａ Ａ模 型 机 理 以 及 气 象 学 方 法 ， 立 盐 城 区域 净 第 一 性 生 产 力 （ Ｐ 遥 感 估 算 模 建 Ｎ Ｐ） 型 ， 以 核心 区 一丹 顶 鹤 自然 保 护 区湿 地 为 应 用 案 例 ， 析 了核 心 区 ２ ０ 并 分 ０ ５年 间 ８月 份 净 第 一 性 生 产 力 的变 化 。分
析 结 果 表 明 ，研 究 区 ８月 份 的 湿 地 各 种 植 被 Ｎ Ｐ分 别 为 ： 人 工 芦 苇 和 盐 蒿 为 １ ８ ．６ ２ ６ ｇ ｍ Ｐ １ ４８ ３ ６ ／ ， 芦 苇 为 １ ８ ．３ ２ ２ ／ 米草 为 ８ ２７ ６ ７ ｇ ｍ 。若 以 Ｎ Ｐ为 衡 量标 准 ， 工 芦 苇 和 盐蒿 的净 第 一 性 生 产 力 最 高 。 ０３ ５６ｇ ｍ ， ４ ２ ．６ ８ ８ ／ Ｐ 人 关 键 词 ： 感 ； 被 净 第 一 生产 力 ； 遥 植 吸收 的光 合 有 效 辐 射 ； Ｓ ＣＡ Ａ模 型 中 图分 类 号 ： Ｐ ７ Ｔ ９ 文献标识码 ： Ａ
基于遥感技术的湿地分类与评价研究
基于遥感技术的湿地分类与评价研究湿地是地球上一种生态系统的重要组成部分，它们在维持生态平衡和提供生物多样性方面起着重要的作用。
因此，湿地的分类与评价对于环境保护和生态管理具有重要意义。
遥感技术的发展为湿地分类与评价研究提供了新的途径和工具。
本论文将介绍遥感技术在湿地分类与评价中的应用，并探讨其优势和研究存在的问题。
一、遥感技术在湿地分类中的应用湿地的分类是湿地监测与管理的基础，传统的湿地分类方法主要基于实地调查和制图，费时费力且缺乏时效性。
而遥感技术则可以通过获取卫星、航空和无人机遥感数据，结合数学模型和分类算法，对湿地进行快速、自动、定量的分类。
1. 遥感图像预处理遥感图像预处理是湿地分类的第一步，主要包括辐射校正、大气校正和几何校正。
辐射校正用于保证图像的灰度值和目标微量讯息的一致性，大气校正通过剔除大气散射影响提高地物信息的获取精度，几何校正则通过重投影使得实地信息能够与图像信息相对应。
2. 特征提取特征提取是湿地分类的关键步骤。
遥感数据中包含了大量信息，不同波段和多光谱影像所提供的特征具有不同的分类能力，常用的包括反射率、光谱特征、纹理特征和形状特征等。
特征提取通过对遥感数据进行数学和统计分析，提取代表湿地类型的特征参数。
3. 分类算法由于湿地具有多样性和复杂性，分类算法的选择对于湿地分类结果至关重要。
常用的分类算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF），最大似然法等。
这些算法通过对提取的特征进行聚类和判定，将湿地图像进行分类。
二、遥感技术在湿地评价中的应用湿地评价主要是针对湿地健康状况和生态功能进行评估，通过遥感技术可以实现对湿地面积、植被覆盖度、水体面积等参数的获取与分析。
1. 湿地健康状况评估湿地健康状况评估是湿地保护和恢复的基础。
遥感技术可以通过获取不同时间点的湿地遥感数据，利用面积变化、植被指数等参数，评估湿地的健康状况和湿地面积的变化趋势。
2. 生态功能评估湿地是生态系统的重要组成部分，对生态功能的评估是湿地管理的重要课题。
遥感技术在海岸带与海洋环境研究中的应用指南
遥感技术在海岸带与海洋环境研究中的应用指南导言遥感技术是一种通过获取、记录和解释远距离传感器检测到的能量来研究和监测地球表面的方法。
在现代科学中，遥感技术在海岸带与海洋环境研究中发挥着重要的作用。
