宋碧波，盧小平，劉 敏，謝孟利，石 晶,3

(1. 河南理工大學(xué)礦山空間信息技術(shù)國(guó)家測(cè)繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，河南 焦作 454003； 2. 河南省基礎(chǔ)地理信息中心，河南 鄭州 450003； 3. 河南省科源測(cè)繪中心，河南 鄭州 450003)

?

利用地理國(guó)情普查成果提取濕地

宋碧波1,2,3，盧小平1，劉 敏2，謝孟利2，石 晶2,3

(1. 河南理工大學(xué)礦山空間信息技術(shù)國(guó)家測(cè)繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，河南 焦作 454003； 2. 河南省基礎(chǔ)地理信息中心，河南 鄭州 450003； 3. 河南省科源測(cè)繪中心，河南 鄭州 450003)

利用全國(guó)第一次地理國(guó)情普查數(shù)據(jù)，采用多屬性指標(biāo)判別分析方法提取濕地要素信息，研究制定了基于地理國(guó)情普查成果提取濕地要素的數(shù)據(jù)整合方案、信息提取、專題圖制作等一套技術(shù)流程。實(shí)例應(yīng)用結(jié)果表明，該方法比林業(yè)部門濕地資源結(jié)果更加精確、詳盡，分類精度達(dá)93%以上，促進(jìn)了地理國(guó)情普查成果轉(zhuǎn)化，以及與林業(yè)部門業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的融合和集成，也為濕地資源調(diào)查提供了新的方法和借鑒。

地理國(guó)情普查；濕地提?。恢笜?biāo)分析；成果應(yīng)用

濕地被譽(yù)為“地球之腎”，在維持生態(tài)平衡方面具有重要作用，對(duì)濕地資源進(jìn)行科學(xué)精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)、及時(shí)掌握其時(shí)空變化狀況，對(duì)保護(hù)生態(tài)環(huán)境、促進(jìn)社會(huì)和諧發(fā)展具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。目前，濕地調(diào)查主要依賴遙感影像、地理信息系統(tǒng)提取，通過(guò)對(duì)遙感影像進(jìn)行幾何糾正、配準(zhǔn)、鑲嵌和增強(qiáng)處理，采用人工目視解譯或監(jiān)督與非監(jiān)督分類方法、面向?qū)ο?、支持向量機(jī)等方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)濕地景觀的分類提取[1-2]。前者由于對(duì)影像質(zhì)量及先前經(jīng)驗(yàn)有較強(qiáng)依賴性，提取效率低；后者由于濕地本身光譜特性復(fù)雜，自動(dòng)分類結(jié)果中不同地物存在著一定程度混淆，導(dǎo)致分類精度下降[1]。為提高濕地分類精度，有學(xué)者提出采用二次分類方法，即充分利用地物形狀和紋理特征輔助解譯，克服地物光譜區(qū)分的局限性[3]。上述方法雖然在一定程度上提高了濕地分類的精度和效率，但未能有效利用已有基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)，造成了數(shù)據(jù)的重復(fù)采集及人力和物力資源的浪費(fèi)。

地理國(guó)情普查與監(jiān)測(cè)不僅是對(duì)基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)的整合、提取和加工，又是與其他專業(yè)部門業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的融合和集成[4]。按照“邊普查、邊監(jiān)測(cè)、邊應(yīng)用”的總體要求，一些學(xué)者圍繞城市化發(fā)展、景觀變化等開(kāi)展了地理國(guó)情監(jiān)測(cè)應(yīng)用研究，但多是對(duì)監(jiān)測(cè)要素重新采集[5-7]，未能充分將地理國(guó)情普查成果應(yīng)用于專業(yè)領(lǐng)域。本文基于河南省第一次地理國(guó)情普查數(shù)據(jù)，采用多屬性指標(biāo)判別分析方法提取了鄭州市惠濟(jì)區(qū)的濕地要素信息，并制作了濕地調(diào)查專題圖，為促進(jìn)地理國(guó)情普查成果轉(zhuǎn)化提供了經(jīng)驗(yàn)和借鑒。

