曹倩倩, 白洪偉, 王婷婷

(1. 宿州學(xué)院 a.數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院, b.環(huán)境與測(cè)繪工程學(xué)院, 安徽 宿州 234000; 2. 安徽省地質(zhì)礦產(chǎn)勘察局 327地質(zhì)隊(duì), 安徽 合肥 230000)

濕地是生態(tài)系統(tǒng)中重要的組成部分,不僅是動(dòng)物生活的場(chǎng)所,而且還是人類寶貴的生態(tài)資源.因覆蓋面積小,價(jià)格高,積水地區(qū)難以到達(dá),并且濕地面積往往隨氣候變化而變化,野外濕地傳統(tǒng)調(diào)查方法在時(shí)間分辨率方面難以滿足濕地動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)需求.遙感技術(shù)具有覆蓋范圍廣、信息量大、更新快、成本低等特點(diǎn),極大地推動(dòng)了濕地動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè),相比于航空監(jiān)測(cè),調(diào)查面積更廣、分辨率更高、價(jià)格更低.

巢湖濕地遙感影像圖數(shù)據(jù)來(lái)源于Landsat陸地衛(wèi)星系列,為了體現(xiàn)巢湖濕地動(dòng)態(tài)變化,使用了2007年夏季Landsat 5遙感影像圖和2017年夏季Landsat 8遙感影像圖,如圖1所示.因?yàn)檫@2個(gè)年份時(shí)間內(nèi)云量少,且時(shí)間間隔長(zhǎng),能體現(xiàn)巢湖濕地面積變化狀態(tài).

圖1 巢湖濕地遙感圖Fig.1 Remote sensing map of Chaohu Wetland

1 數(shù)據(jù)處理

1.1 輻射校正

由于傳感器受大氣吸收和散射的影響,導(dǎo)致圖像模糊、分辨率下降,因此要進(jìn)行輻射校正,設(shè)置參數(shù).輻射校正的目的是盡可能的恢復(fù)遙感圖真實(shí)情況,為遙感圖像分類、解譯做基礎(chǔ)[1-2].以2007 Landsat 5,2017 Landsat 8影像為例,進(jìn)行輻射校正,校正后如圖2所示.

1.2 圖像裁剪和大氣校正

因巢湖市面積較大,無(wú)法處理大量數(shù)據(jù),需要進(jìn)行圖像裁剪.裁剪后影像如圖3所示.

圖2 輻射校正后的巢湖濕地遙感圖Fig.2 Remote sensing map of Chaohu Wetland after radiometric calibration

圖3 巢湖濕地遙感圖像裁剪Fig.3 Image clipping of remote sensing map of Chaohu Wetland

通過(guò)大氣校正可以消除大氣和光等因素對(duì)地物反射的影響,校正后圖像亮度增強(qiáng),便于濕地中植物提取.啟動(dòng)FLAASH Atmospheric Correction Module Input Parameters面板,選擇輻射定標(biāo)結(jié)果數(shù)據(jù),在打開的Radiance Scale Factors面板中,設(shè)置Single scale factor:1.設(shè)置各項(xiàng)參數(shù),設(shè)置傳感器參數(shù),選擇自動(dòng)獲取經(jīng)緯度大氣模型參數(shù).最后設(shè)置光譜參數(shù),設(shè)置K-T反演選擇默認(rèn)模式,自動(dòng)選擇對(duì)應(yīng)的波段.大氣校正結(jié)果如圖4所示.

圖4 巢湖濕地遙感圖大氣校正結(jié)果Fig.4 Remote sensing map of Chaohu Wetland after atmospheric correction

輻射定標(biāo)后,需要在ENVI中利用Band math計(jì)算輻亮度和反射率,或者用ENVI自帶定標(biāo)進(jìn)行校正,獲取輻亮度和反射率.進(jìn)行輻射定標(biāo)后可以消除傳感器的本身干擾,從而確定傳感器的正確性,如圖5所示(見(jiàn)封3).

1.3 假彩色合成和訓(xùn)練樣本

因?yàn)檫b感影像識(shí)別的地物并不能完全地反映地面信息,因?yàn)橛跋窕叶炔顒e不大,人們區(qū)別灰度影像困難.因此,可以將灰度圖像處理成彩色圖像,可以用不同波長(zhǎng)的光顯示出不同顏色.可以利用對(duì)彩色的敏感對(duì)影像進(jìn)行讀取數(shù)據(jù).

