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基于面向?qū)ο蠓椒ǖ碾p臺(tái)河口蘆葦濕地分布信息提取研究

2015-12-02 23:23梁建平張林波朱敏
科技與創(chuàng)新 2015年22期
關(guān)鍵詞:遙感技術(shù)

梁建平++張林波++朱敏

摘 要:選取位于遼寧省盤錦市的雙臺(tái)河口國(guó)家自然保護(hù)區(qū)作為研究區(qū)域,以中等分辨率的Landsat8 OLI衛(wèi)星影像為數(shù)據(jù)源,利用面向?qū)ο蟮姆诸惙椒?,?shí)現(xiàn)對(duì)蘆葦濕地分布信息的快速提取,并分析了該方法在蘆葦濕地分布信息提取中的有效性。結(jié)果表明,面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ㄔ谔J葦濕地信息提取中具有較高的分類型度,蘆葦濕地的生產(chǎn)者精度為89.13%.信息提取結(jié)果顯示,雙臺(tái)河口國(guó)家自然保護(hù)區(qū)以蘆葦濕地為主,其面積為44 078.13 hm2。

關(guān)鍵詞:蘆葦濕地;分布信息;遙感技術(shù);分類系統(tǒng)

中圖分類號(hào):P237 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A DOI:10.15913/j.cnki.kjycx.2015.22.072

隨著遙感技術(shù)的發(fā)展,其在濕地信息提取中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。最初的濕地信息提取方法主要為人工目視解譯。該方式主要是通過(guò)人工分析影像的紋理、顏色,參照所給定的解譯標(biāo)志進(jìn)行對(duì)比,得到該地區(qū)的土地覆蓋類型。該種方式是傳統(tǒng)的解譯方法,最大的缺點(diǎn)就是耗時(shí)費(fèi)力,且有一定的主觀性。

隨著遙感技術(shù)更深層次的發(fā)展,人們創(chuàng)造了影像信息自動(dòng)提取方法,主要包括監(jiān)督分類和非監(jiān)督分類兩種。該分類方法是基于像元的分類方法,而利用像元光譜信息分類具有一定的局限性,最常見的為“椒鹽”現(xiàn)象。

與傳統(tǒng)的基于像元的分類技術(shù)相比,基于面向?qū)ο蟮姆诸惣夹g(shù)具有更高的分類精度。該方法是通過(guò)多尺度分割遙感影像,得到同質(zhì)對(duì)象,然后分析不同類型濕地對(duì)象的特征,例如光譜、形狀、大小、紋理、結(jié)構(gòu)、陰影等,通過(guò)建立分類決策樹來(lái)達(dá)到高精度分類的目的。本文將以面向?qū)ο蟮姆椒ㄌ崛》诸惐P錦地區(qū)的濕地信息,以期讀取、統(tǒng)計(jì)該地區(qū)的土地覆蓋類型。

1 研究區(qū)概況

雙臺(tái)河口國(guó)家自然保護(hù)區(qū)的經(jīng)度為40°39′ N~41°27′ N,緯度為121°23′ E~122°29′ E,位于遼寧省盤錦市境內(nèi),氣候?qū)儆跍貛Т箨懶园霛駶?rùn)季風(fēng)氣候,年平均氣溫為8.4~8.6 ℃,年降水量為611.6 mm,7—9月降水量占全年的2/1以上。該地區(qū)主要植被為蘆葦、翅堿蓬等植被群落和人工種植的水稻。

2 數(shù)據(jù)及預(yù)處理

結(jié)合研究目的,本研究選取Landsat8 OLI衛(wèi)星影像為主要數(shù)據(jù)源,空間分辨率為30 m。利用ENVI軟件的Flash模塊,結(jié)合Landsat衛(wèi)星的數(shù)據(jù)信息,對(duì)研究區(qū)的影像進(jìn)行大氣校正處理、幾何校正,將誤差控制在0.5個(gè)像元以內(nèi),并用ERDAS軟件的輻射矯正模塊對(duì)該影像進(jìn)行輻射矯正。

