胡古月　王毅　朱姝

【摘 要】濕地是陸地生態(tài)系統(tǒng)中的重要組成部分，由于其對(duì)生態(tài)環(huán)境具有調(diào)節(jié)作用，因而被譽(yù)為“地球之腎”。運(yùn)用遙感技術(shù)進(jìn)行濕地調(diào)查可準(zhǔn)確了解濕地的分布現(xiàn)狀，為管理者提供決策依據(jù)。文章根據(jù)不同時(shí)空分辨率遙感影像各自的特點(diǎn)，論述了不同影像在濕地調(diào)查中的處理方法和過程，并指出了各自的優(yōu)缺點(diǎn)，為后續(xù)的濕地管理和保護(hù)工作提供參考意見。

【關(guān)鍵詞】濕地；遙感技術(shù)；空間分辨率

濕地指天然或人工形成的沼澤地等帶有靜止或流動(dòng)水體的成片淺水區(qū)，因其具有能滯留沉積物、有毒物質(zhì)、營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)，以及防止土壤沙化、減少溫室效應(yīng)等眾多有益的作用，因此被人們稱之為“地球之腎”。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，運(yùn)用遙感影像對(duì)濕地進(jìn)行大范圍的調(diào)查技術(shù)變得日益成熟，有效地提高了濕地資源調(diào)查的效率和準(zhǔn)確度。目前運(yùn)用遙感技術(shù)進(jìn)行調(diào)查研究的方法已逐步細(xì)化成了多種不同的遙感技術(shù)應(yīng)用于資源環(huán)境的調(diào)查和研究，并不斷的形成新的濕地提取方法，如多光譜遙感、微波遙感、以及高光譜遙感等。濕地調(diào)查人員主要是利用中、高空間分辨率不同尺度影像，通過不同波段波的反射率之間的數(shù)學(xué)運(yùn)算來實(shí)現(xiàn)濕地的特征提取，并結(jié)合野外調(diào)查進(jìn)行綜合解譯，從而有效地掌握濕地的資源環(huán)境狀況，對(duì)濕地的管理和保護(hù)工作提供有效的前期調(diào)查資料。

一、低空間分辨率影像濕地調(diào)查方法

低空間分辨率影像大多采用Modis影像運(yùn)用于濕地資源的調(diào)查。Modis影像具有較高的時(shí)間分辨率，是用一系列低軌道衛(wèi)星對(duì)地球進(jìn)行連續(xù)綜合觀測(cè)圖譜合一的光學(xué)遙感儀器，由于其影像數(shù)據(jù)類型豐富、獲取方式便捷，因此被廣大學(xué)者所青睞。應(yīng)用Modis影像數(shù)據(jù)進(jìn)行濕地調(diào)查，可通過不同的方法處理光譜數(shù)據(jù)并結(jié)合野外考察資料得到所需的濕地資源的最佳效果。采用的主要方法包括以下幾類：

（1）利用波譜進(jìn)行最小噪音分離變化結(jié)合非監(jiān)督分類手段濕地監(jiān)測(cè)；

（2）通過線性變換確定歸一化植被指數(shù)（NDVI）最佳閾值，在對(duì)不同類型濕地像元進(jìn)行面積統(tǒng)計(jì)，從而得到濕地資源分布現(xiàn)狀圖；

（3）由于改進(jìn)型植被含水率（VWR）指數(shù)具有很好的濕地參數(shù)反演能力，增強(qiáng)型植被指數(shù)（EVI）能更好的反映植被生長(zhǎng)變化過程，改進(jìn)型土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)（MSAVI）能很好減弱不同植被覆蓋度下土壤因素對(duì)植被指數(shù)的影響，地表水分指數(shù)（LSWI）能較好反映植被含水量變化，因此VWR指數(shù)常被用于濕地遙感調(diào)查中，計(jì)算公式為：

式中VI代表植被指數(shù)。

目前，Modis數(shù)據(jù)用于濕地提取主要采用的是250m空間分辨率16天合成歸一化植被指數(shù)產(chǎn)品MOD13Q1和500M地表反射率8天合成產(chǎn)品MYD09A1，通過MRT軟件對(duì)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行投影轉(zhuǎn)換，再利用ENVI對(duì)影像進(jìn)行輻射定標(biāo)等一系列預(yù)處理工作后，利用不同的指數(shù)提取各濕地類型。由于Modis影像數(shù)據(jù)所含信息量豐富、時(shí)間分辨率高等因素，常被用于大范圍時(shí)間序列的濕地監(jiān)測(cè)，同時(shí)，因該影像空間分辨率相對(duì)較低，易致使提取的結(jié)果誤差較大，還需結(jié)合大量的野外考察才能得到相對(duì)精確的結(jié)果。

