论文部分内容阅读
【摘 要】湿地是陆地生态系统中的重要组成部分，由于其对生态环境具有调节作用，因而被誉为“地球之肾”。运用遥感技术进行湿地调查可准确了解湿地的分布现状，为管理者提供决策依据。文章根据不同时空分辨率遥感影像各自的特点，论述了不同影像在湿地调查中的处理方法和过程，并指出了各自的优缺点，为后续的湿地管理和保护工作提供参考意见。
【关键词】湿地；遥感技术；空间分辨率
湿地指天然或人工形成的沼泽地等带有静止或流动水体的成片浅水区，因其具有能滞留沉积物、有毒物质、营养物质，以及防止土壤沙化、减少温室效应等众多有益的作用，因此被人们称之为“地球之肾”。随着科学技术的发展，运用遥感影像对湿地进行大范围的调查技术变得日益成熟，有效地提高了湿地资源调查的效率和准确度。目前运用遥感技术进行调查研究的方法已逐步细化成了多种不同的遥感技术应用于资源环境的调查和研究，并不断的形成新的湿地提取方法，如多光谱遥感、微波遥感、以及高光谱遥感等。湿地调查人员主要是利用中、高空间分辨率不同尺度影像，通过不同波段波的反射率之间的数学运算来实现湿地的特征提取，并结合野外调查进行综合解译，从而有效地掌握湿地的资源环境状况，对湿地的管理和保护工作提供有效的前期调查资料。
一、低空间分辨率影像湿地调查方法
低空间分辨率影像大多采用Modis影像运用于湿地资源的调查。Modis影像具有较高的时间分辨率，是用一系列低轨道卫星对地球进行连续综合观测图谱合一的光学遥感仪器，由于其影像数据类型丰富、获取方式便捷，因此被广大学者所青睐。应用Modis影像数据进行湿地调查，可通过不同的方法处理光谱数据并结合野外考察资料得到所需的湿地资源的最佳效果。采用的主要方法包括以下几类：
（1）利用波谱进行最小噪音分离变化结合非监督分类手段湿地监测；
（2）通过线性变换确定归一化植被指数（NDVI）最佳阈值，在对不同类型湿地像元进行面积统计，从而得到湿地资源分布现状图；
（3）由于改进型植被含水率（VWR）指数具有很好的湿地参数反演能力，增强型植被指数（EVI）能更好的反映植被生长变化过程，改进型土壤调节植被指数（MSAVI）能很好减弱不同植被覆盖度下土壤因素对植被指数的影响，地表水分指数（LSWI）能较好反映植被含水量变化，因此VWR指数常被用于湿地遥感调查中，计算公式为：
式中VI代表植被指数。
目前，Modis数据用于湿地提取主要采用的是250m空间分辨率16天合成归一化植被指数产品MOD13Q1和500M地表反射率8天合成产品MYD09A1，通过MRT软件对影像数据进行投影转换，再利用ENVI对影像进行辐射定标等一系列预处理工作后，利用不同的指数提取各湿地类型。由于Modis影像数据所含信息量丰富、时间分辨率高等因素，常被用于大范围时间序列的湿地监测，同时，因该影像空间分辨率相对较低，易致使提取的结果误差较大，还需结合大量的野外考察才能得到相对精确的结果。
二、中空间分辨率影像湿地调查方法
利用Landsat卫星中高分辨率影像数据针对湿地的调查技术如今已较为成熟，主要采用同年不同时相的MSS、TM、ETM、OLI影像，利用不同地物在不同波段的反射率差异，对影像进行预处理后可通过各波段反射率的线性和非线性运算计算出植被、水体等各项指数，从而实现湿地特征提取，或利用单波段阈值法和谱间关系法相结合的方式进行提取。
Landsat影像数据主要使用ENVI、ERDAS、ArcGIS、MapGIS等软件操做平台对影像进行预处理以及湿地分类。常用湿地分类方法主要包括：
（1）利用支持向量机、人工神经网络、光谱角等算法进行的监督分类；
（2）利用IsoData重复自组织数据分析技术、K-Means聚类分析方法进行非监督分类并结合人工目视修正提取湿地；
（3）结合DEM、NDWI（归一化水体指数）、NDVI、坡度等多源数据采用面向对象分类方法提取；
（4）通过多源数据并结合专家先验知识建立决策树进行分类提取。
不同类型方法各有优缺点，需同时利用多种方法分类才能弥补不同方法各自存在的不足，并结合湿地的具体情况决定最適合的提取方法。其中，面向对象分类方法在湿地的提取过程中能有效地避免分类结果出现“椒盐现象”，原因在于不同地物之间存在混淆，因此该方法是先将影像分割、合并分块后再进行特征提取，因而提高了分类的精度，对沼泽、草地、水田、水体、河滩的分类混淆状况起到了很大的改善作用。Landsat影像由于多时相的特点，常被用作大面积湿地调查，但对于湿地的多级分类的效果却不明显，还需结合高分辨率影像和野外实地调查才能实现群落级的分类效果。