本文将介绍遥感技术在海岸带与海洋环境研究中的应用，并提供相关的实操指南，旨在为研究人员提供参考与指导。
一、遥感技术在海岸带环境研究中的应用海岸带是土地与海洋交界处的地区，对于海洋生物、生态系统和人类活动都具有重要意义。
遥感技术在海岸带环境研究中的应用可以从以下几个方面展开：1. 海岸线演变观测与分析：通过监测和记录海岸线的变化情况，遥感技术可以提供海岸带的演变趋势，分析海岸侵蚀、海岛连接与断裂、沙滩沉积等问题，为海岸带规划和管理提供科学依据。
2. 海岸沙蚀监测：遥感技术可以通过获取高分辨率的卫星影像资料，提供海岸带沙滩的覆盖范围、沙粒大小分布、沙滩表面起伏等信息，监测和分析沙蚀现象，为防护工程和风险评估提供数据支持。
3. 海洋污染监测：利用遥感技术的多光谱特性，可以检测海面上的不同污染物，例如石油泄漏、悬浮物和藻类水华等，实现对海洋污染的实时监测与预警，为海洋环境保护和灾害应对提供数据支持。
4. 海岸植被研究：遥感技术可以通过获取植被指数反演海岸带植被的分布和状况，例如沿海湿地、潮滩和红树林等生态带，为生态环境修复和保护提供数据支持。
二、遥感技术在海洋环境研究中的应用海洋环境是指海洋中活生物、非活生物和物理因素的组合，其研究可以通过遥感技术获得如下信息：1. 海洋水体参数测量：通过遥感技术获得水体的温度、盐度、悬浮物浓度、光学特性等信息，可以揭示海洋环境变化，以及研究海洋生物圈与水体相互作用的过程。
2. 海洋生物资源研究：遥感技术可以通过获取海洋表面的生物荧光信号，分析水生植被分布、鱼群迁徙和异常群体增长情况，为海洋渔业资源评估和管理提供数据支持。
3. 海洋气候变化监测：遥感技术可以获取海洋表面的温度、风向、波浪高度等数据，研究海洋对气候变化的响应，为全球气候模式验证和预测提供数据支持。
植被遥感研究综述
植被遥感研究综述摘要：随着计算机科学的发展，遥感技术可以有效完成复杂时空尺度海量信息的收集处理，其与森林资源研究的交叉、融合大大提高了复杂时空尺度上森林资源动态研究的表达能力。
遥感已在森林资源综合监测、林火监测方面广泛应用。
由于RS 分辨率大幅度提高，波谱范围不断扩大，特别是星载和机载成像雷达的出现，使RS 具备多功能、多时相、全天候能力。
其中NOAA 卫星广泛用于监测全球森林宏观变化，MSS、TM、SPOT 用于区域中森林资源动态监测。
遥感技术极大地推动了我国森林植被的研究。
关键词：遥感信息处理植被监测植被指数1引言森林资源，是林业和生态环境建设的基础，总面积超过40亿hm，约占陆地总面积的31%，对经济、社会和环境的可持续发展有不可替代的作用。
遥感影像分类是森林资源调查和监测不可缺少的内容。
从不同来源、不同形式的遥感信息提取出森林植被的专题信息，为划分森林类型、绘制林相图、清查森林资源、预测预报森林病虫害及森林火灾、合理规划、利用和保护森林资源提供基础和依据。
20 世纪以来，由于森林面积萎缩和质量下降引发的生态环境事件不断出现，使得森林健康问题得到前所未有的关注，各国学者开展了大量而富有成效的研究工作。
但是，传统的原地观测与受控实验等研究方法不仅需要耗费大量的人力物力资源，且速度缓慢，缺乏时间序列上的可比性，一些偏远地区更是难以到达；因为缺乏恰当的尺度转换手段，整体研究结果常常难以令人信服，方法具有一定的局限性。
遥感技术则为人们提供了广阔的视野、海量的信息及一个可以实现客观、连续、重复、动态对比分析和推断预警的工作平台，已成功应用于植被研究的诸多领域，显示出强大的生命力。