1 指標(biāo)分析與提取方法

1.1 濕地分類技術(shù)指標(biāo)

根據(jù)《濕地公約》和《全國(guó)濕地資源調(diào)查技術(shù)規(guī)程(試行)》，濕地資源調(diào)查是對(duì)符合濕地定義的各類濕地資源，包括面積8 hm2及以上的近海與海岸濕地、湖泊濕地、沼澤濕地、人工濕地，以及寬度大于10 m、長(zhǎng)度5 km以上的河流濕地進(jìn)行全面調(diào)查。依照《河南省濕地資源調(diào)查實(shí)施細(xì)則》，并結(jié)合研究區(qū)實(shí)際情況，建立濕地分類系統(tǒng)，將濕地劃分為3類11種類型(見(jiàn)表1)。

表1 濕地類、型及劃分技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)

1.2 地理國(guó)情普查數(shù)據(jù)技術(shù)指標(biāo)

地理國(guó)情普查數(shù)據(jù)分為地表形態(tài)、地表覆蓋和重要地理國(guó)情要素3個(gè)類型，共12個(gè)一級(jí)類、58個(gè)二級(jí)類、133個(gè)三級(jí)類，分別存儲(chǔ)在37個(gè)數(shù)據(jù)層中，各類型要素通過(guò)唯一的地理國(guó)情信息分類碼進(jìn)行標(biāo)識(shí)[8-9]。濕地要素主要集中在水系要素層(HYDA、HYDL)、地表覆蓋層(LCA)和濕地保護(hù)區(qū)層(BGWA)，主要指標(biāo)見(jiàn)表2。

表2 地理國(guó)情普查相關(guān)數(shù)據(jù)采集指標(biāo)

1.3 指標(biāo)確定

地理國(guó)情普查對(duì)濕地要素采集要求與林業(yè)領(lǐng)域濕地資源調(diào)查規(guī)定基本相符，滿足“國(guó)情普查與專業(yè)部門調(diào)查在信息采集上應(yīng)保證完整性和一致性”要求，但兩者在分類組織方式上存在較大差別，需重新歸類、整合和屬性賦值。兩類數(shù)據(jù)的對(duì)照關(guān)系見(jiàn)表3。

1.4 濕地要素提取

根據(jù)以上分析成果，本文擬采用多屬性指標(biāo)方法，并結(jié)合空間特征對(duì)地理國(guó)情普查成果中的濕地進(jìn)行判別、提取和歸類，建立濕地判別模型，具體技術(shù)流程如圖1所示。確定作業(yè)圖層，考慮到LCA、HYDL層中濕地要素判別規(guī)則較為簡(jiǎn)單，本判別模型針對(duì)HYDA層并綜合考慮數(shù)據(jù)現(xiàn)狀及濕地分類判別標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)CC、TYPE、USE、WQ、PERIOD等屬性字段分別設(shè)置權(quán)重為0.8、0.05、0.05、0.05、0.05。當(dāng)計(jì)算結(jié)果>0.85，即歸為當(dāng)前類，賦濕地類型碼，并保留該值。數(shù)據(jù)整合過(guò)程中，堅(jiān)持“先易后難”原則，首先獲取無(wú)需進(jìn)行二次處理的濕地類，然后在此基礎(chǔ)上進(jìn)行空間分析，獲取其他類型濕地。

表3 地理國(guó)情普查數(shù)據(jù)與濕地類型對(duì)照

圖1 技術(shù)流程

(1) 從HYDA中依次提取季節(jié)性或間歇性河流、永久性或季節(jié)性淡水湖、運(yùn)河及輸水河、部分庫(kù)塘及水產(chǎn)養(yǎng)殖場(chǎng)濕地，對(duì)計(jì)算結(jié)果介于0.8～0.9的要素進(jìn)行人工核查。

(2) 結(jié)合LCA、HYDL層對(duì)以上分類結(jié)果進(jìn)行補(bǔ)充、完善。根據(jù)約束條件從LCA、HYDL中提取稻田、河流結(jié)構(gòu)線，計(jì)算得出永久性河流；按照永久性河流及HYDA中河流范圍，借助堤壩要素，初步獲取洪泛平原濕地，并在此基礎(chǔ)上獲取洪泛平原中的庫(kù)塘及水產(chǎn)養(yǎng)殖場(chǎng)，確定洪泛平原最終范圍。