三、高空间分辨率影像湿地调查方法
随着遥感技术的发展，高空间分辨率卫星越来越多例如：IKONOS、QuickBird、OrbView-3、GeoEye-1、ZY-1、GF-1等可提供高分辨率影像，获取丰富的地物信息，实现湿地的群落尺度分类，分类的精度较低空间分辨率和中空间分辨率影像都有了很大的提升。随着高分辨率卫星技术的发展，该类影像已逐渐被应用于城市规划、土地利用等诸多领域，通过传统的分类法如最大似然比、面向对象分类结合多源数据可得到理想的湿地提取结果。但由于高空间分辨率影像存在数据量较大、价格昂贵、不易获取、针对湿地信息提取的图像预处理过程较为复杂等特点，因此当前实际应用中使用的机会相对较少。
四、结语
湿地调查通过运用不同时间和空间分辨率影像，由传统的全野外调查发展到了遥感技术和野外考察并行，极大地提高了湿地调查的效率和精度，节省了大量的资金和人力。同时，还要进一步采用不同的方法和技术，室内和野外相互结合来不断完善和提高遥感湿地调查技术，同时还应加强遥感湿地提取新技术新方法的改进，如加大无人机技术在湿地调查中的投入力度，从而弥补野外调查和不同影像湿地提取中存在的不足。
参考文献
[1] 李禄康.湿地与湿地公约[J].世界林业研究，2001，14 （01）：1-7.
[2] 李国庆.珠峰自然保护区湿地空间分布与退化原因研究[D].成都：成都理工大学，2010.
[3] 陈建龙，王语檬，侯淑涛，等.面向对象和DEM的ZY-1 02C影像湿地提取研究[J].地球信息科学学报，2015，17（09）： 1103-1109.
[4] 李娜，周德民，赵魁义.高分辨率影像支持的群落尺度沼泽湿地分类制图[J].生态学报，2011，31（22）：6717-6726.
[5] 方朝阳，邬浩，陶长华，等.鄱阳湖南矶湿地景观信息高分辨率遥感提取[J].地球信息科学学报，2016（06）.
作者简介：胡古月（1991.12- ），男，四川成都人，成都理工大学地球科学学院硕士研究生。
【关键词】湿地；遥感技术；空间分辨率
湿地指天然或人工形成的沼泽地等带有静止或流动水体的成片浅水区，因其具有能滞留沉积物、有毒物质、营养物质，以及防止土壤沙化、减少温室效应等众多有益的作用，因此被人们称之为“地球之肾”。随着科学技术的发展，运用遥感影像对湿地进行大范围的调查技术变得日益成熟，有效地提高了湿地资源调查的效率和准确度。目前运用遥感技术进行调查研究的方法已逐步细化成了多种不同的遥感技术应用于资源环境的调查和研究，并不断的形成新的湿地提取方法，如多光谱遥感、微波遥感、以及高光谱遥感等。湿地调查人员主要是利用中、高空间分辨率不同尺度影像，通过不同波段波的反射率之间的数学运算来实现湿地的特征提取，并结合野外调查进行综合解译，从而有效地掌握湿地的资源环境状况，对湿地的管理和保护工作提供有效的前期调查资料。
一、低空间分辨率影像湿地调查方法
低空间分辨率影像大多采用Modis影像运用于湿地资源的调查。Modis影像具有较高的时间分辨率，是用一系列低轨道卫星对地球进行连续综合观测图谱合一的光学遥感仪器，由于其影像数据类型丰富、获取方式便捷，因此被广大学者所青睐。应用Modis影像数据进行湿地调查，可通过不同的方法处理光谱数据并结合野外考察资料得到所需的湿地资源的最佳效果。采用的主要方法包括以下几类：
（1）利用波谱进行最小噪音分离变化结合非监督分类手段湿地监测；
（2）通过线性变换确定归一化植被指数（NDVI）最佳阈值，在对不同类型湿地像元进行面积统计，从而得到湿地资源分布现状图；
（3）由于改进型植被含水率（VWR）指数具有很好的湿地参数反演能力，增强型植被指数（EVI）能更好的反映植被生长变化过程，改进型土壤调节植被指数（MSAVI）能很好减弱不同植被覆盖度下土壤因素对植被指数的影响，地表水分指数（LSWI）能较好反映植被含水量变化，因此VWR指数常被用于湿地遥感调查中，计算公式为：