2基本原理森林植被的物理属性与草原、荒漠、农田、水体、建筑用地等土地利用类型有很大的区别；不同森林植被在不同生存环境和生长发育阶段，体内生化物质组成、含量、特性以及细胞结构、含水量也各不相同，这种物理属性的差异形成了目标物独特的光谱反射曲线，是用于判断和区别森林植被的重要手段。
遥感技术在湿地保护与管理中的应用案例分析
遥感技术在湿地保护与管理中的应用案例分析湿地是地球上极为重要的生态系统之一，对维持生物多样性、水循环及气候调节等方面具有不可替代的作用。
然而，不可逆转的人类活动和自然因素的影响，导致全球湿地的面积大幅减少，湿地生态系统的脆弱性进一步加剧。
为了更好地保护和管理湿地，遥感技术在湿地保护与管理中发挥了重要作用。
本文将通过几个案例分析，探讨遥感技术在湿地保护与管理中的应用。
案例一：湿地类型分类和覆盖度评估湿地的类型多样性使得其受保护和管理变得更加复杂。
以澳大利亚墨尔本为例，通过遥感技术的应用，科研人员能够对当地湿地类型进行系统分类和覆盖度评估。
利用卫星遥感数据，结合高分辨率影像图像，研究人员可以准确识别不同的湿地类型，如海岸湿地、淡水湿地和盐沼等。
同时，遥感技术还能够帮助评估湿地覆盖度的变化，从而更好地了解湿地生态系统的状态和变化趋势。
案例二：湿地水质监测湿地水质的监测对于湿地保护和管理至关重要。
传统的水质监测方法费时费力且成本高昂。
然而，通过遥感技术，可以有效地实时监测湿地水质。
以中国云南滇池湖泊湿地为例，遥感卫星可以获取到大范围的湿地水体图像，通过对图像的处理和分析，科研人员可以得出湿地水体的营养盐浓度、透明度等水质指标，从而及时发现并应对湿地水质问题。
案例三：湿地植被动态监测湿地植被是湿地生态系统的重要组成部分，对于生物多样性和湿地功能发挥起到至关重要的作用。
通过遥感技术，科研人员可以实现大范围湿地植被的动态监测和评估。
以美国佛罗里达沼泽湿地为例，利用高分辨率遥感数据，科研人员可以根据植被的光谱特征和空间分布进行湿地植被的分类和显著性变化分析。
这些信息有助于了解湿地植被的健康状况、面临的威胁和恢复潜力，从而指导湿地保护和管理行动。
案例四：湿地退化监测湿地退化是当前全球湿地面临的主要威胁之一。
通过遥感技术，科研人员可以对湿地退化进行监测和评估，从而指导湿地保护和恢复工作。
以非洲肯尼亚纳库鲁湿地为例，通过对历史卫星图像和遥感数据的比较分析，科研人员可以发现湿地面积的缩减和退化趋势，进而深入探究湿地退化的原因和影响因素。
遥感技术在生态与环境研究中的应用
遥感技术在生态与环境研究中的应用生态与环境研究是一门涉及到生物、地理、环境与地球科学的综合性学科，广泛应用于生态系统监测、环境保护和资源管理等领域。
而遥感技术作为一种获取和解译地球表面信息的手段，被广泛应用于生态与环境研究中。
本文将从不同角度介绍遥感技术在生态与环境研究中的应用。
一、遥感技术在生态系统监测中的应用1. 植被监测植被是生态系统中重要的组成部分，对维持生态平衡和保护环境具有重要作用。
遥感技术可以通过获取和分析植被的光谱特征和空间分布信息，实现对植被覆盖、生长状况和种类分类等方面的监测。
2. 湿地监测湿地是重要的生态系统，对保护地球生态平衡具有重要作用。
遥感技术通过获取湿地的水体分布、植被分布和土壤湿度等信息，可以实现湿地的监测和保护。
例如，利用遥感技术可以监测湿地的水质污染和水位变化，为湿地保护和水资源管理提供数据支持。
3. 水资源监测水资源是人类生存和社会经济发展的基础。
遥感技术可以通过获取和分析地表水体的分布、水质和水量等信息，实现对水资源的监测和评估。
