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        基于CA—Markov模型的扎龍自然保護區(qū)濕地景觀預(yù)測研究

        2018-04-14 09:31:10孫妍
        啟迪與智慧·教育版 2018年2期
        關(guān)鍵詞:扎龍

        孫妍

        【摘 要】 以扎龍1995年Landsat TM影像、2016年OLI影像為數(shù)據(jù)源,目視解譯提取了兩個年份的濕地信息,分析了20年間的濕地景觀格局變化,利用CA-Markov模型模擬了2025年濕地分布。

        【關(guān)鍵詞】 扎龍;CA-Markov

        扎龍濕地位于黑龍江省西部,由于農(nóng)業(yè)和工業(yè)的發(fā)展使得濕地大面積減少,生態(tài)系統(tǒng)及其功能嚴重退化。RS數(shù)據(jù)具有大范圍,長時間序列的優(yōu)勢;GIS為濕地景觀格局的研究提供了手段,二者結(jié)合廣泛應(yīng)用于濕地研究[1-3]。

        一、研究方法

        研究區(qū)Landsat衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)來自遙感集市,空間分辨率為30m,為了保證時間的一致性,選擇1995年,2016年植被生長茂盛的8月15日至8月31日之間的少云數(shù)據(jù)。

        利用ENVI對影像數(shù)據(jù)進行波段疊合,鑲嵌,裁剪,投影轉(zhuǎn)換等處理;在ArcMap支持下對影像數(shù)據(jù)進行目視解譯(圖1-2);以轉(zhuǎn)移矩陣為基礎(chǔ)利用IDRISI對研究區(qū)進行CA-Markov預(yù)測。

        二、解譯結(jié)果分析

        1.解譯成果

        利用1995年的實地采樣數(shù)據(jù)和2016年谷歌高空間分辨率目視數(shù)據(jù)對解譯結(jié)果進行精度檢驗,Kappa系數(shù)分別75.8%和78.35%,分類精度可以滿足研究的需要。

        2.景觀變化分析

        利用Arctoolbox的疊加分析工具獲得景觀變化轉(zhuǎn)移矩陣(表1)。

        保護區(qū)總體呈現(xiàn)以沼澤地為基質(zhì),草地、耕地和未利用地等交錯景觀格局,各景觀類型面積在不同年份間有波動。

        三、CA-Markov預(yù)測分析

        CA-Markov模型是元細胞自動機模型和馬爾科夫模型兩者的耦合,以景觀變化的轉(zhuǎn)移矩陣為依據(jù)構(gòu)建CA規(guī)則[4-5],完成預(yù)測(圖3)。

        從景觀類型來看,未來至2025年沼澤地依然占據(jù)主體地位。草地退化,而耕地和林地為增加的趨勢。水域,城市用地與未利用地變化不明顯。

        【參考文獻】

        [1]余明,李慧.基于SPOT影像的水體信息提取以及在濕地分類中的應(yīng)用研究[J].應(yīng)用技術(shù),2006,3:44-47.

        [2] 羅彩蓮,譚芳林,陳杰.基于分類方法的泉州灣濕地信息提取[J].福建林業(yè)科技,2007,34(3):122-126.

        [3]賈永紅,李芳芳.一種新的濕地信息遙感提取方法研究[J].華中師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2007,41(4).641-644.

        [4]鄭燕鳳.基于CA-Markov模型的土地利用景觀格局變化研究—以蕪湖市三山區(qū)為例[D].應(yīng)用技術(shù),2013.4:2-4.

        [5]鄭玲.基于CA-Markov模型巫溪縣土地利用/覆被變化及驅(qū)動因素分析[D].應(yīng)用技術(shù),2015.6:1-5.

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