文摘鄱阳湖南矶湿地环境复杂、湿地类型多样,实现对该区湿地信息的动态监测和自动提取对于湿地生态系统的保护与管理具有重要意义。以Sentinel-2影像为数据源,辅助DEM数据和Google Earth高清影像,选取影像纯净像元作为训练样本和验证样本,根据样本的光谱特征和空间特征,构建面向对象CART(Classification And Regression Tree)决策树模型,实现南矶湿地类型分类,并研究2018—2021年南矶湿地类型的转移特征。结果表明,结合面向对象CART决策树分类方法可以得到精度较高的分类结果,总体精度可达86.36%,Kappa系数为0.83,与传统的监督分类方法相比,总体精度提高了6.29%;南矶湿地具有明显的季节性特征,春、冬季草洲分布较为广泛,夏、秋季大部分泥滩、草洲被淹没;受水位和地形影响,南矶湿地类型转移变化主要体现在水域、泥滩、草洲之间的相互转化,耕地、林地以及建筑用地分布较为稳定。与传统的监督分类方法相比,面向对象CART决策树分类结果较好,可快速、高效地实现湿地信息提取。