二、中空間分辨率影像濕地調(diào)查方法

利用Landsat衛(wèi)星中高分辨率影像數(shù)據(jù)針對(duì)濕地的調(diào)查技術(shù)如今已較為成熟，主要采用同年不同時(shí)相的MSS、TM、ETM、OLI影像，利用不同地物在不同波段的反射率差異，對(duì)影像進(jìn)行預(yù)處理后可通過各波段反射率的線性和非線性運(yùn)算計(jì)算出植被、水體等各項(xiàng)指數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)濕地特征提取，或利用單波段閾值法和譜間關(guān)系法相結(jié)合的方式進(jìn)行提取。

Landsat影像數(shù)據(jù)主要使用ENVI、ERDAS、ArcGIS、MapGIS等軟件操做平臺(tái)對(duì)影像進(jìn)行預(yù)處理以及濕地分類。常用濕地分類方法主要包括：

（1）利用支持向量機(jī)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、光譜角等算法進(jìn)行的監(jiān)督分類；

（2）利用IsoData重復(fù)自組織數(shù)據(jù)分析技術(shù)、K-Means聚類分析方法進(jìn)行非監(jiān)督分類并結(jié)合人工目視修正提取濕地；

（3）結(jié)合DEM、NDWI（歸一化水體指數(shù)）、NDVI、坡度等多源數(shù)據(jù)采用面向?qū)ο蠓诸惙椒ㄌ崛。?/p>

（4）通過多源數(shù)據(jù)并結(jié)合專家先驗(yàn)知識(shí)建立決策樹進(jìn)行分類提取。

不同類型方法各有優(yōu)缺點(diǎn)，需同時(shí)利用多種方法分類才能彌補(bǔ)不同方法各自存在的不足，并結(jié)合濕地的具體情況決定最適合的提取方法。其中，面向?qū)ο蠓诸惙椒ㄔ跐竦氐奶崛∵^程中能有效地避免分類結(jié)果出現(xiàn)“椒鹽現(xiàn)象”，原因在于不同地物之間存在混淆，因此該方法是先將影像分割、合并分塊后再進(jìn)行特征提取，因而提高了分類的精度，對(duì)沼澤、草地、水田、水體、河灘的分類混淆狀況起到了很大的改善作用。Landsat影像由于多時(shí)相的特點(diǎn)，常被用作大面積濕地調(diào)查，但對(duì)于濕地的多級(jí)分類的效果卻不明顯，還需結(jié)合高分辨率影像和野外實(shí)地調(diào)查才能實(shí)現(xiàn)群落級(jí)的分類效果。

三、高空間分辨率影像濕地調(diào)查方法

隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，高空間分辨率衛(wèi)星越來越多例如：IKONOS、QuickBird、OrbView-3、GeoEye-1、ZY-1、GF-1等可提供高分辨率影像，獲取豐富的地物信息，實(shí)現(xiàn)濕地的群落尺度分類，分類的精度較低空間分辨率和中空間分辨率影像都有了很大的提升。隨著高分辨率衛(wèi)星技術(shù)的發(fā)展，該類影像已逐漸被應(yīng)用于城市規(guī)劃、土地利用等諸多領(lǐng)域，通過傳統(tǒng)的分類法如最大似然比、面向?qū)ο蠓诸惤Y(jié)合多源數(shù)據(jù)可得到理想的濕地提取結(jié)果。但由于高空間分辨率影像存在數(shù)據(jù)量較大、價(jià)格昂貴、不易獲取、針對(duì)濕地信息提取的圖像預(yù)處理過程較為復(fù)雜等特點(diǎn)，因此當(dāng)前實(shí)際應(yīng)用中使用的機(jī)會(huì)相對(duì)較少。

四、結(jié)語

濕地調(diào)查通過運(yùn)用不同時(shí)間和空間分辨率影像，由傳統(tǒng)的全野外調(diào)查發(fā)展到了遙感技術(shù)和野外考察并行，極大地提高了濕地調(diào)查的效率和精度，節(jié)省了大量的資金和人力。同時(shí)，還要進(jìn)一步采用不同的方法和技術(shù)，室內(nèi)和野外相互結(jié)合來不斷完善和提高遙感濕地調(diào)查技術(shù)，同時(shí)還應(yīng)加強(qiáng)遙感濕地提取新技術(shù)新方法的改進(jìn)，如加大無人機(jī)技術(shù)在濕地調(diào)查中的投入力度，從而彌補(bǔ)野外調(diào)查和不同影像濕地提取中存在的不足。

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作者簡(jiǎn)介：胡古月（1991.12- ），男，四川成都人，成都理工大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院碩士研究生。