徐菲　張培新

摘 要 濕地是水陸相互作用而形成的自然綜合體，處于陸地生態(tài)系統(tǒng)和水生生態(tài)系統(tǒng)之間的過渡帶，是自然界最富生物多樣性的生態(tài)景觀和人類最重要的生存環(huán)境之一，遙感和地理信息系統(tǒng)的發(fā)展極大地推動(dòng)了濕地的研究和發(fā)展。

關(guān)鍵詞 濕地 遙感技術(shù) 解譯方法

中圖分類號(hào)：TP79 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

濕地與森林、海洋一起并稱為全球三大生態(tài)系統(tǒng)，是地球上生產(chǎn)能力最高、生物多樣性最豐富的系統(tǒng)之一，被譽(yù)為“地球之腎”、“生命的搖籃”、“文明的發(fā)源地”和“物種的基因庫”。近年來濕地的特殊性和重要性已受到全世界的關(guān)注，濕地研究成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)課題，特別是基于遙感技術(shù)的濕地研究。

1遙感技術(shù)

遙感是通過人造地球衛(wèi)星上的遙測(cè)儀器把對(duì)地球表面實(shí)施感應(yīng)遙測(cè)和資源管理的監(jiān)視結(jié)合起來的一種新技術(shù)，通過遙感器這類對(duì)電磁波敏感的儀器，在遠(yuǎn)離目標(biāo)和非接觸目標(biāo)物體條件下探測(cè)目標(biāo)地物，獲取其反射、輻射或散射的電磁波信息（如電場(chǎng)、磁場(chǎng)、電磁波、地震波等信息），并進(jìn)行提取、判定、加工處理、分析與應(yīng)用。

遙感技術(shù)的特點(diǎn)：

（1）數(shù)據(jù)源豐富多樣，利于進(jìn)行多尺度、多目標(biāo)的綜合調(diào)查研究；

（2）重復(fù)周期短，利于快速調(diào)查及動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)；

（3）處理技術(shù)完善，能有效降低人為因素的干擾，客觀反映實(shí)際情況；

（4）受地形、地貌、海拔高度及氣候等自然因素的限制較小，從而最大限度地節(jié)省人力物力。

遙感技術(shù)應(yīng)用的領(lǐng)域較多，主要有以下幾個(gè)方面：城市規(guī)劃、市政管理、公共交通、環(huán)境保護(hù)、土地管理、水資源管理、資源調(diào)查、區(qū)域開發(fā)規(guī)劃、災(zāi)害預(yù)測(cè)與防治、軍事、公安、消防、勘測(cè)以及住宅小區(qū)綜合管理等。

濕地監(jiān)測(cè)對(duì)于分析濕地資源變化的原因，及其對(duì)自然因素和人類活動(dòng)的響應(yīng)就顯得尤為重要，也為濕地資源的管理和未來規(guī)劃制定決策提供幫助和服務(wù)。在濕地資源調(diào)查領(lǐng)域，傳統(tǒng)的濕地調(diào)查方法耗時(shí)費(fèi)力，某些濕地區(qū)域難以接近進(jìn)行實(shí)地考察，并且調(diào)查過程會(huì)對(duì)濕地造成破壞，而衛(wèi)星遙感技術(shù)完全可以實(shí)時(shí)的從宏觀方面對(duì)濕地信息進(jìn)行獲取和動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，正好補(bǔ)足了傳統(tǒng)濕地調(diào)查方法的不足，從而把利用遙感圖像獲取和分析濕地信息拓展成濕地研究的一個(gè)重要方向，簡(jiǎn)化了濕地資源清查和動(dòng)態(tài)變化監(jiān)測(cè)過程，更有利于對(duì)濕地進(jìn)行合理利用。衛(wèi)星遙感技術(shù)是當(dāng)前在區(qū)域尺度上大范圍、多分辨率、多時(shí)相、動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)濕地變化的唯一可行手段。

2濕地解譯方法

2.1目視解譯法

首先應(yīng)建立解譯判讀標(biāo)志，選擇理想的衛(wèi)星影像（少云霧、少陰影、高質(zhì)量清晰的遙感影像）、合理利用輔助資料（地形圖、規(guī)劃圖、土地利用現(xiàn)狀圖）、借助先進(jìn)的技術(shù)手段（GPS、GIS）、積累經(jīng)驗(yàn)提高判讀能力（積累以往的判讀經(jīng)驗(yàn)，不斷地學(xué)習(xí)新的判讀方法，借鑒前人的判讀理論），只有這樣才能準(zhǔn)確地建立解譯標(biāo)志，不斷的提高解譯的精度。