例如，通过遥感技术可以实现对河流的水位、径流和水质的动态监测，为水资源管理和保护提供数据支持。
二、遥感技术在环境保护中的应用1. 气候变化监测气候变化对地球生态系统和人类社会产生重要影响。
遥感技术可以通过获取和分析地球大气、陆地和海洋的各种参数和变量，实现对气候变化的监测和评估。
例如，利用遥感技术可以获取全球云量、海表温度和植被指数等信息，为气候模型验证和气候预测提供数据支持。
2. 空气质量监测空气质量是环境保护的重要指标之一。
遥感技术可以通过获取地表和大气中的各种污染物的分布和浓度信息，实现对空气质量的监测和评估。
例如，利用遥感技术可以监测城市中的颗粒物、臭氧和二氧化氮等污染物的分布和变化情况，为空气质量管理提供数据支持。
3. 土壤污染监测土壤污染对环境和人类健康具有重要影响。
遥感技术可以通过获取土壤光谱和土壤质地等信息，实现对土壤污染的监测和评估。
如何利用遥感技术进行湿地资源调查和保护
如何利用遥感技术进行湿地资源调查和保护湿地是地球上一种重要的生态系统，具有丰富的生物多样性和重要的生态功能。
然而，随着人类活动的不断发展，湿地资源正在受到严重的破坏和丧失。
为了保护湿地，科学家们采用了遥感技术进行湿地资源调查和保护。
本文将深入探讨遥感技术在湿地调查和保护方面的应用和优势。
一、湿地资源调查湿地资源调查是保护湿地的关键步骤，它对了解湿地的空间分布、类型和面积十分重要。
利用遥感技术进行湿地资源调查具有明显的优势。
首先，遥感技术可以实现对大范围地区的快速调查，大大提高了调查效率。
其次，遥感可以获取多源多角度的数据，可以全面客观地了解湿地的状态。
最后，遥感技术具有较高的精度和可重复性，可以比较准确地识别和测量湿地的边界和面积。
在湿地资源调查中，遥感技术主要通过获取卫星或航空平台传感器所采集的数据进行分析。
利用遥感图像解译技术，科学家可以区分湿地与非湿地，进而进一步研究湿地的类型和特征。
例如，通过光谱分析，可以检测出湿地植被的种类和健康状况。
通过热红外遥感技术，可以获取湿地地表温度等重要参数，推测湿地的水热状态。
此外，还可以利用合成孔径雷达（SAR）获取湿地地表的形态和结构信息。
二、湿地生态功能评估利用遥感技术进行湿地资源调查的同时，科学家们还可以进行湿地生态功能的评估。
湿地生态功能是湿地对环境的反应和作用，包括水源调节、生物多样性维护、土壤保持等。
通过遥感技术，可以比较准确地评估湿地的生态功能，并为湿地生态系统的保护和管理提供决策支持。
在湿地生态功能评估中，遥感技术可以提供大量的信息。
例如，通过获取湿地植被覆盖的空间分布和变化，可以评估湿地的水循环和水质净化功能。
通过遥感技术获取湿地的地表高程和地形，可以评估湿地的洪水调节和水土保持功能。
此外，还可以利用遥感技术获取湿地的海岸线变化等重要信息，从而评估湿地对海岸防护的作用。
三、湿地保护和管理湿地的保护和管理是保护生态环境和维护可持续发展的重要任务。
如何使用遥感技术进行植被类型分类
如何使用遥感技术进行植被类型分类遥感技术是一种利用遥感传感器获取地面信息的技术。
在生态环境保护和植被资源管理中，遥感技术具有重要的应用价值。
本文将探讨如何使用遥感技术进行植被类型分类。
植被类型分类是指根据植被的生长状态、叶片颜色等特征将地表植被划分为不同的类型。
通过植被类型分类，可以提供给决策者关于植被分布、变化和生态系统健康状况的信息。
遥感技术可以通过获取遥感影像数据，结合地面观测和地理信息系统等技术手段，准确地对植被类型进行分类。