式中VI代表植被指数。
目前，Modis数据用于湿地提取主要采用的是250m空间分辨率16天合成归一化植被指数产品MOD13Q1和500M地表反射率8天合成产品MYD09A1，通过MRT软件对影像数据进行投影转换，再利用ENVI对影像进行辐射定标等一系列预处理工作后，利用不同的指数提取各湿地类型。由于Modis影像数据所含信息量丰富、时间分辨率高等因素，常被用于大范围时间序列的湿地监测，同时，因该影像空间分辨率相对较低，易致使提取的结果误差较大，还需结合大量的野外考察才能得到相对精确的结果。
二、中空间分辨率影像湿地调查方法
利用Landsat卫星中高分辨率影像数据针对湿地的调查技术如今已较为成熟，主要采用同年不同时相的MSS、TM、ETM、OLI影像，利用不同地物在不同波段的反射率差异，对影像进行预处理后可通过各波段反射率的线性和非线性运算计算出植被、水体等各项指数，从而实现湿地特征提取，或利用单波段阈值法和谱间关系法相结合的方式进行提取。
Landsat影像数据主要使用ENVI、ERDAS、ArcGIS、MapGIS等软件操做平台对影像进行预处理以及湿地分类。常用湿地分类方法主要包括：
（1）利用支持向量机、人工神经网络、光谱角等算法进行的监督分类；
（2）利用IsoData重复自组织数据分析技术、K-Means聚类分析方法进行非监督分类并结合人工目视修正提取湿地；
（3）结合DEM、NDWI（归一化水体指数）、NDVI、坡度等多源数据采用面向对象分类方法提取；
（4）通过多源数据并结合专家先验知识建立决策树进行分类提取。
不同类型方法各有优缺点，需同时利用多种方法分类才能弥补不同方法各自存在的不足，并结合湿地的具体情况决定最適合的提取方法。其中，面向对象分类方法在湿地的提取过程中能有效地避免分类结果出现“椒盐现象”，原因在于不同地物之间存在混淆，因此该方法是先将影像分割、合并分块后再进行特征提取，因而提高了分类的精度，对沼泽、草地、水田、水体、河滩的分类混淆状况起到了很大的改善作用。Landsat影像由于多时相的特点，常被用作大面积湿地调查，但对于湿地的多级分类的效果却不明显，还需结合高分辨率影像和野外实地调查才能实现群落级的分类效果。
三、高空间分辨率影像湿地调查方法
随着遥感技术的发展，高空间分辨率卫星越来越多例如：IKONOS、QuickBird、OrbView-3、GeoEye-1、ZY-1、GF-1等可提供高分辨率影像，获取丰富的地物信息，实现湿地的群落尺度分类，分类的精度较低空间分辨率和中空间分辨率影像都有了很大的提升。随着高分辨率卫星技术的发展，该类影像已逐渐被应用于城市规划、土地利用等诸多领域，通过传统的分类法如最大似然比、面向对象分类结合多源数据可得到理想的湿地提取结果。但由于高空间分辨率影像存在数据量较大、价格昂贵、不易获取、针对湿地信息提取的图像预处理过程较为复杂等特点，因此当前实际应用中使用的机会相对较少。
四、结语
湿地调查通过运用不同时间和空间分辨率影像，由传统的全野外调查发展到了遥感技术和野外考察并行，极大地提高了湿地调查的效率和精度，节省了大量的资金和人力。同时，还要进一步采用不同的方法和技术，室内和野外相互结合来不断完善和提高遥感湿地调查技术，同时还应加强遥感湿地提取新技术新方法的改进，如加大无人机技术在湿地调查中的投入力度，从而弥补野外调查和不同影像湿地提取中存在的不足。
参考文献
[1] 李禄康.湿地与湿地公约[J].世界林业研究，2001，14 （01）：1-7.
[2] 李国庆.珠峰自然保护区湿地空间分布与退化原因研究[D].成都：成都理工大学，2010.
[3] 陈建龙，王语檬，侯淑涛，等.面向对象和DEM的ZY-1 02C影像湿地提取研究[J].地球信息科学学报，2015，17（09）： 1103-1109.
[4] 李娜，周德民，赵魁义.高分辨率影像支持的群落尺度沼泽湿地分类制图[J].生态学报，2011，31（22）：6717-6726.
[5] 方朝阳，邬浩，陶长华，等.鄱阳湖南矶湿地景观信息高分辨率遥感提取[J].地球信息科学学报，2016（06）.
作者简介：胡古月（1991.12- ），男，四川成都人，成都理工大学地球科学学院硕士研究生。