根據(jù)所建立的目視判讀標(biāo)志，綜合運(yùn)用其它各種信息和影像特征，在衛(wèi)星影像圖上判讀各種地類小班，總的來說，遙感影像的判讀，應(yīng)遵循“先圖外、后圖內(nèi)，先整體、后局部，勤對(duì)比，多分析”的原則來進(jìn)行判讀。

2.2非監(jiān)督分類——ISODATA法

ISODATA法，即迭代自組織數(shù)據(jù)分析技術(shù)算法是一種最常用的非監(jiān)督分類算法，這種方法的實(shí)質(zhì)是個(gè)迭代循環(huán)過程，最開始只是在圖像的特征空間中隨機(jī)的選出最大分類數(shù)和數(shù)量中心，接著按照最小距離規(guī)則將像素分到相應(yīng)的類別中，計(jì)算每一類別中的均值，依據(jù)相關(guān)參數(shù)對(duì)類別進(jìn)行合并或者分離，然后再重復(fù)上面的過程，不斷循環(huán)往復(fù)，直到逐步逼近一個(gè)正確的分類。

2.3監(jiān)督分類法

監(jiān)督分類法中最常用的是最大似然法（Maximum Likelihood Classifier，MLC），它是基于各種判決距離函數(shù)的多種分類方法，采用一個(gè)有效的決策規(guī)則來決定待定像元的類別。按貝葉斯準(zhǔn)則建立起來的準(zhǔn)則，稱作貝葉斯分類器，其構(gòu)建原理如下：地物影像可以以其光譜特征向量作為量度，在光譜特征空間中找到一個(gè)相應(yīng)的特征點(diǎn)，而同類地物的特征點(diǎn)在特征空間中將形成一個(gè)從屬于某種概率分布的集群，判別某一特征點(diǎn)類屬的合理途徑是對(duì)其落進(jìn)不同類別集群中的條件概率進(jìn)行比較，條件概率大的那個(gè)類別將是該特征點(diǎn)的歸宿。最大似然分類法有著嚴(yán)密的理論基礎(chǔ)，對(duì)于呈正態(tài)分布的數(shù)據(jù)，判別函數(shù)易于建立，而且有很好的統(tǒng)計(jì)性。

2.4支持向量機(jī)法

支持向量機(jī)（Support Vector Machines，SVM）是20世紀(jì)90年代發(fā)展起來的一種建立在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)之上的新的也是較為有效的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，逐漸成為模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一個(gè)研究熱點(diǎn)。憑著小樣本學(xué)習(xí)、抗噪聲性能、學(xué)習(xí)效率高與推廣性好的優(yōu)點(diǎn)，SVM可以自動(dòng)尋找那些對(duì)分類有較大區(qū)分能力的支持向量，由此構(gòu)造出分類器，可以將類與類之間的間隔最大化，因而有較好的推廣性和較高的分類準(zhǔn)確率，能有效用于解決空間信息技術(shù)處理分析領(lǐng)域的遙感影像處理，已經(jīng)成為遙感圖像分析與處理領(lǐng)域中熱門的研究方向。

2.5決策樹法

決策樹是通過對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行歸納學(xué)習(xí)，生成決策樹或決策規(guī)則，然后使用決策樹或決策規(guī)則對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的一種數(shù)學(xué)方法，在形態(tài)上是一個(gè)樹型結(jié)構(gòu)，由一個(gè)根節(jié)點(diǎn)、一系列內(nèi)部節(jié)點(diǎn)及葉節(jié)點(diǎn)組成，每一個(gè)節(jié)點(diǎn)有一個(gè)父節(jié)點(diǎn)和兩個(gè)或者多個(gè)子節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)間通過分支相連。決策樹中，每條由根到葉的路徑對(duì)應(yīng)著一條規(guī)則，規(guī)則的條件是這條路徑上所有節(jié)點(diǎn)屬性值的取舍，規(guī)則的結(jié)論是這條路徑上葉節(jié)點(diǎn)的類別屬性。與決策屬性比，規(guī)則更簡(jiǎn)潔，也便于人們理解、使用和修改，可以構(gòu)成專家系統(tǒng)的基礎(chǔ)，因此在實(shí)際應(yīng)用中更多地使用規(guī)則。

基于遙感影像提取濕地的方法各種各樣，新的方法也在不斷產(chǎn)生，根據(jù)研究的具體情況選擇合適的解譯方法能達(dá)到事半功倍的效果。

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