(3) 參考遙感影像對(duì)提取結(jié)果進(jìn)行檢查，確保濕地要素整合、歸類及屬性賦值的正確性。

為滿足實(shí)際應(yīng)用需求，對(duì)上述方法進(jìn)行程序化處理，實(shí)現(xiàn)多圖幅各類型濕地要素的批量提取與組織。

2 試驗(yàn)與分析

2.1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)

本文選擇鄭州市惠濟(jì)區(qū)作為研究區(qū)，該研究區(qū)位于黃河南岸，包含豐富的河流、人工濕地。主要數(shù)據(jù)源為研究區(qū)的第一次地理國(guó)情普查試點(diǎn)數(shù)據(jù)(基于WorldView影像進(jìn)行采集，影像分辨率為0.5 m，獲取時(shí)間為2013年)。

2.2 濕地提取

采用ArcGIS-Addin開(kāi)發(fā)方式對(duì)ArcMap桌面功能進(jìn)行拓展開(kāi)發(fā)，集成濕地提取功能插件，減少了人工手動(dòng)提取可能引發(fā)的數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題[10]。圖2為永久性河流提取結(jié)果與HYDA層疊加；圖3為永久性河流、人工濕地提取結(jié)果；圖4為洪泛平原中的人工濕地。

圖2 永久性河流與HYDA層疊加

圖3 永久性河流和人工濕地提取結(jié)果

圖4 洪泛平原中的人工濕地

2.3 成果分析

利用地理國(guó)情普查成果將提取的濕地成果與河南省第二次濕地資源調(diào)查結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，結(jié)果如圖5所示。由于地理國(guó)情普查要素的最小采集單元為400 m2，比濕地資源調(diào)查規(guī)范(8 hm2)小，因而提取結(jié)果更精確、詳盡，同時(shí)也造成濕地面積差異，通過(guò)計(jì)算總面積精度控制在93%以上。由此可知，利用本文建立的濕地分類指標(biāo)、提取技術(shù)流程和數(shù)據(jù)整合方案，可高效、快速地提取符合林業(yè)領(lǐng)域濕地調(diào)查規(guī)范的濕地圖斑數(shù)據(jù)。

圖5 濕地提取結(jié)果對(duì)比分析

3 結(jié) 語(yǔ)

為滿足林業(yè)部門濕地資源調(diào)查與常態(tài)化監(jiān)測(cè)的實(shí)際需求，本文研究制定了基于地理國(guó)情普查數(shù)據(jù)提取濕地要素的數(shù)據(jù)整合方案、信息提取方法及技術(shù)流程，為地理國(guó)情普查數(shù)據(jù)的推廣應(yīng)用提供了借鑒。研究結(jié)果表明，將地理國(guó)情普查成果應(yīng)用于濕地資源調(diào)查與監(jiān)測(cè)工作，可充分發(fā)揮地理國(guó)情普查數(shù)據(jù)的作用，避免不同行業(yè)的重復(fù)測(cè)繪，為濕地資源保護(hù)和生態(tài)文明建設(shè)提供實(shí)時(shí)的高精度數(shù)據(jù)支持。

[1] 莫利江,曹宇,胡遠(yuǎn)滿，等. 面向?qū)ο蟮臐竦鼐坝^遙感分類——以杭州灣南岸地區(qū)為例[J]. 濕地科學(xué),2012(2):206-213.

[2] 田素榮,孫永軍,李友綱,等. 多時(shí)相遙感技術(shù)在濕地調(diào)查中的應(yīng)用[J]. 國(guó)土資源遙感,2007(4):81-84，123-124.

[3] 江健,林文鵬,何歡,等. 上海市濕地信息遙感提取方法研究[J]. 濕地科學(xué),2013(4)：470-474.

[4] 宋曉紅,張立朝,祿豐年,等. 地理國(guó)情普查中多源異構(gòu)數(shù)據(jù)整合研究[J]. 測(cè)繪通報(bào),2014(9):104-107.