文章為了清楚反映巢湖濕地土地應(yīng)用情況和變化,對(duì)裁剪區(qū)進(jìn)行了假彩色合成,如圖6所示(見(jiàn)封3).假彩色合成后進(jìn)行訓(xùn)練樣本設(shè)置.

2 統(tǒng)計(jì)分析

2.1 監(jiān)督分類

在濕地遙感影像圖進(jìn)行處理后,需要結(jié)合光譜分析對(duì)遙感影像進(jìn)行分類處理,監(jiān)督分類需要在遙感圖中選擇訓(xùn)練樣本,在訓(xùn)練樣本中有的地物是已知的,然后在圖中建立分類標(biāo)準(zhǔn).選用最大似然分類方法對(duì)巢湖濕地進(jìn)行監(jiān)測(cè)統(tǒng)計(jì)分析.文章研究巢湖濕地部分巢湖影像圖,對(duì)巢湖地物進(jìn)行分析處理.

最大似然分類又稱貝葉斯分類法,其原理是在兩類或多類判決中,用統(tǒng)計(jì)方法根據(jù)貝葉斯判決準(zhǔn)則法建立非線性判別函數(shù)集,假定各類分布函數(shù)為正態(tài)分布,選取訓(xùn)練樣本計(jì)算各待分類樣本的歸屬概率,而后進(jìn)行分類.其核心是確定判別函數(shù)和相應(yīng)的判別準(zhǔn)則,是一種監(jiān)督分類算法.

假設(shè)有n個(gè)類別,用W1,W2,…,Wn表示,每個(gè)類別發(fā)生的概率為P(W1),P(W2),…,P(Wn)有未知類別樣本X,該類的條件概率為P(X|W1),P(X|W2),…,P(X|Wn).根據(jù)貝葉斯定理可得到樣本X出現(xiàn)的后驗(yàn)概率如下.

巢湖濕地監(jiān)督分類后遙感TIF圖,如圖7所示(見(jiàn)封3).

2.2 巢湖濕地面積變化狀況分析

2007年和2017年不同時(shí)期的巢湖濕地土地利用類型,利用轉(zhuǎn)移矩陣對(duì)林地、水體、建設(shè)用地、濕地、草地、未利用地進(jìn)行彩色圖像對(duì)比分析.如圖8所示(見(jiàn)封3).

因巢湖濕地面積較大,只采取部分巢湖濕地作為文章數(shù)據(jù)研究.在ENVI數(shù)據(jù)處理中是屬于柵格數(shù)據(jù)處理,每個(gè)柵格30 m×30 m=900 m2=0.000 9 km2.根據(jù)ENVI數(shù)據(jù)柵格統(tǒng)計(jì),像元總個(gè)數(shù)2 278 851,總面積2 050.965 9 km2.ENVI數(shù)據(jù)處理結(jié)果如表1所示.

由圖8和表1可知,巢湖市2007年濕地地物分類中,林地、水體、濕地、草地占整個(gè)研究區(qū)面積比重較大,表明巢湖濕地還尚未開發(fā),建設(shè)用地很少,巢湖濕地生態(tài)環(huán)境保存較好,且林地、濕地、草地、水體呈塊狀分布,建設(shè)用地呈零星點(diǎn)狀分布,巢湖屬于綠色發(fā)展時(shí)期[3-5].2017年與2007年對(duì)比可以發(fā)現(xiàn),草地面積所占比例明顯下降,林地小幅度下降,水體面積略有上升,濕地面積增加,但是破碎化嚴(yán)重,建設(shè)用地大幅度上升.

表1 巢湖濕地地物分類Table 1 Classification of surface features of Chaohu Werland

3 結(jié) 論

文章使用ENVI軟件處理了2007年Landsat 5和2017年Landsat 8的巢湖濕地遙感影像圖,得出了以下結(jié)果:

2007—2017年林地面積減少了114.46 km2,占總面積比例減少了5.58%;草地面積減少了503.63 km2,占總面積比例減少了24.55%;水體面積增加了3.12 km2,占總面積比例增加了0.15%;建設(shè)用地面積增加了336.48 km2,占總面積比例增加了16.27%;濕地面積增加了265.59 km2,占總面積比例增加了12.96%;未利用地面積增加了12.87 km2,占總面積比例增加了0.63%.

近10年來(lái),巢湖大量的天然濕地在人類開采下變成了人工濕地,使大量灘涂地變成養(yǎng)殖區(qū)和稻田.土地利用變化和人類活動(dòng)直接導(dǎo)致濕地面積破碎嚴(yán)重[6-7].