湿地是一种特殊的地理环境,其形态处于陆地和水生生态系统的过渡阶段,是地球上除了森林和海洋外的另一种重要的生态系统。遥感技术的不断发展和完善,为湿地信息在遥感影像上的提取与研究提供基础,但是针对干旱区湿地在遥感影像上的特征研究还比较少,自动化识别水平较低,“同物异谱,同谱异物”现象依旧存在。高分辨率遥感影像的出现给湿地的识别和研究提供了新的思路,受到国内外湿地研究的重视。本文以塔里木河流域叶儿羌河中下游区域的部分Rapideye遥感影像作为数据源,借助ENVI、e Cognition、Arcgis等遥感处理工具进行以下研究:(1)对干旱区湿地在Rapideye遥感影像上的特征加以分析,将归一化红边指数(NDRE)用于湿地提取研究,提高湿地识别效果,并通过主成分分析、归一化水体指数的提取,构建了包括Rapideye影像5个多光谱数据在内的12个特征的特征集,为湿地分类奠定了有利基础。(2)本文着重研究了Rapideye高分辨率遥感影像分割过程的尺度效应,利用单波段参与分割设置图层权重,结合ESP工具进行分割尺度的评价,最终得到匹配度高、符合分类条件的对象。为干旱区湿地分割研究提供参考。(3)在对面向对象的分类技术详尽的学习后,借助易康(e Cognition)软件多尺度分割工具,建立决策树分类规则集,实现了多层次分割下的湿地信息自动识别。(4)将基于FNEA的决策树分类技术运于湿地的背景分离,并通过最邻近(NN)计算法对湿地样本间距离统计,对包含光谱、形状、空间关系在内的14个影像初始特征实施了特征空间优化。最邻近分类得到2009年与2014年两期湿地分类专题图,经过叠置分析得到变化区域及变化情况。