[5] 付治河. 基于地理國(guó)情監(jiān)測(cè)的城市擴(kuò)張分析研究[J]. 測(cè)繪通報(bào),2013(3):98-101.

[6] 左石磊. 浙江省濕地資源調(diào)查量測(cè)研究與實(shí)施[J]. 測(cè)繪通報(bào),2013(7):82-84，111.

[7] 彭彥彥,楊瑞霞,陳盼盼,等. 鄭汴一體化區(qū)域城市建成區(qū)重要地理國(guó)情要素動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)[J]. 遙感信息,2014(4):41-46，51.

[8] 國(guó)務(wù)院第一次全國(guó)地理國(guó)情普查領(lǐng)導(dǎo)小組辦公室.地理國(guó)情普查內(nèi)容與指標(biāo)[M].北京：測(cè)繪出版社,2013.

[9] 國(guó)務(wù)院第一次全國(guó)地理國(guó)情普查領(lǐng)導(dǎo)小組辦公室.地理國(guó)情普查數(shù)據(jù)采集技術(shù)方法[M].北京：測(cè)繪出版社,2013.

[10] 宋碧波,張立朝,石晶,等. 面向空間數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)的插件式開(kāi)發(fā)與應(yīng)用[J]. 地理空間信息,2015，13(5):86-88.

[11] 周星,阮于洲,桂德竹,等. 關(guān)于建立地理國(guó)情監(jiān)測(cè)長(zhǎng)效機(jī)制的思考[J]. 測(cè)繪科學(xué),2014,39(4):46-49，87.

[12] 趙玉靈,郁萬(wàn)鑫,聶洪峰. 江蘇鹽城濕地遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)及景觀變化分析[J]. 國(guó)土資源遙感,2010(S1):185-190.

[13] 王懷,高小明,樊文峰,等. 地理國(guó)情要素時(shí)空變化檢測(cè)技術(shù)研究[J]. 測(cè)繪通報(bào),2014(11):84-87，119.

[14] 戎良. 杭州西溪濕地景觀格局研究分析[D].杭州：浙江大學(xué),2007.

[15] 宋曉紅. 地理國(guó)情普查與1∶10000 DLG協(xié)同更新作業(yè)模式探討[J]. 測(cè)繪與空間地理信息,2014,37(9):140-141.

The Extraction of Wetland Information Based on National Geographic Condition Census Results

SONG Bibo1,2，3，LU Xiaoping1，LIU Min2，XIE Mengli2，SHI Jing2，3

(1. Key Laboratory of Mine Spatial Information Technologies， National Administration of Surverying, Mapping and Geoinformation，Henan Polytechnic University， Jiaozuo 454003， China； 2. Henan Geomatics Center， Zhengzhou 450003， China；3. Keyuan Surveying and Mapping Center of Henan Province， Zhengzhou 450003， China)

A set of technical process to extract wetland information from the first national geographical conditions census result is studied and formulated, including data integration, information extraction, thematic map making, etc., which uses the multi-attribute index analysis method. Experiment results show that the method is better than the forestry department. It is more accurate and detailed, and the classification accuracy is more than 93%. This research promotes the transformation of geographical conditions census result and the integration with forestry business data, and also provides a new method and reference for wetland resources investigation.

geographical conditions census; wetland extraction; indicators analysis; results application

宋碧波，盧小平，劉敏，等.利用地理國(guó)情普查成果提取濕地[J].測(cè)繪通報(bào)，2017(6)：53-56.

10.13474/j.cnki.11-2246.2017.0189.

2016-11-29;

2017-01-11

礦山空間信息技術(shù)國(guó)家測(cè)繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放基金(KLM201411)；河南省高校創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)支持計(jì)劃項(xiàng)目(14IRTSTHN026)；河南省創(chuàng)新型科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)支持計(jì)劃

宋碧波(1989—)，女，助理工程師，研究方向?yàn)榈乩硇畔⑾到y(tǒng)開(kāi)發(fā)與應(yīng)用。E-mail：songbibo2008@163.com

盧小平

P208

A

0494-0911(2017)06-0053-04