首先，遥感数据的获取是进行植被类型分类的基础。
遥感数据主要包括航空遥感和卫星遥感数据。
卫星遥感数据具有广域覆盖、周期性观测等特点，在大范围植被分类中应用广泛。
而航空遥感数据具有高分辨率、立体视角等优势，在小范围植被分类中具有较高的精度。
根据实际需求和预算，选择适合的遥感数据来源是进行植被分类的第一步。
其次，遥感图像预处理对于提取植被类型特征非常重要。
预处理主要包括辐射校正、几何校正和大气校正等步骤。
辐射校正可以消除遥感图像中的辐射噪声，确保图像中的亮度值具有比较一致的物理意义。
几何校正对遥感图像进行几何变换，使其能够与地理坐标系统一致，以便后续的空间分析。
大气校正是针对卫星遥感图像，对图像中的大气扰动进行校正，减少大气影响对植被类型分类的影响。
然后，植被类型分类涉及到特征提取方法的选择。
常用的特征提取方法包括基于光谱信息的方法、基于纹理信息的方法和基于结构特征的方法。
基于光谱信息的方法利用遥感图像中不同波段的反射率差异来识别植被类型。
基于纹理信息的方法通过计算遥感图像的像素值之间的空间关系来提取纹理特征，从而区分不同类型的植被。
基于结构特征的方法则利用植被的形态特征来进行分类，比如植被的形状、大小等。
根据实际需求和遥感数据的特点，选择合适的特征提取方法对植被类型进行分类。
最后，分类算法是进行植被类型分类的关键。
常用的分类算法包括最大似然法、支持向量机和人工神经网络等。
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中 图分 类 号 ： ２ ＴＮ ９ ７
文 献 标 识 码 ：Ａ
０ 引 言
不 同湿 地类 型分 类 ，选用 的波 段是 不 同的 。我 国在
遥感 影像 的分 类精 度 １ 。张杰等 通过 野外 实测 长江
口潮滩 湿 地主要 植 物 的光 谱 特征 ，分析 和提 取 了优
势植 被 的光谱 特征 参数 和波 段 ，采 用 了组合 光谱 特
征 波段 的植 被指 数对 长 江 口潮 滩湿 地植 被进 行分 类 检测 ， 高 了现 有 的多光 谱遥 感影 像上 的分 类精 度 ， 提
相 栋 ，武 永 利 ，张 荣 ， 富生 。 谷 ，栾 青 ，张 泽
（ ． 西省 气候 中心 ， 西 １山 山 ３山 西省 朔 州 市 气 象局 ， 西 山 太 原 ０ ０ ０ ２． 西省 气 象局 ， 西 ３ ０ ６； 山 山 太原 ０ ０ ０ ； ３０２ 太原 ０ ０ ８ ３ ０ ２） 朔 州 ０ ６ ０ ４． ３ ０ ２； 山西 省 太 原 市 气 象 局 ， 山西
摘 要 ： 海 湿 地 植 被 遥 感 分 类 是 遥 感 在 土地 利 用 变 化 研 究 领 域 的 一 项 重 要 内容 ， 文 以江 苏 盐 城 沿 海 湿 地 核 心 区 沿 本 为研 究 区域 ， 讨 了利 用 遥 感 技 术 进 行 湿 地 植 被 分类 的 方 法 和 技术 流程 。在 此 基 础 上 ， Ｌ ｎ ｓｔ Ｍ 图像 为遥 探 以 ａ ｄ ａ 一５Ｔ
地球 之 肾 、 类 之 摇篮 。 人 遥感 是 ２ ０世 纪 ６ ０年 代 新 发 展 起 来 的对 地 观 测
分类 后 的影像 进行 空 间地 图代数 运算 ，将 缨穗 变换 后湿 地 部 分 的影像 叠加 于 降 噪处 理 后 的影 像 之 上 ，
通 过 Ｇ Ｓ点 以及 目视 解 译 对 比 分 析 ， 整 体 上 提 高 Ｐ 从