3 分類系統(tǒng)的建立

雙臺(tái)河口國(guó)際重要濕地的主要濕地類型為人工濕地和自然濕地。根據(jù)《濕地公約》和相關(guān)的文獻(xiàn),結(jié)合野外實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù),建立遙感分類系統(tǒng):灘涂、翅堿蓬、水域、蘆葦、水田、旱地、建設(shè)用地。

4 分類方法與技術(shù)流程

基于Landsat8 OLI遙感影像,利用面向?qū)ο蟮姆诸惼脚_(tái)eCogniton軟件,采用面向?qū)ο蟮姆诸惙椒ㄌ崛‰p臺(tái)河口國(guó)家自然保護(hù)區(qū)的濕地信息。通過(guò)多尺度分割遙感圖像,得到同質(zhì)對(duì)象,然后分析不同濕地對(duì)象的特征,通過(guò)設(shè)置分類參數(shù)建立規(guī)則集,自動(dòng)獲取濕地信息。

5 結(jié)果與分析

從野外210個(gè)采樣點(diǎn)數(shù)據(jù)和從Google Earth高空分辨率影像上獲取的183個(gè)土地覆蓋類型的驗(yàn)證點(diǎn)中隨機(jī)選取240個(gè),將其導(dǎo)入eCognition軟件中,通過(guò)驗(yàn)證點(diǎn)對(duì)應(yīng)的地物提取不同植被的類型參數(shù)信息,重復(fù)該過(guò)程,直到準(zhǔn)確地區(qū)分出蘆葦與其他地物的閾值。基于誤差矩陣驗(yàn)證雙臺(tái)河地區(qū)濕地分析結(jié)果是分類精度驗(yàn)證的重要方法。利用剩余153個(gè)野外實(shí)測(cè)采樣點(diǎn)建立誤差矩陣,計(jì)算出各種土地覆蓋類型的分類精度。結(jié)果顯示,該保護(hù)區(qū)的蘆葦信息分類的用戶精度為87.23%,生產(chǎn)者精度為89.13%.可見該誤差矩陣對(duì)濕地信息提取具有較好的自動(dòng)分類效果。該地區(qū)的濕地類型及空間格局如表1所示。

表1 濕地類型及空間格局

蘆葦 翅堿蓬 水域 水田 灘涂 旱地 建設(shè)地 合計(jì) 生產(chǎn)者精度

蘆葦 41 5 — — — — — 46 89.13%

翅堿蓬 4 16 — — — — — 20 80.00%

水域 — — 6 1 — — — 7 85.71%

水田 — — — 5 — — 2 7 66.00%

灘涂 2 5 2 — 10 — — 19 52.60%

旱地 — — — — 1 16 1 18 89.00%

建設(shè)地 — — — — — 4 22 26 84.60%

合計(jì) 47 26 8 6 11 20 25 143 —

用戶精度 87.23% 61.53% 75% 83.33% 90.90% 80.00% 88.00% — —

通過(guò)統(tǒng)計(jì)結(jié)果得出,雙臺(tái)河口國(guó)家自然保護(hù)區(qū)2014年的濕地總面積為47 246.76 hm2,占總研究區(qū)面積的35%。其中,蘆葦濕地面積為44 078.13 hm2,翅堿蓬濕地面積為3 168.63 hm2,水域面積為65 447.64 hm2,水田面積為11 823.66 hm2,灘涂面積為1 626.5 hm2,建設(shè)用地面積為7 192.62 hm2,旱地面積為1 825.83 hm2。蘆葦濕地主要集中在雙臺(tái)河兩側(cè),主要原因是雙臺(tái)河能為其提供充足的水源。

參考文獻(xiàn)

[1]孫俊杰,馬大喜,任春穎,等.基于多時(shí)相環(huán)境衛(wèi)星數(shù)據(jù)的南甕河流域濕地信息提取方法研究[J].濕地科學(xué),2013(01):60-67.

〔編輯:王霞〕

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