综合 性 技 术 ， 由于它 的宏 观 性 、 时效 性 、 据 的 丰 富 数 性和 可 比性 ，使 得 它被作 为 一种采 集地 球数 据及 其 变 化信 息 的重 要 技 术 手 段 而 广 泛 应 用 于 各个 领 域
中 。湿地 是 遥感 在 土 地 利 用研 究 中 的一 项 重要 内 容 … ， 外 学 者 Ｂｌａ 国 ｏ ｔｄ和 Ｌｎ ｓｎ ｓ ｉｅａ ｄ提 出 了 在 基 于 知 识 专 家 系 统 中 利 用 地 形 位 置 、 壤 纹 理 和 Ｌ ｎ ｓｔ 土 ａ ｄａ
感 数 据 源 ， 盐 城 丹 顶 鹤 湿 地 保 护 区样 点 数 据 为辅 助 数 据 ， 别 用 非监 督 分 类 法 、 督 分 类 法 与 基 于 Ｌ Ｖ变 换 的 以 分 监 Ｂ 分类法 ， 对研 究 区进 行 分 类 ， 对各 种 分 类 方 法 的结 果 进 行 精 度 分 析 。 果 表 明 ， 监督 分类 的结 果 最 差 ， 并 结 非 特别 是 对
芦 苇 ， 错 分 误 差 达 到 ５ ．５％。 督 分 类 法 的 精度 虽然 高 于非 监 督 分 类 ， 其 制 图精 度 只有 ６ ． 其 １ ６ 监 但 ６ ６％。 基 于 Ｌ Ｖ ５ 而 Ｂ 变 换 分 类 法 能够 有效 解决 关 于 米 草 和 芦 苇 的 错 分 现 象 ， 对 其 他 地 物 的分 类 精 度 也 很 高 ， 本 上 都 在 ９ 它 基 ０％以 上 。
湿 地 研 究 中 起 步 较 晚 ，Ｏ世 纪 ８ ２ ０年 代 开 始 ， 着 遥 随
对 于 湿地 的研 究 最早 起 源 于 １ ６世 纪 欧 洲 的 泥 炭 利 用 ， 那 只 是 一 些 零 散 ， 系 统 的 基 础 研 究 ［ 但 不 １ １ 。
感技 术 的推广 ，开始对 全 国海岸 带 和海涂 资 源进行 综合 考察 】 。韩 芳等 用精 目视解 译 的方法 对湿 地 资 源进 行遥 感监 测 ，并建 立 了相应 的湿 地类 型解 译标 志 ｌ。杜红 艳 等利 用 Ｇ Ｓ空间分 析 功能 对扎 龙 湿地 ６ 】 Ｉ
到了 ２ ０世纪 ５ ０年代 ，湿地 研究 才 开始走 向系统化
和 国 际 化 。 湿 地 与 海 洋 、 林 并 称 为 全 球 三 大 系 森
统 ， 地球 表面 重要 的生 存环 境和 生态 系统 ， 】是 具有 保护 环境 、 护生 物多样 性 等重要 生 态功 能 ， 称为 维 被
香 等 以南 四湖 区 为试 验 区 ， 用 Ｔ 利 Ｍ数 据 ， 对 图像 在
处 理 的 基 础 上 ，根 据 该 区 各 湿 地 类 型 及 其 它 相 关 地
类 的光 谱特 征提 出了单红 外 阈值法 与改进 的监督 分 类 相结 合 ， 层 提 取湿 地信 息 的技 术方 法 。陈定 分 １
第 ２期 （ 第 ９ 总 ５期 ）
２１ ０ １年 ６月
山 西 气 象
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沿 海 湿 地 植 被 遥 感 地 植 被 空 间 分 布 的 变 化 … 。 明 牛
Ｔ 影 像 对 威 斯 康 星 州 北 部 的土 地 覆 盖 进 行 分 类 ， Ｍ
发 现 分类 精 度达 到 ８ ３％。 Ｙ 和 Ｈ ｗ ｔ分 别 在 俄 亥 ｉ ｅｉ ｔ 俄 州 的 湿 地 编 目研 究 中 以 及 绘 制 华 盛 顿 中 东 部 地 区 灌 木 草 原 区 Ｙ ｋｍ ａ ｉ ａ河 沿 岸 的 河 流 湿 地 图 时 ， 选